银行基础数据清理计划.pdfVIP

银行基础数据清理计划

近年来，银行业在快速发展过程中已积累起海量的客户数据、交

易数据、外部数据等，数据已成为银行业的重要资产和核心竞争力。

这些数据除了支持银行前台业务流程运转以外，越来越多地被用于决

策支持领域，比如风险控制、产品定价、绩效考核等。

与此同时，金融监管机构为促进金融行业健康发展及风险控制，

进一步提升监管数据的统计质量，通过发布监管指引并将数据清理与

监管评级挂钩的方式来提高银行业金融机构对数据清理工作的重视。

但当前大部分银行对数据清理的实践效果不甚理想，其价值应用

和监管要求存在一定差距。那么银行金融机构该如何做好数据清理，

才能充分发挥数据价值，用数据驱动发展呢？今天小亿就来为大家分

享一下。

一、什么是商业银行数据清理？

众所周知，商业银行在业务经营管理中积累了海量的数据，不仅

包括如客户数据、交易数据、运营数据等传统意义上的结构化数据，

还包括如业务处理工单、客户投诉录音、人脸识别信息等半结构化和

非结构化数据，除此之外，还有从行外通过购买、交换等方式获得的

外部数据。如何有效利用数据信息，将数据信息转化为商业决策，正

成为越来越多银行的现实选择和价值创造路径。

而数据清理是提高数据质量、发挥数据价值、提升经营绩效的前

提。根据20XX年3月16日银监会发布了《银行业金融机构数据清理

指引（征求意见稿）》（以下简称《指引》）的相关定义，数据清理是

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。

换句话说，数据清理是一种体系流程，银行需要根据自身的数据

清理框架，利用人员、流程和技术的相互协作，最终实现数据价值的

提升和创造。

二、商业银行为什么要做好数据清理？

数据产生于业务，又服务于业务，好的数据清理已成为商业银行

精细管理和业务创新不可替代的基础，只有切实做好清理工作，才能

真正实现数据质量提升和数据价值升华，帮助商业银行应对市场挑战，

其价值主要体现在以下3个方面：

1.提高银行经营效率

银行积累的原始数据经过加工、清洗、整合后，基于聚类分析、

相关分析和回归分析等，不仅能对相关的银行业务开展直接创造价值，

而且可优化内部决策过程，实现银行隐性价值的提升。比如：当前，

大多数银行开始向以客户为中心的目标转型，零售业务转型所要求的

客户营销、客户管理、客户服务亟待精细化的数据分析作为支撑。

除此以外，数据清理在银行内部横向沟通过程中能提升彼此协作

的效率，加强银行应对内外部冲击的反应时效。在业务绩效评估方面，

能更及时准确反映总分行、各业务条线的贡献度，有效规避因信息不

对称产生的逆向选择和道德风险问题，实现激励机制的有效运作，进

而间接提升银行价值。

2.降低银行运营成本

当前，在收益一定的前提下，有效降低资金成本已成为银行重要

的竞争力。而有效的定价依赖的数据类型包括客户区域分布、客户贡

献度大小、渠道成本核算等。一个良好的数据清理将极大的促进定价

的有效性、准确性和灵活性，更贴近客户实际需求；基于资金盈亏状

况、市场利率和风险水平、客户需求情况等综合测算资金成本，实现

成本的最小化。

另外，基于数据清理，能查找并分析出银行运营过程中的重复环

节，精简工作层级和工作流程，减少不必要的成本开支。此外，基于

标准化的数据清理过程和科学化的业务拓展流程，不仅能压缩成本，

而且能更精准测算员工绩效，激发员工工作积极性，提高员工劳动生

产效率，最终实现运营成本的降低和经营绩效的改善。

3.有效控制银行风险

仅就银行风险控制而言，数据清理的价值体现在银行战略决策、

风险管理机制、满足监管要求等方方面面。

良好的数据清理过程和防控风险决策机制，能显著增强银行应对

各种风险的危机和处置能力。比如，基于模型量化评估和标准化分析

流程，能最大程度客观反映银行面临的各种风险，减少因主观人为因

素而导致的误判。与此同时，因良好的数据清理而产生的数据质量提

升，能进一步满足监管部门的相关合规与审计监管要求，进而提高银

行内部合规水平，并以此促进银行应对潜在风险的能力。

三、当前商业银行数据清理存在的问题

在数据清理过程中，由于清理周期长、协同难度大、价值呈现慢

等因素，商业银行在进行数据战略规划、组织构建、