近年来，银行业对于推进数字化转型，无论是重塑线上数字化渠道并提供跨渠道的一致性客户体验，还是基于数据挖掘等数字化技术对客户进行深入分析，都离不开数据这一核心。作为佩信集团旗下数字科技服务机构，佩企科技基于对行业和客户需求的深刻理解，在数据治理方面为客户提供创新解决方案，帮助客户达成业务结果。
1 数据治理驱动转型 银行科技战略与实践创新
某股份制商业银行在数字化转型和金融科技发展规划上展现了前瞻性思考和全局性谋划。在"十四五"发展规划和2035年远景目标中，明确提出专门设立数据管理部，通过深度挖掘和智能化应用数据来提升金融服务质量和效率，实现以客户为中心的服务理念。同时积极构建开放的金融生态系统，与不同行业的合作伙伴建立合作关系，拓展服务范围，提升客户体验。在此过程中，佩企科技凭借在银行业数据治理服务领域长期沉淀，以数据业务领域的丰富经验和技术积累从一众合作伙伴中脱颖而出，吸引了客户的关注。
2银行数据治理之困 业务创新与合规挑战的破解之道
作为数据密集型行业，银行一边渴望利用好数据，加强相关布局建设；另一边是安全合规的“束缚”，让银行数据价值之路步履维艰。在实践中，对于如何开展数据治理仍存在诸多的困惑，数据治理的落地也面临着众多的困难与挑战。
缺乏本地化框架可能影响数据应用适应性，需将行业数据标准与自身业务数据现状结合，数据定义和分类不一致，责任划分不明，也会导致管理复杂，提高管理成本。另外进行合适的技术选型和系统集成，需确保数据质量并应对安全和隐私风险也是难题。最后需考虑组织文化和变革管理，培养数据驱动的文化；
深化数据价值挖掘方面，严重的数据孤岛现象限制了数据的全面分析，影响了数据驱动的决策，银行必须确保数据在整个生命周期中的准确性和完整性。同时，银行在挖掘数据价值时还需遵守数据保护法规，平衡数据利用与客户隐私保护；
数据要素流通方面的工作难度在于数据整合、数据共享安全性、数据流动性限制和标准化缺失。在数据整合过程中，需整合来自不同业务线和外部合作伙伴的异构数据，而数据流动性的局限性导致数据在组织内部流通不畅，局部数据锁定限制了数据的可用性和灵活性，影响了银行的市场响应速度；
银行数据资产的价值实现离不开完善的数据资产管理方案。以精确识别与分类多样化的数据资产为前提，需要建立高效的数据目录和元数据管理体系，确保数据的透明性和易管理性。其次保障数据质量是关键，必须确保数据的准确、完整和一致，支撑可靠决策，避免监管风险。
负责数据治理的人员能力不匹配是导致工作虚化的重要原因之一。在一个大的项目中，如果负责数据治理的人员，不了解数据质量管理的方法和工具，不知道项目成功的标准，无法准确识别和解决数据问题和识别风险，只能进行一些表面的、浅层的处理，而无法真正触及问题的本质。
佩企洞察：银行业在数据治理的痛点凸显了数据整合与分析的迫切需求。数据孤岛和分析技能不足限制了决策的深度与广度，而数据治理的不足则增加了监管风险。合规性问题和数据安全需求对银行提出了更高的管理标准。数据专业人才短缺更是加剧了这些挑战。这些痛点共同指向了银行业在数据治理上需采取更为系统化和前瞻性的措施，以确保数据资源的有效利用和数字化转型的顺利进行。
3 数据治理综合创新 驱动银行数字化转型与人才发展
要解决上述问题，企业需要一套可行的解决方案，帮助自己完成从数据资源化，到数据资产化，乃至数据资本化的价值实现路径。佩企科技凭借长期在数据领域研究和配套技术方案研发，能够帮助客户构建有效且适应性强的本地化数据治理框架和体系，最大化实现数据要素价值，确保客户在竞争激烈的市场中保持领先地位。
应对客户本地化数据治理框架和体系构建的挑战，佩企科技派出数据领域专家驻场咨询，结合实际业务情况辅助客户定制符合行业标准的数据治理策略。建立统一数据字典和分类体系，明确治理责任和角色，并制定清晰框架。在数据质量管理上，实施严格控制流程，加强数据安全政策，并提升员工数据意识。技术层面，佩企科技配合客户需求评估选择适合的技术工具，建立支持数据全生命周期管理的系统，推动数据治理文化，提高员工认识，建立激励机制。同时建立持续监测和评估机制，根据业务发展和监管变化调整，建立员工反馈鼓励机制，确保框架和体系的持续优化和适应性。通过这些体系化建设措施，帮助客户构建有效且适应性强的本地化数据治理框架和体系；
