金融数据治理措施方案
金融数据受管理措施方案：
1. 完善数据分类和标准化：根据数据属性和用途，对金融数据进行分类，并建立相应的标准化规范。确保不同类别的数据按照相应的标准进行管理和使用，避免混淆和错误处理。
2. 数据权限控制：建立严格的数据权限控制机制，确保只有经过授权的人员可以访问和操作特定的金融数据。该机制可以通过用户身份验证、角色权限分配和审批流程等方式实现，保护金融数据的安全性和机密性。
3. 数据备份与恢复：实施定期的数据备份和恢复计划，确保金融数据在意外情况下的安全和可靠性。备份数据应存储在安全的位置，并进行周期性的测试和验证，以确保备份数据的完整性和可用性。
4. 数据质量管理：建立数据质量管理框架，包括数据验证、清洗、变换和集成等环节。通过建立适当的数据质量指标和监控机制，及时发现和纠正数据质量问题，保证金融数据的真实性、准确性和一致性。
5. 数据风险评估：定期评估和识别潜在的数据风险，包括数据丢失、数据泄露和数据滥用等。根据评估结果，制定相应的风险防范和应急预案，确保金融数据的安全和可用性。
6. 数据隐私保护：建立和执行数据隐私保护策略，确保金融数
据的隐私权和合规性。包括对敏感数据的加密、脱敏和匿名化处理，以及合规性审查和监管要求的遵循。
7. 数据生命周期管理：对金融数据进行全生命周期的管理，包括数据采集、存储、处理、传输和销毁等环节。确保数据的合规性和可追溯性，并根据业务需要制定相应的数据保留和销毁政策。
8. 数据治理培训和宣传：加强对数据治理意识和知识的培训，提高员工对金融数据管理的认识和理解。并定期宣传数据治理的重要性和效益，增强组织内部对数据治理的支持和参与。
以上措施方案旨在加强金融数据的管理和保护，确保数据的精确性、可靠性和安全性，为金融机构提供良好的数据基础，支持业务决策和风险管理。
金融行业的数据治理与合规风险管理在当今信息时代，数据的重要性在金融行业日益凸显。金融机构每 天都会产生大量的数据，包括客户的个人信息、交易记录、市场数据 等等。这些数据如果能够被合理地管理和利用，将为金融机构带来巨 大的竞争优势。然而，随着数据规模不断增长和数据泄露、滥用事件 的频发，数据治理和合规风险管理成为金融行业亟需解决的问题。 1. 数据治理的重要性 在金融行业，数据治理是指对数据进行全面、一致、准确和安全的 管理和使用。合规风险管理则是指为了符合法律法规和监管要求，金 融机构需要进行的规范、识别和管理风险的过程。数据治理和合规风 险管理紧密相连，相辅相成。 2. 数据治理的目标 数据治理的目标是确保金融机构的数据质量、数据安全、数据可靠 性和数据价值最大化。在数据治理过程中需要明确数据的来源、流向、拥有权以及对数据的访问、使用和共享进行规范和控制。金融机构应 建立完善的数据治理框架和流程，明确责任和权限。 3. 合规风险管理的重要性 合规风险管理是金融机构履行法律法规和监管要求的重要手段。金 融机构必须建立合规风险管理体系，包括制定合规规定、指导和培训 员工、设立内部合规部门等。只有通过合规风险管理，金融机构才能 提高合规意识，防范风险，保护客户利益，维护自身声誉。
4. 数据治理与合规风险管理的挑战 数据治理和合规风险管理面临着众多挑战。首先，金融机构需要应 对不断涌现的新技术和新业务形态，如云计算、大数据、人工智能等，这对数据治理和合规风险管理提出了新的要求。其次，金融机构的数 据分散在不同的系统和部门，如何实现数据的整合和共享是一个巨大 的挑战。此外，金融机构需要确保数据的安全性，防止数据泄露和滥 用事件的发生。 5. 数据治理与合规风险管理的解决策略 为了解决数据治理和合规风险管理所面临的挑战，金融机构可以采 取以下策略。首先，建立统一的数据治理和合规风险管理体系，明确 责任和权限，确保数据的一致性和标准化。其次，引入先进的技术和 工具，如数据分析和挖掘、人工智能等，帮助金融机构更好地管理和 利用数据。同时，加强内部合规培训和监督，提高员工的合规意识和 能力。 6. 案例分析：某银行的数据治理与合规风险管理实践 以某银行为例，该银行建立了完善的数据治理和合规风险管理体系。他们通过制定合规规定、加强合规培训和监督、建立数据管理系统等 措施，确保数据的准确性、及时性和安全性。他们还利用大数据和人 工智能技术，对数据进行分析和挖掘，帮助银行更好地识别和管理合 规风险。 7. 结论
