金融数字化背景下金融数据治理的困境与对策探讨

　　张婷（西安明德理工学院）

　　摘要：随着金融科技的飞速发展，金融数据已然成为加快金融行业转型、升级的驱动力。在金融数字化背景下，金融数据治理存在一些困境，如数据质量不高、金融数据的流通与共享存在障碍、数据融合应用较为困难等。为了做好金融数据治理工作，金融机构应提高数据处理能力，推进金融数据标准化建设与发展，进行金融数据确权，创建现代化金融数据流动公共平台，并建立风险防控制度为金融数据提供安全保障。综合利用多元化的金融数据治理措施，能够更好地解决金融数字化背景下金融数据治理的困境。

　　关键词：金融数字化；金融数据；治理；困境；对策

　　中图分类号：F830.9 文献标识码：A

　　随着科学技术水平的持续提升，金融科技改变了传统金融服务模式，这对金融数据治理工作提出了更加明确、严格的要求。为确保金融行业的有序发展，必须对海量金融数据的安全性、合规性等保持高度重视。目前，金融数据的海量性特征增加了其治理的难度，金融数据的广泛应用也容易导致金融机构面临数据安全风险等问题。如何更好地进行金融数据治理、保护金融数据安全，成为金融行业急需解决的事项。因此，本文基于金融数字化背景，根据当前金融数据治理存在的困境，提出了几项针对性的对策，希望能够为金融行业加强金融数据治理、完成数字化转型、实现可持续发展提供一些帮助。

　　一、金融数字化背景下金融数据治理的必要性

　　金融数字化背景下金融数据治理的必要性主要包括以下几点：

　　第一，相较于之前，金融数字化背景下金融机构需要处理的金融数据量明显增加，这对金融机构提出了更高的要求。金融机构只有科学地进行数据治理，才能保障数据的完整、真实，提高数据处理的效率与准确性，从而助力金融行业健康发展。第二，市场风险、信用风险以及操作风险等作为不可控因素，给金融行业的发展带来了一定的影响。只有建立科学的数据治理流程，金融机构才能规避各种风险与问题，确保数据可靠、准确。第三，金融数字化背景下，金融机构面临较多的发展机遇，且在发展过程中需要海量的高质量数据作为支撑。只有进行有效的数据治理，才能确保数据的质量和安全性，为金融机构提供强大的数据支持，进而推动其在新业务、新产品和新技术方面的探索和创新。

　　二、当前金融数据治理存在的困境

　　（一）数据质量不高

　　涉及客户信息、交易记录、市场行情等多个要素的金融数据需更加完整与真实，才能为金融机构制定科学决策提供数据支持。然而，当前金融数据治理存在数据质量不高的问题，造成这一问题的原因主要有以下几点：

　　第一，数据采集不规范。缺少统一的数据采集标准，导致部分金融机构在采集数据时不够规范，从而导致数据可能从源头上就不够规范，进而影响了数据质量。第二，数据存储、处理不当。数据存储、处理环节会涉及技术、外在人力等多个因素，如果这些因素出现问题，就会造成数据丢失、损坏，从而降低了数据质量。第三，数据整合困难。部分金融机构内部各个部门之间无法有效整合数据，存在数据孤岛问题，这影响了数据的一致性、完整性，使得数据质量不高[1]。

　　（二）金融数据的流通与共享存在障碍

　　数据有效流通与共享，有助于数据生态有序发展。在金融数字化背景下，只有高效流通、共享与应用数据，金融主体（如金融机构）才能充分发挥其经济价值、社会价值。数据隔离、分裂会造成数据孤岛问题，影响大数据体系建设，阻碍金融机构蓬勃发展。金融数据高效流动、实时共享，有助于提高现代经济可持续发展的质量，加快现代经济可持续发展的速度。然而，目前金融数据的流通与共享还在以下几方面存在障碍：

　　第一，金融数据资产权属较为模糊。当前金融行业提出了金融数据资产登记确权、定价等概念，然而由于金融数据具有无形且能够复制的特点，实际工作中仍然无法清晰、准确地对金融数据的资产权属进行划分。第二，缺少完善的金融数据管理机制。由于缺少完善的金融数据管理机制，部分金融机构无法对数据进行集中、有效的管理，从而影响了数据的合理利用。第三，部分大型金融机构凭借较高的技术手段，充分整合资金、广泛收集金融数据，同时，部分大型金融机构通过高质量数据不断提高服务水平，拉开与小型金融机构之间的差距，造成金融数据更多地向大型金融机构聚集，进而造成了不公平竞争的现象[2]。

