金融機構數據治理落實情況

⑴ 金融數據治理的問題與對策

（1）缺少數據治理企業文化
銀行數據治理工作不是個別部門或少數人員能夠妥善完成的，而是需要各部門之間、各層級之間的相互支持與協作，尤其需要加強科技部門與業務部門之間的合作。因此，在數據資產被高度認可的今天，數據治理不僅需要作為銀行的一項職能工作在企業內貫徹執行，而應該建立一種以數據資產為導向的企業文化，將數據治理與信息科技治理、公司治理有機地結合起來。
（2）基礎數據質量的改進刻不容緩
數據質量的改進是一項長期的任務，需要從文化、組織、制度、流程和質量檢查管理工具等多個層面持續改進，並依靠數據認責機制，確保數據質量問題能夠得以快速有效的解決；數據不一致需要通過推進數據標准化進行系統問協調，也需要建設統一的可信數據源。
（3）沒有完善的組織和制度，缺乏有效的管理機制
目前使用數據的部門由於具有明確的、迫切的數據需求，同時面臨著內外部的多種壓力，成為處理問題的主要推動者，沒有一個統一的數據管理部門，當問題涉及跨系統、跨條線時，溝通成本較高、協調難度也較大，問題難以得到徹底解決。
健全的數據治理組織機制是全面開展數據治理工作的基礎。由專業的業務和技術人員組成的數據治理組織將承擔數據管理者的職責，負責落實全行數據治理的工作，同時建立決策、溝通、監控、考核的機制，創造全行數據治理文化，有效地解決銀行數據的責、權、利的問題。
（4）缺乏完善的系統支撐和技術手段
銀行系統數據量龐大，如果數據治理工作不依靠技術手段，沒有相應的平台工具支撐，僅依靠手工處理，難以將數據治理工作做好，因此，需要先進的技術手段、配套的系統支撐數據治理工具高效有序的開展。

億信華辰在數據治理領域也持續深耕，從數據質量管理平台、元數據管理平台，到發布智能數據治理平台-睿治，實現了數據治理全場景覆蓋，包含九大核心模塊：元數據、數據標准、數據質量、主數據、數據資產、數據安全、數據交換、數據處理、數據生命周期等，所有模塊可自由組合，並支持本地或雲上使用，全面滿足客戶各類治理需求。

⑵ 銀行業金融機構應遵循什麼原則按規定管理消費者信息

銀行業金融機構抄應遵循真實、及時、完整、有效和安全原則按規定管理消費者信息。

銀行業金融機構數據治理應當遵循以下基本原則：

（一）全覆蓋原則。數據治理應當覆蓋數據的全生命周期，覆蓋業務經營、風險管理和內部控制流程中的全部數據，覆蓋內部數據和外部數據，覆蓋監管數據，覆蓋所有分支機構和附屬機構。

（二）匹配性原則。數據治理應當與管理模式、業務規模、風險狀況等相適應，並根據情況變化進行調整。

（三）持續性原則。數據治理應當持續開展，建立長效機制。

（四）有效性原則。數據治理應當推動數據真實准確客觀反映銀行業金融機構實際情況，並有效應用於經營管理。

(2)金融機構數據治理落實情況擴展閱讀

對數據治理不滿足《中華人民共和國銀行業監督管理法》等法律法規及國務院銀行業監督管理機構審慎經營規則要求的銀行業金融機構，銀行業監督管理機構可採取相應措施：

（一）要求其制定整改方案，責令限期改正；

（二）與公司治理評價結果或監管評級掛鉤；

（三）依法採取監管措施及實施行政處罰。

⑶ 大數據時代，銀行業數據治理將如何進行

可以依據自身數據支持，開拓新的數據公司，來補充自身數據的不足，可以有效做到風險控制，降低壞賬的發生，探針矩陣報告洞察風險，提供信用決策報告，星圖風控平台補充公司風控數據，聚精準秒回客戶畫像。

⑷ 銀行或金融單位的數據分析崗需要具備什麼能力

最重要還是數據治理和數據分析的能力！

近年來，隨著大數據產業的蓬勃發展，企業和政府對於自身數據資產的價值也產生了重新的認識。但遺憾的是數據本身並不能直接產生價值。當我們想利用數據產生價值的時候，很多問題都會暴露出來，比如：數據標准缺失，數據源頭不清晰，數據質量缺乏監管等。這就要求我們要有統一的數據標准和良好的數據質量來構成數據價值實現的基礎。而數據治理恰是保障這一基礎的存在。

