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数据治理之“困”在何处?

当前,以人工智能、区块链等为代表的数字技术不断涌现,快速向经济社会各领域融合渗透。以数据为核心的数字化转型已是大势所趋。金融业是数据密集型行业,在生产经营过程中积累了海量的数据资源。如何做好数据治理,更快、更好地推进数字化转型,数据治理的困境又是怎样的?

数据治理

第一,存在信息孤岛,有数不能用。当前,金融业数据治理过程中普遍存在“不愿、不敢、不能”共享的问题,导致海量数据散落在众多机构和信息系统中,形成一个个“数据烟囱”。


第二,数据质量不高,有数不好用。金融科技背景下,高质量数据成为金融服务与创新的重要基础,也是大数据提升金融精准施策能力的关键前提。然而,当前金融业整体数据质量不高现象依然突出,给数据深入挖掘与高效应用带来困难。


第三,融合应用困难,有数不会用。金融数据来源众多、体量庞大、结构各异、关系复杂。从如此繁杂的海量金融数据中挖掘高价值、关联性强的高质量数据,需要高效的信息技术支撑和可靠的基础设施保障。然而,部分金融机构科技研发投入相对不足、科技人员占比严重失调,利用数据建模分析解决实际问题的能力有待提高。


第四,治理体系缺失,有数不善用。我们常说,技术本身是中性的,技术运用的善恶完全取决于人,我认为这一结论对数据同样适用。科技要向善,数据也同样要向善。然而,由于法律法规尚不健全、数据治理体系还不完善、机构合规意识不足,数据“不善用”的问题较为突出。

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