以數據要素驅動治理創新 消金機構領航數字化

來源：消費金融

作者：橙子同學

“大數據算力”是功法，“大數據平臺”是兵器，“大數據治理”是心法，也是數據江湖整體的一次良性升維。

——消費金融

數據江湖 風云正氣

亞馬遜用大數據為客戶推薦商品信息，谷歌計劃用大數據“接管世界”……巨頭們乘上了科技的“風口”，不斷為整個經濟社會創造更多可能。當前數據已然成為現代社會基礎設施的重要部分，它如公路、鐵路、港口、水電和通信網絡一樣不可或缺。

數據時代，使人類第一次有機會、有條件在諸多領域深入且有層次的獲得和使用較為全面且完整的數據系統，獲取無法企及的商業機會。

隨著新技術、新業態不斷革新，開始重塑著經濟社會發展的格局，海量數據爭分奪秒般不斷更新、刷新、翻新，數據洪流從醞釀走向爆發，全球數據行業的“地殼”正經受這強烈的震動，形成了前所未有的“數據江湖”。

數字化變革與業務創新的熱潮推向了越來越多的細分行業，海量的超負荷的數據不斷爆發增長，由此帶來很多數據安全的隱患問題。特別是在數字經濟的模式下，大大小小的數據作為了一種生產資料，而其性能、共享、確權以及安全問題如何進行完善且妥善的解決，成為了當前不容忽視的一大關鍵問題。

概言之，有人（數據）的地方就有江湖。如何有效的進行數據治理是當下闖蕩數據江湖“制勝絕招”。

全局視角 治理“大棋”

據了解，數據治理是對數據資源全生命周期的規劃設計，可實現數據資源的透明可管可控，提升數據質量，保證數據安全使用，最終起到促進數據流通與價值提煉的作用。

具體而言，是如何使零散數據變為使用統一主要數據、從具有很少或沒有組織和流程治理到企業范圍內的綜合數據治理、從嘗試處理主數據混亂狀況到主數據井井有條。

這就需要從全局視角切入，在數據質量管理、數據運維、模型管理、標簽管理以及元數據管理等多方面布局數據治理，從而“周全”的下好這盤「數據治理的大棋」。

這其中，特別要提到的是金融數據治理。金融數據可以使金融服務水平和經營效率獲得顯著提升，而數字時代正推動這一爆發式增長的新型要素的市場化配置改革，且正在產生巨大的經濟和社會價值。

從國家層面來看，我國已深度認識到數據治理的重要性，推動行業安全創新、賦能綠色發展，成為重要發展方向。

2018年5月，中國銀保監會發布了《銀行業金融機構數據治理指引》，在數據治理架構、數據管理、數據質量控制、數據價值實現等方面做了明確規定，有利于挖掘新動能，提升服務能力。

隨著數據推動行業向高質量轉變的作用逐漸凸顯，關于數據的監管文件也頻頻下發，進一步促進行業規范健康成長。

2021年以來，中國人民銀行發布《金融業數據能力建設指引》 旨在為金融機構開展數據工作指明方向、提供依據，引導金融機構加強數據戰略規劃、著力做好數據治理、強化數據安全保護、推動數據融合應用，充分釋放數據要素價值，為金融機構加快數字化轉型發展夯實數據基礎，打造適應數字經濟時代發展的金融核心競爭力；《數據安全法》、《個人信息保護法》也已經正式施行，為國家重要數據保護和各行業數據安全監管提供了依據，同時填補了數字社會重要的法律板塊。

另外，中國人民銀行印發的《金融科技發展規劃（2022-2025年）》也提出，要全面加強數據能力建設，在保障安全和隱私前提下推動數據有序共享與綜合應用，充分激活數據要素潛能，有力提升金融服務質效。特別強調，建設綠色高可用數據中心，架設安全泛在的金融網絡，布局先進高效的算力體系，進一步夯實金融創新發展的“數字底座”。

就在前不久，工業和信息化部網絡安全管理局局長隋靜指出，工信部防范治理電信網絡詐騙成效明顯，將持續推動防范治理電信網絡詐騙工作走實向深，做好數據安全和個人信息保護工作。

根據一組公開數據，2021年全年組織對208萬款APP進行了技術檢測，通報違規1549款，下架514款。

據隋靜透露，2022年工信部還將持續完善管理制度。加快出臺《工信領域數據安全管理辦法》《移動互聯網應用程序個人信息保護管理規定》，研究制定APP收集使用個人信息、車聯網、人工智能等重要領域數據安全標準，強化個人信息保護和數據安全監管。

科學技術部高新技術司副司長梅建平此前在論壇上指出，“數據只有通過共享、流通才能發揮出更大的社會和經濟價值”。數據治理的最終目的正是促進數據的安全流通和有序使用。

可以看到，當前國家已經在推動數據要素化和市場化，進一步達到對整個資源消耗降低，對資源利用率上升。這也進一步說明，數據治理這盤大棋不是單一主體發揮力量，而是從國家層面、數據行業，以及整個市場參與主體的方方面面進行協同配合，才能真正夯實數據治理基礎。

