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银行业金融机构数据治理指引

一、《指引》出台的时代背景与核心目标

近年来，随着金融科技的迅猛发展和监管要求的不断细化，银行业对数据的依赖程度空前提升。客户画像的精准勾勒、风险模型的有效构建、产品服务的创新迭代，无不以高质量的数据为基础。然而，部分机构在数据管理方面仍存在诸如数据标准不统一、数据质量参差不齐、数据安全防护薄弱、数据价值挖掘不足等问题，制约了其数字化转型进程。

《指引》的颁布，正是顺应了这一时代需求。其核心目标在于：推动银行业金融机构建立健全数据治理体系，明确数据治理的战略定位，强化数据作为核心资产的管理，提升数据质量与数据安全保障能力，充分发挥数据在经营管理、风险控制、客户服务和金融创新中的驱动作用，最终促进银行业的稳健发展和服务实体经济能力的提升。

二、《指引》的核心原则与治理框架

《指引》确立了银行业数据治理应遵循的若干核心原则，这些原则构成了整个治理体系的基石。

首先是战略引领原则。数据治理必须与机构的整体发展战略相契合，高层领导需高度重视并亲自推动，将数据治理纳入企业文化建设，确保资源投入与战略优先级相匹配。

其次是全面性原则。数据治理覆盖数据全生命周期，包括数据的产生、采集、存储、传输、处理、应用、销毁等各个环节，同时涉及组织架构、制度流程、技术工具、人员能力等多个维度，需要系统性推进。

再者是制衡性原则。在数据治理过程中，需明确各相关部门的职责分工，形成有效的权责划分与制衡机制，确保数据管理的客观性与公正性，防范利益冲突。

此外，持续改进原则亦不可或缺。数据治理是一个动态优化的过程，需要根据内外部环境的变化、业务发展的需求以及治理实践中发现的问题，不断调整和完善治理策略与措施。

在上述原则指导下，《指引》构建了一个多层次、全方位的数据治理框架。该框架通常包括治理战略与政策、组织架构与职责、数据标准、数据质量、数据安全与隐私保护、数据生命周期管理、数据应用与价值实现、监督与评价等关键组成部分。这些组成部分相互关联、相互支撑，共同构成了数据治理的有机整体。

三、数据治理的关键领域与实施要点

（一）组织架构与职责分工

清晰的组织架构是数据治理有效推行的前提。《指引》通常要求银行业金融机构设立高级管理层牵头的数据治理委员会，负责制定数据治理战略、审批重大数据治理政策、协调解决跨部门治理问题。同时，明确数据治理的牵头部门，负责日常的数据治理协调、推动与监督工作。业务部门作为数据的产生者和直接使用者，承担数据质量管理的首要责任。技术部门则需提供必要的技术支持，如数据平台建设、数据工具研发等。此外，还应明确数据管理岗位，如数据管理员、数据质量专员等，确保治理责任落实到人。

（二）数据标准体系建设

数据标准是实现数据一致性、准确性和可用性的基础。《指引》强调应建立健全覆盖数据定义、数据格式、数据编码、元数据等方面的数据标准体系。这包括制定全行统一的数据字典，明确核心业务数据的含义、口径和计算方法；规范数据采集、存储和传输的格式与流程；建立元数据管理机制，实现对数据血缘、数据谱系的有效追踪。数据标准的制定应充分结合监管要求、行业最佳实践以及自身业务特点，并确保标准的强制执行与定期修订。

（三）数据质量管理体系构建

高质量的数据是数据价值实现的生命线。《指引》对数据质量提出了明确要求，包括数据的真实性、准确性、完整性、一致性、及时性、有效性和唯一性等。银行机构应建立数据质量监控指标体系，通过技术手段与人工核查相结合的方式，对数据质量进行常态化监测与评估。针对发现的数据质量问题，需建立问题溯源、整改、反馈和持续改进的闭环管理机制。同时，应将数据质量责任嵌入业务流程，明确各环节的数据质量责任人，从源头上提升数据质量。

（四）数据安全与隐私保护强化

在数据价值日益凸显的同时，数据安全与隐私保护的重要性也愈发突出。《指引》对此予以高度关注，要求银行业金融机构建立健全数据安全管理体系，落实数据安全责任，采取必要的技术和管理措施，防范数据泄露、丢失、篡改和滥用等风险。这包括加强数据分级分类管理，对不同敏感程度的数据采取差异化的安全防护策略；严格控制数据访问权限，实施最小权限原则和权限审批机制；加强数据传输和存储加密，保障数据在全生命周期的安全。同时，需严格遵守个人信息保护相关法律法规，规范客户数据的收集、使用和共享，切实保护客户隐私。

（五）数据生命周期管理

数据具有生命周期，其价值也随着生命周期的推进而变化。《指引》要求银行机构对数据从产生到销毁的整个生命周期进行规范管理。在数据采集阶段，确保数据的合法性、合规性和准确性；在数据存储阶段，选择安全可靠的存储介质，保障数据的可访问性和完整性；在数据使用阶段，鼓励数据的合规共享与深度应用，挖掘数据价值；在数据销毁阶段，确保数据彻底清除，防止信息泄露。通过有效的生命周期管理，实现数据资源