3月16日消息，日前，银监会起草了《银行业金融机构数据治理指引(征求意见稿)》，现向社会公开征求意见。
指引要求银行业金融机构将数据治理纳入公司治理范畴，。明确鼓励银行业金融机构开展制度性探索，结合实际情况设置首席数据官等。
发文背景：
银监会相关负责人表示，高质量数据是提升银行经营管理效率、。当前，银行业金融机构数据质量存在较多问题，主要表现为数据准确性和完整性欠缺，时效性和适应性不足。从目前情况看，数据质量问题一方面阻碍银行业金融机构向高质量方向发展，，数据治理亟待加强。
指引内容：
《指引》包括七章五十五条。着重从五方面引领银行业金融机构开展数据治理。
一是要求银行业金融机构将数据治理纳入公司治理范畴，。
二是明确鼓励银行业金融机构开展制度性探索，结合实际情况设置首席数据官。
三是明确要求银行业金融机构建立良好数据文化，树立数据是银行重要资产和数据应真实客观的理念与准则，强化用数意识，遵循依规用数、科学用数的职业操守。
四是要求银行业金融机构加强数据应用，发挥数据价值，实现数据驱动银行发展，强调数据应当成为经营管理尤其是风险管理的重要依据。
五是要求银行业金融机构适应大数据时代需要，强化数据安全意识，依法合规采集数据，防止过度采集、滥用数据，依法保护客户隐私。
主要要求：
，《指引》重点提出了以下要求。
一是建立数据质量控制机制，全面提高数据质量。
二是强化银行业金融机构对数据质量的责任。明确由董事会承担数据治理最终责任，建立和实施上至高管层的数据治理问责机制。
。，，，。
征求意见稿：
银行业金融机构数据治理指
（征求意见稿）
第一章 总则
第一条（立法依据）为指导银行业金融机构加强数据治理，提高数据质量，发挥数据价值，提升经营管理能力，，制定本指引。
。
本指引所称银行业金融机构，、农村信用合作社等吸收公众存款的金融机构、政策性银行以及国家开发银行。
第三条（数据治理定义）数据治理是指通过建立组织架构，明确董事会、高级管理层、部门等职责要求，制定和实施系统化的制度、流程和方法，确保数据统一管理、高效运行，并在经营管理中充分发挥价值的动态过程。
第四条（数据治理总体要求）银行业金融机构应当将数据治理纳入公司治理范畴，建立自上而下、协调一致的数据治理体系。
第五条（数据治理原则）银行业金融机构数据治理应当遵循以下基本原则：
（一）全覆盖原则：覆盖数据的全生命周期；覆盖业务经营、风险管理和内部控制流程中的全部数据；覆盖内部数据和外部数据；覆盖所有分支机构和附属机构；。
（二）匹配性原则：数据治理应当与管理模式、业务规模、风险状况等相适应，并根据情况变化进行调整。
（三）持续性原则：数据治理应当持续开展，建立长效机制。
（四）有效性原则：数据治理应当推动数据真实准确客观反映银行业金融机构实际情况，并有效应用于经营管理。
，建立工作机制和流程，，。
。
。
第二章 数据治理架构
第八条（总体要求）银行业金融机构应当建立组织架构健全、职责边界清晰的数据治理架构，明确董事会、监事会、高级管理层和相关部门的职责分工，建立多层次、相互衔接的运行机制。
第九条（董事会职责）银行业金融机构董事会应当制定数据战略，审批与数据治理相关的重大事项，督促高级管理层提升数据治理有效性，对数据治理承担最终责任。
第十条（监事会职责）银行业金融机构监事会负责对董事会和高级管理层在数据治理方面的履职尽责情况进行监督评价。
第十一条（高管层职责）银行业金融机构高级管理层负责建立数据治理体系，制定和实施问责机制与数据质量控制机制，组织评估数据治理的有效性和执行情况，并定期向董事会报告。