金融数据治理措施方案 在金融行业中，数据治理措施的实施对于保护客户数据安全、提高业务效率以及减少风险具有重要意义。以下是一个关于金融数据治理措施方案的700字的建议： 1. 数据治理目标和原则：明确金融机构数据治理的目标，例如确保数据完整性、可靠性和安全性，以及提高数据的可访问性和可分析性。建立数据治理的基本原则，包括数据分类、数据质量、数据持有期限等。 2. 数据分类和敏感性级别：根据金融机构的业务特点，将数据分为不同的分类，例如核心业务数据、客户个人信息数据、财务数据等。确定每个分类数据的敏感性级别，并制定相应的数据保护措施和审计要求。 3. 数据采集和存储：建议建立统一的数据采集和存储系统，确保数据能够按照规定的流程进行采集、传输和存储，避免数据遗漏或被篡改。同时，应对数据进行加密和备份，确保数据安全性和可恢复性。 4. 数据访问控制和权限管理：建议建立完善的数据访问控制和权限管理机制，包括用户认证和授权，数据操作审计和监控等。只有经过授权的用户才能访问相关数据，而且应根据用户的职责和需求设置相应的数据访问权限。 5. 数据质量管理：建议建立完善的数据质量管理流程，包括数据准确性、完整性、一致性和合规性的监控和评估。对于数据
质量问题，要能够及时发现和修复，并制定数据质量指标，对数据进行定期的质量检查和报告。 6. 数据使用监控和风险管理：建议建立数据使用监控和风险管理机制，包括数据使用记录、异常检测和预警系统等。能够及时发现和防范数据滥用、泄露、篡改等风险，并采取相应的措施加以应对。 7. 数据合规和法律要求：建议确保金融机构的数据治理措施符合相关的法律和监管要求，包括个人信息保护法、数据安全法等。建立相应的数据合规流程，并定期进行数据合规性评估和审计。 8. 数据治理培训和意识培养：建议对金融机构的员工进行数据治理方面的培训和意识培养，包括数据安全意识、数据隐私保护意识和数据合规要求等。增强员工对于数据治理重要性的认识，并能够遵守相关的数据治理规定和流程。 综上所述，金融机构应建立全面的数据治理措施方案。这些措施应包括数据分类和敏感性级别设置、数据采集和存储、数据访问控制和权限管理、数据质量管理、数据使用监控和风险管理、数据合规和法律要求以及数据治理培训和意识培养。通过实施这些措施，金融机构可以更好地保护客户数据安全、提高业务效率并减少风险。
金融机构数据治理与合规性保护策略研 究 数据治理和合规性保护是金融机构面临的重要挑战和任务。随 着金融科技的发展和金融行业数据规模的不断增长，金融机构必 须制定有效的数据治理和合规性保护策略，以确保数据的安全性、完整性和隐私性，并遵守相关法规和政策。本文将讨论金融机构 数据治理和合规性保护的重要性，并提出一些相关策略和实践。1. 数据治理的重要性 数据治理是金融机构管理和利用数据的过程，旨在确保数据的 可靠性、一致性、可理解性和可信度。数据治理对于金融机构至 关重要，原因如下： 1.1 提高数据质量：数据质量是数据治理的核心目标之一。通 过建立规范的数据质量控制机制，金融机构可以提高数据的准确性、可靠性和一致性，从而降低数据错误带来的风险和损失。 1.2 增强风险管理能力：金融机构面临着各种风险，如信用风险、市场风险和操作风险等。通过有效的数据治理，金融机构可 以更好地了解和评估风险，减少风险因素的影响，并及时做出相 应的调整。
1.3 改善决策制定：金融机构依赖于数据进行决策制定。良好的数据治理可以提供准确、及时的数据信息，帮助决策者做出明智的决策，提高经营效率和竞争优势。 2. 金融机构数据治理的关键要素 金融机构在制定数据治理策略时，需要考虑以下关键要素： 2.1 数据标准化和一致性：金融机构需要制定明确的数据标准和规范，确保数据的一致性，便于数据的管理和分析。 2.2 数据安全和隐私保护：金融机构面临着数据泄露和黑客攻击等安全威胁。因此，金融机构应采取有效的安全措施，加密敏感数据，限制数据访问权限，并遵守相关的隐私保护法规。 2.3 数据采集和整合：金融机构需要建立高效的数据采集和整合机制，确保数据的全面性和准确性，同时降低数据采集和整合的成本和复杂性。 2.4 数据治理流程和责任：金融机构应建立规范的数据治理流程，并明确各个岗位的责任和权力，以确保数据治理活动的顺利进行。 3. 金融机构合规性保护策略
金融机构数据治理方案 随着金融行业的飞速发展和数据技术的不断创新，数据已成为金 融业运行中不可或缺的重要资源。然而，金融机构面临着大量的数据 处理、分析和保管难题，数据的质量和安全性更是成为了其发展的瓶颈。因此，金融机构需要制定完善的数据治理方案，以确保数据的规 范化、标准化和安全性，提高管理效率和决策水平，实现持续发展和 增长。 一、完善数据治理框架 金融机构需要建立完善的数据治理框架，明确数据治理的目标、 范围、程序和职责，确保数据在采集、存储、处理和应用中的规范性 和可靠性。这需要包括数据质量管理、数据安全管理、数据标准化、 数据一致性和数据共享等方面。 二、规范数据采集 金融机构在从各种渠道采集数据时，需要严格检查数据的来源、 真实性和完整性。数据采集应该被管理和监督，并建立数据采集的标 准操作程序，确保数据的真实性、准确性和可靠性。 三、加强数据安全管控 由于金融机构所涉及的数据来源和采集方式众多，数据的安全问 题成为亟待解决的难题。因此，金融机构需要建立完备的数据安全管 控规划，提高数据安全防护能力，防范数据泄露、篡改和损坏的风险，以维护机构和个人的利益安全。 四、优化数据分析 金融机构必须建立完善的数据分析策略，并采用现代化的数据分 析工具进行深入挖掘和分析数据。同时，金融机构应该加强团队建设，建立专业、高效的数据团队，提供优质、科学、准确的决策支持。 五、推进数据共享 数据共享是数据治理的重要环节之一，其目的是为了实现金融机
