1、1报告名称报告名称报告名称六大行数据治理现状盘点六大行数据治理现状盘点：| 2022.04研究机构：零壹智库学术支持：全联并购公会信用管理委员会报告主编：于百程执 笔 人：赵越治理架构、数据标准与数据平台1六大行数据治理现状盘点银行业是数据驱动型行业，在提供金融服务的过程中，积累了海量的用户数据、交易数据以及外部数据。数据已经成为银行业的重要资产。银行业通过数据挖掘、分析和应用，使静态数据流动起来，一方面，可以赋能现有业务的发展，更好地实现数字化转型；另一方面，能够对客户群体进行精准画像，充分了解客户需求，构建真正“以客户为中心”的金融产品与服务。如何才能“盘活”海量的静态数据？对银行来说，数

2、据治理至关重要。日前，六大国有银行的 2021 年年报已先后公布，其中均专门提及了“数据治理” ，除农业银行外，其他五家国有大行的年报还涉及了数据治理相关规划、组织架构建设等相关内容。为进一步了解六大国有银行的数据治理现状，零壹智库结合数据治理的定义及监管趋势，从数据治理架构构建、数据标准出台以及数据平台建设等方面盘点了它们在数据治理方面的进展与创新。一、数据治理的定义及监管政策一、数据治理的定义及监管政策2018 年，银保监会在银行业金融机构数据治理指引中首次明确了数据治理的定义， “数据治理是指银行业金融机构通过建立组织架构，明确董事会、监事会、高级管理层及内设部门等职责要求，制定和实施系

3、统化的制度、流程和方法，确保数据统一管理、高效运行，并在经营管理中充分发挥价值的动态过程。 ”从定义中可以看出，数据治理具有三个要素：一是要构建统一的治理架构；二是要制定系统化的制度、标准；三是最终要能够发挥数据价值。随着银行业金融机构数据治理指引的发布，银行业数据治理监管开始不断升级。之后，银保监会、央行等又发布多项相关政策推进银行业数据治理工作，涉及数据治理体系评价、治理能力提升、治理体系构建等多方面内容。其中，2021 年 9 月，银保监会发布商业银行监管评级办法 ，将“数据治理”首次纳入了评价体系，权重占比 5%。这意味着数据治理正式成为了商业银行风险监管的评价指标。银行业数据治理迈入

4、了“强监管”阶段。2六大行数据治理现状盘点表 1：涉及数据治理的相关政策（不完全统计）时间时间部门部门政策政策主要内容主要内容2018/5银保监会银行业金融机构数据治理指引在数据治理架构、数据管理、数据质量控制等五方面提出明确要求，并对数据治理进行了定义。2020/5银保监会关于监管数据质量专项治理自查自评事项的通知要求金融机构对自身的数据质量和治理工作进行自评估。2020/5银保监会银保监会监管数据质量专项治理方案摸底金融机构数据质量。2021/2央行金融业数据能力建设指引将数据治理列入了金融数据管理能力域，明确了数据治理的评价标准。2021/9银保监会商业银行监管评级办法将“数据治理”首次

5、纳入了评价体系，权重占比 5%。2022/1央行金融科技发展规划（2022-2025 年）要求全面加强数据能力建设。2022/1银保监会中国银保监会办公厅关于银行业保险业数字化转型的指导意见健全数据治理体系，包括制定大数据发展战略，确定企业级的数据管理部门，完善数据治理制度等。资料来源：零壹智库根据公开资料整理二、数据治理的基础：治理架构构建二、数据治理的基础：治理架构构建银行业数据治理涉及的部门多，业务多，数据多，牵一发而动全身。做好顶层设计，建立组织结构健全的数据治理架构，确定董事会、监事会和高管层的职责分工，确立数据治理归口部门，明确牵头部门和业务部门的职责是开展数据治理的有效保证。（一

6、）工商银行工商银行在 2021 年年报中透露，已经审议通过了关于的议案 ，董事会将每年听取关于数据治理工作进展的报告。数据治理架构方面，工商银行首席技术官吕仲涛在一次研讨会上进行了详细介绍。具体来看，工商银行的数据治理工作由金融科技发展委员会统一领导、协调，金融科技委员会下辖的金融科技部和信息管理部负责数据治理的综合管理；各业务管理部门以及经营机构则负责自身业务线及机构的数据治理；内控合规部则负责监督数据治理执行情况，内部审计部门负责数据治理审计工作。3六大行数据治理现状盘点图 1：工商银行数据治理架构资料来源：工商银行（二）农业银行农行在 2021 年年报中提出，要强化数据治理，优化升级风险

