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    平安银行邓俊毅:商业银行数据治理,从自发走向自觉

    来源:金融科技研究 2018-09-10 09:10:14 平安银行 商业银行 数字金融
         来源:金融科技研究     2018-09-10 09:10:14

    核心提示邓俊毅表示,银保监会发布的数据治理指引帮助商业银行在数据治理工作上从自发走向自觉。

      7月21日上午,由金融科技50人论坛(CFT50)与同盾大学联合主办,中国社科院产业金融研究基地、国家互联网金融安全技术专家委员会作为学术支持单位的智能风控系列学术研讨会第二期在北京友谊宾馆顺利举行,会议主题为“金融机构数据治理与风险管理”。平安银行IT数据分析开发中心总经理邓俊毅参会并发表演讲。

    平安银行邓俊毅:商业银行数据治理,从自发走向自觉

      邓俊毅表示,银保监会发布的数据治理指引帮助商业银行在数据治理工作上从自发走向自觉。数据治理的价值有三:一是帮助监管机构更全面、更准确地了解金融行业的经营状态,落实穿透式监管;二是帮助国家更好地掌握和调控宏观经济;三是帮助银行更好地了解自身,提升数据价值应用能力。在落实数据治理的过程中,高层领导要给予足够的重视,同时注重引进和培养人才。在大数据时代,可以基于大数据并结合机器学习进行智能风控。

      以下为邓俊毅发言实录整理:(经本人审核,不代表机构或论坛观点)

      各位早上好,我是平安银行IT数据分析开发中心的邓俊毅。我讲讲我对银行数据治理简单的理解。银保监会发布的数据治理指引,从理论和实践上都是对数据治理工作的目标、方法和要求的进一步明确,帮助商业银行在数据治理工作上,从自发走向自觉。什么是自发呢?以前商业银行在数据治理和数据质量管控的过程中,基于自身的需求或银行监管机构对于个案的监管要求,自发地去做数据的治理和管控,但目标和方法不明确、不统一。什么是自觉呢?监管指引发布出来之后,商业银行要对比监管指引自觉地在经营、生产活动中,按照监管指引的要求落实这些具体的动作和目标。

      在数据治理的价值方面,我简单讲三点:

      第一,帮助商业银行满足监管的要求,同时能帮助监管机构更全面、更准确的去了解金融行业的经营状态,对资产业务、资金业务、支付业务、理财业务做一些更好的穿透式检查。

      第二,在国家层面,数据治理可以使国家更好的掌握和调控宏观经济,同时也能够帮助银行业更好的落实和执行《国家网络安全法》的相关要求,以及应对一些境外的国家和地区,在个人客户信息保护方面提出的关于“治外权”的法律法规。

      第三,在微观层面,可以帮助银行更好的了解自身,了解客户以及相关业务和风险。这是平安集团、平安银行一贯坚持的KYB(Know Your Business)和KYC(Know Your Customer)理念。在了解的过程中,我们从经营决策、客户关怀、营销销售、风险防控等方面让数据真正的推动银行业的发展。

      在落实数据治理方面,我有一些想法:

      第一,在推动整个数据治理的过程中,建立数据治理的组织架构,特别是高层领导的重视程度以及银监会要求的归口管理部门的专业能力和工作方法,尤其重要。同时,各部门在落实银行工作指导上面的执行力是非常关键的。

      第二,专业人才的资源,对于商业银行数据治理是非常短缺的。在专业人才培养上面建议按两条腿走路:一是快速引进,通过招聘或与咨询公司合作的方式,引进外脑,帮助银行快速建立数据治理体系,并且明确工作方法和分解需要执行的动作;二是要加快自身队伍的培养,商业银行内部的数据治理人才梯队的培养、管理和价值体现,可以参照银保监会的《指引》。

      从数据治理引申到风险防控方面,我们认为,可以基于大数据、数学模型以及机器学习提升风险防控能力。对商业银行而言,以前是从面向具体业务到以客户为中心,提出了银行内部数据整合的要求。到现在,银行外部的数据同样需要引进并整合。在大数据层面,经过整合的数据维度可能成千上万,数据矩阵会变成高维度、低密度的非饱和的矩阵。通过机器学习、深度学习来处理这个矩阵下的样本训练和建模,对于高维度、低密度的海量数据非常有帮助。

      同时,机器学习、深度学习一定要结合专家的经验,结合传统的浅层逻辑回归等算法方式优化和改进评分卡,可以帮助风险防控工作做得更好。与此类似,相同的工作方法在反欺诈领域、精准营销领域也同样能发挥相应的价值。

    责任编辑:Rachel

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