构数据资源的最大化利用。金融机构应该制定数据共享协议，确保共享数据在保密条件下及时分发并得到实时更新，提高数据资源的利用效益和运营效率。 结合以上几点，金融机构需要建立完善的数据治理机制，优化数据收集、管理、分析、共享，同时加强对数据的保护，提高数据治理的效率和水准，实现数据管理创新，为金融行业的发展奠定坚实的基础。
金融数据治理措施方案 金融数据受管理措施方案： 1. 完善数据分类和标准化：根据数据属性和用途，对金融数据进行分类，并建立相应的标准化规范。确保不同类别的数据按照相应的标准进行管理和使用，避免混淆和错误处理。 2. 数据权限控制：建立严格的数据权限控制机制，确保只有经过授权的人员可以访问和操作特定的金融数据。该机制可以通过用户身份验证、角色权限分配和审批流程等方式实现，保护金融数据的安全性和机密性。 3. 数据备份与恢复：实施定期的数据备份和恢复计划，确保金融数据在意外情况下的安全和可靠性。备份数据应存储在安全的位置，并进行周期性的测试和验证，以确保备份数据的完整性和可用性。 4. 数据质量管理：建立数据质量管理框架，包括数据验证、清洗、变换和集成等环节。通过建立适当的数据质量指标和监控机制，及时发现和纠正数据质量问题，保证金融数据的真实性、准确性和一致性。 5. 数据风险评估：定期评估和识别潜在的数据风险，包括数据丢失、数据泄露和数据滥用等。根据评估结果，制定相应的风险防范和应急预案，确保金融数据的安全和可用性。 6. 数据隐私保护：建立和执行数据隐私保护策略，确保金融数
据的隐私权和合规性。包括对敏感数据的加密、脱敏和匿名化处理，以及合规性审查和监管要求的遵循。 7. 数据生命周期管理：对金融数据进行全生命周期的管理，包括数据采集、存储、处理、传输和销毁等环节。确保数据的合规性和可追溯性，并根据业务需要制定相应的数据保留和销毁政策。 8. 数据治理培训和宣传：加强对数据治理意识和知识的培训，提高员工对金融数据管理的认识和理解。并定期宣传数据治理的重要性和效益，增强组织内部对数据治理的支持和参与。 以上措施方案旨在加强金融数据的管理和保护，确保数据的精确性、可靠性和安全性，为金融机构提供良好的数据基础，支持业务决策和风险管理。
银行业金融机构数据治理指引 引言 随着金融科技的快速发展和金融机构日益庞大的数据规模，数据治理成为银行业金融机构的重要课题之一。数据治理是一套组织和管理数据的规范和流程，旨在确保数据的质量、准确性、安全性和可用性，以支持机构的业务决策和战略目标。 银行业金融机构数据治理指引旨在为金融机构提供指导， 帮助其建立健全的数据治理框架，提高数据资产的管理和价值。本指引将详细阐述数据治理的重要性、核心原则、治理流程和关键控制措施。 数据治理的重要性 数据治理对银行业金融机构具有重要意义，主要体现在以 下几个方面： 1.提高数据质量：通过规范数据采集、整理、存储和 处理的过程，可提高数据的准确性和完整性，从而提高决 策的准确性和有效性。 2.确保数据安全：数据是银行业金融机构最重要的资 产之一，数据治理可以帮助机构确保数据的安全性，进一 步保护客户隐私和机构利益。 3.提高运营效率：良好的数据治理框架可以规范数据 流程和使用，减少冗余和重复工作，提高运营效率和员工 生产力。 4.支持合规要求：合规要求对金融机构来说至关重要。 数据治理可以帮助机构满足合规要求，如数据保护、风险 管理和报告要求，减少合规风险。
5.利用数据价值：数据是金融机构最重要的资源之一， 通过有效的数据治理，可以发现和利用数据中隐藏的价值，为机构带来竞争优势和商业机会。 数据治理的核心原则 银行业金融机构在进行数据治理时，应遵循以下核心原则： 1.数据持有者责任：每个数据持有者都应负责维护其 所持有数据的准确性、完整性和及时性。 2.数据分类和标准化：对数据进行分类和标准化，确 保不同类型的数据可以被正确管理和使用。 3.数据权限和访问控制：建立适当的数据权限和访问 控制机制，保护数据的安全性和隐私。 4.数据生命周期管理：定义明确的数据生命周期，包 括数据采集、使用、存储、归档和销毁等阶段。 5.数据质量管理：建立数据质量管理框架，包括数据 质量评估、数据清洗、纠错和监控等措施。 6.数据治理文化：建立数据治理的组织文化，提高员 工对数据治理的意识和重视程度。 数据治理的流程 数据治理具体流程包括以下几个关键步骤： 1. 确立治理目标 首先，金融机构应明确数据治理的目标和关键业务需求， 以确保治理工作对机构的战略目标和业务需求有实际影响。 2. 建立数据治理架构 在数据治理架构中，应明确数据治理的组织结构、角色和 职责。建立一个跨部门的数据治理委员会，负责制定和监督数据治理策略以及相关流程。
