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12月10日，由中国金融杂志社、中国信息通信研究院（以下简称“中国信通院”）共同主办的“中国金融数据治理论坛——银行业金融机构数据治理与价值提升”在京举行。 中国信通院云计算与大数据研究所所长何宝宏在论坛上表示，金融机构数据治理面临挑战，其治理的驱动力正由监管机构政策牵引向以数据资产和数据价值实现的方向转变。实现数据可得、可用、好用，释放数据价值，为数字化转型打基础。既需要贴合金融机构的数据治理方法论，又需要引入合适的数据管理工具和新的技术。 数据成为生产要素内外因及四大特点 2020年数据产业重启数据流通，由关注技术变成关注数据生产要素。 何宝宏认为，数据成为生产要素有基于生产力内涵的内生矛盾，同时也有基于技术和需求升级的外部条件。具体而言，生产力要提升，数据分析到数据创新再到信息化消费，数据创造经济利益和生活便利性方面的要求不断提升。 同时，技术越来越成熟，基于云计算等基础设施全面覆盖，使海量数据的存储、处理、应用成为可能的算力需求；算法的迭代更新不断提高从数据中提取有用信息的能力，进而提高人类决策的能力的算法需求；物质需求不断被满足，个性化、定制化的消费注意浪潮出现，原始生产要素出现瓶颈，但数据可以对消费者的价值观和需求精准映射成为不容忽视的外部因素。 此外，他认为，数据作为生产要素，相对于传统的生产要素有很多区别，第一，虚拟化的数据要素天然具有无限复制的特性，可以无限复制、共享、增长、供给。第二，数据要素打破了要素的形态和时空的限制，在各专业、全行业都具备普遍的适用性。第三，数据的生产要素化过程，就是重构原有产业的资源配置状态，推动形成智能化的数字经济体系的过程。第四，数据要素一般具有非竞争性和非排他性的公用品属性，其不唯一性使其很难像私人产品那样参与市场交易。 金融机构数据治理面临的挑战 金融业作为一个数据密集型行业，拥有着对内部数据、外部数据的分析和加工，精准分析、精准营销、提升用户体验，创新产品体系，优化管理，相关风险管理等多方面的需求。 何宝宏表示金融机构在数据治理方面面临着内部数据管理、数据加工应用和外部数据引入等挑战——内部数据治理数据管理中，质量不过关，获取成本高，数据难互通；数据加工应用中数据加工分析自动化不足，数据加工敏捷度不够，团队协作不足等问题。 从外部数据治理来看，金融机构面临外部数据源选择、采购、服务质量核验、合规使用等挑战。首先，相对以前封闭状况，开放银行正积极与其他行业深度融合，在此过程中，必然会牵扯到金融业内部数据和外部数据间互联互通问题，此时，尤其是在获取外部数据来源授权方面，获取的数据有可能是非法的，可能会卷入数据非法交易；数据服务参差不齐，质量不稳定；如何拿到数据以后合法合规使用，存在合规问题。 “我认为未来金融最大的风险会来自数据或技术，技术产生风险，技术防范风险，核心风险控制、风险来源都在这里，因为所有的行为都会变成数据。个性化的服务，产品的创新，精细化的管理方面需要数据的接入。”何宝宏说。 金融机构数据治理能力提升之路 由监管驱动到内生驱动 在何宝宏看来，从内部数据加工应用来看，金融机构走过了大数据能力建设的1.0阶段，从关注平台建设到打造敏捷与自动化的数据集成、加工、分析、服务、应用体系。 不难发现，内部存在一些新的变化过程，从早期热衷于建大数据的平台，建数据湖、数据仓库等，这个新的变化和趋势需要从数据平台的建设往敏捷化的数据管理全生命周期的数据治理方向发展，因此，需要提出构建敏捷自动化的技术，收集、加工、分析、处理数据，为数据平台做一系列的工作。 从内部数据治理来看，以前监管驱动为主，现在更多是内生的生产和价值驱动，这个诉求不仅仅是监管层面，还明显产生了一些业务获客，提升效率内生需求。从内部需求制定来看，亟需结合金融数据的方法论，又要融入一些相应的新的工具和技术，建立方法论，研究结果框架，成熟度评估、标准规范、建立资产体系持续运营等，才能满足内在的需求。 何宝宏强调，数据治理的驱动力正由监管机构政策牵引向以数据资产和数据价值实现的方向转变。实现数据可得、可用、好用，释放数据价值，为数字化转型打基础。既需要贴合金融机构的数据治理方法论，又需要引入合适的数据管理工具和新的技术。同时，谁使用谁负责，谁运行谁负责，谁采集谁负责的基本原则更应成为常态。 推广数据资产管理实践落地 促进数据在阳光下安全流通 数据作为生产要素，正逐步服务生产生活领域。目前，国家和个人信息的保护和数据安全正在逐步规范、细化、落地，越来越具有可操作性，两年来国家密切出台了相关的法律法规和要求。 中国信通院依托大数据产品能力评测，已评测30余款数据管理平台、数据集成工具等产品。帮助行业完善相关数据资产化的落地和实践，推动数据的全流程管理，目前正在梳理建设国内第一个金融大数据能力模型。 “我希望不仅仅是通过法律法规的进步，还需要通过技术、产品和标准的完善，共同推动国家数据敏捷化运营和管理的相关规范，包括促进数据的流通的评估，进一步推动相关数据更加安全、健康地流动，通过引入隐私计算等新技术，制定行业合规标准，能够有效解决金融机构外部数据治理面临的挑战，建立阳光的数据流通体系。”何宝宏说。
