完善數據治理體系  加速釋放數據要素紅利

隨著數字技術的快速發展，數字能力建設加速凸顯，其中提升數據治理能力已成為商業銀行數字化轉型新階段的實踐共識和數字化轉型的重要驅動力。2018年5月，原銀保監會發布《銀行業金融機構數據治理指引》，貴州農信積極開展系統性數據治理工作，聚焦組織、制度、流程和技術等環節，實施元數據、數據標準、數據質量、數據安全以及數據運用等建設，構建適應自身發展的數據治理體系，積極發揮兩級法人結構下的數據治理協調機制作用，有效支撐數字化轉型戰略要求，助推全省農信高質量發展。

戰略引領 構建協調一致的數據治理體系

2021年以來，貴州農信加快推進大零售和數字化轉型，基于業務戰略，圍繞面向營銷、面向管理、面向決策三方面制定數據戰略，以打造數字普惠金融區域引領者為目標，著力構建數據賦能能力、數據資產化能力和數據治理能力三大核心能力。從數據應用場景出發，構建數據服務平臺，提高數據應用能力，建立省聯社與成員行社兩級數據整合平臺，實現全域數據的統一管理、集中開發和融合共享，同步健全數據治理體系，形成以數據認責為基礎的數據質量控制機制，推動數字化轉型。

在數據治理組織體系方面，貴州農信采取“歸口管理模式”構建有效的數據治理組織架構。決策層由高級管理層專門成立的數據管理委員會擔任，省聯社主任擔任委員會主任、關鍵業務部門總經理作為委員，通過定期召開委員會會議形式討論、審議數據治理重要事項，并授權執行層履行數據管理委員會的日常數據管理決策職責。執行層成立一級部門數據管理部歸口管理，負責牽頭實施數據治理體系建設，并聯合各業務部門組建數據管理專員團隊，組織、協調、推動全省農信數據治理工作。地區審計中心及縣級法人行社參照省聯社模式成立對應的數據治理組織架構，落實數據治理各項工作。

在制度流程體系方面，貴州農信采取“一辦法+N規程”的模式構建數據治理制度和操作協同機制，制定數據治理管理辦法，明確各領域治理工作的責任部門及基本管理原則，在分領域制定元數據管理規程、數據標準管理規程、數據質量管理規程及數據安全管理規程等操作性文件，搭建完善的數據治理體系框架。

在考核評價體系方面，貴州農信采取“任務考核”的模式構建有效的數據治理考核評價體系，聚焦組織架構、制度流程、核心領域建設及監督管理等方面，定期制定和發布各級機構數據治理的工作任務，將任務原子化，明確任務責任部門、完成時限和完成標準，按年度工作完成情況實施考核，真正做到以“胡蘿卜”+“大棒”的方式，切實推動全行數據治理工作。

健全標準 實現數據“車同軌、書同文”

貴州農信本著“質量提升、標準先行”的理念，通過對業務、技術、管理屬性的規范化，推動數據標準的建立和落標。

建立健全全行級基礎數據標準。貴州農信初期采取自上而下定義數據主題、細化分類的方法，發布了一版基礎數據標準和指標類數據標準，但在具體實踐中，容易形成“空中樓閣”，難以有效落地執行。隨著實踐的深入，開始定期評估適用性，推進數據標準的更新完善，基于自身業務需求，參考外部監管要求，自下而上梳理信息系統中的數據情況，修訂完善新一版數據標準，數據標準合規遵從性、可落地性和業務支撐性得到大幅提升，真正建設成有“生命力”的數據標準。

有效推動基礎數據標準執行。采取“新建系統全面執行、存量系統參照執行、產品包系統推薦執行、下游數據平臺嚴格轉換落標”策略，逐步將數據標準的執行嵌入系統開發流程，在業務需求編寫、需求評審、系統開發和系統上線后四個階段嵌入數據標準的審核、審批、檢查機制，把握落標契機，按照“試點先行、逐步推進”的方式，實現信貸系統、ECIF系統全面落標。數據標準的落地不僅滿足了各監管機構海量數據、高頻次、更新頻繁的報送要求，同時也提升了數據質量，促進了跨業務部門的數據共享。