金融机构数据治理体系的建设 随着金融行业的高速发展，数据已经成为各家金融机构的核心资源之一。在数 据的海洋中，如何建立一个规范、健壮、可控的数据治理体系已经成为各大金融机构迫切需要解决的问题。 一、数据治理的重要性 数据治理是指对数据的管理和保障，以确保数据的安全性、合法性、可靠性以 及符合内外部监管要求。随着大数据时代的到来，各种数据巨头在不断涌现，因此，数据管理显得愈加重要。金融机构在开展各种金融业务时往往需要依靠大量的数据，如果数据没有得到很好的管理，那么金融机构的风险也会随之增加。例如，在贷款审批过程中，如果应用的数据不够可靠，可能会导致审批决策的错误。 二、数据治理的内容 数据治理的核心在于对数据的管理，这需要充分考虑到数据管理的各个方面。 具体来说，数据治理应该包括以下几点： 1、数据质量管理：确保数据完整、准确、时效性、唯一性、一致性等方面得 到很好的保障。 2、数据安全管理：对数据进行全方位的保护，防止数据泄露、篡改等安全风险。 3、数据生命周期管理：从数据收集到数据删除，整个过程需要进行全程跟踪、监控、管理。 4、数据权责分离：确保数据的处理人员只能进行合法授权范围内的数据操作，保证数据的安全性。
除此之外，数据治理的内容还离不开数据分类、数据归档、信息披露、数据流程规范等方面的内容。 三、建设数据治理体系的方法 数据治理体系的建设是一个系统化的过程。在整个建设过程中，需要充分考虑以下几个方面： 1、治理目标的确定：需要了解公司对数据的管理目的，最终要达到的效果是什么。 2、体系结构的设计：体系结构的设计不仅需要考虑体系整体框架的搭建，还要关注数据治理过程的核心节点，即数据流程、数据标准、数据质量的管理节点。 3、治理流程的制定：制定软硬件系统的操作流程标准、流程管理标准，将数据治理体系的建设纳入公司风险管理的范畴，定期渗透测试数据安全性与治理应用是否符合政策。 4、技术平台的选取：具体的技术平台的选择需要充分考虑公司业务的特点和当前的IT水平。 5、人才培养：需要有专门的人员进行管理，对于治理体系的有效实施，需要配备专门的技术人员，负责治理标准的制定、整个体系的运行。 四、建设数据治理体系的优势 建设一个完善的数据治理体系，不仅可以让金融机构对重要的数据进行更为有效的管理，从而减少数据泄露、信息漏洞等安全风险。还可以基于数据挖掘技术来提高金融机构的业务数据分析能力，帮助机构进行业务流程的优化和业务上线速度的提升，从而进一步提高公司的产品质量和用户体验。 总之，数据治理体系的建设是金融机构管理数据的重要组成部分。无论是治理标准的制定，还是治理流程的制定，以及技术平台的建设，都需要充分考虑到公司
银行业金融机构数据治理指引 征求意见稿 第一章总则 第一条立法依据为指导银行业金融机构加强数据治理,提高数据质量,发挥数据价值,提升经营管理能力,根据中华人民共和国银行业监督管理法等法律法规,制定本指引; 第二条适用范围本指引适用于中华人民共和国境内经银行业监督管理机构批准设立的银行业金融机构; 本指引所称银行业金融机构,是指在中华人民共和国境内设立的商业银行、农村信用合作社等吸收公众存款的金融机构、政策性银行以及国家开发银行; 第三条数据治理定义数据治理是指通过建立组织架构,明确董事会、高级管理层、部门等职责要求,制定和实施系统化的制度、流程和方法,确保数据统一管理、高效运行,并在经营管理中充分发挥价值的动态过程; 第四条数据治理总体要求银行业金融机构应当将数据治理纳入公司治理范畴,建立自上而下、协调一致的数据治理体系; 第五条数据治理原则银行业金融机构数据治理应当遵循以下基本原则： 一全覆盖原则：覆盖数据的全生命周期；覆盖业务经营、风险管理和内部控制流程中的全部数据；覆盖内部数据和外部数据；覆盖所有分支机构和附属机构；覆盖监管数据;
二匹配性原则：数据治理应当与管理模式、业务规模、风险状况等相适应,并根据情况变化进行调整; 三持续性原则：数据治理应当持续开展,建立长效机制; 四有效性原则：数据治理应当推动数据真实准确客观反映银行业金融机构实际情况,并有效应用于经营管理; 第六条监管数据银行业金融机构应当将监管数据纳入数据治理,建立工作机制和流程,确保监管数据报送工作有效组织开展,监管数据质量持续提升; 法定代表人或主要负责人对监管数据质量承担最终责任; 第七条依法监督银行业监督管理机构依据本指引对银行业金融机构数据治理情况实施监管; 第二章数据治理架构 第八条总体要求银行业金融机构应当建立组织架构健全、职责边界清晰的数据治理架构,明确董事会、监事会、高级管理层和相关部门的职责分工,建立多层次、相互衔接的运行机制; 第九条董事会职责银行业金融机构董事会应当制定数据战略,审批与数据治理相关的重大事项,督促高级管理层提升数据治理有效性,对数据治理承担最终责任; 第十条监事会职责银行业金融机构监事会负责对董事会和高级管理层在数据治理方面的履职尽责情况进行监督评价; 第十一条高管层职责银行业金融机构高级管理层负责建立数据治理体系,制定和实施问责机制与数据质量控制机制,组织评估数据治理的有效性和执行情况,并定期向董事会报告;