國際數據管理協會（DAMA）對數據治理給出的定義是：數據治理是對數據資產管理行使權力和控制的活動集合。它是一個管理體系，包括組織、制度、流程、工具。

在國內企業的實際應用中，一般將數據治理和數據管理綜合考慮，認為數據治理是將數據作為組織資產而展開的一系列的集體化工作，包括從組織架構、管理制度、操作規范、信息技術應用、績效考核支持等多個維度對組織的數據模型、數據架構、數據質量、數據安全、數據生命周期等方面進行全面的梳理、建設以及持續改進的過程。

五、 數據和AI中台

隨著金融業正在邁入第四個重大發展階段--數字化時代，給各金融機構帶來了發展機遇，同時也伴隨著嚴峻的挑戰。如何解決數據孤島、新應用與老系統結合難？現有IT能力不足以支撐業務的快速變化？數據調用方式多樣且標准不統一質量差？以及數據資源未被挖掘數字化能力得不到釋放等問題，是企業面臨的共同難題。數據集成和數據資產管理是解決這些問題的有效途徑之一。

本課程將從如何進行有效的數據集成、各種數據平台建設介紹、如何有效開展數據治理，以及數據資產管理與數據中台的建設這四個大的方面進行開展。幫助企業在數字化進程中快速建立系統間的數據集成體系，支撐用戶數據集成應用的快速實現；提供完善數據管理體系和有效的完成數據整合方案，支撐起上層數據的挖掘、分析應用；對企業的發展戰略和業務創新提供有效的數據支撐，洞察企業的運營狀態和市場趨勢等，提高企業新業務靈活性，創建數據應用敏捷環境。

⑸ 石竹軟體的產品服務

到目前為止，石竹元數據管理軟體及數據質量管理軟體被廣泛應用於運營商、煙草企業，金融機構等諸多系統。此外，石竹亦根據客戶的個性化需求，在核心軟體產品的基礎上為用戶度身定做業務應用解決方案。
軟體產品
企業級元數據管理軟體 MetaOne
數據質量管理軟體 QualityOne
元數據整合獲取平台 MIB
SQL解析器 SQL Parser
數據封裝系統 DataMatrix
標准級元數據管理系統 MetaGrid
編碼管理系統 CodeOne
......
服務
產品維保服務
產品現場服務
產品定製開發服務
數據治理的專業服務（含元數據管理咨詢與規劃、數據質量管理咨詢與規劃，數據治理咨詢等）
......

⑹ 上海的喬融金服故意讓我逾期，多扣了我二千元，我能在哪裡投訴他們

中國銀行業監督管理委員會上海監管局
機構職責：

（一）根據中國銀監會的授權，制定有關監管法規、制度方面的實施細則和規定；
（二）負責對有關銀行業金融機構及其分支機構的設立、變更、終止和業務活動的監督管理；
（三）依法對金融違法、違規行為進行查處；
（四）審查和批准高級管理人員任職資格；
（五）統計有關數據和信息；
（六）負責轄內黨的建設、紀檢和幹部管理工作。 [1]

中國銀行保險監督管理委員會關於印發
銀行業金融機構數據治理指引的通知

信息來源：中國銀行保險監督管理委員會 發布時間：2018-05-22 [列印本頁][糾錯]
銀保監發〔2018〕22號
各銀監局，機關各部門，各政策性銀行、大型銀行、股份制銀行，郵儲銀行，外資銀行，金融資產管理公司，其他會管金融機構：
現將《銀行業金融機構數據治理指引》印發給你們，請遵照執行。
2018年5月21日
（此件發至銀監分局和地方法人銀行業金融機構）
希望能幫到你

⑺ 在銀行的信息科技部門做數據治理是什麼體驗

在銀行做數據治理，主要是靠著高層的支持，以及各部門廣泛的合作才能完成的專。由於在體屬制內的工作，所以比較聽監管的話，必須得時刻的做到萬無一失。同時這個工作對人的要求比較高要懂業務，而且必須對數據和技術有一定的了解，要求比較高，但同時又比較無聊