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翻滚的石榴
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小于吃饭了

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随着大数据、云计算、人工智能等新一代信息技术的创新突破,数字经济正在成为我国经济高质量发展新引擎,是世界经济发展的重要方向。以数字驱动为特征、数据资源为要素的数字经济蓬勃发展,在激发经济增长新动力的同时,也为人民群众创造出看得见、摸得着、感受得到的数字化生活。当前和今后一段时期,我们应紧抓时代发展机遇,深挖数字经济潜力,开拓数字经济想象空间和应用场景,让更多人在数字化浪潮中享受发展红利,不断满足人民群众日益增长的美好生活需要。

中国 社会 科学院工业经济研究所研究员张金昌 认为,要充分发挥数字经济的各项红利,应鼓励市场主体在数字化转型中向智能化方向迈进,并构建具有人文关怀的数字经济治理模式。 南开大学法学院教授、南开大学竞争法研究中心主任陈兵 认为,数据资源是数字经济时代的核心生产要素,应以高质量数据竞争保障高水平数据安全,加快推进数据安全治理的“市场化”解决,有效推动数字经济的发展。

如何高质量推进数字经济发展

1、鼓励市场主体在数字化转型中向智能化方向迈进。强化信息基础设施建设,让市场主体能够方便入网、快捷上云、及时进入数字世界;大力发展工业互联网,实现产业链、供应链各环节的互联互通、实时联动。

2、构建有人文关怀的数字经济治理模式。各级政府要积极、主动激发市场主体发展数字经济的动力和活力,及时清理虚假信息、持续净化网络环境,完善数字经济发展的制度支撑体系和政策支持体系,不断提高数字经济治理能力。

3、保障数据安全,筑牢数字经济发展底线。将个人数据安全纳入竞争行为正当性的考量范畴和数字经济背景下垄断行为的判定标准之中,以有效竞争提升用户数据安全及服务水平;在衡量多重因素基础上,应针对企业数据流动中的相关行为和场景,具体问题具体分析,并完善相关法律制度。

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计算机、互联网、人工智能等数字技术的发展为人类 社会 搭建起了一个与物质世界、实体经济融合共生的数字世界、数字经济。数字经济打破地域和时间障碍,将人类的生活与工作连接,为各类生产要素的发展、利用创造了便利条件。数字经济的发展,将使中国在“人口红利”之后又迎来“数字红利”,使中国继续保持经济高速增长。站在这一新的 历史 起点,各级政府如何充分发挥治理效能,推动数字经济高质量发展,将成为一个亟待解决的重大课题。

01 鼓励市场主体在数字化转型中

向智能化方向迈进

首先要强化信息基础设施建设。 信息基础设施是实现 社会 经济生活各领域信息化、数字化的基础平台,也是推动信息技术、通信技术、数据处理技术、人工智能技术持续迭代升级的阶梯。信息基础设施建设通常由政府相关部门规划并进行指引,按照信息化、数字化发展的要求持续改造完善。搭建信息基础设施,让市场主体能够方便入网、快捷上云、及时进入数字世界,是各级政府为推动数字经济发展应当创造的基本条件。目前我国许多城市已经建立了新一代信息基础设施,数字经济的发展瓶颈已经从过去硬件资源的约束转变为数字化转型进程的相对缓慢。

要大力推动工业互联网发展。 近年来随着我国消费类、服务类云端平台的发展,生活服务领域的数字化转型发展迅速并逐渐走向成熟,但制造业数字化转型尚未跟上发展步伐。目前,制造业数字化转型随着工业互联网的建设也正在推进,但仍然处于数字化转型的初级阶段。许多地方政府已将推进工业互联网建设作为优先支持的领域,但目前还没有出现推动制造业数字化转型的大型通用平台。因此,目前各级政府仍需要耐心支持工业互联网建设,实现不同企业的产业链、供应链和价值链的有效整合。

