金融機構數據治理指引

A. 銀行業金融機構應遵循什麼原則按規定管理消費者信息

銀行業金融機構應遵循真實、及時、完整、有效和安全原則按規定管理消費者信息回。

銀行業金融答機構數據治理應當遵循以下基本原則：

（一）全覆蓋原則。數據治理應當覆蓋數據的全生命周期，覆蓋業務經營、風險管理和內部控制流程中的全部數據，覆蓋內部數據和外部數據，覆蓋監管數據，覆蓋所有分支機構和附屬機構。

（二）匹配性原則。數據治理應當與管理模式、業務規模、風險狀況等相適應，並根據情況變化進行調整。

（三）持續性原則。數據治理應當持續開展，建立長效機制。

（四）有效性原則。數據治理應當推動數據真實准確客觀反映銀行業金融機構實際情況，並有效應用於經營管理。

(1)金融機構數據治理指引擴展閱讀

對數據治理不滿足《中華人民共和國銀行業監督管理法》等法律法規及國務院銀行業監督管理機構審慎經營規則要求的銀行業金融機構，銀行業監督管理機構可採取相應措施：

（一）要求其制定整改方案，責令限期改正；

（二）與公司治理評價結果或監管評級掛鉤；

（三）依法採取監管措施及實施行政處罰。

B. 銀行或金融單位的數據分析崗需要具備什麼能力

最重要還是數據治理和數據分析的能力！

近年來，隨著大數據產業的蓬勃發展，企業和政府對於自身數據資產的價值也產生了重新的認識。但遺憾的是數據本身並不能直接產生價值。當我們想利用數據產生價值的時候，很多問題都會暴露出來，比如：數據標准缺失，數據源頭不清晰，數據質量缺乏監管等。這就要求我們要有統一的數據標准和良好的數據質量來構成數據價值實現的基礎。而數據治理恰是保障這一基礎的存在。

國際數據管理協會（DAMA）對數據治理給出的定義是：數據治理是對數據資產管理行使權力和控制的活動集合。它是一個管理體系，包括組織、制度、流程、工具。

在國內企業的實際應用中，一般將數據治理和數據管理綜合考慮，認為數據治理是將數據作為組織資產而展開的一系列的集體化工作，包括從組織架構、管理制度、操作規范、信息技術應用、績效考核支持等多個維度對組織的數據模型、數據架構、數據質量、數據安全、數據生命周期等方面進行全面的梳理、建設以及持續改進的過程。

五、 數據和AI中台

隨著金融業正在邁入第四個重大發展階段--數字化時代，給各金融機構帶來了發展機遇，同時也伴隨著嚴峻的挑戰。如何解決數據孤島、新應用與老系統結合難？現有IT能力不足以支撐業務的快速變化？數據調用方式多樣且標准不統一質量差？以及數據資源未被挖掘數字化能力得不到釋放等問題，是企業面臨的共同難題。數據集成和數據資產管理是解決這些問題的有效途徑之一。

本課程將從如何進行有效的數據集成、各種數據平台建設介紹、如何有效開展數據治理，以及數據資產管理與數據中台的建設這四個大的方面進行開展。幫助企業在數字化進程中快速建立系統間的數據集成體系，支撐用戶數據集成應用的快速實現；提供完善數據管理體系和有效的完成數據整合方案，支撐起上層數據的挖掘、分析應用；對企業的發展戰略和業務創新提供有效的數據支撐，洞察企業的運營狀態和市場趨勢等，提高企業新業務靈活性，創建數據應用敏捷環境。

C. 在銀行的信息科技部門做數據治理是什麼體驗

在銀行做數據治理，主要是靠著高層的支持，以及各部門廣泛的合作專才能完成的。由於屬在體制內的工作，所以比較聽監管的話，必須得時刻的做到萬無一失。同時這個工作對人的要求比較高要懂業務，而且必須對數據和技術有一定的了解，要求比較高，但同時又比較無聊

D. 銀行採集數據需要加強個人信息保護嗎

銀行採集的個人信息數據一般包含以下信息：
個人身份信息：一般包括姓名、性別、出生年月、身份證件名稱及號碼、聯系電話、通訊地址及收入水平等。在辦理銀行信用卡時，還要求提供家庭財產狀況，如存款賬號、支票賬號、住房權屬、債務及債權人姓名和賬號號碼等。
個人交易信息：如銀行賬戶號碼、密碼、存貸款數額等；如信用信息，如持卡數量、透支記錄等;投資信息，如證券賬戶資產構成以及基金信息、保險信息等。
個人主觀信息：主要指金融機構將與客戶交往過程中所獲取的衍生信息進行梳理分析後對客戶形成的主觀印象。如記錄、分析個人持卡購物信息，就可以了解其消費的時間、地點、數額、交易對象，甚至所購買的商品種類和品牌，從而判斷出其交易習慣、消費偏好，有時甚至可能整合出個人的職業背景、性格特點、交際圈子等。
這些信息全面反映了個人金融資產狀況和信用狀況，對個人而言，都是較為敏感的金融信息，而這些信息一旦泄漏，就會給公民個人帶來嚴重的經濟損失。因此針對銀行採集的個人信息，是一定需要進行保護的，此外，世平信息還認為這些採集來的個人信息必須要進行分級分類，明確信息保護的等級和存儲的位置，通過數據的監控和泄漏防護技術，進而達到有效的數據治理和保護。