金融行业的数据治理与合规风险防控实践指 南 数据治理和合规风险防控是金融行业中至关重要的方面。数据治理 涉及对数据的收集、存储、处理和使用的规范和管理，而合规风险防 控则强调金融机构在业务操作中应遵循法规和政策，防范交易风险和 合规风险。本指南旨在为金融行业提供数据治理和合规风险防控方面 的实践指导，以确保金融机构在数据运用中能够合规并降低风险。 一、制定数据治理政策 数据治理政策是确保金融机构数据管理合规性的基础。该政策应明 确数据治理的目标、原则和指导方针，并明确责任和权限分配。其中，数据质量管理、数据安全保护、数据访问控制等内容应作为重点考虑 的方面。同时，政策制定过程应充分考虑法规和监管要求，减少合规 风险。 二、建立数据管理机构 为实施数据治理和合规风险防控工作，金融机构应建立专门的数据 管理机构或设立数据管理部门。该机构应具备充足的人力资源和专业 知识，并负责数据治理政策的制定、推广和执行，包括对数据资产进 行分类、管理和维护，确保数据合规性和安全性。 三、确保数据质量 数据质量是数据治理的重中之重。金融机构应采取措施确保数据质 量的准确性、完整性和及时性。具体操作包括建立数据质量评估和监
测机制，制定数据修复流程，加强对数据流程的监控和报告，定期进行数据清洗等。 四、保障数据安全 数据安全是金融行业数据治理和合规风险防控的核心要求。金融机构应建立完善的数据安全管理体系，包括数据安全政策、网络安全防御措施、数据备份与恢复机制等。此外，员工的安全意识和信息安全培训也是保障数据安全的重要环节。 五、加强数据访问控制 数据访问控制是保护数据安全和合规的重要手段。金融机构应制定数据访问控制政策，明确数据访问的权限管理原则和方法。同时，采用身份验证、访问授权和审计跟踪等技术手段，确保数据的合规访问和使用。 六、建立合规风险防控机制 金融机构应建立全面的合规风险防控机制，包括内部控制制度、合规风险评估和监测机制等。这些机制应强调对涉及数据运用的各个环节进行合规性和风险的评估和监控，并及时采取相应的防范和纠正措施。 综上所述，金融行业的数据治理与合规风险防控实践指南包括制定数据治理政策、建立数据管理机构、确保数据质量、保障数据安全、加强数据访问控制以及建立合规风险防控机制等方面的内容。金融机
银行业金融机构数据管理指引第一章总则 第一条为指导银行业金融机构加强数据管理，提高数据质量，发挥数据价值，提升经营管理能力，根据《中华人民共和国银行业监督管理法》等法律法规，制定本指引。 第二条本指引合用于中华人民共和国境内经银行业监督管理机构批准设立的银行业金融机构。 本指引所称银行业金融机构，是指在中华人民共和国境内设立的商业银行、农村信用合作社等吸收公众存款的金融机构、政策性银行以及国家开辟银行。 第三条数据管理是指银行业金融机构通过建立组织架构，明确董事会、监事会、高级管理层及内设部门等职责要求，制定和实施系统化的制度、流程和方法，确保数据统一管理、高效运行，并在经营管理中充分发挥价值的动态过程。 第四条银行业金融机构应当将数据管理纳入公司管理范畴，建立自上而下、协调一致的数据管理体系。 第五条银行业金融机构数据管理应当遵循以下基本原则：
(一)全覆盖原则。数据管理应当覆盖数据的全生命周期，覆盖业务经营、风险管理和内部控制流程中的全部数据，覆盖内部数据和外部数据，覆盖监管数据，覆盖所有分支机构和附属机构。 (二)匹配性原则。数据管理应当与管理模式、业务规模、风险状况等相适应，并根据情况变化进行调整。 (三)持续性原则。数据管理应当持续开展，建立长效机制。 (四)有效性原则。数据管理应当推动数据真实准确客观反映银行业金融机构实际情况，并有效应用于经营管理。 第六条银行业金融机构应当将监管数据纳入数据管理，建立工作机制和流程，确保监管数据报送工作有效组织开展，监管数据质量持续提升。 法定代表人或者主要负责人对监管数据质量承担最终责任。 第七条银行业监督管理机构依据本指引对银行业金融机构数据管理情况实施监管。 第二章数据管理架构 第八条银行业金融机构应当建立组织架构健全、职责边界清晰的数据管理架构，明确董事会、监事会、高级管理层和相关部门的职责分工，建立多层次、相互衔接的运行机制。
数据治理实施方案 随着信息技术的快速发展和数据的广泛应用，数据治理变得越 来越重要。数据治理是指通过合理的规划、组织、管理和监督数 据的流动和使用，以确保数据的可靠性、一致性和安全性。对于 一个组织来说，制定并实施一套有效的数据治理方案是保证数据 价值的最佳途径。本文将探讨数据治理实施的一些关键要点和方法。 1. 数据治理目标的设定 在开始制定数据治理方案之前，组织需要明确数据治理的目标。这些目标应该与组织的核心价值和战略目标相一致。例如，对于 一个金融机构来说，数据治理的目标可能是确保数据的一致性和 准确性，以提高决策的精确度和风险管理的能力。而对于一个电 子商务平台来说，数据治理的目标可能是确保数据的安全性和隐 私保护，以增强用户的信任度和满意度。 2. 数据质量管理 数据质量是数据治理的核心内容之一。在数据治理实施方案中，组织需要确保数据的质量达到一定的标准。首先，组织应该建立 数据质量评估的机制，通过对数据的准确性、完整性、一致性和