发展工业互联网需要多方努力攻坚克难。 首先,需要解决产品生产制造中的虚拟化、模拟化和个性化问题,使产品能够按照用户需求进行生产制造和应用场景仿真,并根据用户体验,确定产品的结构、材料与制造工艺,使产品的生产制造建立在能够快速、精准满足用户需求的基础上。其次,需要解决产业链、供应链各环节的互联互通、实时联动问题,使生产、供应、销售各环节形成有机整体,实现生产制造的程控化、自动化和智能化,达到有求速供、实时响应的状态。最后,需要解决原材料采购、成本核算、销售结算的无纸化、云端化和自动化问题,使整个生产制造过程在数字驱动下、在人与人之间无需直接接触的情况下自动实现。

推动信息基础设施建设和工业互联网发展,实际上都在促进企业的生产制造过程向智能化方向迈进。这一过程不仅需要依靠企业自身的努力和 探索 ,还需要政府的支持和鼓励。政府需要为用户搭建信息基础设施,需要发展工业互联网为供求双方“牵线搭桥”、为产学研攻关创造条件。特别是在制造业领域的智能化、自动化尚未成熟的条件下,政府持之以恒的鼓励、引导和支持变得尤其重要。

02 构建有人文关怀的数字经济治理模式

数字经济“生根发芽”需要各级政府精心呵护

数字经济的一大特点是让普通大众“上网触云”并使其成为数据的生产者和使用者,他们在提供和使用数据的同时,也可以转化为数据的经营者和服务者。这一特点使得在数字经济时代,人人可提供数据,人人可生产素材,人人可从消费者变成生产者,因此,数字时代的创造者、经营者、服务者犹如破土而出的小草,遍地“生根发芽”,需要各级政府精心呵护。这种呵护应当是对“破土而出”行为的鼓励和肯定,是对“生根发芽”苗头的固土与扶持。通过政府一系列精心呵护、精准扶持的政策举措,为数字经济的蓬勃发展营造出良好环境。

数字经济应用场景“落地”需要政府首单采购

数字化技术与应用同现实生产生活实践相结合、相碰撞,就会产生应用设想和应用场景,这些设想和场景能否“落地”、形成可以普遍推广应用的商业模式,还需要不断试错和 探索 。政府可以在这个过程中发挥一系列积极作用。首先,政府可以为供求双方“牵线搭桥”,通过搭建创新创业平台免费收集、发布应用设想、信息与需求,推动供需双方精准对接。第二,政府可以组织产学研联合攻关,为数字化应用创造“落地”的机会与可能。最后,政府还可以通过制定“首单采购”制度,给予新的应用场景以肯定,使其转化为可以进一步发展的商业化 探索 。

数字经济“茁壮成长”需要政府主动保驾护航

数字经济具有低成本、低消耗、广覆盖等优势,在国民经济低碳化、绿色化发展过程中发挥着重要作用。数字经济具有的独特优势,使其能够与实体经济相融合,并在推动实体经济转型升级、提质增效的过程中实现自身快速发展。这为各级政府推动地方经济转型升级、培育和挖掘地方经济发展新优势提供了难得的机会。因此,各级政府要积极、主动激发市场主体发展数字经济的动力和活力,并为数字经济的“茁壮成长”保驾护航。

数字经济“ 健康 发展”需要政府持续净化环境

数字技术和大众化平台相结合,能够快速推动各类数据、信息广泛传播,在降低信息交流成本、缩短信息交流时延的同时,也为各类虚假信息的传播提供了快速通道。因此,各级政府部门需要承担起清理虚假信息、净化网络环境的责任。加之数字经济具有低成本扩张优势,用户形成了路径依赖,使得大众化数字信息平台容易形成自然垄断。平台经营者依靠自身的用户垄断地位,可以通过合法手段操控信息流向、诱导用户决策、排除市场竞争、获取超额利润。各级政府部门也应当对这种行为给予严厉打击,这一方面能够保护消费者合法权益,另一方面也是打击垄断、保护创新的需要。

综上,各级政府要构建有人文关怀的数字经济治理模式,为数字经济的“生根发芽、落地、茁壮成长与 健康 发展”创造条件,推动数字经济快速发展,同时也要及时纠正、修剪发展过程中出现的“野蛮生长”现象,查杀铲除“根腐苗败”主体,为数字经济的 健康 有序发展营造良好环境。

