第一财经消息，近日，一则针对安徽凤阳农商行的罚单将市场目光聚焦在了银行“数据治理”之上，此张罚单系为监管开出的第一张关于“数据治理”的罚单。
此时距离银保监会发布《银行业金融机构数据治理指引》一年半有余，罚单的出现一方面代表了监管层的严正态度，另一方面也反映了中小行进行数据治理时面临的重重问题。
第一财经记者采访多位业内人士了解到，对于中小行而言，尽管对数据治理的意识提高，并且围绕数据治理开展了一系列工作，但整体发展仍处于初期萌芽时期，治理框架并不完善，基础数据质量也有待提高。
“做数据治理更像是建设基础设施，是一个漫长的过程，无法快速显现效果，同时能快速展现数据治理工作带来益处的手段较少，很容易被人忽视数据治理的重要性。”上海农商行信息科技部相关人士对记者说。
目前，已有部分中小行初步建立了数据管理体系和数据管控工具进行了平台整合，但仍有多数机构业务部门之间的数据互通程度并不理想。为了进一步提升数据治理能力，不少中小行选择了与金融科技公司合作，在选择金融科技公司时，多家银行是以项目为导向。
首张“数据治理”罚单出现
1月9日，银保监会安徽监管局披露的罚单显示，安徽凤阳农商行因“未能根据要求有效开展数据治理工作，数据治理存在严重缺陷，严重违反审慎经营规则”被罚二十五万元，处罚依据为《中华人民共和国银行业监督管理法》第四十六条第（五）项，即严重违反审慎经营规则，该行主要负责人为童永华。
第一财经记者以“数据治理”为关键词在银保监会官网查询，发现该罚单是有史以来监管层面对银行开出的第一张有关“数据治理”的罚单。关于被罚缘由，第一财经致电凤阳农商行询问，对方表示“不方便透露”。尽管凤阳农商行未透露被罚的具体原因，但根据罚单的表述分析，这或许涉及到审慎经营中的风险管理、内部控制等。
一位资深业内人士对记者说，“既然提到了数据治理存在严重缺陷，再结合严重违反审慎经营规则来看，可能是该行虽已开展数据治理，但内部数据存在不规范、或向监管报送的数据不规范等，没有真实反映资产质量，没有对贷款及其他表内外资产进行及时分类和监控”。
类似凤阳农商行这种现象或是中小行在开展数据治理时的一个缩影。2018年5月，银保监会发布了《银行业金融机构数据治理指引》，明确了相关要求，旨在引导银行业金融机构加强数据治理，提高数据质量，充分发挥数据价值，提升经营管理水平。
自此之后，不少银行积极开展数据治理工作，比如制定与数据治理相关的制度规范、设立数据治理职能部门，从被动治理转向主动治理模式。然而，这种治理模式的转变更多是意识层面，还不能改变数据治理框架不完善、治理手段单一落后等深层次问题，特别是对于中小行而言，大多银行仍未形成完整的数据管控体系。
根据金融壹账通、中小银行互联网金融(深圳)联盟、埃森哲此前联合发布的《中小银行金融科技发展研究报告(2019)》数据显示，27%的中小银行缺乏公司级数据规范，46%的中小银行初步搭建公司级数据管控体系和基础规范但应用尚未下沉到业务，仅18%的中小银行初步建立数据管理体系和管控工具，进行了平台整合，各部门基本落实公司数据规范体系；仅9%的中小银行实现有效数据治理，数据管理体系完善，全面实现大数据应用。
而数据在下沉到业务过程中，也或多或少存在问题。比如近期裁判文书网公布的一则决定书显示，在贷款人黄娟向南京银行南通分行消费金融中心申请贷款时，由于南京银行采用的某第三方信贷系统“e-credit”显示黄娟有不良征信记录，从而导致黄娟在申请贷款被拒。
据了解，这一不良记录来自于南通市崇川区人民法院（以下简称崇川法院）将黄娟错列为被执行人，但崇川法院发现执行错误后解除了执行措施，之后，央行征信系统和法院执行系统中均没有黄娟的不良征信信息。但据南京银行南通分行消费金融中心工人员表示，“该行电信信贷系统使用了‘e-credit’系统，该系统中显示黄娟有不良记录，并不清楚‘e-credit’系统数据的来源”。