7、数据集市和单项风险管理系统，持续提升集团风险数据加总与风险报告能力，但并未涉及数据治理架构相关内容。相关资料显示， 2018 年， 农业银行便成立了信息中心， 将其作为数据管理归口部门， 结合 “新一代核心银行系统建设工程”启动了数据综合治理工作。（三）中国银行数据治理是中国银行 2021 年的重大工程之一。 根据年报披露， 目前， 中国银行的数据治理 “三横两纵一线”框架基本形成。早在 2018 年，中国银行原信息科技部总经理刘秋万曾发文表示，中国银行的数据治理架构包括了董事会、高级管理层、会计信息部、总行各业务条线部门、总行各技术部门、一级分行数据管理牵头部门、一级分行各业务条线部门以及一

8、级分行各技术部门。之后，中国银行在年报及半年报中也均提及了数据治理相关内容。2021 年，中国银行进一步优化了治理结构，在高级管理层（执行委员会）下增设了金融数字化委员会，整合了原信息科技管理委员会、互联网金融委员会的相关职责，负责统筹推进数字化发展、金融科技、数据治理、业务数字化转型、信息风险管理体系建设工作。（四）建设银行2021 年，建设银行将“数据治理与应用”明确为全行“十四五”规划九大工程之一。2019 年，建设银行发布 中国建设银行数据治理办法 ， 建立了数据治理框架， 界定了董事会、 监事会、高级管理层、数据治理工作组、总行部门、境内外分行、子公司的职责分工。具体来看：4六大行数

9、据治理现状盘点高级管理层负责推动建立数据治理体系，配置数据治理资源，制定并实施相关问责和奖励机制，定期组织评估数据治理的有效性和执行情况，并向董事会报告；金融科技与数字化建设委员会下设的数据治理工作组负责推动数据战略， 建立数据治理体系，保证数据治理成效、发挥数据资产价值；数据管理部则负责数据治理的日常管理，通过建立数据管理工作流程与制度，开展日常工作。（五）交通银行2019 年，交通银行正式成立了数据管理与应用部，负责牵头建立企业级数据治理体系，推动企业级数据中台建设，以数据赋能全行数字化转型。目前，交通银行已经形成了一个政策总纲、一个主体办法及 N 个关键领域管理规范组成的“1+1+N”数

10、据治理制度体系。交通银行已经将数据治理提升至集团战略高度。2021 年，交通银行制定了 “十四五”时期（2021-2025 年）数据治理规划 ，其中，由董事会战略委员会（普惠金融发展委员会）负责对数据治理规划执行情况进行定期监督和评估。（六）邮储银行目前，邮储银行已经形成了涵盖“董事会监事会高级管理层执行层” 的数据治理组织职责体系。2020 年，邮储银行在高级管理层下设数据治理委员会，负责审议全行的数据治理重大事项以及统筹全行的数据治理相关工作。同时，为进一步加强统筹力度，成立了由行长任组长的数据治理领导小组，负责系统性推进全行数据治理工作。5六大行数据治理现状盘点图 2：邮储银行公司治理架

11、构资料来源：邮储银行年报此外，邮储银行成立了管理信息部，作为归口负责全行数据治理工作的总行一级部门。三、数据应用的保证：标准的统一化三、数据应用的保证：标准的统一化商业银行的数据来源广泛，数据量庞大，一旦缺乏统一的数据标准，便会出现数据指标口径不统一、指标重复建设等问题，最终导致数据的可用性不高。 “无规矩，不成方圆” 。银行业在开展数据治理的过程中，做好内部数据标准建设，才能有助于保证数据的统一性、完整性和真实性，从而更好地实现数据应用。目前，六大国有银行均已启动了数据标准化工作，开展路径可以大致分为两个方面：一是建立企业级的数据标准；二是建设全行的数据标准管理系统。例如，工商银行建立了统一

12、的企业级数据标准，覆盖当事人、产品、协议、账户、介质、地理位置、资源项、事件、渠道和通用十大标准主题，并已经建设了全行级信息标准管理服务平台，覆盖了数据标准的建立、变更、发布、查询、废止等全生命周期；中国银行企业级数据标准定义了标准原则，为全行数据制订了统一的业务解释，对不同业务和系统的一致性规范起到了指导作用。2016 年，中国银行还发出了“数据标准管理系统”项目的招标公告，希6六大行数据治理现状盘点望通过建设数据标准管理系统，实现包括数据字典管理、数据影响分析、标准管理、数据质量管理等多领域功能。此外，交通银行还在 2021 年年报中披露了数据标准的开展情况。2021 年，交通银行全年形成

