[精品]商业银行数据治理与应用
商业银行数据治理与应用
近来,国内外经济形势异常复杂,为促进银行业健康发展,有效防范风险,中
国银监会积极推进国内银行逐步实施巴塞尔新资本协议(Basel II 和 Basel
III),并进一步提出了“CARPALS(腕骨)”监管原则,旨在推动国内各商业银行充
分利用风险管理技术,提升风险管理内控水平,全面具备风险信息化管理能力,及
时进行风险预警,调整经营策略,主动适应市场变化。
数据治理体系概述
具备高度信息化管理能力,是国内银行向“以客户为中心”转型的要求,是银
行业务决策、客户营销、内控管理向精细化发展的要求,是发挥风险管理技术应用
价值、共享全行风险管理经验、全面提升风险管理能力的要求。随着信息科技的日
益发展,银行多年来为实现业务自动化处理建设了庞杂的 IT 应用系统,存储在这
些应用系统中的海量数据为银行实现信息化管理提供了坚实的基础。比如非零售信
贷风险中的违约率计算、财务分析等,零售信用风险中的催收打分卡、申请打分卡
等,市场风险计量、操作风险事件识别等,高级风险技术中的经济资本计量、风险
调整后资本收益率(RAROC)计算等相关指标考量,都需要银行对客户、客户集团、
交易、合同、市场信息、产品、财务甚至 IT 系统操作信息等 3,7 年的数据积累以
及整合与应用。如何为精细化管理提供高效、高质的数据支持,数据治理由此成为
商业银行面临的重要课题。
商业银行数据治理的内容,主要包括建立数据治理机制、数据管理制度及流
程,以及数据标准制定等。数据治理的最终目的是提升数据质量,通过有效的数据
整合、数据应用与数据服务使企业真正具备业务信息化管理能力。其中数据应用与
数据服务包括面向财务管理、风险管理、绩效考核、客户营销四个方面的支持。