內力修為 循環潤澤

回歸數據治理初心，這是一個長期的“內力修為”過程，而非“花拳繡腿”，數據治理的真正價值之一，在于促進金融血液的循環與潤澤，不斷為經濟增添新動能。

目前，不少金融機構已將數據治理提升戰略地位。包括銀行、保險、消費金融在內的金融機構在數字化轉型方面不斷提速。

特別一提的是，馬上消費以自身為實際案例，立體的展示了其對“數據治理”全盤的多維探索。

馬上消費相關負責人表示，正是當下面臨多樣化的數據量、處理方式以及數據治理整個層面的進一步深層次探索，同時也是整個消費金融行業數據治理的一個縮影。

成立至今，“技術，是立身之本?！边@句話，用在馬上消費最合適不過。捍衛數據生命價值的使命感，一步步使其發展成為持牌消費金融機構第一梯隊。

目前，其已在數據治理方面形成了一套“自上而下、協調一致”的數據治理業務體系，能夠有效覆蓋數據全生命周期，全面支撐零售金融場景數據賦能。

在數據江湖“揚名立萬”，就要真正在數據治理的“根”上進行探索。馬上消費長期致力于大數據新基建，不斷夯實大數據平臺能力基建、大數據模型能力基建及大數據治理能力基建，整個多源異構數據治理體系建設旨在通過建設3大基礎能力，賦能核心業務分析決策，實現5個方面（降低開發成本、沉淀數據資產、提升數據質量、實現數據價值、驅動業務創新）的業務價值。

更聚焦來看，該負責人主要從數據算力、數據標準、數據加工、數據構架、數據運營、數據質量、數據應用七個方面，分析了海量大數據、多維數據源、全面數據驅動帶來的大數據治理問題挑戰，不斷將數據治理穿透更多細微的“顆粒度”。

數據算力方面，海量大數據處理需要具備持續高效可用的大數據算力，并能夠方便低成本快速擴容，要求建設完善的大數據基礎架構治理體系，保障穩定可靠的大數據計算資源。

數據應用方面，海量大數據帶來了找數據用數據的巨大挑戰，在數據海洋里要快速找到需要的數據，便捷地獲取數據，要求建立一套完善的元數據治理體系，通過元數據服務保障數據應用的高效準確。

數據架構方面，為了避免重復數據建設，規避煙囪式數據孤島，確保共用數據的完整性、一致性和準確性，要求建立統一的數據模型架構規范，形成統一數據模型標準等等。

萬物皆數據 一山更比一山高

數據治理的口號響亮，但治理有一個前提，是具備豐富的大量“有效數據”，與之所對應的是數據的采集。

實際上，數據表征事實，但數據只是事實的采樣，基于事物的細節，以及人類只能對局部的點進行記錄是空間抽樣，并不可能連續記錄，也就是無法真正實現時間抽樣。

因此，“數據治理”還有很長的一段路要走。但不容忽視的是，真正將數字化深入“骨血”的金融機構，不斷努力將數據服務能力進行升維，提升數字社會適配的數字化服務能力。

比如馬上消費，面對持續多樣化的業務對工作負載提出差異化需求，不斷探索數據要素升級對生產關系、生產方式所帶來的深遠影響。一直以來，馬上消費堅持自主研發，正是多年對技術執著，進一步起到了夯實數據治理基礎的能力，特別是加強內部協同、打通數據豎井，融通數據要素，深挖數據價值等方面的實踐作用。

上述相關負責人表示，整個數據建設過程中有一個關鍵之處，就是“真正的數字化實踐”。馬上消費做數字化發展不光是系統建設和數據建設，還包含流程建設，更重要的是還會涉及到公司的組織建設。

“多源異構數據治理體系涵蓋了組織、流程、標準、平臺多維度立體建設，在公司高管層面建立數據治理工作委員會，并由董事會審議通過數據治理管理制度。統一數據標準治理，包括統一指標數據標準、統一數據模型標準及統一基礎數據標準。數據治理平臺建設核心是全生命周期元數據管理，支撐了上層的數據地圖服務和數據資產管理。通過制定數據標準及數據規范、建設數據質量平臺及完善質量檢核規則庫、建立數據質量問題管理流程機制形成事前、事中、事后的數據質量管理閉環，保證數據質量的穩定可靠”他如是說到。

從馬上消費的發展歷程來看，除了硬核技術與創新精神使然，還離不開其一直將自身的科技能力賦能與整個生態中。

據了解，馬上消費建立的自上而下，協調一致的數據治理體系有6大目標，8個工作域。這6大目標和8大工作域不僅能應用于馬上消費整個技術部門，且還成為馬上消費為所有消費者提供核心技術的支持基石。

面向零售金融未來發展趨勢，馬上消費以數據中臺、AI中臺、業務中臺三大數字化中臺設施為基礎，強化數據管理應用能力，推動營銷、風控、運營、資管等全業務流程數字化再造，構建開放、智能的數字化零售金融體系。

隨著人們對數字科技認識的逐步深化開闊，人們越來越意識到，培育科技的想象力不局限于技術本身，而恰恰是技術帶給人類現實的意義所在。闖蕩數據江湖，無論是提升運維能力、計算性能、開發效率、數據價值以及數據安全等，數據治理的目標提高數據質量，將數據價值最大化，推動金融機構向高質量發展轉變，提高經營管理質效，為踐行普惠金融、發展數據經濟提供新引擎。