时效性等方面进行评估，及时发现和纠正数据质量问题。其次， 组织应该建立数据质量管理的流程和规范，包括数据录入、处理、存储和传输的规定和控制措施，以提高数据的质量和可信度。此外，组织还可以采用数据清洗和数据修复的技术手段，提高数据 的准确性和一致性。 3. 数据分类和标准化 组织需要对数据进行分类和标准化，以便更好地进行数据治理。数据分类是指将数据按照其特征、用途或其他属性划分为不同的 类别，以便于组织对数据进行管理和分析。数据标准化是指制定 统一的数据标准和规范，以确保数据的一致性和可比性。通过数 据分类和标准化，组织可以更好地对数据进行管理和利用，提高 数据的效用和价值。 4. 数据安全和隐私保护 数据安全和隐私保护是数据治理的重要方面。组织应该建立完 善的数据安全管理制度和措施，包括数据的存储、传输和访问的 安全控制，以防止数据泄露和滥用。此外，组织还应该制定隐私 保护政策和措施，保护用户的个人信息和隐私权益。数据安全和 隐私保护是组织赢得用户信任并确保数据价值的重要条件。
银行金融统计数据源治理工作方案 根据中国人民银行xx县支行《“金融统计数据质量年”活动实施方案》( 枞银办[2016]3号)文件精神，为提升统计工作管理水平，进一步提高我行金融统计数据质量，更好地完成各项统计工作任务，特制订本实施方案。 一、活动目的 通过金融统计数据质量年活动开展，解决数据质量管理方面存在薄弱环节，建立完善有效的统计管理制度，进一步提升金融统计数据质量水平，充分发挥统计工作对经营管理的监督指导作用。 二、活动对象 全辖各支行，总行各部门 三、活动时间 2016年4月28日至2016年11月15日 四、活动组织 xx农商银行成立“金融统计数据质量年”活动领导小组，总行行长刘红玉担任组长，董事会秘书钱醒任副组长。领导小组职责:组织、领导、检查、指导、督促质量年活动，负责全辖范围内质量年活动推动与组织实施，确定不同阶段的工作目标和任务，协调解决活动中遇到的问题。 组长:刘红玉(总行行长) 副组长:钱醒(总行董事会秘书) 成员:何宗龙(授信评审部总经理) 李丽(计划财务部总经理) 何孔祥(审计稽核部总经理)
程率(合规与风险管理部总经理) 汪保国(业务管理部副总经理主持工作) 李祥(业务管理部副总经理) 领导小组下设办公室，办公室设在总行业务管理部,汪保国担任办公室主任，具体负责本次活动指导、协调、检查、培训、考核和方案制定，同时定期组织相关部门召开交流会，加强部门间的沟通配合，有效增强各部门合力，及时，反馈上报活动中遇到的问题和信息。 五、实施步骤和内容 (一)宣传动员阶段(4月下旬-5月) 制定下发《xx农商银行“金融统计数据质量年”活动实施方案》，及时组织召开全行统计工作会议，传达学习人民银行xx县支行关于“金融统计数据质量年”活动动员会议精神，部署安排“金融统计数据质量年”活动各项工作。在全辖范围内发动“金融统计数据质量年”活动宣传:工作，营造全行上下高度重视、强化责任、认真实施的良好氛围。 (二)建章立制阶段(5月) 由总行统计工作归口管理部门业务管理部牵头，全面梳理本行关于统计制度、操作流程，对表述模糊、要求不统一与统计工作规范相冲突的制度及时进行修订和完善。 (三)组织实施阶段(5月-10月) 1.自查自纠阶段(5月)。根据金融统计规章制度和统计工作考核办法，首先由各活动单位先行组织自查自纠,自查内容不仅包括统计制度的贯彻执行情况，而且要涵盖统计数据管理情况。要求对自查发现的问题，及时制定整改措施，针
大数据背景下商业银行风险管理与数据治理对策 作者：杜亮 来源：《中国民商》2021年第07期 摘要：在大数据时代下，数字经济成为国内一种新经济形态，数字经济会使用数据资源，发掘数据背后的价值，数字经济已经成为了银行业重要经营内容之一，商业银行作为一个资金信息密集型的企业，都能够准确去发现数据信息价值，来提供高效的金融服务，同时增强银行风险管控能力，良好的风险管理能力可以有效促进商业银行核心竞争力的提升，完善的商业银行数据治理体系，对于商业银行提升数据价值，实现数据驱动发展，强化内部风险管控能力有着十分重要的作用。本文将针对大数据背景之下的商业银行风险管理与数据治理对策进行分析探究，对商业银行风险管理机制构成要素进行分析，旨在帮助商业银行进一步提升核心竞争力，于当前市场经济环境之下实现稳定健康的发展。 关键词：大数据;商业银行;风险管理;数据治理;对策探究 我国经济运行机构的持续调整以及金融体制改革的不断深入，商业银行经营风险持续提升，行业竞争愈发激烈，监督管控机制的持续增强给商业银行带来了严峻的挑战。