交通银行周学张：商业银行数据管理与应用的实践（附相关下载）

交通银行结合自身实际，以数据创造价值为核心，以数据推动业务创新、流程再造为主线，全面推进数据与技术、业务的深度融合，积极发挥数据应用价值。

2023年1月4日，为进一步赋能数据要素价值释放，加强数据资产行业交流合作，由中国信息通信研究院、中国通信标准化协会指导，中国通信标准化协会大数据技术标准推进委员会（CCSA TC601）主办的第五届数据资产管理大会在线上召开。

会上，交通银行数据管理与应用部副总经理周学张先生进行了《商业银行数据管理与应用的实践》的主题分享。

【以下为演讲实录】

各位领导，各位嘉宾大家好，我是来自交通银行数据管理与应用部的周学张，很高兴今天能和大家分享商业银行在数据管理与应用方面的探索与实践，以及对未来数据应用发展趋势的思考。

◆ 交通银行数据治理的探索与实践

首先简要回顾一下商业银行数据治理的发展历程。商业银行的数据治理工作离不开监管政策的持续引导。在2011年至2021年间，人民银行、银保监会在数据治理领域颁布了多项政策或标准，例如2018年发布的《银行业金融机构数据治理指引》，范围涉及数据质量、数据标准和数据安全等多个领域，监管要求从最初的宏观方向指引，逐步落实到具体工作的指导。与此同时，包括信通院在内的智库单位，相继发布了跟踪数据治理前沿动态、聚焦行业难点痛点问题的研究报告，例如今年发布的《数据资产管理实践白皮书》已经是第六版，这些持续迭代的行业经验总结为我们的数据治理工作提供了丰富的业界经验参考。

基于这些政策指引以及业界经验的沉淀，交通银行结合自身实际，也进行了一定的探索与实践。首先，在制度规范方面，我们制定了专门的“十四五”数据治理规划，基本原则是“价值引领、开放共享、全面覆盖、安全合规”，建设目标是“协同化组织、规范化治理、平台化支撑、智慧化服务”，指导思想就是以数据创造价值为核心，以数据推动业务创新、流程再造为主线，全面推进数据与技术、业务的深度融合，积极发挥数据应用价值。

其次，在人民银行、银保监会，以及相关国家标准的指引下，交行建立了自己的数据治理实施框架，顶层是数据战略规划，底层是数据技术支撑，左右两个支柱分别为制度体系和安全保护，中间是相应的具体数据管控、资产管理运营和服务体系。整个实施框架能够对应人民银行、银保监会的数据治理指引和能力建设指引，同时也符合数据管理能力成熟度模型（DCMM）的基本要求，是一个相对来说具有实施性和可操作性的工作框架。

在组织结构方面，交行形成了董监高层级的数据治理决策体系。数据治理领导小组承担了全行数据治理的统筹管理职能，数据管理与应用部作为全行数据治理的牵头部门，在金融科技部门、业务管理部门以及分行部门的支持下，协同推进总分行的数据治理工作。

具体到️领域的工作，在数据标准方面，交通银行推进了“两套标准、一套规范”的标准体系建设，涵盖基础标准、指标标准和数据字典规范。通过盘点数据资产，明确数据血缘，嵌入开发管理流程，推动源头数据治理，使标准体系和数据开发应用体系能够深入结合起来，实现数据的跨系统一致以及安全共享。

在数据质量方面，我们打造了质量管理的定、测、析、改、控的闭环。通过确定管理范围和编制质量规则，进行日常监控，发现质量问题，按照问题和业务导向制定整改方案，推动策略执行，最终达到过程的完整控制。

在质量管理过程中，我们的工作抓手包括三个方面：一是建立基本覆盖业务领域的质量规则；二是把生产环境数据质量问题通过质量问题单（DQ单）的方式量化，并以DQ单为主线实现业务部门质量问题的跟踪和管理；三是按双周形式报告数据质量问题解决效率，持续进行相应问题的跟踪和整改提升的管理。

为实现数据治理要求的贯彻，数据需求运营是重中之重，即数据需求的扎口管理。目前业界普遍缺少较为成熟的方法让业务人员能够在需求编写过程中即自觉遵循口径清晰、定义明确等治理要求，为此，交行目前采取的方式是向业务部门派遣数据服务支撑人员，与业务部门紧密耦合，形成柔性工作团队。通过派驻式的方式，能够进行治理工作的前移，特别是，过去业务部门没有前期口径探查的数字化能力，我们的服务支撑人员可以深度参与需求编制过程，完成数据探查与挖掘，从而解决过去业务部门在前期无法准确描述数据口径的主要问题，进而降低了技术与业务的沟通成本。

同时，我们也深度参与业务部门经营决策环节，配合业务部门编制数字化分析报告，得到了业务部门的普遍好评。

基于这些工作的推进，2022年上半年，交通银行已经通过了国家数据管理能力成熟度（DCMM）四级，目前是第三家通过该项认证评估的商业银行。下阶段，我们也将深化数据治理工作，持续推动建立数据治理长效管理机制，推进数据治理工作再上一个新的台阶。

◆ 数据应用发展趋势的思考

下面介绍一下商业银行数据应用发展趋势方面的思考。

目前数据资源、数据要素化已经呈现出顶层设计逐步细化，法律法规逐步健全，交易模式不断创新的态势。今年12月份，中共中央、国务院《关于构建数据基础制度更好发挥数据要素作用意见》，在顶层设计逐步细化的过程当中，强调了数据资源的持有权、数据产品的经营权、数据加工的使用权，“三权分治”的数据产权运行机制，进一步明确了参与方在数据资源要素化过程所享有的权利和义务。在法律法规逐步健全的情况下，交易模式不断创新，目前数据交易实现了从1.0到2.0，再到3.0的发展。过去，数据的交易和流通需要在线下进行。随着2.0模式中数据交易中心的成立，线上数据交易有了一个良好、稳定、有保障的交易环境。这为3.0阶段数据交易应用场景的前移做好了准备，使得商业银行在数据创新应用方面，有更多可以借鉴的经验。

在数据要素化进程加快推进的背景下，作为国有商业银行，我们一方面一定要修炼好内功，做好自身的数据治理体系建设，但同时也要关注如下两方面：

首先是要平衡好数据安全与业务发展的关系。过去，业务部门反映，数据安全没有具像化、场景化的要求，相关的一些评估要点比较晦涩难懂，也难以开展相应的数据安全风险评估。诸如此类的问题影响和制约了我们的业务创新和发展。我们希望能够找到数据安全管理的抓手，既能够把握数据安全的基线，又能够赋能业务发展。在交行实践中，我们将数据安全评估具象化为“评估场景+评估要素”。通过明确评估的应用场景及要点，我们能够进行合法合规的数据应用，在保护客户权益的基础上实现最小可用、安全传输。金融机构可以通过推进相应的联合建模、隐私计算、数据交易等技术性的措施，建立一个更加良好的数据应用环境。