数字化与监管合规如何倒逼金融数据治理？

发表于 2019-8-2 14:21:01

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当前，在国家整体信息科技实力不断提升的基础上，金融信息化继续深入发展，以移动金融、互联网金融、智能金融等为代表的金融新业态、新应用、新模式正在蓬勃兴起，在交易欺诈识别、精准营销、消费信贷、信贷风险评估、供应链金融、股市行情预测、股价预测、智能投顾、骗保识别、风险定价等涉及银行、证券、保险、支付清算和互联网金融等多领域的具体业务中，得到广泛应用。

面对金融科技带给金融业前所未有的冲击，数字化转型是金融业未来生存发展的必然选择。金融业数字化转型要求以体验为核心、以数据为基础、以技术为驱动，在客户、场景、产品、服务转化为数字形态的基础上，用数字思维和手段重塑金融业务和服务流程，实现内在价值的提升。数据已经成为金融业的重要资产和核心竞争力，如何充分发挥数据价值，驱动业务发展，已成为这个时代给予众多金融企业的重要考题。

金融业数字化进程困难重重

对传统金融公司而言，如何实现渠道、产品服务、客户体验等全方位的数字化转型？对新型金融公司或金融服务而言，如何实现多方交易数据的标准化和自动化决策？在金融机构数字化发展的过程中，如何实现数据隐私保护、有效预防金融欺诈？这些数据驱动的业务决策模式，高度依赖于数据的全面、精准和高时效，这对金融行业的数据质量提出了前所未有的挑战。

在实际业务场景中，尽管大数据应用给金融机构带来的成效已远超过往，但与人们的长远预期仍相去甚远，究其根源在于数据质量参差不齐，不准确或无效数据的使用容易导致金融机构决策出现偏差，甚至业务风险上升。

监管政策陆续出台，提升数据质量势在必行

近年来，金融行业监管部门陆续出台相关法规，合规要求一再升级，从目前情况看，数据质量问题不仅阻碍了金融机构向高质量方向发展，还影响了监管效率。

2017年，保监会发布了《关于开展偿付能力数据真实性自查工作的通知》(下称《通知》)，通过开展偿付能力数据真实性自查工作，核查保险公司偿付能力基础数据的真实性、合规性和完整性，着力整治数据造假、数据错误、不按规定报送数据等问题，强化监管制度的刚性约束，推动保险公司增强合法合规意识，提升管理水平，提高数据报送质量，夯实行业发展和风险防范的基础。

2018年，中国银行保险监督管理委员会发布《银行业金融机构数据治理指引》（以下简称《指引》），全面强化数据质量要求，建立数据质量控制机制，确保数据的真实性、准确性、连续性、完整性和及时性。对于数据治理不满足有关法律法规和监管规则要求的金融机构，要求其制定整改方案，责令限期改正；或与公司治理评价、监管评级等挂钩；也可依法采取其他相应监管措施及实施行政处罚。

为应对监管机构的合规要求，金融企业开始重视在大数据领域尤其是数据治理方面的投入，但仍面临重重困难。金融机构之间、监管机构与被监管机构之间仍然存在信息断层，不同领域的金融机构包括银行业、证券期货业、保险业等，或者独立的金融从业机构内部，都同时运行多套业务系统，这些业务系统之间没有一套有关数据治理各方面的统一标准。由于数据记录、数据语言、数据数值等方面的不统一和滥用，使得金融从业机构的原始数据呈现碎片化分布，来自不同业务、不同时期的数据的用途、结构、价值和质量水平差异很大，为数据的提取、整理、分析、使用造成了很大的困难。

2019年9月5日，由北京大学、国家电网全球能源互联网研究院与华矩科技三家产学研代表联合发起的第三届大数据•数据质量管理国际峰会将在北京举办，峰会以“数以质造•质造未来”为主题展开深入探讨与交流，荟萃技术发展与产业升级，汇聚国内外数据质量学术大拿、技术大拿、行业应用及技术创新者，不仅从更新更全的角度剖析数据质量的前沿发展，而且更贴合各行业各领域深度的业务场景，提供全新的视角与思考。

针对金融领域，DQMIS 2019特设金融大数据主题板块，深度挖掘金融业精准营销、风控、智能征信、反欺诈、智能客服、增值业务开发等业务场景，结合数据资产、数据中台、元数据管理、数据治理、行业监管等前沿技术话题，邀请了国内外技术大咖及行业领袖现身说法，分享金融业数字化过程的数据质量难点与实践，给金融企业带来更多启发与探讨。

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