03 以高质量数据竞争保障高水平数据安全

基于我国数字经济规模日益扩大、安全制度供给与需求不相适应的状况日益突出的现实,在平衡数据发展与安全的基础上,以增进数据竞争效能为进路和抓手,科学提升用户选择和享用的数据安全服务的质量;与此同时,规范企业特别是超大型平台企业收集、使用、管理数据的行为,加快推进数据安全治理的“市场化”解决,有效推动数字经济的发展。

以有效竞争提升用户数据安全及服务水平

个人数据安全是数字时代个人权益的组成部分,仅靠私法保护存在较大局限性,因此需要改变个人数据安全保障以私法为主的定式思维,引入竞争法作为消费者权益加以保护。保障个人数据安全权益的基础在于安全保障的服务化,即将个人数据安全的保障作为一种服务看待。用户在使用产品和服务的过程中,会向企业提供自己的数据,并与企业订立安全协议,譬如“隐私服务协议”,因此企业就需要向用户提供安全保障服务。无论是非法抓取用户数据的行为还是滥用用户数据的行为均会导致数据安全服务的质量下降,损害用户权益,甚至破坏竞争秩序。另外,安全服务本身也可能构成一个竞争法上的“相关市场”。某家企业安全服务质量的下降会导致消费者转向替代方企业,故此,安全服务也存在不同企业之间的竞争,在此市场上也会出现垄断行为。综上,应将个人数据安全纳入竞争法保护范畴,从反垄断法和反不正当竞争法两方面,强化竞争对数据安全的保障,从而在保障消费者权益的同时,维护市场的竞争秩序。

一方面,应将个人数据安全纳入竞争行为正当性的考量范畴之中。反不正当竞争法对不正当竞争行为认定的核心在于行为正当性的判定,而行为正当性的判定标准应当包括对市场竞争秩序和消费者权益的影响。安全服务是数字市场上企业竞争力的重要来源,损害用户数据安全的行为不仅损害消费者权益,也会导致企业在安全服务质量方面的不正常下降,从而带来企业竞争力的降低,产生破坏市场竞争秩序的潜在风险。当然,二者之间可能并没有必然的因果关系,在某些案件中损害用户数据安全的行为可能并不会导致市场竞争秩序的破坏,需要结合个案进行具体的分析与评估。总之,个人数据安全是一个值得考量的因素,应当将其纳入竞争行为正当性的标准。

另一方面,应将个人数据安全纳入数字经济背景下垄断行为的判定标准。如前所述,用户数据是数字经济背景下企业竞争力的重要来源。企业为了获取更多数据,便可能人为降低安全服务的质量,从而导致消费者数据安全遭受侵害。商品和服务的替代性是竞争约束得以维持的基础。在一个有效竞争的市场上,企业降低安全服务的质量必然会导致消费者转向。但是,若市场上有效竞争受到抑制,当具有支配地位或优势地位的企业滥用其市场力量,实施了降低安全服务质量的行为,消费者将面临着没有有效的替代性商品和服务的选择,以致于难以转向的困境。正如美国众议院在2020年10月发布的《数字市场竞争调查报告》所指出的,“公司的支配地位使它能够在不失去顾客的情况下滥用消费者的隐私。在没有真正的竞争威胁的情况下,公司提供的隐私保护比其他情况下要少。在这个过程中,它提取了更多的数据,进一步巩固了它的主导地位。当出现赢者通吃的倾向时,消费者要么被迫使用隐私保护不佳的服务,要么干脆放弃该服务。”可见,持续收集和滥用消费者数据是衡量数字经济中市场支配地位的一个重要指标。因此,应将消费者数据安全引入反垄断法体系,并把企业安全服务质量变化后消费者的转向作为市场支配力量和认定垄断行为的一个因素。当然,在此过程中,可能面临着安全服务质量量化分析的问题,对此,目前国家已出台相关的分析标准,譬如《信息安全技术 大数据安全管理指南》(GB/T 37973-2019)、《信息安全技术 数据安全能力成熟度模型》(GB/T 37988-2019)等。