12月10日，由中国金融杂志社、中国信息通信研究院（以下简称“中国信通院”）共同主办的“中国金融数据治理论坛——银行业金融机构数据治理与价值提升”在京举行。
中国信通院云计算与大数据研究所所长何宝宏在论坛上表示，金融机构数据治理面临挑战，其治理的驱动力正由监管机构政策牵引向以数据资产和数据价值实现的方向转变。实现数据可得、可用、好用，释放数据价值，为数字化转型打基础。既需要贴合金融机构的数据治理方法论，又需要引入合适的数据管理工具和新的技术。
数据成为生产要素内外因及四大特点
2020年数据产业重启数据流通，由关注技术变成关注数据生产要素。
何宝宏认为，数据成为生产要素有基于生产力内涵的内生矛盾，同时也有基于技术和需求升级的外部条件。具体而言，生产力要提升，数据分析到数据创新再到信息化消费，数据创造经济利益和生活便利性方面的要求不断提升。
同时，技术越来越成熟，基于云计算等基础设施全面覆盖，使海量数据的存储、处理、应用成为可能的算力需求；算法的迭代更新不断提高从数据中提取有用信息的能力，进而提高人类决策的能力的算法需求；物质需求不断被满足，个性化、定制化的消费注意浪潮出现，原始生产要素出现瓶颈，但数据可以对消费者的价值观和需求精准映射成为不容忽视的外部因素。
此外，他认为，数据作为生产要素，相对于传统的生产要素有很多区别，第一，虚拟化的数据要素天然具有无限复制的特性，可以无限复制、共享、增长、供给。第二，数据要素打破了要素的形态和时空的限制，在各专业、全行业都具备普遍的适用性。第三，数据的生产要素化过程，就是重构原有产业的资源配置状态，推动形成智能化的数字经济体系的过程。第四，数据要素一般具有非竞争性和非排他性的公用品属性，其不唯一性使其很难像私人产品那样参与市场交易。
金融机构数据治理面临的挑战
金融业作为一个数据密集型行业，拥有着对内部数据、外部数据的分析和加工，精准分析、精准营销、提升用户体验，创新产品体系，优化管理，相关风险管理等多方面的需求。
何宝宏表示金融机构在数据治理方面面临着内部数据管理、数据加工应用和外部数据引入等挑战——内部数据治理数据管理中，质量不过关，获取成本高，数据难互通；数据加工应用中数据加工分析自动化不足，数据加工敏捷度不够，团队协作不足等问题。
从外部数据治理来看，金融机构面临外部数据源选择、采购、服务质量核验、合规使用等挑战。首先，相对以前封闭状况，开放银行正积极与其他行业深度融合，在此过程中，必然会牵扯到金融业内部数据和外部数据间互联互通问题，此时，尤其是在获取外部数据来源授权方面，获取的数据有可能是非法的，可能会卷入数据非法交易；数据服务参差不齐，质量不稳定；如何拿到数据以后合法合规使用，存在合规问题。
“我认为未来金融最大的风险会来自数据或技术，技术产生风险，技术防范风险，核心风险控制、风险来源都在这里，因为所有的行为都会变成数据。个性化的服务，产品的创新，精细化的管理方面需要数据的接入。”何宝宏说。
金融机构数据治理能力提升之路 由监管驱动到内生驱动
在何宝宏看来，从内部数据加工应用来看，金融机构走过了大数据能力建设的1.0阶段，从关注平台建设到打造敏捷与自动化的数据集成、加工、分析、服务、应用体系。
不难发现，内部存在一些新的变化过程，从早期热衷于建大数据的平台，建数据湖、数据仓库等，这个新的变化和趋势需要从数据平台的建设往敏捷化的数据管理全生命周期的数据治理方向发展，因此，需要提出构建敏捷自动化的技术，收集、加工、分析、处理数据，为数据平台做一系列的工作。
从内部数据治理来看，以前监管驱动为主，现在更多是内生的生产和价值驱动，这个诉求不仅仅是监管层面，还明显产生了一些业务获客，提升效率内生需求。从内部需求制定来看，亟需结合金融数据的方法论，又要融入一些相应的新的工具和技术，建立方法论，研究结果框架，成熟度评估、标准规范、建立资产体系持续运营等，才能满足内在的需求。
何宝宏强调，数据治理的驱动力正由监管机构政策牵引向以数据资产和数据价值实现的方向转变。实现数据可得、可用、好用，释放数据价值，为数字化转型打基础。既需要贴合金融机构的数据治理方法论，又需要引入合适的数据管理工具和新的技术。同时，谁使用谁负责，谁运行谁负责，谁采集谁负责的基本原则更应成为常态。
推广数据资产管理实践落地 促进数据在阳光下安全流通
数据作为生产要素，正逐步服务生产生活领域。目前，国家和个人信息的保护和数据安全正在逐步规范、细化、落地，越来越具有可操作性，两年来国家密切出台了相关的法律法规和要求。
中国信通院依托大数据产品能力评测，已评测30余款数据管理平台、数据集成工具等产品。帮助行业完善相关数据资产化的落地和实践，推动数据的全流程管理，目前正在梳理建设国内第一个金融大数据能力模型。
“我希望不仅仅是通过法律法规的进步，还需要通过技术、产品和标准的完善，共同推动国家数据敏捷化运营和管理的相关规范，包括促进数据的流通的评估，进一步推动相关数据更加安全、健康地流动，通过引入隐私计算等新技术，制定行业合规标准，能够有效解决金融机构外部数据治理面临的挑战，建立阳光的数据流通体系。”何宝宏说。
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