银行业金融机构可根据实际情况设立首席数据官。首席数据官任职资格许可应符合中资商业银行行政许可事项的相关要求。
第十二条（归口管理部门）银行业金融机构应当确定并授权归口管理部门牵头负责实施数据治理体系建设，协调落实数据管理运行机制，组织推动数据在经营管理流程中充分发挥作用，，。
第十三条（业务部门）业务部门应当负责本业务领域的数据治理，管理业务条线数据源，确保准确记录和及时维护，落实数据质量控制机制，。
第十四条（岗位设置）银行业金融机构应当在数据治理归口管理部门设立满足工作需要的专职岗位，在其他相关业务部门设置专职或兼职岗位。
第十五条（团队建设）银行业金融机构应当建立一支满足数据治理工作需要的专业队伍，按年度对人员进行系统培训。科学规划职业成长通道，确定合理薪酬水平。
第十六条（数据文化建设）银行业金融机构应当建立良好的数据文化，树立数据是重要资产和数据应真实客观的理念与准则，强化用数意识，遵循依规用数、科学用数的职业操守。
第三章 数据管理
第十七条（制定数据战略）银行业金融机构应当结合自身发展战略、，制定数据战略并确保有效执行和修订。
第十八条（数据管理制度）银行业金融机构应当制定全面科学有效的数据管理制度，包括但不限于组织管理、部门职责、协调机制、安全保密、系统保障、监督检查和数据质量控制等方面，，持续评价更新。
，及时发布并定期评价和更新，报银行业监督管理机构备案。制度出现重大变化的，应当及时向银行业监督管理机构报告。
第二十条（数据标准）银行业金融机构应当建立覆盖全部数据的标准化规划，遵循统一的业务规范和技术标准。。
第二十一条（信息系统）银行业金融机构应当持续完善信息系统，覆盖各项业务和管理数据，并具有可拓展性。信息系统应当有完备的数据字典和维护流程。
，实现流程控制的程序化，。
第二十三条（数据共享）银行业金融机构应当加强数据采集的统一管理，明确系统间数据交换流程和标准，实现各类数据有效共享。
第二十四条（数据安全）银行业金融机构应当建立数据安全策略与标准，依法合规采集、应用数据，依法保护客户隐私，划分数据安全等级，明确访问权限，监控访问行为，完善数据安全技术，定期审计数据安全。
第二十五条（资料存储）银行业金融机构应当加强数据资料统一管理，建立全面严密的管理流程、归档制度，明确存档交接、口径梳理等要求，保证数据可比性。
第二十六条（应急预案）银行业金融机构应当建立数据应急预案，根据业务影响分析，组织开展应急演练，完善处置流程，保证在系统服务异常以及危机等情景下数据的完整、准确和连续。
第二十七条（数据治理问责机制）银行业金融机构应当建立问责机制，定期监控数据管理、数据质量控制、数据价值实现等方面问题，依据有关规定对高级管理层和相关部门及责任人予以问责。
第二十八条（自我评估机制）银行业金融机构应当建立数据治理自我评估机制，明确评估周期、流程、结果应用、组织保障等要素的相关要求。
评估内容应覆盖数据治理架构、数据管理、数据安全、数据质量和数据价值实现等方面，并按年度向银行业监督管理机构报送。
第四章 数据质量控制
第二十九条（质量控制要求）银行业金融机构应当确立数据质量管理目标，建立控制机制，保证数据的真实性、准确性、连续性、完整性和及时性。
第三十条（业务制度—质量控制手段）银行业金融机构各项业务制度应当充分考虑数据质量管理需要，涉及指标含义清晰明确，取数规则统一，并根据业务变化及时更新。
第三十一条（技术工具—质量控制手段）银行业金融机构应当加强数据源头管理，确保将业务信息全面准确及时录入信息系统。信息系统应当能自动提示异常变动及错误情况。
第三十二条（日常监控）银行业金融机构应当建立数据质量监控体系，覆盖数据全生命周期，对数据质量持续监测、分析、反馈和纠正。