以竞争规范企业数据发展兼顾数据安全

竞争法的目的在于规制竞争行为。在数字经济跨界竞争、多维竞争等特征的影响下,竞争行为的规制日益呈现出多元利益交织的特点,需要平衡创新、平等、秩序等多元价值和目标。因此,应当在衡量多重因素基础上,根据市场的整体损益来对该类数据竞争行为的性质加以判定。具体而言,应针对企业数据流动中的相关行为和场景,具体问题具体分析,完善相关法律制度。

首先,创新是发展的核心驱动力,创新竞争是数字市场上竞争的新特点。未经协议许可的数据抓取等竞争行为虽然可能会产生损害数据安全的后果,但这毕竟也是互联网经济背景下企业所开发的新技术、新业态、新模式,且还处在不断的更新升级之中,因而蕴含着显著的创新内涵。这类创新虽然有可能为非法的竞争活动所用,但是也可为合法行为所用,可对市场整体竞争水平的提高产生积极作用。如果不遵循个案分析的原则将其一概认定为非法竞争行为,就可能对企业正常的数据流动形成障碍,进而打击企业创新的能动性和积极性,不利于激发市场活力。因此,在规制未经协议许可的数据抓取行为的过程中,一方面应保障数据安全,另一方面也应将行为对创新的影响纳入竞争法实施的考量范畴,避免过度规制伤害企业创新的积极性和能动性。

最后,安全的实现需要秩序的保障,同时也要充分认识到安全并非秩序的全部,实现发展与安全的高效统筹才是终极目的。数字经济的发展,要求数据价值在流动中更好地实现,而只有加强对数据安全的保护,才能为持续 健康 的数据流动提供有效保障。数据安全与数据流动的统一与实现,是数字经济乃至整个 社会 良性发展的终极目标。故此,数据发展与安全并非对立,是相互影响、相互关联的统一体:数据安全是发展的前提和基石,数据发展是安全的价值创造和解放,两者应统筹兼顾,融合共进。

简言之,任何有妨数据发展的不当的甚或过度的数据安全都是不适宜的,更不能假借数据安全之名行数据封锁之实,数据孤岛与信息茧房都无益于数字经济的持续 健康 发展;同时任何忽视甚或无视数据安全的基础价值,放弃将数据安全作为数字经济发展重要一环的观念和做法都是不可取的。虽然数据安全需要市场主体持续的加大投入,可能短时间内收效不明显,但是数据安全作为数字经济下任何商品或服务的天然组成部分,已成为数字经济商品或服务的内化要素,即数据安全既是数字经济下任何商品或服务质量保障的基石,亦是商品或服务提供时必须存在的一部分——安全即商品。因此,当前在大力发展数字经济,促进数字经济融合实体经济高效能可持续发展之际,数据安全问题愈发重要,回应和解决数据安全的有效方法,应立足我国经济 社会 发展的现实,遵从数字经济在我国近十年来高速发展的经验以及该产业和行业发展的科学规律,在强化政府监管的同时,大力推动数据竞争,通过市场机制来提升数据安全的质量能效。

04 充分发挥数字经济独特优势 以释放各项红利

充分发挥数字经济的正外部效应、集聚效应、长尾效应

数字经济的核心要素是数据,而数据具有可无限复制、反复使用而又不会发生实质损耗的特性。数据使用的频率越高、使用的范围越大,其创造的价值也会越多,并且在增加使用价值的同时不会给数据提供方带来实质损失。这一特性决定了数字经济具有很强的正外部效应,能够形成一定的范围经济和规模经济,为当地经济发展注入新的动力和活力。和发展实体经济相比,地方政府大力发展具有独特优势的数字经济,不但投入成本和进入门槛低,而且还会带来高收益,形成成长周期短、发展速度快的经济新业态,进而形成超大规模平台企业。

