数据治理 长久持续

根据银保监会《银行业金融机构数据治理指引》（银保监发〔2018〕22号）以及省联社转发《中国银行保险监督管理委员会办公厅关于银行业金融机构数据治理情况的通报》（黔银监办发〔2018〕94号）的工作要求，我行领导高度重视，组织相关部门认真学习文件精神，结合本行实际情况印发了《贵州遵义农村商业银行股份有限公司2018年信贷数据治理实施方案的通知》。

《方案》中成立了以党委书记为组长、总行各部室、各支行负责人为成员的数据治理工作领导小组。业务发展部为数据治理工作的归口部门，负责信贷数据治理工作的督导、监测，农村业务部、合规风险部、统计部负责对录入客户信息及贷款信息的匹配关系、五级分类情况等数据业务进行指导和数据监测，统计部负责下发数据治理工作辅导等。

由于数据治理工作是一项长期工作，需要不断的维护客户信息、更新信息，所以总行要求各支行工作分配到人，按期量化工作目标，杜绝信贷内勤充当客户经理来完成此项工作，管户客户经理要真实、规范、完整的录入客户信息及信贷信息，必须按照实施步骤稳步推进此项工作。

截止9月末，统计部组织客户经理召开两次数据治理专题培训会，下发数据治理工作辅导两期，通报两期，信贷系统数据治理取得了一定成效，但数据治理工作仍在路上……

我行数据治理开始于今年6月，由总行统计部牵头，各支行设立数据治理专管员，由客户经理积极配合。总行于每月21日导出贷款数据审查，于次月1日导出贷款数据正式考核，并严格按照信贷数据治理实施方案进行考核，逐步提高各支行的基础数据质量。

在数据治理中慢慢摸索，一路走来，客户经理最初对贷款数据之间逻辑关系、客户信息和贷款信息关系混淆不清、涉农贷款划分不准确等，到现在理清思路，分清客户信息里的行业类型和贷款信息里的行业类型的归属关系；分清贷款用途种类、贷款用途、行业类型之间逻辑关系；分清贷款信息中贷款类型、五级分类类型、行业类型之间逻辑关系等等。

数据治理应当从源头上加强管理。信贷系统中存在逻辑关系和对应关系的相关信息录入混乱，导致在统计取数时存在一定误差，而要做好数据的第一手资料，客户经理就扮演了重要角色，在日常的数据治理工作中，客户经理必须根据客户信息资料和业务信息资料据实录入，个人客户信息的“客户类型”“客户种类”首先要划分正确，贷款用途行业代码和实际用途需匹配正确，所以贷款录入时要知道哪些信息有缺失，再根据相关信息进行修改补充，从量到质的变化，减轻后续的工作量。

数据治理应当持续开展。数据治理是一个大项目，不是治理某一部分，是一个系列的数据治理，每个关系需要遵循匹配性原则：个人客户信息之间的匹配、贷款信息之间的匹配、个人客户信息和贷款信息之间的匹配等多种关系。减少新的差错发生，完善存量差错的修改，这样离我们预期的目标就越来越近。让我们能真正做到用数据说话，让数据为决策服务。