　　（三）数据融合应用较为困难

　　第一，金融数据通常来自不同业务系统、不同渠道且具有不同格式，多样化的数据来源和格式增加了数据的转换难度，这导致金融机构融合应用数据的难度较大。第二，历史遗留问题和技术融合难题导致金融机构内部数据的结构、质量呈现较大不同，这极有可能造成数据冲突、数据冗余等问题，不利于金融数据的融合应用。第三，金融机构内部业务部门应用数据的标准与统计口径存在不同，导致金融机构要想融合应用金融数据，就必须进行清洗与转换，这在一定程度上加大了数据融合应用的难度。第四，金融数据进行融合应用时，通常需要借助大数据技术、人工智能技术等。同时，在利用这些先进技术时，需要专业人才以及完善的基础设施作为支撑。然而，部分中小型金融机构缺少充足的人才、完善的设施，这导致其难以有效进行数据融合应用[3]。

　　三、金融数字化背景下金融数据治理对策

　　（一）提高金融机构的数据处理能力，推进金融数据的标准化建设

　　第一，金融机构可以利用大数据技术、人工智能技术等现代化手段处理海量数据信息，并优化金融数据处理流程，以提高数据处理的准确性。第二，金融数据的合理应用涉及前期数据采集、存储以及分析等各个工序，因此金融机构应建立完善的数据处理机制，保障数据安全，运用先进的数据分析工具深度挖掘数据的潜在价值，将数据分析结果转化为业务决策依据，以提高数据处理的科学性。第三，金融行业内部应从金融行业发展现状出发，根据业务需求，制定统一的金融数据应用规范，制定统一且完善的金融数据标准制度。第四，金融机构应围绕数据定义、格式以及质量要求等各个要素，制定内部数据标准，做好金融数据精细化管理工作，推进内部数据的标准化建设。第五，金融机构应与外部数据源建立合作关系，实现金融数据的互联互通。这有助于金融机构掌握更多的金融信息，拥有更加丰富的数据来源，从而推进金融数据的标准化建设[4]。

　　提高金融机构的数据处理能力、推进金融数据的标准化建设是金融数据治理的有效对策之一，能够有效提高金融机构的数据管理能力，降低数据风险的出现概率。

　　（二）对金融数据进行确权，搭建金融数据流动公共平台

　　金融数据确权是金融数据治理的基础环节，金融机构应对其保持重视。金融机构应确定数据的权属关系，规划好数据产生者、持有者、使用者等各方权益。金融机构还应建立完善的数据监管体系，明确各个参与部门以及岗位在收集、使用数据时的权利与义务。同时，金融机构应建立现代化数据确权体系，运用现代化手段维护数据安全。例如，金融机构可以利用区块链等技术，标明数据的产生时间等参数，以防相关人员随意篡改数据。金融机构还可以制定金融数据管理制度，为数据确权工作提供制度支撑。

　　搭建金融数据流动公共平台能够为金融机构的发展提供安全、可靠的数据支持。金融数据流动公共平台应具有数据共享、交易以及监管等功能，能够从源头上降低数据泄露的概率[5]。

　　（三）促进数据融合应用

　　第一，促进金融数据融合应用的前提是确保数据具有一致性。金融机构应根据实际情况，创建统一且标准的数据规范，对来源不同的金融数据进行统一化的采集、存储、传输等。金融机构还可以采用定义数据元素、编制数据字典等方式，消除信息壁垒，确保金融数据的融合运用。第二，保障数据质量是促进金融数据融合应用的必要手段。金融机构应建立健全、科学的数据质量管理体系，确保数据的准确性、完整性、一致性和可用性。金融机构还应提高数据采集过程的可靠性，践行数据校准与清洗要求，以及时发现并处理异常数据。第三，有效落实数据质量评估制度，定期评估数据质量，有助于持续性促进数据融合应用。金融机构应加大数据质量评估力度，确保数据更具可用性。第四，由于数据融合应用需要多个部门或主体共同参与，金融机构应确保各个部门或主体之间能够进行密切合作。金融机构可成立跨部门数据治理小组，清楚划分各部门的职责，以顺利推进数据融合应用。第五，金融机构应加快专业人才的培养速度，积极引入具有较高技能水平的人才，提高相关工作人员的数据治理水平，为数据融合应用提供人才支持[6]。