平台企业的特点是能够打破地域和时间上的限制,将大量用户集聚到一个平台上,使用户方便、快捷地使用数据、开展经营活动,形成聚集效应,使平台上的企业在短时期内快速崛起。集聚效应又使过去使用频率较低、访问量和采购数量较少的小众市场服务因为用户数量的激增而扩大服务规模,由此而形成长尾效应,进一步充实和发展了平台服务、增强了平台的独特供应能力,使得平台的集聚效应和长尾效应得到充分发挥。能否发展好数字经济,也主要取决于能否充分发挥数字经济带来的正外部效应、集聚效应和长尾效应,形成当地难以转移的竞争优势,以推动当地经济快速增长。

充分发挥数字经济的滚雪球效应,释放创新红利

传统企业一般在扩张时会遇到市场规模限制、可用经济资源有限、组织管理成本上升等问题,但以数字经济为基础的平台企业却没有这种明显的发展限制,相反,平台企业却存在用户越多市场规模越大、越能降低平均服务成本、平台对用户越具有吸引力的滚雪球效应,这种滚雪球效应能够形成“强者恒强、赢家通吃”的竞争优势。而且在平台企业周围,会形成大量围绕平台企业、为平台企业服务的创新型中小企业,这些中小企业和平台企业一起形成创新集群,带来创新红利,形成当地新的经济增长极。这种拥有创新效应的平台企业具有极强的扩张能力,能够给当地经济带来持久的竞争力。各级政府应当予以大力培育、发展,释放创新红利,造福地方民众。

充分发挥数字经济精准预测和精准服务功能,释放智能红利

数字技术能够记录 社会 公众的各种行为,并通过对相关行为数据的分析,对人类的需求和行动进行精准预测,进而通过提供精准服务与全天候服务实现精准供销,同时实现成本的降低和效率的提升。数字经济具有的这种精准预测、精准服务、精准供销的特性,避免了传统市场经济运行过程中存在的盲目性,降低了市场的波动性和不确定性,也大幅度降低了市场交易成本,形成用户协同效应,在给生产者和消费者带来决策便利、精准服务的同时,也能够大幅度提高自动化、智能化水平,将人们从繁重的劳动中解放出来,让人类 社会 拥有更多的时间和精力去从事创造性工作。这将会彻底改变 社会 生态体系,形成高效运转、精准服务、快速响应的经济新形态。这种新形态建立在精准预测、科学决策、快速响应、智能化服务的基础上,能够充分发挥数字经济的正外部性,释放创新红利,并有可能带来新的智能红利。

总之,各级政府要深刻认识到数字经济存在集聚效应、长尾效应和滚雪球效应,能够释放创新红利和智能红利,只有这样才能更好推动数字经济发展,实现传统产业转型升级和提质增效,也才能实现数字经济和实体经济融合发展,为中国经济高质量发展作贡献。

《数字经济的红利发挥与治理关键》(中国 社会 科学院工业经济研究所研究员 张金昌)

《以高质量数据竞争保障高水平数据安全》(南开大学法学院教授、南开大学竞争法研究中心主任 陈兵)

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好人旦旭

来自德勤咨询: 德勤Deloitte

上期文章,我们从顶层设计的视角,解读了银行如何在数据治理整体架构下制定数据战略并设计组织架构。有道是“不立规矩,无以成方圆”,对于一家金融机构,顶层设计的落地与实现,需要通过建章立制来指导和规范数据治理各项日常工作的开展,从而达到数据质量真正有效提升,并最终使得数据赋能企业的发展。

本期,我们将聚焦数据治理建章立制工作, 通过“明确组织职责”、“构建制度体系”与“持续运行优化”三个步骤 ,介绍如何结合银行业金融机构的数据管理现状,搭建数据治理制度体系,激活各参与方的数据治理工作,形成常态化、科学化管理机制。通过制度运行阶段的持续优化,使银行能够不断与时俱进,响应内外部的管理要求,助推自身数字化变革。