第三十三条（检查制度）银行业金融机构应当建立数据质量现场检查制度，定期组织实施，原则上不低于每年一次，对重大问题要按照既定的报告路径提交，并按流程实施整改。
第三十四条（考核评价）银行业金融机构应当建立数据质量考核评价体系，考核结果纳入本机构绩效考核体系，实现数据质量持续提升。
第三十五条（整改制度）银行业金融机构应当建立数据质量整改制度，对日常监控、检查和考核评价过程中发现的问题，及时组织整改，并对整改情况跟踪评价，确保整改落实到位。
，。如有重大差异，应当及时向银行业监督管理机构解释说明。
，包括但不限于：、数据异常变动分析和报告、重大差错通报以及问责等。
第五章 数据价值实现
第三十八条（数据价值实现要求）银行业金融机构应当在风险管理、业务经营与内部控制中加强数据应用，实现数据驱动，提高管理精细化程度，发挥数据价值。
第三十九条（风险管理有效性）银行业金融机构应当充分运用数据分析，合理制定风险管理策略、风险偏好、风险限额以及风险管理政策和程序，监控执行情况并适时优化调整，提升风险管理体系的有效性。
全球系统重要性银行应遵循更高的标准，对照有效风险数据加总与风险报告评估要点的相关要求，强化风险管理。
第四十条（风险监控）银行业金融机构应当持续改善风险管理方法，有效识别、计量、评估、监测、报告和控制各类风险。
第四十一条（数据加总能力）银行业金融机构应当提高数据加总能力，明确数据加总范围、方法、流程，加总结果要求，满足在正常经营、压力情景以及危机状况下风险管理的数据需要。
加总内容包括但不限于交易对手、产品、地域、行业、客户以及其他相关的分类。加总技术应当主要采取自动化方式。
第四十二条（风险报告）银行业金融机构应当加强数据分析应用能力，提高风险报告质量，明确风险报告数据准确性保障措施，覆盖重要风险领域和新风险，提供风险处置的决策与建议以及未来风险发展趋势。
第四十三条（风险定价）银行业金融机构应当加强数据积累，优化风险计量，持续完善风险定价模型，优化风险定价体系。
第四十四条（重大收购、资产剥离）银行业金融机构应当充分评估兼并收购、资产剥离等业务对自身数据治理能力的影响。有重大影响的，应当明确整改计划和时间表，满足银行集团风险管理要求。
第四十五条（新产品评估）银行业金融机构应当明确新产品新服务的数据管理相关要求，确保清晰评估成本、风险和收益，并作为准入标准。
第四十六条（客户营销）银行业金融机构应当通过数据分析挖掘，准确理解客户需求，提供精准产品服务，提升客户服务质量和服务水平。
第四十七条（业务流程优化）银行业金融机构应当通过量化分析业务流程，减少管理冗余，提高经营效率，降低经营成本。
第四十八条（业务创新）银行业金融机构应当充分运用大数据技术，实现业务创新、产品创新和服务创新。
第四十九条（内部控制评价制度）银行业金融机构应当按照可量化导向，完善内部控制评价制度和内部控制评价质量控制机制，前瞻性识别内部控制流程的缺陷，评估影响程度并及时处理，持续提升内部控制的有效性。
第六章 监督管理
。
，要求银行业金融机构通过内部审计机构或委托外部审计机构对其数据治理情况进行审计，并及时报送审计报告。
，，包括但不限于：
（一）要求其制定整改方案，责令限期改正；
；
、行政法规和部门规章规定的有关措施。
第七章 附则
。
第五十四条（解释权）本指引由银行业监督管理机构负责解释。
第五十五条（执行和废止）本指引自印发之日起施行。。
答记者问：
中国银监会有关部门负责人就《银行业金融机构数据治理指引（征求意见稿）》答记者问
