金融机构数据治理落实情况

⑴ 金融数据治理的问题与对策

（1）缺少数据治理企业文化
银行数据治理工作不是个别部门或少数人员能够妥善完成的，而是需要各部门之间、各层级之间的相互支持与协作，尤其需要加强科技部门与业务部门之间的合作。因此，在数据资产被高度认可的今天，数据治理不仅需要作为银行的一项职能工作在企业内贯彻执行，而应该建立一种以数据资产为导向的企业文化，将数据治理与信息科技治理、公司治理有机地结合起来。
（2）基础数据质量的改进刻不容缓
数据质量的改进是一项长期的任务，需要从文化、组织、制度、流程和质量检查管理工具等多个层面持续改进，并依靠数据认责机制，确保数据质量问题能够得以快速有效的解决；数据不一致需要通过推进数据标准化进行系统问协调，也需要建设统一的可信数据源。
（3）没有完善的组织和制度，缺乏有效的管理机制
目前使用数据的部门由于具有明确的、迫切的数据需求，同时面临着内外部的多种压力，成为处理问题的主要推动者，没有一个统一的数据管理部门，当问题涉及跨系统、跨条线时，沟通成本较高、协调难度也较大，问题难以得到彻底解决。
健全的数据治理组织机制是全面开展数据治理工作的基础。由专业的业务和技术人员组成的数据治理组织将承担数据管理者的职责，负责落实全行数据治理的工作，同时建立决策、沟通、监控、考核的机制，创造全行数据治理文化，有效地解决银行数据的责、权、利的问题。
（4）缺乏完善的系统支撑和技术手段
银行系统数据量庞大，如果数据治理工作不依靠技术手段，没有相应的平台工具支撑，仅依靠手工处理，难以将数据治理工作做好，因此，需要先进的技术手段、配套的系统支撑数据治理工具高效有序的开展。

亿信华辰在数据治理领域也持续深耕，从数据质量管理平台、元数据管理平台，到发布智能数据治理平台-睿治，实现了数据治理全场景覆盖，包含九大核心模块：元数据、数据标准、数据质量、主数据、数据资产、数据安全、数据交换、数据处理、数据生命周期等，所有模块可自由组合，并支持本地或云上使用，全面满足客户各类治理需求。

⑵ 银行业金融机构应遵循什么原则按规定管理消费者信息

银行业金融机构抄应遵循真实、及时、完整、有效和安全原则按规定管理消费者信息。

银行业金融机构数据治理应当遵循以下基本原则：

（一）全覆盖原则。数据治理应当覆盖数据的全生命周期，覆盖业务经营、风险管理和内部控制流程中的全部数据，覆盖内部数据和外部数据，覆盖监管数据，覆盖所有分支机构和附属机构。

（二）匹配性原则。数据治理应当与管理模式、业务规模、风险状况等相适应，并根据情况变化进行调整。

（三）持续性原则。数据治理应当持续开展，建立长效机制。

（四）有效性原则。数据治理应当推动数据真实准确客观反映银行业金融机构实际情况，并有效应用于经营管理。

(2)金融机构数据治理落实情况扩展阅读

对数据治理不满足《中华人民共和国银行业监督管理法》等法律法规及国务院银行业监督管理机构审慎经营规则要求的银行业金融机构，银行业监督管理机构可采取相应措施：

（一）要求其制定整改方案，责令限期改正；

（二）与公司治理评价结果或监管评级挂钩；

（三）依法采取监管措施及实施行政处罚。

⑶ 大数据时代，银行业数据治理将如何进行

可以依据自身数据支持，开拓新的数据公司，来补充自身数据的不足，可以有效做到风险控制，降低坏账的发生，探针矩阵报告洞察风险，提供信用决策报告，星图风控平台补充公司风控数据，聚精准秒回客户画像。

⑷ 银行或金融单位的数据分析岗需要具备什么能力

最重要还是数据治理和数据分析的能力！

近年来，随着大数据产业的蓬勃发展，企业和政府对于自身数据资产的价值也产生了重新的认识。但遗憾的是数据本身并不能直接产生价值。当我们想利用数据产生价值的时候，很多问题都会暴露出来，比如：数据标准缺失，数据源头不清晰，数据质量缺乏监管等。这就要求我们要有统一的数据标准和良好的数据质量来构成数据价值实现的基础。而数据治理恰是保障这一基础的存在。