数据治理的顶层设计,明确了数据治理的归口管理部门。而推动数据治理工作在全行的落地生根,离不开银行各参与方的协同与配合。明晰各参与方的职责,理顺银行各部门间、各级机构间工作的协同关系,梳理数据治理领域各主要板块的管理流程,是构建制度体系的基础。

数据治理领域的协同工作,涉及银行前、中、后台众多部门,在数据治理归口部门的统筹下,各参与方依托各自部门的专业能力与数据管辖权,协同配合归口部门,开展数据治理工作。

其中,业务与职能部门,作为各自部门数据的所有者和负责人,在源头上接触一手数据,熟悉数据属性和内涵,是银行数据的“业务管家”,协同承担数据标准制定、数据质量管理与数据分析应用职责。 而IT部门则负责建立、完善、维护企业的数据架构,建立专业的数据管理平台与工具,承担数据管理的技术支撑和信息安全职责,是内部数据的搬运者、维护者或加工者,负责支撑数据的分析和应用,是银行数据的“技术管家”。

“指引”要求银行的数据治理体系覆盖所有的分支机构与附属机构,这意味着数据治理工作必须自上而下,从总行或母行全面覆盖到各个分行、支行、附属公司、甚至境外机构。从这个角度出发,对银行而言,总行不再单单扮演银行的总部去实施数据治理工作,同时也应定位于集团母行、母公司,去从集团的角度推动数据治理工作。所以,应该建立总行(母公司)与分支机构、附属公司之间的数据管理的沟通渠道,针对属地管理及不同附属公司的不同要求,采用“一体化”与“个性化”的管理策略,推动数据治理工作全方位开展。

➤一体化:各分支机构与附属公司应对自身数据负责。根据总行数据治理工作的统一要求,承担自身数据产生、存储等各环节的数据质量控制与数据安全保护等职责。由总行发现的质量等问题,涉及分支机构与附属公司的,应由该机构自身承担整改责任。 以BCBS239(国内称RDA-Risk data aggregation)为例,在推动全球系统重要性银行满足有效风险数据加总和风险报告的原则中,要求母公司应统筹的推进集团范围内的数据治理工作,以此保障集团能够收集加总跨国家、跨业态的不同机构内的风险数据,用于分析决策或监管报送。

➤个性化:面向不同的属地法规要求,银行应制定相应的数据管理策略。 以GDPR为例,中资银行如在欧盟境内设立有分支机构,该分支机构将被作为责任主体来强制执行GDPR(General Data Protection Regulation 通用数据保护条例)法律要求。有鉴于此,银行需在现有数据治理体系的基础上,优化个人数据隐私保护等管理内容,满足GDPR的要求。

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第十八条 银行业金融机构应当制定全面科学有效的数据管理制度,包括但不限于组织管理、部门职责、协调机制、安全管控、系统保障、监督检查和数据质量控制等方面。

第二十五条 银行业金融机构应当加强数据资料统一管理,建立全面严密的管理流程、归档制度,明确存档交接、口径梳理等要求,保证数据可比性。

第三十三条 银行业金融机构应当建立数据质量现场检查制度,定期组织实施,原则上不低于每年一次,对重大问题要按照既定的报告路径提交,并按流程实施整改。

第三十七条 银行业金融机构应当建立监管数据质量管控制度,包括但不限于:关键监管指标数据质量承诺、数据异常变动分析和报告、重大差错通报以及问责等。。

——《银行业金融机构数据治理指引》

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构建银行数据治理制度体系,首先应符合银行的数据战略,其次应充分结合数据治理组织架构与管理现状,体现、贯彻和落实数据治理顶层设计要求,逐步将数据治理体系纳入全行的管理实践中。

根据数据管理的层次和授权决策次序,数据治理制度体系框架分为章程、专项办法、工作细则三级梯次,该框架标准化地规定数据管理的具体领域、各个数据管理领域内的目标、遵循的行动原则、需完成的明确任务、实行的工作方式、采取的一般步骤和具体措施等。

《数据治理章程》是银行最高层次的数据治理政策,是为指导全行数据治理、管理活动和防范数据风险的基础性政策,是建立和完善数据体系所必须遵循的基本原则和纲领,是确保数据治理工作得以有效开展,支撑各数据管理专项领域进行质量管理和最终应用的基本准则。

