建行江蘇省分行：運用數字化手段開展數據治理探索與實踐

近年來，建行江蘇分行數據治理以整改為手段，以管控為目標，通過增存分治，降存量，控增量，不斷提升數據質量。在實施路徑上，以事后強化監測為基礎，不斷前置管控措施，切實為基層減負，提升治理質效。

具體做法：一是事后強化成效監測，確保問題及時整改。

強化評估模型運用，及時跟蹤整改成效。目前，EAST數據已有對公客戶信息表、表內外業務抵質押物表、個人信貸業務借據表、個人基礎信息表等17張檢核數據表，涉及62個檢核規則，國家金融基礎數據29項指標，共計91個項目指標，實現整改成效按日監測。

引入外部工商數據，協助源端數據治理。在生成數據治理一體化模型的過程中，精準匹配外部工商數據，將對公客戶工商匹配情況、注冊地址、證件類別、證件號碼等信息納入問題描述中，為客戶經理補充和核驗相關信息，反映客戶當前工商真實情況，確保源端數據治理有據可依。

堅持以用戶為中心，統籌明細數據治理。將EAST檢核規則和國家金融基礎數據制度進行整合，實現以用戶為中心、檢核規則為維度的數據治理模式，統籌進行明細數據治理，基層機構一次整改往往能夠同時提升EAST數據質量和金融基礎數據質量，達到事半功倍的效果，切實做到為基層減負。

二是事中加強問題監測，確保問題及時發現。

強化監測模型運用，及時監測新發問題。利用云化數倉數據，整合差錯明細，實現明細監測模型秒級生成，目前已對客戶信息表、集團客戶表、收單商戶信息表、個人信貸業務借據表、表內外業務抵質押物等25個檢核規則實現新增數據的問題T+1日監控，監控結果通過清單自助下載、員工渠道提醒、企業微信提醒等多種方式向經辦機構和人員提示整改。

加強實時數據運用，破解月末當日治理難題。由于監管數據按月報送，利用技術手段提高月末當天的數據質量，對提升數據質量，將起到關鍵性的作用。創新運用云化數倉中當日賬戶和交易實時數據，監測關聯業務的數據質量監測，及時提示相關機構當日進行整改。同時，對于月末當天新建客戶，利用RPA技術自動提取并監測新一代中相關信息，如成立日期、所屬行業等，確保當日創建的信息完整和準確。

三是事前加強源頭管控，推進系統機控落地。

前移質量檢核環節，加強重點業務事前監測。根據監管重點關注內容，不斷優化迭代新發問題按日監測模型，將數據治理從業務發生環節，優化成從數據采集環節開始，有效避免業務實際發生時出現新發問題。如房貸業務的檢核，從放款環節前移到合同建立環節；對公客戶的檢核，從開戶環節前移到建立潛在客戶的環節，集團客戶的檢核從授信環節前移到建立環節。

前置質量管控措施，推進源頭機控措施優化。組織相關業務條線，核實源系統數據，開展問題根因分析，梳理業務流程缺陷，編寫機控需求，對接總行業務條線和項目組，推動數據質量檢核規則嵌入業務流程和系統開發中。2023年，在總行的大力支持下，江蘇分行已有7項源端機控措施在新一代組件實施上線，重點解決客戶在惠懂你APP線上注冊歸屬機構不準確的問題，柜面開戶時創建的客戶信息不機控的問題，徹底解決相關業務領域邊污染、邊治理的問題。

通過持續開展數據治理，數據治理質效不斷提升。屬地監管方面，江蘇分行連續被國家金融監督管理總局江蘇監管局評為EAST數據質量一類行，為四行唯一；在2023年度江蘇監管局EAST系統應用勞動競賽活動中，榮獲“EAST數據報送優秀組織單位獎”，為國有大行唯一獲獎單位。系統內，2023年數據治理KPI系統第一，條線綜合考評系統第一，被總行評為集團數據質量“提升工程”先進集體。

下一步，建行江蘇分行將繼續探索運用數字化手段開展數據治理。

一是加強數據治理文化宣傳，增強主動意識。常態化組織培訓和交流，及時傳導工作要求，總結分享治理經驗，定期更新數據治理知識庫，提升問題整改能力。組織開展數據治理勞動競賽，表彰和激勵新問題有效管控、存量問題有效壓降的集體和個人。營造數據治理文化氛圍，切實提升全行員工對數據治理重要性的認識，增強主動治理意識，守牢監管紅線。

二是強化總分協同聯動，推進規范源端落地。在深化理解監管標準化數據規范的基礎上，強化規范的執行力度，將采集規范和檢核規則最大限度前置，在系統建設和改造中向總行提出相應的數據質量管控需求，長效保障數據規范在業務流程中落實。持續不斷引入實時數據，包含對客戶信息、交易行為信息、賬戶變更信息等，開展實時建模，預防異常交易和可疑行為，當日發現當日整改當日評估，切實提升數據治理成效。

三是深化監測模型開發，實現業務和數據協同治理。為有效落實業務和數據協同治理，建立數據質量責任矩陣，按照“誰生產、誰負責”的原則落實數據質量責任。一方面，組織各條線梳理業務規范要求，將業務要求轉化為監管數據檢核規則，并納入治理范疇。另一方面，持續分析監管部門檢核規則，將其“翻譯”為業務開展過程中必須遵守的規范，并在事前、事中、事后進行全面的檢核和管控。（王浩）