金融业数据治理需加强顶层设计做好协同配合作为信息时代的“石油”，数据已经成为基础性和战略性资源，融入到生产、分配、流通和社会服务管理等各环节，正在深刻改变着生产方式、生活方式和社会治理方式。而作为数据密集型行业，金融行业的数据治理问题至关重要。

　　“我们对数据治理应该有全新的认知。原来数据治理仅从一个企业、一个行业的角度考虑，如今我们要从全社会、全生态的视角考虑数据治理的问题。”在此前北京立言金融与发展研究院召开的一场名为“数据治理与金融科技变革”的论坛上，中国银行业协会首席信息官高峰说。

　　专家认为，我国银行业数据治理大致经历了三个发展阶段，伴随金融数字化转型加速，数据治理问题应放到更高层面进行破题，需加强顶层设计，各方做好协同配合。

　　“加强数据治理，提高金融科技应用能力，加快推动金融业数字化转型天博·体育，是增强金融服务实体经济能力的重要引擎，是深化金融供给侧结构性改革的重要内容。我们要持之以恒、久久为功。”国家金融监督管理总局一级巡视员叶燕斐说。

　　对于金融机构数据治理的重要性，叶燕斐表示，银行业保险业作为数据密集型行业，强化数据治理，加快推进数字化转型发展，既是激活数据要素潜能、做强最优做大数字经济的使命担当，也是提升金融服务的智能化水平、增强防范化解风险能力的内在动力。

　　据高峰介绍，中国银行业数据治理主要经历了三个发展阶段：第一阶段始于原银保监会于2018年印发《银行业金融机构数据治理指引》，这一阶段侧重于数据服务监管；第二阶段以《关于银行业保险业数字化转型的指导意见》为突破口天博·体育，强调数据治理是数字化转型的重要前提；第三个阶段以“数据二十条”和财政部发布的数据资产入表有关规定为标志，数字化转型进入加速阶段。

　　在高峰看来，当前，数字化已经影响到我们的生产和生活方式，需要从全社会视角考虑数据治理有哪些伦理道德问题，从这个角度而言，数据治理更应该理解成是一个国家治理生态问题。

　　国家金融与发展实验室副主任杨涛认为，金融业本身就是特殊的信息处理行业，当信息技术发生重大演变与迭代时，金融的要素、功能、组织方式、业务类型都必然发生深刻变化。数据治理处理好，可以通过提升行业数据要素、数据资产的综合管理应用能力，促进金融业投入产出模式的优化，提升金融业全要素生产率。

　　在上述论坛上，中国光大银行党委委员、副行长杨兵兵介绍，为做好数据治理工作，光大银行构建适应数据要素化的企业级数据管理框架，形成全生命周期、全覆盖的数据安全管理体系，并加强外部数据管理，积极融入数据要素大循环。同时，光大银行以资产化和价值导向管理运营全行数据资产，积极开展数据资产估值、入表天博·体育、金融产品等方面的研究和实践，并与各地大数据交易所和大数据局开展全面广泛的合作，共同促进数据要素市场高质量、有序发展。

　　中国民生银行数据管理部总经理沈志勇在谈到AI与数据治理之间的关系时说：“一方面，AI技术帮助数据在未完成治理前被应用；另一方面，AI技术可加速数据治理中的存量清理业务，目前在数据分类分级、元数据质量提升等方面取得了一定效果。”

　　神州信息副总裁戴可认为，在驱动数据治理时要从金融机构全局角度通盘考虑，既要贴合自身业务需求，又要符合监管要求。资产的数字化、产业数联、智能化和无边界是未来金融业数字化转型以及数据治理的核心。

　　杨涛建议，银行业机构从机制和技术等层面完善数据治理，做到战略先行、技术驱动、助力业务、安全可靠以及合作共赢。“数据治理本质上是管理与技术的结合，因此，既需要充分关注各细分领域，更需要把数据治理与新技术应用广泛融合在一起，真正发挥新技术带来的‘正效应’。同时，要避免技术和业务‘两张皮’的问题，从数据源头管理、技术安全、数据管理流程、数据交换等方面入手，强化银行数据安全治理。”

　　中央金融工作会议指出，“要加快建设金融强国”“推动我国金融高质量发展”。专家认为，金融数字化转型是推动金融强国建设和金融业高质量发展的重要支撑。伴随数字金融的发展，银行业数据治理实践从数据管理、数据治理向数据资产运营方向发展。

　　高峰表示，数据不仅是银行的核心资产，也是数字化转型的创新驱动。通过对数据资产进行价值评估和衡量，能够发现数据在业务创新、运营优化、客户体验改善等方面发挥的作用，意义深远。

　　值得注意的是，今年财政部印发《企业数据资源相关会计处理暂行规定》，数据资产入表等提法引发关注。“我们不能将文件简单解读为允许数据资产入表。数据资产入表时，价值如何评估是一大难题，涉及到确权和交易问题，确权是法律问题，交易是市场问题，交易的前提是确权，确权后才能交易，两者不是会计问题。数据资产入表仍任重而道远。”高峰说。

　　杨涛表示，接下来还需探索完善银行业数据治理的外部环境保障，如继续推动数据治理的规则完善、推动数据治理的标准化以及强化专业人才保障。

　　中国人民银行印发的《金融科技发展规划（2022-2025年）》提出，扎实做好金融科技人才培养。业内人士认为，数据治理离不开金融科技人才能力的提升，如果不能尽快从全行业推动中高端人才的培育和提升，数据治理就成为“无源之水、无本之木”。