《数据治理章程》具体包含数据治理总则、管理范围、组织架构、专项规定、问题处理机制与相应的附则或附件。章程贯穿数据和信息的创造、传输、整合、安全、质量和应用的全过程,数据治理专项办法和细则,都应在符合《数据治理章程》原则和纲领的基础上制定。

数据治理工作涵盖内容广泛,涉及专业领域众多。银行需在《数据治理章程》的指引下,依托数据治理原则与组织架构职责,根据数据治理各专项领域的工作特点,制定各专项领域的管理办法,用来指导各项工作在全行的有序开展。

数据治理专项办法上承《数据治理章程》,下接工作细则,包含该专项工作的总则、工作内容与范围、组织架构与职责,定义了该专项工作下的主要工作任务。

以各专项管理办法为基础,进一步细化至各项工作的操作流程。通过各项流程细则的制定,将顶层设计贯穿至数据治理的日常工作之中,打通了数据治理在执行操作层面的“最后一公里”,指导一线工作人员按照规范化流程开展数据治理工作,为全行数据治理和提升奠定基础。

数据治理工作覆盖范围广泛,与业务运营、IT管理、信息安全等多个领域密切相关。在构建数据治理工作体系时,需厘清数据治理各专项领域的工作内容,划定工作范围,并明确数据治理工作与各相关工作的内涵差异和职责边界。落实到制度文本与流程细则,需确保数据治理制度体系整体内容的完整性,以及与各周边相关工作能有效衔接。

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第十八条 银行业金融机构应当制定全面科学有效的数据管理制度,包括但不限于组织管理、部门职责、协调机制、安全管控、系统保障、监督检查和数据质量控制等方面。

银行业金融机构应当根据监管要求和实际需要,持续评价更新数据管理制度。

第十九条 银行业金融机构应当制定与监管数据相关的监管统计管理制度和业务制度,及时发布并定期评价和更新,报银行业监督管理机构备案。制度出现重大变化的,应当及时向银行业监督管理机构报告。

——《银行业金融机构数据治理指引》

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随着银行数字化能力的日新月异,银行间数据资产应用能力的较量愈发白热化,但决定其数据资产价值能否放大的根本,在于是否拥有科学的数据管理体系支撑。与此同时,各类数据相关监管要求也在不断深入, 正所谓“数据治理没有完成时”,对银行而言,数字化转型的进程,以及数据资产的增值,有赖于数据治理这一项长期持续性的工作。以制度体系作为基石,需要定期开展“体检”工作,确保其运行得益,与时俱进。

➤定期自查,分析制度体系运作情况

通过开展数据制度体系自查工作(如制度定期评估或内控评价工作),分析数据治理各项管理流程的运转情况,定期评估运作效果,识别运转不畅、效率低下的流程节点和原因,并予以解决和优化。

随着数据管控平台的普及,众多银行已开始将标准管理、质量检核、问题分发等流程纳入数据管控平台进入统一管理。通过数字化、智能化的方式,提升数据治理整体工作实效,也有助于银行及时发现流程运转过程中遇到的问题,帮助银行优化数据治理管理体系。

➤与时俱进,确保制度体系的前沿性

银行应结合数据治理的日常宣贯工作,掌握金融科技与监管科技的前沿动向,结合监管要求与行内自身情况,不断优化行内数据治理工作的技术能力与运行效果,并通过制度流程加以固化,确保数据治理工作的持续发展。

数据治理制度体系的形成,是对银行整体制度体系的补充与完善。规范的制度体系是数据治理这棵参天大树生长的土壤与养分,在它的滋养下,数据治理的持续发展与深入便“有法可依,有章可循”。本文作为数据治理系列文章的第三期,探讨了如何通过建立制度体系,激活工作机制,推动数据治理体系的长效和良性运转,下一期我们将从考核体系的建立,数据管理奖惩机制的有效运行来进一步保障银行数据治理体系的落地运行。

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