如何促进商业银行数据治理能力的提升，进一步强化商业银行风险管理能力，是当前商业银行面临的主要问题之一。 一、商业银行风险管理机制概念及重要意义 风控机制是银行为了应对在经营期间所产生的各类风险，而设计的管理机制，在风控机制中，有多个变量及多个部门参与，并以特定方式来控制风险给银行带来的损失。随着外界环境的变化，时间的推移，各类业务经营风险也在日益激增，需要加大风险评析。风控风控机制包含了银行的现代化法人治理体系及风险管理框架，风险的管理技术与风险的问责制。在银行内，风控机制的搭建，还要细致梳理银行类经营管理及业务开展存在的不足，及时对风险管理组织架构进行调整优化，改正运营过程中存在的偏差，促进商业银行风险管理能力的有效提升。 风险管理机制有效建设可促进银行自身核心竞争优势的打造，而且增强银行的竞争力，其中银行竞争力因素包含了银行风控与盈利水平和竞争能力和客户服务能力。银行通过大范围扩张业务市场，提高市场占有率，及资本应用率，来对银行内部竞争力水平作出深度分析。可以看出，风险管控能力是一般企业的重要组成独有要素，银行市场竞争力、综合服务能力、盈利能力的提高，与风控能力密切关联，因此可以看出风控能力是银行核心竞争要素。
华途信息金融数据平安解决方案 一、行业背景 随着金融行业大力开展金融科技，持续提升创新能力，金融数字化转型呈现加速化趋势。金融机构在日常经营活动中产生的大量的数据，数据逐步渗透到各个组织部门，且承载了组织的核心业务资产，与此同时，各类涉及商业秘密和敏感数据信息在收集、传输、存储和使用过程中也面临被违规越权使用或被用于非法用途等数据信息泄漏的平安风险。 在国家法规层面：?网络平安法?以及即将发布的?数据平安法?都从法律制度层面对数据的平安提出了相关防护要求。 在行业监管层面：?银行业金融机构数据治理指引?、?个人金融信息保护技术标准?以及即将出台的?金融数据平安数据平安分级指南?等标准都根据行业的特点对数据的平安从管理和技术多个角度提出了相关的要求。 国家标准方面：?GB/T 22080-2018 信息平安管理体系要求?、?GB/T 35273-2017 信息平安技术个人信息平安标准?等标准都对数据平安的合规性建设提出了相关的要求。 国家法规、行业监管、国家标准共同组成数据平安的监管体系。 二、需求分析 在监管层面：近年来国家和行业不断出台与数据平安相关的监管要求，同时
一些有海外分行的银行需要满足海外的监管要求。 业务自身需求方面: 银行业务流程中也存在一定的数据平安风险：例如数据平安运维、测试数据脱敏、终端敏感数据泄露、邮件/网络敏感数据泄露、外网渗透威胁、移动办公数据泄露、数据泄露溯源定责等。 三、解决方案 华途金融数据平安整体方案在金融机构进行部署实施后，将建立起以终端防泄漏、邮件防泄漏、网络防泄漏、透明加密为根底的金融信息全生命周期智能平安管理系统。围绕数据全生命周期采用技术推动精细化管理，重要数据源头管控、边界防护、审计追溯，做到事前控制、事中监控、事后审计三位一体的控制模式，实现了平安价值最大化；
数据治理计划方案 重点提升数据生成、采集、存储、加工、分析、安全与隐私保护等通用技术水平。补齐关键技术短板，重点强化自主基础软硬件的底层支撑能力，推动自主开源框架、组件和工具的研发，发展大数据开源社区，培育开源生态，全面提升技术攻关和市场培育能力。促进前沿领域技术融合，推动大数据与人工智能、区块链、边缘计算等新一代信息技术集成创新。 一、大数据产业发展成效 十三五时期，我国大数据产业快速起步。据测算，产业规模年均复合增长率超过30%，2020年超过1万亿元，发展取得显著成效，逐渐成为支撑我国经济社会发展的优势产业。 政策体系逐步完善。围绕数字经济、数据要素市场、国家一体化大数据中心布局等作出一系列战略部署，建立促进大数据发展部际联席会议制度。有关部委出台了20余份大数据政策文件，各地方出台了300余项相关政策，23个省区市、14个计划单列市和副省级城市设立了大数据管理机构，央地协同、区域联动的大数据发展推进体系逐步形成。
产业基础日益巩固。数据资源极大丰富，总量位居全球前列。产 业创新日渐活跃，成为全球第二大相关专利受理国，专利受理总数全 球占比近20%。基础设施不断夯实，建成全球规模最大的光纤网络和 4G网络，5G终端连接数超过2亿，位居世界第一。标准体系逐步完善，33项国家标准立项，24项发布。 产业链初步形成。围绕数据资源、基础硬件、通用软件、行业应用、安全保障的大数据产品和服务体系初步形成，全国遴选出338个 大数据优秀产品和解决方案，以及400个大数据典型试点示范。行业 融合逐步深入，大数据应用从互联网、金融、电信等数据资源基础较 好的领域逐步向智能制造、数字社会、数字政府等领域拓展，并在疫 情防控和复工复产中发挥了关键支撑作用。 生态体系持续优化。区域集聚成效显著，建设了8个国家大数据 综合试验区和11个大数据领域国家新型工业化产业示范基地。一批大 数据龙头企业快速崛起，初步形成了大企业引领、中小企业协同、创 新企业不断涌现的发展格局。产业支撑能力不断提升，咨询服务、评 估测试等服务保障体系基本建立。 十三五时期我国大数据产业取得了重要突破，但仍然存在一些制 约因素。一是社会认识不到位，用数据说话、用数据决策、用数据管理、用数据创新的大数据思维尚未形成，企业数据管理能力偏弱。二