国际数据管理协会（DAMA）对数据治理给出的定义是：数据治理是对数据资产管理行使权力和控制的活动集合。它是一个管理体系，包括组织、制度、流程、工具。

在国内企业的实际应用中，一般将数据治理和数据管理综合考虑，认为数据治理是将数据作为组织资产而展开的一系列的集体化工作，包括从组织架构、管理制度、操作规范、信息技术应用、绩效考核支持等多个维度对组织的数据模型、数据架构、数据质量、数据安全、数据生命周期等方面进行全面的梳理、建设以及持续改进的过程。

五、 数据和AI中台

随着金融业正在迈入第四个重大发展阶段--数字化时代，给各金融机构带来了发展机遇，同时也伴随着严峻的挑战。如何解决数据孤岛、新应用与老系统结合难？现有IT能力不足以支撑业务的快速变化？数据调用方式多样且标准不统一质量差？以及数据资源未被挖掘数字化能力得不到释放等问题，是企业面临的共同难题。数据集成和数据资产管理是解决这些问题的有效途径之一。

本课程将从如何进行有效的数据集成、各种数据平台建设介绍、如何有效开展数据治理，以及数据资产管理与数据中台的建设这四个大的方面进行开展。帮助企业在数字化进程中快速建立系统间的数据集成体系，支撑用户数据集成应用的快速实现；提供完善数据管理体系和有效的完成数据整合方案，支撑起上层数据的挖掘、分析应用；对企业的发展战略和业务创新提供有效的数据支撑，洞察企业的运营状态和市场趋势等，提高企业新业务灵活性，创建数据应用敏捷环境。

⑸ 石竹软件的产品服务

到目前为止，石竹元数据管理软件及数据质量管理软件被广泛应用于运营商、烟草企业，金融机构等诸多系统。此外，石竹亦根据客户的个性化需求，在核心软件产品的基础上为用户度身定做业务应用解决方案。
软件产品
企业级元数据管理软件 MetaOne
数据质量管理软件 QualityOne
元数据整合获取平台 MIB
SQL解析器 SQL Parser
数据封装系统 DataMatrix
标准级元数据管理系统 MetaGrid
编码管理系统 CodeOne
......
服务
产品维保服务
产品现场服务
产品定制开发服务
数据治理的专业服务（含元数据管理咨询与规划、数据质量管理咨询与规划，数据治理咨询等）
......

⑹ 上海的乔融金服故意让我逾期，多扣了我二千元，我能在哪里投诉他们

中国银行业监督管理委员会上海监管局
机构职责：

（一）根据中国银监会的授权，制定有关监管法规、制度方面的实施细则和规定；
（二）负责对有关银行业金融机构及其分支机构的设立、变更、终止和业务活动的监督管理；
（三）依法对金融违法、违规行为进行查处；
（四）审查和批准高级管理人员任职资格；
（五）统计有关数据和信息；
（六）负责辖内党的建设、纪检和干部管理工作。 [1]

中国银行保险监督管理委员会关于印发
银行业金融机构数据治理指引的通知

信息来源：中国银行保险监督管理委员会 发布时间：2018-05-22 [打印本页][纠错]
银保监发〔2018〕22号
各银监局，机关各部门，各政策性银行、大型银行、股份制银行，邮储银行，外资银行，金融资产管理公司，其他会管金融机构：
现将《银行业金融机构数据治理指引》印发给你们，请遵照执行。
2018年5月21日
（此件发至银监分局和地方法人银行业金融机构）
希望能帮到你

⑺ 在银行的信息科技部门做数据治理是什么体验

在银行做数据治理，主要是靠着高层的支持，以及各部门广泛的合作才能完成的专。由于在体属制内的工作，所以比较听监管的话，必须得时刻的做到万无一失。同时这个工作对人的要求比较高要懂业务，而且必须对数据和技术有一定的了解，要求比较高，但同时又比较无聊