为引导银行业金融机构加强数据治理，提高数据质量，充分发挥数据价值，提升经营管理水平，全面向高质量发展转变，银监会发布了《银行业金融机构数据治理指引（征求意见稿）》（以下简称《指引》）。银监会有关部门负责人就相关问题回答了记者提问。
一、《指引》出台的背景是什么？
近年来，银行业金融机构在业务快速发展过程中，积累了客户数据、交易数据、外部数据等海量数据。数据已经成为银行的重要资产和核心竞争力，充分发挥数据价值，用数据驱动银行发展，提高银行经营质效，具有重要意义。
高质量数据是提升银行经营管理效率、。当前，银行业金融机构数据质量存在较多问题，主要表现为数据准确性和完整性欠缺，时效性和适应性不足。从目前情况看，数据质量问题一方面阻碍银行业金融机构向高质量方向发展，，数据治理亟待加强。
、，要求深化数据在各行业的应用。国际上看，美国、欧盟以及一些国际组织正积极开展数据治理实践。银行业在我国经济中扮演重要角色。开展数据治理，充分发挥数据价值，既是积极主动对接国家政策的需要，也是银行业全面向高质量发展转变的需要，将有助于更好地发挥银行业在经济中的作用。
因此，我们借鉴国内外经验，细致梳理相关政策文件、充分调研讨论、合理吸收最新研究和实践成果，形成《指引》征求意见稿。
二、《指引》起草有哪些主要原则？
《指引》以“应通过数据治理有效实现数据价值”为主线，起草过程遵循以下三个原则。
一是统一性与广泛性结合原则。多数银行数据管理职能分散在不同部门，容易出现职责分散、权责不明的情况，需要进行统一管理。同时，数据治理是系统工程，从下至上，应做到人人有责、层层把关。《指引》旨在引导银行业金融机构建立完善数据治理架构，统一全面管理银行数据，并要求从数据采集员、部门负责人、高管层到董事会，所有相关人员都对数据治理负相应责任。
二是普适性与特殊性结合原则。我国银行业金融机构种类众多，各机构差异较大。为适用不同机构，《指引》充分考虑条款的弹性，以底线要求为主。对于部分已有更高标准的银行，如全球系统重要性银行，则明确要求其遵循更高标准。
三是引导性与主动性结合原则。数据治理涉及面广，投入成本较高，持续时间较长，成果显现较慢，客观上对银行业金融机构形成多重压力。因此，，引导银行业金融机构全面开展数据治理。同时，《指引》强调通过机制设置，调动银行业金融机构主动性，自觉结合自身实际情况，在业务经营、风险管理和内部控制等各环节中加强数据应用，提升数据治理效率。
三、？
《指引》共包括七章55条。。
一是明确数据治理架构。《指引》明确银行业金融机构数据治理架构，董事会、监事会和高管层等的职责分工，提出可结合实际情况设立首席数据官。要求确立数据治理牵头部门，明确牵头部门和业务部门职责。
二是明确数据管理和数据质量控制的要求。明确银行业金融机构数据管理方面的要求，覆盖数据战略、数据管理制度、数据标准、信息系统、数据共享、数据安全、应急预案、问责机制和自我评估机制等。要求建立数据质量控制机制，，要求全面强化数据质量，保证数据的真实性、准确性、连续性、完整性和及时性。强化银行业金融机构对数据质量的责任，明确由董事会承担数据治理最终责任，建立和实施上至高管层的数据治理问责机制。
三是明确全面实现数据价值的要求。提出银行业金融机构应当将数据应用嵌入到业务经营、风险管理和内部控制的全流程，有效捕捉风险，优化业务流程，提升内部控制有效性，实现数据驱动银行发展。突出强调数据加总能力建设、新产品评估要求，有效评估和处理重大收购和资产剥离等业务对数据治理能力的影响。
。、。对于不满足《指引》有关要求的银行业金融机构，要求其制定整改方案，责令限期改正；或与公司治理评价、；。
