随着大数据时代的到来，银行的数据治理工作越来越受到重视，其对提升数据质量、挖掘数据价值具有重要意义。 大数据是一个非常重要的概念，在金融领域也有非常广泛的应用。 大数据发展经历了几个阶段：最早主要是通过传统存储手段来处理大数据；第二个阶段是通过数据挖掘来发现有效的数据信息；第三个阶段是利用深度学习技术建立智能计算模型来解决问题。 大数据与传统金融最大的区别在于，其在金融领域中发挥“价值”要比一般数据大很多。 因此，在大数据时代如何将数据价值发挥出来，发挥出大数据价值将对银行乃至整个金融业带来巨大效益。 在这方面，银行内部的数据治理工作也在不断完善和加强。 但银行内部的数据资源和信息系统众多，不同条线、系统之间存在大量业务功能需求不一致或冲突等问题，对统一大数据平台管理、整合各类业务系统、建立全行统一数据库、实现统一信息交换共享等提出了更高要求。 因此需要通过加强银行内各业务条线间的信息沟通和互联互通、实现各系统内信息共享以及建设全行统一数据库等方式来推动银行内各层级之间、各类业务系统之间的整合并最终形成“大数据+”环境下的大金融生态圈

一、建设数据治理组织机构，加强数据管理

数据治理工作在银行内部得到了高度重视，也是各业务条线数据资产的管理和使用工作，而各条线又存在着大量的数据需求。 为加强对数据质量与效益的保障，银行必须要建立相应组织机构来管理和协调全行的数据治理工作。 银行应该成立专门的领导小组及实施小组负责组织协调全行各项数据治理相关工作，同时也应该结合自身实际情况建立相应的技术团队并提供技术支撑。 此外，通过设立由行领导牵头、各部门参与的专门协调组，负责组织与推动全行各级机构、各业务条线及科技系统对数据治理工作的落实。 与此同时，还应建立一套与银行业务相适应的数据治理标准、规范、流程和工具，并将其纳入全行管理体系。

二、明确数据治理标准，完善质量管理

数据治理要有明确的数据标准，规范管理的流程，实现全面的数据质量保证。 [数据治理体系]是指银行在组织、管理及运行过程中，通过制定规章制度、组织架构及实施流程等措施，保障和促进我行数据治理工作的有效开展。 [数据质量保证]就是要保证银行提供给客户的数据信息能够满足银行自身发展的需要，并使用户对该企业有良好信誉。 [数据治理效果评估]可以采用定性和定量相结合的方式进行，通过分析对我行在业务发展过程中面临问题进行客观评估和分析解决。 [数据治理质量评估]就是要将上述管理体系中的各项措施执行情况进行量化评估，以此作为评价管理体系有效性和改进管理措施水平及改善治理成效的依据。

三、通过数据资产梳理，构建全口径金融产品和服务档案

（1）通过金融产品档案建立，以客户为中心实现金融产品全生命周期管理 （2）建立统一的业务服务和营销渠道，提升渠道建设能力，形成营销、获客、经营、管理一体化的客户服务体系 （3）基于数据资产分类，形成全口径的金融产品和服务档案，并在此基础上提供业务咨询及营销方案建议 （4）通过对金融用户行为数据的分析和挖掘，为企业提供个性化定制服务和精准营销策略参考 （5）实现客户全生命周期中不同客户群体的统一管理和维护，以提升用户体验

四、推动金融科技创新能力，提高业务效率

由于互联网金融、社交媒体金融等新兴领域的迅速发展，传统的银行经营模式受到巨大冲击。银行传统的运营模式，业务流程、营销手段等在当前均已不适应时代潮流，难以满足客户多样化需求。随着银行对互联网企业依赖性的增强，传统零售业务面临来自互联网金融产品同质化等挑战。目前互联网金融机构主要有余额宝、微众银行、网商银行等，由于其主要通过运用人工智能（AI）技术对用户进行智能分析从而提高客户体验和服务质量；同时，这些机构都会运用大数据技术对客户进行画像研究。大数据技术能够有效地解决大数据时代面临的效率问题、价值实现问题。

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