強化指標標準管理。針對指標口徑不統一、指標體系不完整、指標問題追溯難等問題，貴州農信將監管指標全面納入指標體系管理，組建數據標準評審小組，建立歸口管理部門、業務主管部門和技術部門的協同機制，共同確定指標數據的使用部門、基礎屬性、業務含義、業務口徑和技術口徑等標準，定期召開指標評審會議，從必要性、合理性、準確性三個方面開展指標評審，保障各業務部門對指標在不同應用場景下的業務口徑有完整、直觀、清晰的理解，提升指標在不同應用場景下的準確度，降低口徑理解不一致造成的統計差異。

監管驅動 加強數據質量的全方位管理

貴州農信牢牢抓住“監管驅動”這個牛鼻子，以監管數據治理帶動全行數據治理，構建起數據質量問題發現、分析、整改、評價全鏈路閉環機制。

“監管數據治理”與“全行數據治理”相互增益促進。以監管數據治理為切入點，以問題為導向，推進監管數據質量問題整改，將監管數據質量問題穿透至源端管控，全面帶動企業級數據質量問題整改。

“標準規范遵循”與“監管合規管理”雙項目標并舉。數據層面，在規范報送數據的同時，將監管數據標準規范嵌入數據治理的數據標準中，分析業務系統和采集規范，推動源端落地數據標準，從根本上解決數據質量問題，夯實數據基礎。合規層面，監管數據是監管經驗的凝練和監管意圖的傳導，在標準規范和數據檢核規則的基礎上進一步提煉業務檢核規則，強化報送數據在業務邏輯方面的校驗能力。

“短期問題導向”與“長效治理體系”協同有效推進。在短期分析問題、解決問題的同時，基于實踐經驗，提煉和固化能夠支撐監管數據長效管理的治理體系，逐步形成“事前解讀分析、事中校驗核對、事后監督整改”的長效流程機制。

嚴守底線 筑牢數據安全防護盾

數據安全是銀行業金融機構穩健經營的重要因素，貴州農信圍繞“讓數據使用更安全”的核心目標，以數據分類分級及相關應用為抓手，重點關注數據的使用權限和應用場景，建立數據安全管理體系，構建數據差異化管控能力，筑牢數據安全防護底線。通過制定數據安全藍圖規劃，明確數據安全建設目標和實施路徑，開展專項數據安全識別、評估和問題整改，對核心數據資產進行分類分級，建立健全數據分類分級、全生命周期管理、應急管理等數據安全制度體系，逐步完善權限管理和數據安全評估等管控流程，嚴格執行數據日志內部審計和安全備份等制度，開展數據安全理念宣貫，提升安全團隊專業化能力，逐步構建數據安全文化，助推數據資產價值不斷提升。

深化應用 釋放數據治理的內生價值

貴州農信堅持“以用帶治、以治促用”的理念，逐步從“被動治理”轉向“主動治理”，通過不斷豐富“用”的場景釋放數據價值，解決數據治理主動性不強、內生動力不足等問題，在推進數據應用過程中，發現數據質量短板，反向驅動數據治理，不斷構建和完善閉環的數據治理體系。

面向監管，建設統一報送平臺。將分散化的統計、明細、專項監管報送任務全面整合，優化數據采集、匯總、校驗、審核等工作流程，實現統一登錄、統一管理、統一報送、流程控制等功能，有效滿足監管統計工作要求。

面向產品，整合內外部數據。構建數字化信用中心和風控模型，推出數字化信貸產品，有效提升貸款授信效率和風險管理能力。

面向管理決策，建設數據分析系統?；诖髷祿脚_，打造以數據分析、實時推送和決策分析為主的“自主用數、自助分析”平臺，定期編撰數據洞察報告，提供高價值高密度決策信息，有效賦能經營決策。