为深化数据价值挖掘，佩企科技深入评估客户现状，定制全面优化策略。帮助客户通过建立中央数据仓库或数据湖实现数据的集中整合，打破数据孤岛，形成统一视图，为数据分析提供坚实基础。协助客户引入行业领先机器学习方案，进一步增强从数据中提取洞察力和预测能力。不仅优化了风险管理、营销策略和客户服务，同时助力客户更新技术基础设施，提高数据处理速度和分析灵活性；
面向数据要素流通方面的挑战，佩企提供一套结合从技术到规则，最终统一理念的完整解决方案。通过开发统一的数据整合策略和升级技术平台，佩企科技帮助客户将分散的数据源汇集起来，形成一个统一的数据视图，支持跨部门和跨业务的数据分析和决策。同时，建立严格的数据访问控制和加密机制，保障数据在传输和共享过程中的安全性，确保符合监管要求和数据保护法规。佩企科技还帮助客户建立并维护全面的数据治理框架，明确数据管理的责任、政策和流程，确保数据质量和合规性；
在数据资产优化管理方面，佩企科技为银行客户精心设计了一套数据资产管理方案。该方案以佩企自研技术平台+，实现数据资产的精准识别与分类，并通过元数据管理机制提供清晰的数据视图，确保了高效的数据管理。针对数据存储和维护成本上升的问题，佩企方案采用数据压缩、归档和智能化清理技术，有效降低成本，同时提升数据的可访问性。为保障数据质量，佩企科技帮助客户制定了一系列严格的数据质量标准，并部署了自动化监控工具，以确保数据的准确性和完整性，避免质量问题对业务决策产生影响。同时，我们的方案注重数据价值的实现，通过投资高级分析和人工智能技术，建立专业的数据科学团队，将数据洞察转化为银行的业务优势；
作为深耕人力资源领域多年的专业服务商，佩企科技深刻理解银行业在专业数据人才短缺方面的紧迫需求，并致力于提供一套综合解决方案。一方面通过与教育机构的紧密合作，为银行客户从源头培养具备前沿数据管理技能的专业人才，同时通过内部技能提升项目和在职培训，加强现有员工在数据治理、安全和合规性方面的能力。我们的目标是为目标人才构建一个具有吸引力的职业发展路径，并提供竞争性薪酬福利，在激烈的人才市场中为客户吸引和保留关键人才。我们还为客户建立绩效激励机制，鼓励员工积极参与数据管理和分析工作，从而提升整个组织的数据驱动能力。
案例实录：通过定制化数据治理框架和专业数据人才服务，佩企科技为银行打造了一个高效、安全的数据管理体系。我们的解决方案强化了数据质量管理，提升了风险预测的准确性，并促进了技术基础设施的现代化。同时注重人才培养和数据文化建设，确保了银行在数据治理领域的持续领先和数字化转型的成功。
4 数据治理卓越成效 加速银行数字化转型与价值创新
银行业数据治理的创新转型，不仅仅是技术业务模式层面的更新换代，其深层次的本质依然是对金融业务的理解和实践。在这一过程中，既需要有前沿技术的引领，比如人工智能、大数据、云计算等，更要有对金融业务深刻的理解和实践。因此，只有联合各方力量，才能全面推动银行业数据治理的蓬勃发展。数据要素价值的挖掘不仅需要银行自身的努力，也需要广大数据领域专业伙伴的支持和合作。在这个过程中，银行客户与佩企科技的紧密合作，无疑起到了重要的推动作用。佩企科技不仅重塑了本地数据治理框架体系，更树立了行业合作的新标杆。只有这样才能真正实现金融业务的创新和发展，更好地服务实体经济，写好金融“五篇大文章”，推动社会经济的进步。
客户数据管理部相关负责人表示：“在与佩企科技紧密合作的项目服务过程中，我们见证了数据治理流程的显著成效。佩企帮助我们了实施严格的数据质量控制，数据准确性和完整性有显著提升，这为我们的数据分析提供了坚实的基础。技术平台和相关基础设施也做了更新替换，数据处理速度提高了60%，数据分析的灵活性也提升了45%。期待未来能够继续深化合作，共同推动业务的数字化转型和创新发展。
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