目录 第一章.总目标 (3) 第二章.需求理解 (3) 第三章.存在问题及解决方案 (3) 3.1存在问题 (3) 3.2解决方案 (5) 第四章.数据治理规划................................................ .6 4.1数据管控机制规划 (6) 4.1.1总体架构规划 (6) 4.1.2数据治理沟通机制规划 (10) 4.1.3全生命周期管理机制规划 (10) 4.1.4运行保障机制规划 (11) 4.1.5认责/考评机制规划 (11) 4.1.6长效优化机制规划 (14) 4.2数据标准管控体系规划 (14) 4.2.1数据标准管理框架规划 (14) 4.2.2数据标准制定 (22) 4.2.3数据标准制定方案 (23) 4.3数据质量管控体系规划 (29) 4.3.1数据质量管理框架规划 (29) 4.3.2数据质量定义 (31) 4.3.3数据质量管理政策 (35) 4.3.4数据质量管理组织 (36) 4.3.5数据质量管理流程 (37) 4.4元数据管控体系规划 (38) 4.4.1元数据管理框架规划 (38) 4.4.2元数据定义 (39)
4.4.3元数据模型规范....................................... .40 4.5数据安全管控体系规划...................................... .41第五章.数据治理体系实施方案....................................... .42 5.1建设方法.................................................. .42 5.2数据标准落地实施方案制定 (43) 5.2.1数据标准落地原则..................................... .43 5.2.2重要系统的标准合规评估 (43) 5.3数据质量落地实施方案制定 (44) 5.3.1建立数据质量管理专职机构 (44) 5.3.2建立数据质量管理支撑系统 (44) 5.3.3建立基于数据质量检查的考核机制 (45) 5.3.4结合系统建设提升数据质量管理 (45) 5.4元数据落地实施方案制定 (46) 5.4.1元数据管控范围....................................... .46 5.4.2元数据管理机制....................................... .46 5.4.3元数据管理管理平台 (47)
存在问题 总结当前数据问题：如下五点： 1.数据质量差 1）数据不一致：没有统一的数据规范导致产生大量失真的数据； 2）数据不及时：没有有效的流程和手段管控源系统数据更新时间，不能在数据入仓时及时发现问题，往往到了数据使用环节才暴露出来，导致数据严重滞后不可用； 2.数据不一致，缺乏统一规范标准 1）业务含义理解不-•致：没有对业务的含义进行规范统一，导致多重来源数据相差甚远，也无从确认哪个数据源的数据正确： 2）统计口径和加工方法不-•致：没有规范各种业务指标的统计加工规则，导致如“増长率”指标的数据结果非业务所需； 3）产品的名称、归类信息和配置信息不统一，使得基本属性基金经理和业务部门各自一套产品名称，基金经理使用的产品名称在系统中找不到；各个业务部门之间需要线下一一确认和沟通；KPI考核、业务报送、IPO及招投标等都受到极大的影响； 4）各个部门根据自己的需求设计和产出报表，无统一准确的数据源，导致相同指标数据不一致或总分不一致的情况 5）缺乏相关角色和流程制定和实施数据统一规范； 3.数据分布零散，部署和同步原则需完善 1）基准数据分布原则不完善，缺乏基准数据的生成、管理、维护机制来保证数据的正确性和权威性，缺乏数据同步原则，导致难以及时、准确地提供完整、可靠和一致的企业级信息。 2）客户信息，虽然做了各个系统客户信息的映射，但并没有在企业范围内实现客户信息的唯一标识。如客户身份证号码变更，因为缺乏客户信息的同步，导致该客户的财产信息分散不同账户中，无法真实反映客户的实际资产情况。 4.数据整合与应用不足 1）没有有效的数据交换和共享机制，导致无法对共享信息进行科学的管理与合理的应 用，无法为客户服务、统计分析等提供有效的整合数据，无法实现数据价值的更大化; 2）对外报送的报表，没有做到全自动，需要数据中心与财务中心等进行各模块的整合和拼