起航数据治理，赋能数据生态建设

证券行业数据监管日益严格

证监会自2014年以来，持续推进中央监管信息平台的建设，并制定了基于大数据的资本市场监管科技3.0规划。2018年，中国证监会和证券业协会相继发布了一系列相关管理办法及行业规范，提出证券公司应当建立健全数据治理和质量控制机制，提升数据质量水平。

图1 监管发文时间轴

其中，证券行业数据治理相关的重要发文概要如下图所示。

图2 监管重要发文概要



行业自身数据治理诉求迫切

证券行业作为高度信息化的产业，长久以来以传统经纪业务为主，积累了大量内部数据。伴随者金融科技的不断发展，证券公司也在探索业务转型及升级的具体途径，思考如何基于现有资源和技术占据市场领先地位，主要面临以下的转型困境：

数据质量水平欠佳。数据证券公司的大量业务数据的数据定义来自于不同的机构，数据定义冲突的情况难以避免。证券公司的跨业务条线或跨系统数据定义不一致、数据流转不畅等问题日益凸显，在大数据平台建设过程中，往往会遇到数据资产运用困难的问题。

业务多发展渠道受限。随着财富业务、资管业务以及自营业务迅速发展，产品结构日益复杂化，大量的业务开展由线下转为线上，移动端服务承载着越来越重要的分量，公司内部对于数据的管控机制却往往未能赶上业务及经营发展的步伐。

数据资产价值转化困难。大数据应用等数据价值的实现，均离不开高质量的数据资产基础作支撑。同时，非结构化、半结构化数据处理能力的不足，极大制约了数据挖掘和机器学习，这都极大阻碍了证券公司数据驱动业务发展的愿景。

因此为了有效提升公司客户管理水平、投资收益水平以及公司盈利水平，证券公司应积极主动地完善公司数据管控机制、提升公司信息技术建设水平，采用创新手段，在公司经营管理及业务发展中广泛应用金融科技，不断深挖数据价值。

证券数据治理整体建设情况

在2018年7月份证券业协会面向全行业证券公司开展的问卷调研中显示，多数证券公司已经在数据治理方面开展了一定程度的建设，大部分证券公司已初步建立了数据治理相关的组织架构、不同程度地建立了对于数据质量的管控机制、制定了公司层面的数据治理战略规划。然而，证券公司在数据治理方面仍存在普遍的不足之处，主要体现在企业数据文化建设、数据生命周期管理以及数据价值实现等方面。

国内证券行业的数据应用正处于起步阶段，相继开展了各种大数据应用项目，例如布局智能投顾，将金融科技列入核心竞争力；利用人工智能技术，建设智能运维平台、机器人客服，提升业务运营管理效率和效果；通过大数据技术实现多维度的用户行为评估，对数据深入分析实现客户精准“画像”，对用户特征进行标注，精准提供产品服务。

证券行业数据治理建设要点

面对证券业协会对于数据治理明确的规范要求，我们建议证券公司利用这次契机，全面提升数据治理水平，构建全生命周期的数据治理体系，优化风险管理与内部控制模式，并切实提升信息化能力。以下几个方面将是我们重点关注的领域：

数据战略规划全面贯彻。《证券公司数据治理操作指引（征求意见稿）》（以下简称《指引》）要求，“证券公司应当将数据治理工作纳入公司治理范畴现纳入公司治理范畴，应当将数据治理与企业数字化战略或IT战略规划等结合。” 同时《证券基金经营机构信息技术管理办法》（以下简称《办法》）也要求信息技术规划应包括数据治理规划。数据治理工作需要站在战略和规划的高度进行设计，使数据治理规划符合公司远景、业务发展目标。 通过数据治理战略规划，使数据治理工作得到各层面的关注和参与，逐步将规划要求落地，实现数据驱动，发挥数据价值。

数据治理组织架构切实有效。《指引》第五条要求“证券公司应当成立数据治理的最高议事、决策机构——数据治理委员会”。考虑证券公司实际情况，《指引》对于数据治理委员会的设立形式提出了灵活方案，可以单独设立，也可以通过扩充IT治理委员会相关数据治理职能的方式实现，但其最高领导人由公司主要负责人担任，明确了数据治理的高层组织保障。同时，《指引》第六条明确：归口管理部门“确保数据治理资源配置，设立专职岗位，牵头建设和完善数据治理体系”，并“保障监管数据要求，推动数据应用与创新”。

以德勤数据管理的多年实践来看，证券公司应当建设组织结构完善、职责明晰的数据治理架构体系，并制定董事会、监事会、高级管理层和相关部门的职责分工，形成体系化的运行机制。可在机构中设立数据治理归口管理部门以统括管理数据相关工作，并在各业务部门设立数据治理工作相关的专岗或兼岗。

数据标准夯实基础。《指引》第十一条要求“证券公司应当建立覆盖监管、客户、业务、管理等层面的统一数据标准”。证券公司IT系统存在的“孤岛”现象，其症结就是没有良好的数据标准或数据标准不能落地。数据标准是对数据在全机构共享和使用中的一致性和准确性的规范，建设数据标准应借鉴行业内外先进的数据标准体系，兼顾金融统计标准等国家标准，通过建立合理的数据标准分类框架，规范数据项标准化内容，落实不同数据项所对应的业务主管部门，实现数据的业务认责，最终明确数据产生的唯一可信信息系统来源，确保数据在全机构范围单点产生，多点调用。

数据价值创造。《指引》第二十八条要求“证券公司应当充分利用数据分析和创新应用来提升风险管理、客户服务、业务运营等领域的效率和能力”。《办法》第三十五条也要求“在业务经营、风险管理与内部控制中加强数据应用，实现同一客户、同类业务统一管理，充分发挥数据价值。”随着多层次资本市场体系逐步完善，证券公司产品创新和制度创新不断，但科技应用一直发展迟缓。着眼当下，证券公司亟待制定数据应用建设策略，评估数据应用的收益与投入成本，结合监管明确的数据应用方向，建立与业务战略相匹配的数据应用规划，制定切实可行的实施路径，集中资源攻坚克难。数据应用将助力券商提供更加智能化、数据化、精准化和专业化的服务，有效降低运营成本，提升运营效率。

结语

随着证券行业监管将视野拓展至数据管理与应用领域，证券行业在应对监管要求和业务拓展的双驱动下，以充分发挥数据价值为目标导向，开展数据治理，完善数据治理架构，统一全面管理公司数据资产，在业务经营、风险管理和内部控制等各环节中加强数据应用，提升数据效率，助力公司向高质量发展转变，赋能行业数据生态建设。