【摘 要】
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商业银行在经营过程中积累了包括客户数据、交易数据、内部管理数据、交易日志、外部数据等各种海量真实数据,随着业务的不断拓展,银行数据仍在以几何级数的增长方式迅速膨胀。这些数据经过大数据技术、云计算技术、区块链技术等新兴技术的加工运用,充分提升了原有数据价值,给商业银行经营决策、风险防控、精准营销、创新服务等奠定了坚实的数据基础,也让“数据创造效益”成为可能。但在数据挖掘和应用过程中,商业银行普遍存在
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商业银行在经营过程中积累了包括客户数据、交易数据、内部管理数据、交易日志、外部数据等各种海量真实数据,随着业务的不断拓展,银行数据仍在以几何级数的增长方式迅速膨胀。这些数据经过大数据技术、云计算技术、区块链技术等新兴技术的加工运用,充分提升了原有数据价值,给商业银行经营决策、风险防控、精准营销、创新服务等奠定了坚实的数据基础,也让“数据创造效益”成为可能。但在数据挖掘和应用过程中,商业银行普遍存在着缺乏统一标准、数据共享困难等问题,导致数据质量不高,统计不准确,难以为行内分析决策、风险防控以及监管报送等提供有力支撑。基于此,以大型国有银行和全国性股份制银行为第一梯队的商业银行在数字化转型的过程中纷纷开启了数据治理之路,经过十几年的探索,已逐步显现成效。部分大型商业银行已经搭建起了有效的数据治理体系来保证数据的可用性、可获取性、高质量、一致性和安全性。但作为服务地域的中小商业银行,在数据治理保障机制上存在较为突出的问题,如企业文化缺失、金融科技支撑薄弱、数字专业人才紧缺等原因,导致行内数据治理工作进展缓慢。
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