被耽误的金融机构数据治理

看懂经济

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· 2022.09.02 07:41

最佳选择应是采取循序渐进的策略,聚焦当前数据应用中的主要问题,集中火力形成突破。取得局部成功后,再进一步扩大战果。伴随着企业数据应用范围的扩展,逐步延申到更多的领域。

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被耽误的金融机构数据治理

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图片来源@视觉中国

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文 | 看懂经济,作者 | 苏文力

在去年底公司的战略研讨会上,分管IT的领导指出,数据孤岛问题已影响到公司数字化转型的进程,呼吁大家重视解决。由于会议讨论的重点不在于此,该意见并没有引起太大的反响。

我所在板块的领导却敏锐意识到了问题的严重性。其曾经以为IT方面可以搞掂这一切,可现在从IT最高领导的发言中搞明白了,这不是靠IT能够解决的事情。为促使公司有效解决该问题,安排我们研究拿出意见。

数据孤岛问题凸显

公司近年来大力推进数字化转型战略。围绕数据开展了一系列业务模式创新。一些条线部门尝到了甜头,激发起了更大的热情。公司里数据应用的深度和广度均有了较大幅度的提升。

大家逐渐不满足于仅仅使用已有数据,主动在业务活动中获取更多数据,尝试使用集团内其他子公司、板块、条线和部门所拥有的相关数据。可现有配套的组织机制运转体系并不能很好的支持这一转变要求。

寿险子公司开展的以数据分析促进客户体验提升项目就很典型。该项目拟通过收集客户的行为数据,绘制出全流程、全触点的客户服务旅程,发现其中存在的断点或停滞状况,再有针对性的改进服务流程和资源配置,从而提升客户服务体验。

项目团队发现大量客户数据并不在自己的控制范围内,需要跨部门、条线、板块和子公司去协调获取。在其分管总的强力推动下,条线内的数据获取问题总算得到了一定程度的解决。条线外数据的获取情况却很不尽如人意。

基于已得到的数据,还是发现了不少客户体验问题,改进后得到了客户的好评。鉴于项目所取得的突破,团队对未来借助数据大幅提升客户服务体验,有了更多期待,强烈希望公司能从根本上解决数据打通使用的问题。

进一步调查发现,公司集团内其他板块、条线和部门也有类似的诉求。导致这一局面的并不是相关各方缺乏合作精神,而是现有机制体制并不鼓励数据共享,某种程度上甚至存在负激励。

一方面很多客户数据没有在系统中记录下来。原因是记录和存放保管数据都需要增加很大IT成本。当掌握客户活动服务场景的部门自己没有使用数据的需求时,自然不愿意记录和存放更多数据。

另一方面即使有一些数据被记录下来,拥有数据的部门出于安全的考虑,也不愿意轻易提供给其他部门使用。毕竟牵扯到客户信息的安全问题,处理不当就可能带来一系列未知后果。既然责任重大,自然就会尽可能谨慎行事。

第三拥有数据的部门存在一定程度的对外信息屏蔽、自我保护的意识,不愿意分享数据。担心若被别人拿到了数据,也就相当于被拿到了对自己不利的证据,生怕会暴露自己工作中存在的不足。

第四许多数据的口径标准不一,质量参差不齐。现已获取的数据大多都是各业务应用系统的副产品,只是为了配套实现应用功能而记录,原先并没有考虑用于其他目的,自然不会考虑其他使用者的质量诉求。

第五现有管理制度流程中,缺乏协调数据收集和使用的配套规则,也没有对参与各方的责、权、利做出有效的界定,更没有相应的激励机制。加之风险合规、信息安全、IT开发等专业部门均要履行相应职责,更增加了组织协调的难度。

数据共享的事项多为一事一议。大家本来就各自有不同的任务目标,时间、精力和资源都很有限。面对额外增加的工作,自然会安排较低的处理优先级,行动中难免会有被动应付的情况。

遇有公司里重大任务事项,想要全面获取数据,就必须高层领导出面协调。耗费极大的精力,效果却并不能得到保证。只有彻底改变现有体制机制,让大家在整体一盘棋下获取和使用数据,才能让数据顺畅的流通起来。

从公司治理层面做出根本改变

相信许多公司跟我们一样,早就提出了“打通底层数据”或“消除数据孤岛”等类似的目标。就是想让数据能够顺畅有效的流通,在使用中产生价值,从而把大量的数据资源转变成公司的资产。

虽然采取了许多措施,付出了不小代价,结果却并不十分理想。究其原因,很大程度是解决问题的层面不够高。由于数据存放在电脑系统中,许多领导会很自然的认为,这应该交给IT部门去负责。

可IT部门对此能够真正发挥的作用却很有限。其所扮演角色是数据管家,并不是数据的主人。更多是在执行业务部门的要求,做好数据的收集、保管、加工和发送等方面的技术支持。

有些公司将该职责指定给某专业部门。因其身份定位上的局限,缺乏足够大的影响力,难以承担起统筹全局的责任,同样会遭遇到小马拉大车的困境,只能在局部取得一定的优化效果。

企业才是数据的主人,其高层领导授权各产生数据的业务部门分别代为行使主人的职责。数据打通必须由企业最高决策层制定出有效的运作规则,让所有数据代理人达成共识,在整体一盘棋下协同运作。

这就必须要在公司治理层面做出部署,与财务治理、IT治理类似,开展公司数据治理。这不是对数据的治理,而是对数据资产的治理,是对数据资产所有相关方利益的协调与规范,是对企业数据工作的顶层设计。