13、了 3.1 万项数据标准，不断推进系统架构中的标准统一，实现数据规范、数据资产、指标体系在线服务。四、数据价值的实现：构建企业级数据平台四、数据价值的实现：构建企业级数据平台数据治理的目的是实现数据价值。打造数据的技术底座，构建企业级数据平台是实现数据价值的重要工具。目前，六大国有银行均已在年报中披露其 2021 年的科技投入情况。其中，六大行的科技投入总量超 1075 亿元，工商银行的科技投入金额最大，近 260 亿元。图 3：2021 年六大国有银行金融科技/信息科技投入（单位：亿元）数据来源：银行年报、零壹智库在巨额的科技投入背后，数据湖、数据仓库、数据集市、数据中台以及大数据平台等是六

14、大国有银行的重要科技投入领域。 六大国有银行在 2021 年年报的金融科技重点投入方向中均提及了以上内容。7六大行数据治理现状盘点表 2：六大国有银行 2021 年年报提及的数据相关技术布局银行银行2021 年年报提及的数据相关技术布局2021 年年报提及的数据相关技术布局工商银行建设同业首创、可靠、高效、易扩展的大数据平台，打造集技术、数据、服务于一体的大数据服务生态体系；推进数智融合创新，业内率先构建企业级数据中台，同业首家实现全集团数据全入湖，沉淀 14 大类客户特征，为业务系统提供千余个企业级数据服务，覆盖客户营销、产品创新、风险防控、运营管理等领域，全面提升企业数据价值变现能力。农业

15、银行推进数据深度整合和共性数据积累， 大数据平台提供一站式专属数据服务。 截至 2021 年末，数据总量超过 19PB。中国银行数据治理框架基本建成，实现“统一数据、统一架构、统一生态”，数据湖和数据仓库沉淀数据资产约 15PB，提供分析师平台、统一数据门户等服务， 数据分析挖掘能力更贴近业务一线和客户服务，持续释放数据要素潜能。建设银行自主研发大数据云平台，实现了同业最大的存储计算分离数据库处理集群，计算节点数量1.8 万个，实现全量业务数据入湖，实时数据采集、分析和可视化展示能力大幅增强，有效支持客户旅程等 100 多个实时业务场景应用，实现全部 37 家分行大数据分析挖掘云上处理和集约化

16、管理。交通银行企业级数据中台基本建成，部署算力充裕的大数据集群和“一湖一仓”的数据底座， 实现数据服务快捷响应统计报送、业务数字化转型和管理创新需求。打造统一的数据分析平台，为经营管理提供风控建模、业务分析、营销拓客等各类场景的数据分析应用支撑，便捷自主查数用数。邮储银行大数据平台实现对 138 个源业务系统数据的集中采集， 构建 PaaS （Platform as a Service，平台即服务）平台，统一管理大数据集群资源与应用 ；强化 “可视化服务、数据服务、模型服务、实时决策服务”四大中台服务体系建设，持续完善六大数据集市，数据资产价值逐步显现。资料来源：银行年报、零壹智库具体来看，工

17、商银行构建了企业级的数据中台，实现了全集团的数据入湖，同时构建了大数据平台，打造集技术、数据、服务于一体的大数据服务生态体系。农业银行在大数据技术应用方面，通过大数据平台提供一站式的数据服务。截至 2021 年末，数据总量超过 19PB。中国银行在数据治理方面，实现了“统一数据、统一架构、统一生态” ，数据湖和数据仓库沉淀数据资产约 15PB。建设银行研发了大数据云平台，实现全量业务数据入湖，目前，37 家分行大数据分析挖掘均8六大行数据治理现状盘点实现了云上处理和集约化管理。此外，建设银行利用隐私计算技术，构建了企业级数据共享安全计算平台。交通银行的企业级数据中台基本建成，同时还构建了数据分

18、析平台，可以帮助提供风控建模、业务分析、营销拓客等各类场景的数据分析应用支撑。邮储银行的大数据平台实现了对 138 个源业务系统数据的集中采集，建设的数据中台可以整合、加工全行的风险数据。结语结语近年来，数据治理已经成为银行业发展过程中面临的关键问题之一。六大国有银行凭借在管理、人才以及技术等方面优势，是数据治理领域的先驱者，其相关治理经验对银行业发展具有较强的借鉴意义。总体来看，六大国有银行在组织架构上，采取了自上而下的治理架构，并组织了专门的数据治理归口单位；并且不断推动数据标准建设，通过建设企业级数据标准及数据标准管理系统，实现数据的统一性；此外，在数据价值实现方面，数据湖、数据仓库、数据集市以及大数据平台等它们的重要布局领域。9六大行数据治理现状盘点参考资料：参考资料：1、 2021 年社会责任报告 ，建设银行2、 邮储银行数据治理体系优化对策研究 ，邮储银行，作者：张放等