“银行数字化转型是银行业伴随金融科技发展的必然趋势。而数据治理是实现银行数字化转型的基础，没有数据治理，就谈不上推进数字银行建设。”金融壹账通董事长兼CEO叶望春于中国数字银行论坛2019桂林论坛指出银行数字化发展的核心，“为了推动银行数据治理建设进程，真正实现数据价值转化，金融壹账通推出数据治理解决方案，这是我国首个基于大数据平台的全流程数据治理解决方案。”

8月8日，由中小银行互联网金融（深圳）联盟、桂林银行主办，金融壹账通承办的主题为“规范数据治理 打造数字银行”的中国数字银行论坛2019桂林论坛正式拉开序幕。中国银行业协会副秘书长张亮、桂林市委常委、市人民政府常务副市长张晓武、桂林银行党委书记、董事长王能等政府以及来自全国的银行高管、行业专家、主流媒体约200人齐聚一堂，共同探讨银行数字化转型新趋势。

中国银行业协会党委委员、副秘书长张亮在主题为“数据治理先行，夯实银行业数字化转型基石”致辞中指出，数据在银行数字化转型的过程中扮演极其重要的角色。“数据作为一种新型‘生产要素’，已成为未来银行重要的资产和核心竞争力，是支持银行精细化运营管理，推动数据驱动业务发展战略转型、提升风险控制能力的基础。对数据采集、整合、应用、管理的质量直接关乎银行数字化转型成败，数据治理作为一项战略性、基础性工作，重要性日益凸显。”

桂林市委常委、市人民政府常务副市长张晓武对此次数字银行论坛桂林论坛提出了三点希望，“一是希望论坛坚持金融服务实体的基本方向。二是希望论坛助推桂林绿色金融发展。三是希望论坛在共同推进数据治理上谋求新思路。”同时，他表示下一步，桂林市将持续重点关注金融和科技有机结合，推动制度体制机制改革，鼓励桂林市金融机构在数字化改造中抢占先机，推动金融的供给侧改革，产业结构向高质量发展转型，加强金融对实体经济支撑作用，推动减税降费真正落到实处，为金融机构落户发展打造良好的营商环境，推动互联网基础设施建设。

金融壹账通董事长兼CEO叶望春指出，目前银行业数据治理存在四大痛点“第一，数据分散、杂乱、割裂，没有全局数据观。第二、数据收集靠传统手工，渠道单一、模式落后、效率低、成本高。第三、数据标准不统一、缺乏分析工具，数据难运用。第四、技术系统落后、难以满足数据管理需求，存在数据安全和风险隐患。银行必须从长远和战略的高度来重视数据治理。同时，银行要借助第三方科技的力量突破自身人才、资金、场景这些方面的限制。”

桂林银行党委书记、董事长王能表示“中国数字银行论坛是银行业共认的，具有高规格高质量高前瞻性的年度盛会，作为联盟的一员，我很荣幸能够参与其中。此次大会以‘规范数据治理，打造数字银行’为主题，契合了当下银行业以大数据为依托，推动转型发展的时代新趋势。推动论坛交流，有助于推动中小银行主动迎接数据新时代，拥抱新变化，不负新使命实现弯道超车，共同迎接中小银行发展的新机遇。”

      金融壹账通监事长黄润中在现场详细解读了由金融壹账通、中小银行互联网金融（深圳）联盟、埃森哲联合发布《中小银行金融科技发展研究报告（2019）》城商行报告及农商行报告。他介绍到“针对金融科技的发展现状，研究团队通过原创的指标体系，对战略、应用、生态、数据、技术和组织六大方面进行评分，将此次调研的城商行以及农商行分为“领先者”和“跟随者”两类，城商行领先者得分为73.6分，而跟随者得分仅有63.8分；农商行“领先者“平均得分65.7分，跟随者平均得分48.7分。” 他指出，随着5G及ICT技术的迭代，金融机构云化将提速、客户体验将得到优化、产品和服务将差异化发展、内部风控及外部监管将更实时有效、商业模式将不断演进、开放银行将加速落地，金融科技将取得颠覆性的突破。

91%的中小银行没有建立完善有效的数据管理体系

当前，作为数字经济重要组成部分的数字银行建设也正在向以大数据人工智能驱动的阶段发展。全球银行业对于数字银行转型已经达成了共识，正在进入数据治理的新阶段。根据《财富1000强管理层年度调研》显示，截至2018年4月，包括美国银行、第一资本、花旗银行、高盛、富国银行、摩根大通等大量领先金融机构在内都设置了首席数据官，充分表明全球银行业对数据治理的重视。叶望春在致辞中表示，“目前国外许多银行设置了首席数据官，而国内是没有的，说明我们对数据的重视程度还不够，我们必须认识到银行的数据治理建设是必然趋势。一方面，数据治理是金融科技发展到一定阶段后，银行业数字化转型必然会产生的需求。另一方面，数字银行具有比传统银行更高的效率和收益，大大推动了银行业对数据治理的迫切需求”

