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银行业数字化-第三、数据标准不统一、缺乏分析工具-亚视新闻

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繼去年5月銀保監會正式發佈《銀行業金融機構數據治理指引》后,「數據治理」正在受到業界關注。

銀保監會《銀行業金融機構數據治理指引》提出,銀行可結合實際情況設立首席數據官。從國際來看,全球銀行業對於數字銀行轉型已經達成了共識,正在進入數據治理的新階段。根據《財富1000強管理層年度調研》顯示,截至2018年4月,包括美國銀行、第一資本、花旗銀行、高盛、富國銀行、摩根大通等金融機構在內都設置了首席數據官。而境內的大型銀行和股份制銀行,一般將數據治理智能併入首席信息官等智能內,暫無設立這一職位。

邱寒認為,數字銀行就是利用現代科技對銀行營銷、獲客、產品、風控、運營全流程的業務進行數字化採集、歸攏、分析,並基於數據指導銀行進行經營決策的模式。完整的數字銀行經營體系,應覆蓋三個層面,一是基礎數據層、二是業務應用層、三是經營管理層,只有這三層為一體的體系做到智能化、數字化,才能構建一個完整的數字銀行經營體系。其中,基礎數據層的建設是業務應用和經營管理的基礎。

「數據作為一種新型『生產要素』,已成為未來銀行重要的資產和核心競爭力,是支持銀行精細化運營管理,推動數據驅動業務發展戰略轉型、提升風險控制能力的基礎」,8月8日,在中國數字銀行論壇·2019桂林論壇上,中國銀行業協會黨委委員、副秘書長張亮表示,對數據採集、整合、應用、管理的質量直接關乎銀行數字化轉型成敗,數據治理作為一項戰略性、基礎性工作,重要性日益凸顯。

若從中小銀行看,當日發佈的《中小銀行金融科技發展研究報告(2019)》顯示,大部分中小銀行仍未形成成熟完整的數據管控體系。

「比如,客戶向銀行諮詢問題時經常會遇到,在電話里跟客服反饋過的問題,去到網點時要跟客戶經理再說一遍,而且得到的回答很可能不一樣,這就是背後數據沒打通帶來的典型問題」,金融壹賬通聯席總經理邱寒指出,當下銀行面臨的數據問題還包括:缺失統一的數據管理標準、數據資產和數據關係不清楚、數據質量差監控難、敏感數據分散泄露風險高、運算速度慢分析效率低和數據接入慢報送不及時等。所以,在基礎數據層,銀行需要構建統一的大數據平台和完善的數據治理體系。

根據調查,91%的中小銀行沒有建立完善有效的數據管理體系。27%的中小銀行缺乏公司級數據規範,數據多頭管理,部門數據互通靠自發或人工傳遞;46%的中小銀行初步搭建公司級數據管控體系和基礎規範,但應用尚未下沉到業務,數據互通程度不理想;僅18%的中小銀行初步建立數據管理體系和管控工具,進行了平台整合,各部門基本落實公司數據規範體系;僅9%的中小銀行實現有效數據治理,數據管理體系完善,全面實現大數據應用。

葉望春指出,目前銀行業數據治理存在四大痛點「第一,數據分散、雜亂、割裂,沒有全局數據觀。第二、數據收集靠傳統手工,渠道單一、模式落後、效率低、成本高。第三、數據標準不統一、缺乏分析工具,數據難運用。第四、技術系統落後、難以滿足數據管理需求,存在數據安全和風險隱患。銀行必須從長遠和戰略的高度來重視數據治理。同時,銀行要藉助第三方科技的力量突破自身人才、資金、場景這些方面的限制。」

金融壹賬通董事長兼CEO葉望春表示,「目前國外許多銀行設置了首席數據官,而國內是沒有的,說明我們對數據的重視程度還不夠,我們必須認識到銀行的數據治理建設是必然趨勢。一方面,數據治理是金融科技發展到一定階段后,銀行業數字化轉型必然會產生的需求。另一方面,數字銀行具有比傳統銀行更高的效率和收益,大大推動了銀行業對數據治理的迫切需求」

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