在很多方面，這類似于數據治理。銀行業高管經常哀嘆，他們到處都有數據，但不知道它在哪里，其次是擔心保護數據隱私，感覺像是一場失敗的戰斗，因為他們擁有的數據不能被信任。這確實是一個縮影，說明了為什么健全的數據治理很重要。

 

通常，數據治理包括挖掘數據、對數據進行分類、設置適當的指導方針和標準，并通過規則實施這些標準。歸根結底，這是為了管理和治理數據風險，但對于大多數企業來說，這感覺像是一項無窮無盡的任務。通常，個別業務線將采用自己的數據流程和標準，而不是通過更廣泛的治理計劃創建的數據流程和標準。

 

這不可避免地會導致數據質量降低。HFS Research最近的一份報告發現，新加坡和澳大利亞58%的受訪者認為他們的數據中有多達一半是錯誤的或不可用的。很能說明問題的是，雖然這兩個國家80%的受訪者表示他們對自己的數據有信心，但只有60%的人能證明數據的可用性。那么，我們需要的是一種戰略方法，并得到一套流程的支持，這些流程確保銀行足夠數據驅動和足夠靈活，以遵守監管規定，并提供滿足具有不同金融需求的不同客戶的期望的產品。

 

 

為了理解為什么數據治理對銀行至關重要，我們必須了解金融服務組織在現代化過程中面臨的潛在挑戰。將新的云應用程序或物聯網設備部署到已安裝傳統本地系統的環境中，意味著需要管理更多數據孤島和數據集，這通常會導致銀行的數據量、種類和速度增長得太快。

 

這導致了IT復雜性——由技術債務或對拼湊而成的系統和一次性連接的依賴所驅動。不僅如此，它還帶來了“影子IT”的幽靈，因為員工在執行任務時會尋找解決辦法來解決問題，這可能會給試圖以與業務戰略一致的企業范圍內的一致方式識別和管理其數據資產的銀行造成困難。

 

最終，幾乎不受控制的數據會導致錯誤的財務報告、數據隱私被侵犯以及不遵守消費者數據法規。如果不能應對這些風險，可能會導致罰款、損害品牌形象，并引發銷售損失。可以說，更重要的是，金融部門被賦予消費者、供應商和員工的個人身份信息——不履行這一職責將有損信心，而信心是金融的基石。

 

事實上，在金融領域的信任方面，出現了一個有趣的趨勢。最新的新加坡銀行業信托指數年度調查顯示，74%的公眾相信該行業能夠駕馭當前的風險。然而，隨著數字化轉型的繼續，未能協調不同利益相關者的數據管理，引發了人們對這種信心能持續多久的懷疑。

 

 

克服這些風險取決于對隱私保護采取正確的方法，同時提供一致、及時和準確的信息，業務分析師可以隨時訪問這些信息。全面的數據治理框架應直接解決以下問題：

 

•監管合規和風險管理——銀行面臨重大風險，金融服務業受到嚴格監管。通過提高數據的質量和可靠性，全面的數據治理框架有助于遵守法規要求，并將合規風險降至最低。

 

•運營效率——來金融服務領域顛覆者的崛起可歸因于利用來自各種內部和外部來源的結構化和非結構化數據的能力。像金融技術公司這樣的后起之秀顛覆了傳統格局，可以比傳統同行更快地提供多樣化的金融服務。為了跟上這些新進入者的步伐，銀行需要一個明確的戰略，通過消除數據冗余、減少錯誤、確保數據一致性和協調高效的數據處理來提高運營效率。

 

•客戶體驗和滿意度——確保高質量、可操作的數據，強大的數據治理政策使銀行能夠提供最新的個性化服務，從而增強客戶體驗。這反過來又提高了客戶的滿意度和忠誠度。數據治理還通過提供捕獲、存儲和更新客戶同意首選項的機制，幫助銀行按照法規(如歐盟的GDPR)管理客戶同意和首選項。

 

•創新和競爭優勢——以可靠地依靠高質量的數據時，就有了識別新機會、分析趨勢、開發創新解決方案和獲得競爭優勢的堅實基礎。擁有進行高級分析的能力，銀行可以推動創新，以及識別追加銷售和交叉銷售機會。

 

實施數據治理策略需要系統的方法，融服務組織可以通過支持完全配置的AI自動化來增強數據治理戰略，以便可以在請求時安全地交付數據，這些功能還使金融服務組織能夠通過基于角色的權限來屏蔽敏感數據，防止未經授權的用戶查看這些數據。

 

通過明確的目標、堅實的框架以及由低代碼、云原生和統一平臺驅動的自動化的力量，銀行可以定位自己，以利用數字經濟背后出現的機遇。通過在數據激增時掌握數據，銀行可以以更快的速度競爭，釋放出蓬勃發展的靈活性和創新。

 

 

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