去年五月，银保监会颁布《银行业金融机构数据治理指引》（以下简称《指引》），其中强调，“从数据治理架构、数据管理、数据质量控制、数据价值实现、监督管理等方面规范银行业金融机构的数据管理活动”。《指引》发布一年多来，已有一部分中小银行在此方面开始发力，并初见成效，但数据治理目前基本还处于萌芽期，其数字化转型举步维艰。

根据金融壹账通、中小银行互联网金融（深圳）联盟、埃森哲联合发布《中小银行金融科技发展研究报告（2019）》数据显示，大部分中小银行仍未形成成熟完整的数据管控体系。报告表明，27%的中小银行缺乏公司级数据规范，数据多头管理，部门数据互通靠自发或人工传递；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，数据互通程度不理想；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。

搭建三层数字化体系 推进数字银行建设

“加快建设数字中国”已被写入“十三五规划”，2018年，中国数字经济规模已达31.3万亿元，占GDP比重为34.8%，网民数量位居全球第一达8.29亿人，快速互联网化的国情也在倒逼银行业加快数字化发展。麦肯锡的报告显示，能否有效应对数字化转型，对银行业的净资产收益率影响幅度在40%-49%，数字银行比传统银行在效益上平均提升17%。

“数字银行就是利用现代科技对银行营销、获客、产品、风控、运营全流程的业务进行数字化采集、归拢、分析，并基于数据指导银行进行经营决策的模式。完整的数字银行经营体系，应覆盖三个层面”，金融壹账通联席总经理邱寒指出，“一是基础数据层、二是业务应用层、三是经营管理层，只有这三层为一体的体系做到智能化、数字化，才能构建一个完整的数字银行经营体系。其中，基础数据层的建设是业务应用和经营管理的基础。”

最底层是基础数据层，基于业界最前沿的大数据技术架构底层数据平台，搭建标准管理检索、元数据管理、数据质量监控、数据安全管理、治理监控分析、数据接入报送六大模块，为应用层的运用提供数据基础。

在会议上，邱寒用一个生动的例子讲解数据治理的重要性。她说，客户向银行咨询问题时经常会遇到，在电话里跟客服反馈过的问题，去到网点时要跟客户经理再说一遍，而且得到的回答很可能不一样，这就是背后数据没打通带来的典型问题。此外，当下银行面临的数据问题还包括：缺失统一的数据管理标准、数据资产和数据关系不清楚、数据质量差监控难、敏感数据分散泄露风险高、运算速度慢分析效率低和数据接入慢报送不及时等。所以，在基础数据层，银行需要构建统一的大数据平台和完善的数据治理体系。

在第二层业务应用层，可帮助银行深入渠道管理、客户经营、产品设计、风险管理、运营服务等各个场景，对全流程业务进行数字化重塑，进行全面的数字化采集、归拢、分析和应用，打造出强大的中台体系。

在渠道管理上，要建立覆盖线上线下的全渠道， 实现线上线下相结合。金融壹账通的智慧网点解决方案，线上营销解决方案，O2O销售管理解决方案，即可帮助银行实现数字化的渠道管理。

在客户经营上，以往的客户信息收集存在大量手工工作，容易造成信息流失，流程断档。而经过金融壹账通数字化再造之后，从生成实时客户画像，到智能营销推荐引擎推荐产品，再到多渠道触达，最后全渠道交互实时数字化分析结果，形成了闭环管理，实现精细化的客户经营，大幅提升了营销效率和准确性。

在产品设计上，以数据为基础，从标准化产品到差异化产品设计和个性化定价。比如，智能存款一体化解决方案和智能贷款产品解决方案等，实现差异化存款产品灵活设计。

在风险管理上，数字化更显奇效，以前大量工作需在线下完成，耗时耗力还不能保证效果，金融壹账通通过在线申请、智能认证、微表情远程面审、智能风控引擎等环节，可以将贷款发放的时效提升至几分钟，并大幅降低不良率。

在运营服务上，智能客服机器人的运用，能够代替大量人工服务环节，降低运营成本，提升服务水平。

邱寒强调，业务层的数字化尤为关键，如果业务没有数字化，基础层就没有实现真正价值的创造，只有把业务层真正深入做好数据化，基础层的数据才能够真正创造价值。

在最顶层经营决策层，则需要针对不同经营管理场景，建立基于数据的分析决策体系。金融壹账通提供的智慧经营分析平台，通过对数据的处理加工，将业务形成可视化引擎，再通过智能分析，让管理层能够协同追踪，让业务情况看得见、可分析、能追踪。如贷款业务管理驾驶舱，能一站式查看业务全局，并能通过智能预警及时关注到业务异常；又如数据搜索工具，通过自然语言搜索即可获得数据，帮助用户一键洞见业务细节。这些功能极大地便利了管理人员了解一线业务，最大程度上避免“拍脑袋”作决策，让他们对下一步业务方向的判断更加精准。

