中小银行在不同业务领域积累了大量的客户数据、交易数据、外部数据等，具备数据资产的基础优势。提高数据治理能力构建数字化经营能力，对于中小银行转型升级具有基础性意义。针对中小银行数据治理的共性问题，中小银行互联网金融(深圳)联盟联合金融壹账通、金融科技50人论坛发布的《2020中小银行金融科技发展研究报告》(以下简称《报告》)给出了对策。

《报告》强调，中小银行的数据治理应做到“三化”：标准化、自动化、智能化。“标准化”即构建长效数据治理保障机制，完善制度及流程，建立数据治理标准化工作机制、协作机制、管理机制，通过各部门协同配合扎实推进数据治理工作;“自动化”是转变传统单一的数据治理模式，借助先进的数据治理自动化工具和强大的数据中台能力，快速为上层应用提供标准、及时的数据服务，加速银行业务创新;“智能化”是借助大数据、人工智能等金融科技发展成果，提升中小银行数据治理及数据应用方面的科技化、智能化程度。

为帮助银行达到“三化”目标，金融壹账通推出了数字银行整体解决方案，覆盖基础数据层、业务应用层、经营管理层三个层面。在基础数据层，基于业界最前沿的大数据技术架构底层数据平台，搭建标准管理检索、元数据管理、数据质量监控、数据安全管理、治理监控分析、数据接入报送等模块，为应用层打牢基础。在业务应用层，金融壹账通帮助银行对全流程业务进行数字化重塑，进行全面的数字化采集、归拢、分析和应用，打造出强大的中台体系。在经营决策层，金融壹账通针对不同经营管理场景，建立基于数据的分析决策体系，将业务形成可视化引擎，再通过智能分析，让管理层能够协同追踪,让业务情况看得见、可分析、能追踪。

《报告》还认为，数据治理本质上是数据资产管理的基础性、长期性和整体性的问题，并针对这些问题，给出了明确的实施路径。

首先，银行需要针对数据资产管理制定明确的规划和目标，从基础数据、应用数据、决策数据等方面形成多元化的治理体系，打破数据鸿沟。比如，浙江省农信社根据全省农信系统的业务需求和特点进行数据项目立项和规划，不断优化大数据平台的技术运用，在数据治理的基础上开发出一系列创新产品;金谷农商行对前期线下数据进行整合并为业务的数字化

所用，自主研发农户建档系统，实现农户贷款全流程线上化，为农商行数据治理提供了很好的典范。

其次，银行需要在组织架构、技术支撑、基础设施等方面构建专业化的数据运行机制，制定规范制度，设立相关部门，改善管控体系，弥合数据孤岛。比如，江苏银行、南京银行等城商行引领了在总行设立数据治理牵头部门的浪潮，由数据专职部门承担数据管理职责，极大促进了数据治理任务的全方位推进。

再次，银行需要将数据应用与业务和管理真正融合，以客户为中心，赋能整个业务条线和管理流程，将数据的“资产”价值发挥出来，形成相互促进、相互赋能的机制，构建数据网络。江南农商行在内部数据治理和外部数据引入的基础上开发银行大数据平台架构，形成“江南汇、江南库、江南盾、江南镜”四大数据平台，以数据服务于业务领域。

最后，银行还需要按照监管部门的要求，与监管报送等工作紧密结合，严格数据安全管理，坚守风险防范底线，完善客户个人隐私保护机制，强化数据合规。这有赖于中小银行制定全覆盖的数据安全管理办法、加强技术工具的使用，在保障安全可控的情况下使用数据、发挥数据价值。