案例名称

数据治理赋能数字金融——嘉兴银行数据质量提升实践案例

案例简介

嘉兴银行在强监管要求与治理资源有限的双重约束下，聚焦监管报送数据质量这一中小银行共性短板，针对源头数据不规范、存量问题数据量大、跨部门协同不畅等痛点，构建“分级分步、源头优先”的数据治理体系：以自研数据管控平台和自动化校验引擎为技术支撑，打通业务系统、数据管控平台与监管报送全链路，建立“标准定义—自动校验—问题识别—闭环整改—考核评价”的常态化机制。项目自2024年实施以来，EAST问题综合差错率由4.08%降至1.35%，一表通规则通过率提升至99.96%，居浙江省内12家城商行第二位；累计治理存量主数据12万余条、新增业务校验规则超1万条，形成可复制、可推广的中小银行数据治理范式，具有较强的行业示范推广价值。

创新技术/模式应用

项目以“治理模式创新+数字化技术赋能”双轮驱动，构建适配中小银行资源禀赋的数据治理体系，从技术工具与体制机制两个层面夯实数字金融的数据底座。

1.创新技术层面

（1）自研数据管控平台，推动治理能力“工具化、自助化”：搭建自动化数据校验引擎，沉淀覆盖机构、客户、关系人、地址等核心数据域的业务校验规则1万余条，对数据采集、加工、报送全链路实施实时质量监测，异常数据即时定位、即时预警，将质量管控由“事后核查”前移至“事前拦截”；并向各经营机构开放问题清单与规则配置，支持其自主开展本机构数据治理，减少对总行集中整改的依赖。

（2）构建多维度交叉校验技术：在传统格式校验基础上，叠加源头系统逻辑校验、跨系统一致性校验、时序合理性校验和关联关系校验。例如配偶关系唯一性校验可有效识别一对多配偶等异常记录，实现“录入即校验、报送前拦截”，从源头减少错报、漏报。

2.创新模式层面

（1）分级分步治理实施模式：按照“先源头、后存量，先总行、后分支行，先技术、后人工”的路径推进，由总行统一数据标准、规范源头采集口径，再由分支行落地执行；先以技术手段在源头系统前置管控，辅以人工复核兜底，以有限人力实现治理覆盖面最大化。

（2）标准化治理口径与流程：持续修订数据标准字典、完成源系统元数据申报，统一全行数据口径，消除部门间“同名不同义”的差异；建立覆盖数据产生、采集、校验、报送、整改、考核的全流程标准，实现“一套口径对监管、一套流程管到底”。

（3）常态化考核评价机制：制定数据治理管理办法与考核办法，将数据质量纳入总行业务部门和经营机构考核，定期通报治理进展并与绩效挂钩，形成“激励—约束”并重的长效机制，破解中小银行治理动力不足、责任不清、源头管控薄弱等难题。

项目效果评估

1.有针对性地解决行业痛点

本项目针对性解决中小银行五类行业痛点：

（1）监管报送数据差错率较高。在源头系统增加逻辑与合理性校验，接入地址标准化等第三方辅助系统规范数据录入，辅以自动化校验规则协助机构自主治理，有效降低报送差错率。

（2）源头数据标准不统一。建立基础数据标准并持续更新维护，统一全行数据口径。

（3）存量问题数据规模大。由数据治理办公室牵头、联合相关业务部门制定专项治理方案，分批推进，以最小人力化解存量问题。

（4）部门职责不清、协同不畅。制定相关管理办法明确责任分工，并建立定期数据治理会议机制，由科技部统筹协调、按分工闭环解决，破解推诿扯皮。

（5）治理主动性不高。将数据治理纳入年度考核，倒逼机构由“被动整改”转向“主动治理”。

2.项目效果

项目自2024年启动实施，取得多项可量化成果：

（1）监管报送数据质量显著提升：截至2026年9月，EAST问题综合差错率由4.08%降至1.35%；一表通规则通过率提升至99.96%，在浙江省内12家城商行中位列第二。对照监管三步走目标（2026年10月前0.1%以内、2027年1月前0.05%以内、2027年7月前0.01%以内），按监管检核口径，我行EAST整体差错率2026年2月末为0.0246%、5月末为0.0196%，已提前达成第一步目标。

（2）存量主数据治理成效明显：完成客户信息、关系人、地址等三大主数据专项治理，累计核实治理地址数据12万余条，联动18个源头系统实现规范化录入，主数据新发问题率显著下降。

（3）自动化核验能力持续增强：累计新增业务校验规则超1万条，实现批量化自动核验，大幅减少人工核查，治理效率明显提升。

3.方案迭代升级对比

相较于传统“事后人工纠错”模式，本次迭代实现了两大升级：一是治理模式升级，由事后补救转为“事前标准定义+事中自动校验+事后考核闭环”的全流程管控；二是责任模式升级，由总行集中整改转为总分联动自主治理，治理半径和响应速度明显提升。

责任编辑：佟桃梨