　　（四）提升金融数据管理水平

　　提升金融数据管理水平，有助于提高金融数据的质量，解决金融数据被不合理利用等问题，进一步加强金融数据治理。

　　1.金融消费者角度。金融消费者应具备良好的安全意识，树立风险防控观念。金融消费者还应定期升级账号密码，合理处理交易数据。这有助于金融消费者提升自身的金融数据管理水平，保护好自身的金融数据。

　　2.金融机构角度。第一，金融机构应根据自身实际情况，以领导层为核心，建立健全的金融数据管理机制，并组建更具专业素养的管理团队。第二，金融机构应在日常经营中落实规范化管理原则，全程密切关注金融数据，从源头上避免数据泄露等问题，以充分发挥金融数据的价值。第三，金融机构应学会甄别与防范金融数据共享风险，创建完善的金融数据共享监管体系，强化源头数据管理，定期评价其实践成效，以及时发现并处理潜在的数据风险，保证金融数据安全、可靠[7]。第四，金融机构应建立完善的数据安全管理体系，确保数据收集、存储、使用等环节能够拥有清晰的规范与流程。第五，金融机构可以成立专门的数据安全管理部门，对金融数据进行动态化监控，并定期进行内部审计和量化评估，以及时找出潜在的数据安全风险，提高金融数据的安全性。第六，金融机构应利用现代化技术为数据安全管理工作提供技术保障，以确保金融数据安全管理工作能够有序进行。例如，金融机构可利用数据加密技术，加密化处理敏感数据，以免相关数据在传输、存储时发生泄露。第七，金融机构应利用防火墙、入侵检测系统等安全网络设施，避免外来非法入侵，并定期升级防护技术，以更好地应对各种网络安全风险。第八，金融机构应加强员工的安全教育工作，定期组织多元化的数据安全培训活动等，以增强员工的数据安全意识，使每一位员工都能够正确认识数据安全的重要性，严格约束好自身行为。第九，金融机构应建立应急响应制度。这样可使金融机构在发现数据泄露等风险时，能够快速响应、妥善处理[8]。

　　四、结语

　　金融数字化不仅给金融数据治理带来了诸多机遇，也为其带来了很多挑战。金融数据总量的持续增加以及现代化技术的飞速发展，要求金融机构必须加快推进金融数据的标准化建设，提高数据处理能力，创建金融数据流动公共平台，做好金融数据确权工作。此外，金融机构应促进数据融合应用，充分发挥海量金融数据的应用价值，提高金融数据管理水平，以维护相关金融主体的合法权益。综合应用多元化数据治理措施，深化金融数据治理，有助于推动金融行业的健康发展。

　　参考文献

　　[1]李笑,华桂宏.中国高科技企业OFDI速度对创新绩效的影响:基于总体创新、颠覆式创新和渐进式创新视角[J].南方经济,2020(11):28-46.

　　[2]马兰.金融数据跨境流动规制的核心问题和中国因应[J].国际法研究,2020(3):82-101.

　　[3]吕佳蕾,李正印.数字金融的发展风险及监管应对[J].全国流通经济,2021(13):154-156.

　　[4]郑岩.数字金融背景下个人金融数据风险监管问题[J].沈阳师范大学学报(社会科学版),2021(2):38-45.

　　[5]王政兴.金融数据共享的功用价值、风险挑战及优化路径研究[J].中国商论,2023(12):126-130.

　　[6]易强.我国金融数据监管存在的问题及对策研究[D].成都:四川大学,2022.

　　[7]于施洋,王建冬,郭巧敏.我国构建数据新型要素市场体系面临的挑战与对策[J].电子政务,2020(3):2-12.

　　[8]张凤娜，刘任重.银行数字化转型背景下金融数据治理研究[J].黑龙江金融,2023(8):59-62.

　　作者简介：张婷（1989—），女，硕士，金融理财师，研究方向为项目分析与金融投资。