数字化转型以来，银行开始大规模应用互联网金融产品，互联网理财、互联网信贷等创新业务蓬勃发展。 然而，在快速发展的同时也暴露出了诸多问题： 信息孤岛问题突出，数据标准不一； 系统功能陈旧，用户体验差；

1.信息孤岛问题突出

在银行的 IT系统中，系统间存在着各种信息不互通、数据不共享，存在大量的数据孤岛现象。 由于银行部门之间协作不畅，难以做到跨部门间的协同工作。 从数据治理视角来看，这些问题严重影响了金融创新和金融服务质量。 随着金融数字化转型进程的推进，银行也面临着严峻的挑战。

2.数据标准不一

在数据标准方面，金融行业主要以国家标准和行业标准为主，其中国家标准主要是 GB/T 39988-2020,行业标准主要是 GB/T20781-2015。 在这种情况下，如果企业没有一个统一的数据标准、规范或者平台进行承载，那么企业之间的数据共享和交换将会非常困难。 例如当前各大银行都在积极推进“数字中台”建设，以加强自身业务流程优化及大数据分析能力。 在这种情况下，如果银行无法统一数据标准和规范，则将会造成企业间信息孤岛、系统间数据重复等问题，给银行业的进一步发展带来极大的限制。

3.系统功能陈旧，用户体验差

银行的产品与服务同质化现象严重，用户体验不佳。 以手机银行为例，虽然在功能上已经实现了高度集成，但很多业务功能都是通过后台实现的，用户体验较差。 比如在使用微信支付时，用户要先注册账户，然后才能用微信支付；同样在进行网上银行办理业务时，也需要通过注册账号再登录。 此外，部分商业银行仍保留着比较陈旧的系统和业务功能，这不仅不利于用户体验的提升，还会降低用户的使用粘性。 此外在使用过程中容易出现各种错误（如账号登录失败、忘记密码、账户被锁定等）导致无法正常使用银行系统，进而造成客户流失。

4.缺乏业务场景应用

传统的数据治理工作主要是对传统业务中的问题进行分析，而对于新业务或新场景，目前还缺乏相应的数据治理解决方案。 具体来说，在开展银行数据治理工作时要充分结合数据应用场景来开展，将传统线下业务与线上渠道相结合，提高工作效率的同时又能提高客户体验。 当前银行数据应用主要分为两种场景： 一是与传统金融产品结合应用场景：例如针对信用卡用户推出的账单分期购车贷等。 二是与线上产品结合应用场景：如客户通过手机银行 APP办理业务等。 这两种场景都是基于数据分析后，提供给客户相应的服务或者进行相关风险控制，而目前的数据治理工作主要是针对以上两种业务场景。

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