业内人士分析，这说明了银行在数据采集使用方面同样需要受到监督，对中小行来说，由于缺乏足够的自有客户数据，难以对客户进行全面的画像分析，因此需要借助第三方平台进行互补，这就要求中小行要确保外部数据的真实性、可靠性及合规性。
“尤其是在2019年一些大数据公司被曝出有爬虫、数据买卖等现象后，银行更应该对合作的第三方机构进行审慎筛选，并在合作基础上加强对数据的自主管控力度。”某江浙农商行信息科技部相关人士对记者说，“数据是基础，一旦数据失真，那么后续处理和解决问题的难度就会变得很大。而至于如何挑选合作机构，基本上还是以项目为导向。”
新网银行首席研究员、国家金融与发展实验室特聘研究员董希淼也对第一财经表示，中小银行和金融科技公司虽可以继续加强深化合作，但银行需注意，这种外部合作可能存在信用、操作、IT技术等多个层面的风险，由此，银行在扩大合作的同时，也要进行相关规范，如核心的业务、系统不能外包等，着重培养提升自身的能力。
中小行数据治理难题待解
除了上述提到的与第三方机构合作需谨慎外，多位业内人士认为，中小行开展数据治理仍面临着诸多难题。相较于大行的先行先试以及大力投入，在这场以“数据”为名的竞赛中，中小行无疑起步较晚，且在基础设施缺乏、人才匮乏的背景下，中小行只得另辟蹊径。
“在数据治理方面，我们是2015年、2016年的时候建设了数据仓库，后来按照九宫格等方式进行了清洗。”上述江浙农商行相关人士告诉第一财经记者，“如今，数据源有很多，我们也开始了新一期的数据治理，打算在行内建设一个数据管控平台，先管理数据质量和业务含义等。”
据了解，银行的数据体系主要包括三个方面，第一方面是基础数据，即基于底层数据平台所搭建的标准管理检索、数据质量监控、数据安全管理、治理监控分析、数据接入报送等模块，为业务应用层的运营提供基础；第二个方面是业务应用数据，即应用到银行的渠道管理、客户经营、风险管控等各个场景，对全流程业务进行数字化重塑；第三个方面是经营决策数据，即针对不同经营管理场景,建立基于数据的分析决策体系。
上述人士所提到的即为基础数据的搭建，对于中小行而言，基础数据的搭建并不容易，长期缺少数据规范、再加上没有沉淀的“数据池”，导致银行前进起来举步维艰。目前多数银行采用的方法是，通过与金融科技公司合作，结合自有数据和外部数据进行数字化转型。这些金融科技公司同时也进行了细化，以满足银行不同的需求，比如有的做研发、有的做落地、有的做应用、有的做场景等。
“可以看到，银行对数据越来越重视，已有很多成立了相关数据部门，还有的成立了数据治理委员会等数据专营机构，专门负责数据管控与治理。”一家城商行相关人士对记者说。
上海农商行信息科技部工作人员也对记者提到，“数据治理工作可大大提高数据质量，对监管报送方面有很大帮助，行内非常重视数据治理相关工作，并且与监管报送等工作紧密结合。”
然而在数据治理工作推进过程中，中小行正面临着实际性的难题。苏宁金融研究院金融科技中心主任孙扬对记者表示，主要在于四个方面，一是数据较为分散，分布在各个软件系统中，格式和结构均不统一；二是新系统和旧系统的兼容改造难度较大，尤其是旧系统的数据治理，这对业务连续性也有影响；三是短期内数据治理人才匮乏；四是缺乏数据，中小行场景单一、数据类型单一、数据资源相对匮乏。
在业内人士看来，数据治理更重要的是要为银行业务服务，贴合业务场景。那么，从中小行的角度来讲，孙扬称，除了建立数据部门、加强跨部门的沟通协作外，还要制定科学可行的治理改造计划和数据治理规范，有计划的推行数据治理；另外，要瞄准业务增长，大力发展客户画像、精准营销技术，通过面向场景定制化的模型，促进存量会员转化。
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