内容包括但不局限于数据资源资产化,数据确权与合规,价值创造与人才培养。数据只是一些电子记录,并不天生具备资产属性。只有让数据资源能够产生预期收益,才可能使其成为数据资产。

数据确权是要确定数据的产权。如果暂时做不到数据确权,那么至少要做到,对数据实际控制者的行为严加管束,做到合法合规。要努力让数据产生价值,这是数据治理的核心驱动力。再就是要关注人才团队的建设与培养。

数据治理强调企业内最高领导层的深度介入,从企业组织架构与职责入手,明确各数据相关方在数据收集和使用过程中的责、权、利,配套相应的制度和流程,激发起参与者内心的善意。

当前很多企业开展的所谓数据治理,只是对现有数据本身进行质量管理。仅仅是在信息技术、数据应用等专业层面开展工作。只在出现问题的层面想办法是无法解决问题的,只有上升到更高的治理层面,才是根本的解决之道。

随着公司数据治理的不断深入推进,营造出良好的数据共享文化氛围,就能够促使大家在各种场景渠道下,主动收集数据,确保数据质量和数据安全,快速积累起更大规模的数据资产。

在数据流通使用过程中,相关各方积极提供支持,促进数据应用更加有深度和广度。所有涉及数据的工作环节都能够做到依法合规。在给企业带来更大价值的同时,参与各方也能够实现自身的价值。

2022年1月银保监发布的《中国银保监会办公厅关于银行业保险业数字化转型的指导意见》中,明确向各金融机构提出了健全数据治理体系的要求。而早在2018年,当时的银监会就发布了《银行业金融机构数据治理指引》。对于数据治理架构、数据管理、数据质量控制、数据价值实现、监督管理都给出了详细的规范。

许多金融机构已积极将公司数据治理提上了日程,取得了一定的成效。可最近三年仍有很多金融机构因数据质量问题受到监管处罚,说明当前金融机构的数据治理工作尚有很大的改进空间。

加大公司数据治理力度

依据银保监会文件中的指导意见,结合数字化转型过程中的实际需要,各金融机构应下决心加大公司数据治理力度,改变以部门层级开展数据管理的现有模式,自顶向下做出统筹规划和部署。

既然数据治理属于公司治理的范畴,就一定要由企业家来主导。应由企业高层领导亲自挂帅,主导数据治理的进程。可以在企业内明确一比较有影响力的部门做为牵头单位,会同与数据相关的主要各方,以项目团队的形式协助领导先期启动数据治理的规划工作。

鉴于数据治理有一定的专业门槛,而大多数企业缺乏相应的储备,可以考虑引进一家外部公司提供咨询服务支持,获取专业的方法论指导和业内先进经验。外部公司有一项重要职责是做好传、帮、带的工作。

具体项目工作一定要以企业自己为主,在外部公司的指导帮助下,快速搭建形成公司数据治理体系。在实践中完成相关知识的转移,确保公司在未来的时间里,可以自主持续的进行数据治理。

开展公司数据治理一定要结合企业的实际。先要调研数据现状,掌握现有的数据架构、数据标准和执行情况,数据质量的状况和痛点,已经具有的数据治理能力等情况,摸清家底。还要搞清楚借助数据治理想要达成的目标。基于此形成切实可行的公司数据治理路线图。

广义的数据治理涉及范围很大,可以覆盖企业全部业务和技术领域,以及数据的整个生命周期等等。想要一次实现完整的公司数据治理既不现实也无必要。很可能消耗了大量的企业资源,却带不来更多的收益。

最佳选择应是采取循序渐进的策略,聚焦当前数据应用中的主要问题,集中火力形成突破。取得局部成功后,再进一步扩大战果。伴随着企业数据应用范围的扩展,逐步延申到更多的领域。

许多金融机构考虑从解决监管数据报送质量问题入手。该任务目标非常明确,十分迫切和重要,达成的效果比较好衡量,虽涉及面比较广,但执行的过程并不复杂,很容易把控,是个不错的选择。

一定要在数据治理过程中,将关注的重点放在业务方向上。数据问题产生的原因,往往不是技术,而是业务。表面上的技术问题,本质上还是业务管理上不规范,甚至是管理缺失。

以报送监管数据的质量问题为例,很多是因为数据来源渠道多,相关责任不明确,导致同一份数据在不同的信息系统中有不同的表述,还有就是业务需求不清晰,数据填报不规范或缺失等等。

开展公司数据治理,会改变大家原有习惯的行为方式和利益格局。一开始,相关各方的配合意愿度不会很高。因此,一定要在前期做好统一思想的工作。让大家认识到这一切对企业未来的重要意义。

与此同时要安排专业团队提供必要的指导和帮助,甚至可以配套提供些额外的资源支持。只要坚定的执行一段时间,大家就会发现所有当前的不方便都会变成长期和整体的极大方便。逐渐养成新的习惯,一切也就纳入了正轨。

公司数据治理是一项长期而繁杂的工作。要安排专门的部门和专业人员负责持续推动该项工作。过程中要特别注意形成及时有效的反馈机制,衡量进展情况,发现其中的问题,不断迭代改进。

企业的最高领导应像重视企业的其他资产一样,重视数据资产的持续增长和有效使用。公司数字治理是其中最为有效的工作抓手,只要坚持抓下去,就能源源不断的给企业注入数字化转型的活力,帮助企业在数字时代建立起崭新的竞争优势。

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