国内首个基于大数据平台的全流程数据治理解决方案

在本次论坛中，金融壹账通正式向行业推出了数据治理解决方案，这是我国首个基于大数据平台的全流程数据治理解决方案。

“该方案与面向传统数据库的数据治理有本质区别，这是一个基于大数据技术构建的全流程数据治理方案。”邱寒进一步解释到，该解决方案拥有平台、场景、算法、拓展、部署五大优势。借助人工智能和大数据，能够支持全场景、海量数据的智能治理，并在软硬件扩展、迭代升级方面更加灵活方便，部署时间比传统产品要缩短1-2个月，最终帮助中小银行快捷实现“数据驱动业务，数据驱动决策”的目标，可有效解决行业内普遍存在的数据难看清、数据难收集、数据难运用以及数据难管理等痛点。

在数据井喷式增长的当下，谁抢先将数据点石成金，谁就在这数字化时代抢占了绝对先机。如今，金融壹账通加马数据治理解决方案给出思路，将无序数据关联化、隐性数据显性化、静态数据动态化，帮助中小银行利用六大智能模块，看清数据、运用数据以及管理数据。

标准管理检索，建立适合银行的数据标准规范

针对银行业金融机构，加马数据治理解决方案可以帮助客户制定一整套数据标准规范，包含基础类数据标准，分析数据标准两大部分。同时利用自然语言技术及知识图谱技术帮助工作人员快速定位到相关的数据标准，解决目前中小银行因标准文档繁多、信息量大而难以查找关键信息问题。

元数据管理，自动化梳理数据资产和数据关系

目前，大多中小银行使用文档手工管理元数据，存在数据资产不清晰、格式混乱以及更新不及时等问题，导致业务人员难以运用数据并进行深入分析挖掘，了解数据含义沟通成本高、耗时长，使用数据出错率高。加马数据治理解决方案通过数据地图等功能梳理出数据和数据之间的关系，可视化展示数据资产视图，同时自动化分析数据流向及上下游血缘关系。通过简单查询即可检索，数据的业务含义、数据位置、数据量、数据字典、数据关系等信息。

数据质量监控，打造全方位数据质量监控体系

针对银行内部数据变动监控难，以及数据质量问题发现不及时等问题，加马数据治理解决方案提供变动异常扫描、标准质量监控等工具，自动配置质量核验规则库，定期扫描分析各数据库质量，一键生成质量分析报告，通过数据定义和数据值抽样检查结合的方法全方位扫描各种数据质量问题。帮助银行实现智能数据质量监控。

数据安全管理 智能脱敏+智能监控全面保障数据安全

面对银行敏感数据分散，泄露风险高等问题，加马数据治理解决方案通过智能扫描识别敏感数据一键配置脱敏的方式解决大数据平台上的海量数据识别脱敏问题，同时，日志监控预警通过大数据实时计算流处理技术追踪、抓取、分析大数据平台相关日志，监控用户对数据的使用操作，有效降低大数据平台操作及数据泄露风险。

治理监控分析，智能工具全面提升数据管理效率

数据治理监控分析往往在银行难以实现，一是因为专业门槛高，管理人员难以使用，二是监控项目复杂，传统分析方式耗时耗力，三是传统报表工具呆板单一，难以支撑监控分析。加马数据治理解决方案灵活运用自然语言技术、维度自助下钻等技术，自动了解用户分析意图，呈现数据治理相关监控结果方便进行自助探索分析。

智能数据报送，快速实现外部数据接入与监管数据报送

目前各银行在业务场景中接入使用外部数据时普遍面临开发周期长，监控管理困难等问题。报送监管数据时也面临手工操作多、效率低、费时费力、出错率高等问题。加马数据治理解决方案通过图形化工具实现零代码开发接入外部数据，智能检测外部数据质量，实现多数据源智能路由，实时监控接口流量与并发量，并以可视化图形、报表实时反馈监控结果，提示风险预警。

      “银行业的数字化转型，既是技术问题，又是业务问题，其本质依然是金融。”叶望春指出，银行转型既需要有前沿技术的引领，更要有对金融业务的理解和实践。因此，只有联合各方力量，才能全面推动银行业数据治理的蓬勃发展，为广大中小银行打开挖掘数据价值的全新空间，加速银行数字化转型，普惠金融科技，更好地服务实体经济发展。