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银保监治理金融数据,首席数据官真的来了!

随着金融业严监管趋势的持续,银行机构各种行为活动被逐渐规范。近日,金融统计数据作为反映金融业运行的关键信息,受到央行和银保监会的重视。5月21日,银保监会发布了《银行业金融机构数据治理指引》(以下简称《指引》),从数据治理架构、数据管理、数据质量控制、数据价值实现、监督管理等方面规范了银行业金融机构的数据管理活动。

数据至关重要,不可逾越存在!

回顾过去三年的风险事件,金融业综合统计为何规格如此之高的原因不难理解。比如2015年,高杠杆场外配资是2015年股市异常波动主要原因。场外配资从信托、银行、基金、证券公司等金融机构乃至民间借贷公司等各种渠道给炒股的加杠杆。2014年股市开始热起来时,各路机构就转而给股市放贷,各类伞形信托和配资平台迅速成长,通过各类结构化金融产品和创新工具等渠道分流,最终制造了一次迅猛上涨。如果当时有准确的数据统计系统,在杠杆疯狂到离谱之前,监管部门就能预警风险提前解决。退一步讲,在去杠杆的过程中,如果有充分的数据辅助,情绪面的恐慌程度或许会降低,不至于出现股市异常波动。

 

金融数据治理,自上而下模式

政策纲领方面,金融监管工作的数据治理正自上而下全体系布局,目前落脚银行,未来或将全链条落地。今年4月9日,国务院办公厅官网印发《关于全面推进金融业综合统计工作的意见》,近期发布的《十三五现代金融体系规划》也强调“将建立覆盖所有金融机构、金融基础设施和金融活动的金融业综合统计体系,实现全流程、全链条动态统计监测。”

此次《指引》实操方面,要求银行自上而下推动数据治理工作在全行范围开展,并构建出顶层设计。这样一方面避免单一部门影响力不足导致无法有效全面推动相关工作,同时也体现出推动数据治理工作的决心。

 

理清治理架构,四大原则规制

《指引》包括总则、数据治理架构、数据管理、数据质量控制、数据价值实现、监督管理和附则等七章,共五十五条。《指引》明确指出,金融机构数据治理应当遵循全覆盖、匹配性、持续性、有效性的基本原则。“这四个原则正中银行业传统数据治理要害。在传统数据治理中,不少银行只针对分支机构或银行内部的数据仓库做了数据治理,且广泛缺少长效机制,有效应用于经营管理的更是少之又少。对金融机构来说,每个原则都将是一项新的挑战。”一位银行业内人士表示。

与之前银行各自建立数据治理组织架构不同,此次银保监会为金融机构明确了健全、清晰的数据治理组织架构,并将数据治理职责细化到董事会、监事会、高级管理层、归口管理部门、业务部门等各相关部门。《指引》要求确保数据治理资源充足配置,明确董事会、监事会和高管层等的职责分工,提出可结合实际情况设立首席数据官。明确牵头部门和业务部门职责,对岗位设置、团队建设和数据文化建设等提出要求。

明确治理职责,问责机制初见

为有效落地数据治理工作并保证数据质量,除牵头管理部门外,《指引》明确规定了业务部门的职责、岗位配备以及问责机制,专门强调要为相关岗位科学规划职业成长通道,确定合理薪酬水平,确保队伍的专业性和稳定性。建立问责机制,定期监控数据管理、数据质量控制、数据价值实现等方面问题,依据有关规定对高级管理层和相关部门及责任人予以问责。

除此之外,《指引》要求银行业金融机构应当建立数据质量考核评价体系,考核结果纳入本机构绩效考核体系,为数据治理保质保量提供抓手。

 

数据源头管理,规范采集行为

为保证数据质量,《指引》将采集规范和标准通过信息系统进行固化,形成数据质量把控的第一道防线,质量监控体系是第二道防线,覆盖数据全生命周期,对数据质量持续监测、分析、反馈和纠正,解决数据质量的难题。

《指引》还制定了配套的定期评估和检查,要求银行业金融机构应当建立数据质量现场检查制度,定期组织实施,原则上不低于每年一次,对重大问题要按照既定的报告路径提交,并按流程实施整改。

 

资管天朗气清,行业优胜劣汰

资管新规中有关于建立资产管理产品统一报告制度的相关表述,全流程、全链条动态统计监测系统的逐渐建成有助于让资管计划的“场外玩法”更加无处遁形,有助于行业进一步出清,帮助行业实现天朗气清、优胜劣汰。

从银行经营的角度,数据治理从分散在各个部门进行的工作,上升到公司治理的重要部分,根据《指引》自上而下的顶层设计,统筹规划推进数据治理工作,实际是建立了各个业务部门和技术部门的桥梁,形成统一的数据资产,数据化管理提升银行运营和风控的效率。

从现代化金融体系建设的角度来看,十三五现代化金融体系规划提到,在金融基础设施方面,将建立覆盖所有金融机构、金融基础设施和金融活动的金融业综合统计体系,实现全流程、全链条动态统计监测。

从金融监管的角度,综合看金融业综合统计工作部署和资管新规过渡期延长,金融监管政策重心正在从“以堵为主”的整顿向长期规划转向,更多补短板的举措将加速落地,助力后续监管政策的制定和实施,避免监管政策滞后或“一刀切”,提高政策的执行力,便于评估效应。

首席数据官(Chief Data Officer)真的来了!

从诸多监管,可以看出金融数据从未有过如此的重要地位,首席数据官一个具有独特职能的首席数据官职位正在快速崛起。这个金融行业的新设要职,将会深深的影响每个金融业务的组成,CDO的主要职责是基于数据,为企业提供数据手段的积累、数据价值的交互以及提供分析判断。简而言之,这个岗位需要技术与市场能力的结合体。事实上在全球各大企业中,这已不是个新鲜活儿:全球顶级的美国市场咨询公司兰德(The RAND Corporation)早已研究与深耕数据多年、IBM提供智慧地球数据业务、国内则有阿里巴巴CEO陆兆禧前身即为CDO。可以看到CDO岗位需求背后,归根到底是如何利用日益膨胀的数据价值,助力企业发展。它背后核心因素是鲜明的新时代特征和市场背景。

为了帮助企业更好地了解CDO岗位的职责和价值,早在2015年IBM调查了来自医疗、金融、电信、零售以及制造等行业的37位CDO,发现CDO在驱动创新、深挖企业数据价值方面需要有五大要务:

1.充分利用现有数据资源。

2.通过整合内部和外部数据提升数据质量。

3.开拓与数据有关的新收入。

4.确保数据隐私与安全。

5.在IT治理框架中维护数据的健康运营。

 

然而,金融行业的首席数据官,应当具有哪些潜质,如何做好合规与数据整合,如何做好风控与数据匹配,如何做好传统与数据创新,这都是每个金融首席数据官的挑战,你准备好了吗?

 

 

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