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近年来，随着大数据、人工智能等新一代信息技术的高速发展，数字化浪潮席卷全球，金融业作为数据密集型行业，以数据支撑决策、以数据防范风险、以数据驱动创新、以数据优化业务已成为金融业的共识，如何加强金融数据治理也成为推进金融科技变革的关键举措。

一、金融数据治理的难点

1、数据规模大：近年来，随着我国金融业的迅猛发展和互联网金融等新兴业务的兴起，金融行业的数据量的呈爆发式增长，金融机构系统和数据纷繁复杂，来源不一，数据碎片化和数据孤岛问题突出，使得治理成本较高。

2、数据质量低：由于数据采集标准不统一，不同业务部门或系统对数据的理解定义不统一，导致数据不一致、不准确、有冗余、时效低、关联性差、可解释性差等“脏数据”问题频繁发生，极大影响了金融数据的完整性和品质。

3、安全挑战多：随着数据的重要性日益凸显，数据滥用和泄露的风险与日俱增，而数据权属界定不清，数据安全保护的技术手段缺乏，以及数据保护与治理的机制不完善等问题，都对金融数据治理带来新的挑战。

二、金融数据治理的策略

1、加强数据治理顶层设计：数据治理涉及部门多、战线长、投入大、包袱重，金融机构应将数据治理纳入战略规划中，明确数据治理的目标和原则，建立数据治理的组织架构和流程，制定符合监管要求和自身特点的数据治理战略和阶段性目标。

2、健全数据管理体系：由于金融业数据来源众多，数据质量参差不齐，需要进行大量的数据清洗和整合工作，这就要求金融机构要构建完善的数据管理体系，建立严格的数据质量标准和数据校验机制，确保数据的准确性、完整性、合规性和有效性，并为数据集成与共享打下基础。

3、强化数据安全防护：数据安全是金融科技发展的基础性工程，金融机构需要建立完善的数据安全管理制度和隐私保护机制，对数据进行分类管理，限制对敏感数据的访问和使用权限，同时加强对外部攻击的防范措施，确保数据的保密性、安全性和完整性，防止敏感信息的泄露和滥用。

4、提升数据应用技术：金融机构应以业务需求为映射，积极探索大数据、人工智能、区块链等新技术在金融数据治理中的应用，提升数据治理的智能化和自动化水平，逐步打破金融科技场景落地的难题。

三、数据治理在金融业的贡献与应用

1、助力科学决策：数据治理通过建立数据质量标准和流程，对数据进行清洗、整合和标准化，确保了数据的准确性和完整性，提高了数据质量，能够帮助金融机构在市场判断、战略规划、风险评估、资源配置等关键决策环节做出更精准的判断，从而做出科学的决策。

2、优化风险管理：金融业需要高效管理风险，通过数据治理，金融机构可以获得更高质量的数据，从而更准确地评估市场风险、信用风险和操作风险，以及更加有效地管理风险限额。例如，通过对交易数据的分析，可以及时发现异常交易行为，预防欺诈和洗钱等活动。

3、提高运营效率：通过数据治理，金融机构能够实现数据的标准化和自动化处理，减少人工，提高运营效率。同时，数据治理还促进了数据的共享和流通，能够将分散的数据源汇集起来，形成一个统一的数据视图，支持跨部门和跨业务的数据分析和决策，提高了各部门之间的协同效率。

4、促进业务增长：数据治理能够通过对数据的深入挖掘和分析，研发数据产品，从中获得洞察、预测能力，服务客户营销、风险管理、产品定价、资金管理等，支持业务经营和客户服务。例如，基于客户行为数据，金融机构可以提供个性化的金融产品和服务，增强客户粘性，促进业务增长。

5、保障数据安全：数据治理能够确保数据在收集、存储、处理和传输过程中的安全性，防止数据泄露和滥用，保护金融机构和客户的合法权益。同时，数据治理也帮助金融机构更好地应对监管要求，确保数据及业务合规。

作为金融业重要的资源要素，数据已经成为基础性和战略性资源，强化金融数据治理也是提升金融服务的智能化水平、增强金融风险防范能力的内在动力。金融机构应加强对数据治理的重视，提升数据治理能力，保障数据安全、提高数据质量、提升服务水平，为金融业的创新和高质量发展提供有力支撑，推进金融科技变革。

“五度易链”2015年布局数据服务行业，专注于数据治理服务及产业数据应用领域，拥有10年的行业经验积累与技术沉淀，将以客户实际数据需求为导向，为客户提供优质的数据服务及产品。