数字金融背景下 证券行业数据资产治用融合之道
转自：证券日报
一、引言
2023年10月份，中央金融工作会议提出“五篇大文章”，把数字金融提高到国家发展战略的新高度。金融是数据密集型行业，数据资产是证券行业最关键的战略资源之一。数据资产治理是指通过一系列科学的管理流程与技术手段，确保数据的准确性、完整性、一致性和安全性，为数据的有效应用奠定坚实基础。而数据资产应用则是将经过治理的数据转化为实际的业务价值，如精准的客户画像、智能化的投资决策支持、高效的风险管理等。数据资产治理与应用并非孤立的环节，二者的深度融合构成了证券企业成长的双轮驱动机制。有效的数据资产治理为应用提供可靠的数据源泉，而应用需求又反过来引导治理方向，优化治理策略。深入探究数据资产“治用合一”的策略与实践路径，对于证券企业在数字金融时代把握机遇、应对挑战，实现可持续的高质量成长具有极为重要的意义。
二、证券企业数据资产治理与应用的现状
随着金融科技的快速发展，证券行业对数据资产治理的重视程度日益提高，数据治理框架与机制逐步建立，数据资产在风险管理、客户画像、投资策略制定、合规监管、反欺诈等领域展现出巨大潜力。但仍存在一些不可忽视的问题。其一，证券业务系统林立，数据散落各处、质量良莠不齐，整合共享困难重重。相较于银行在大数据领域深厚技术积累与丰富实践经验，证券企业起步晚、阻碍多，数据质量与标准差异问题突出。其二，监管日益严格，数据资产治理却深陷手工梳理泥沼，效率低下，难以快速响应监管新规。其三，数据可视化管理薄弱，难以直观展示数据资产的分布、质量、使用等关键信息，管理层难以快速把握数据资产整体状况，影响决策效率和准确性。其四，数据资产应用场景丰富，但各业务部门间缺乏深度整合协同，重复劳动与资源浪费频发。此外，风险管理模型与业务决策模型衔接松散，难以构建完备的风险解决方案。
三、数据资产治理与应用的协同关系与价值
数据资产治理与应用是相辅相成的关系，数据治理为数据应用筑牢根基，而数据应用可以有力反哺数据治理。数据资产治理的系列活动，包括优化数据质量、保障安全合规及构建管理框架等，是数据在应用场景中精准、可靠、合法发挥效能的必备条件。而数据资产应用过程中所产生的需求、问题以及创新实践不断反哺数据资产治理工作，促使其在目标、流程、技术与管理等多个层面进行优化和升级。
数据资产治理与应用良性互动循环，为企业在数字化时代充分发挥数据资产价值提供有力支撑，全方位驱动企业成长，包括赋能企业从经验决策转型为数据驱动决策，提升决策准确性与前瞻性；助力挖掘客户需求与市场机遇，创新业务模式；强化风险管理能力，实现精准量化评估与实时监控风险；深度推动企业数字化转型，实现业务数据化与数据业务化双向融合。
四、以浙商证券为例：探索数据资产治理与应用的有效实践
近年来，浙商证券在数据治理和应用领域持续深耕细作，逐步构建起涵盖数据采集、整理、存储等多环节较为系统的数据管理流程，同时不断尝试将数据应用于不同业务场景。在这一过程中形成的实践经验，为业内同行提供了宝贵的借鉴蓝本。
在数据治理方面，浙商证券构建了多维度、系统化的数据资产治理框架。首先，在组织架构上，公司设立了数据治理办公室，并在各部门、子公司指定数据治理专员，确保数据治理工作的高效协同。其次，浙商证券从管理和技术两个层面推进数据标准体系建设，形成了统一管理意识，并构建了业务术语的统一归集、发布、查询和应用平台，提高了数据的质量和可信度。同时，公司坚持强化数据质量管理，通过事前定义监控规则、事中监控数据生成过程、事后评估和问题追溯，实现了数据质量问题发现的全面化、自动化、在线化。此外，浙商证券还加强了数据安全体系建设，制定了数据资产安全分类分级标准，并建立了完备的备份与恢复机制，确保数据资产的安全。
在数据资产应用优化进程中，浙商证券双管齐下。一方面强化运营，深度整合数据资源、挖掘数据价值、优化数据流通链路，建设数据资产门户连通数据供需双方，方便用户找数、看数、取数、用数；另一方面，构建严谨的考核机制，融合业务增长与数据利用指标，运用定量定性结合的评估方法精准度量数据资产应用成效，从结果导向优化策略流程，驱动数据资产应用效益持续攀升。
五、数据资产治理与应用深度融合的策略与路径
数字金融背景下，数据资产“治用合一”已然成为证券企业破局致胜、稳健发展的核心要素。这要求证券企业从多方面着力，构建完善的体系与机制，以充分释放数据资产的潜在价值。
一是构建数据驱动的企业文化。这是实现数据资产治理与应用深度融合的基石。通过培训、宣传等方式培养全员数据意识，内化数据驱动业务理念，建立激励机制，激发员工参与数据工作的热情。
二是加强数据治理与应用的技术创新。这是推动数据资产“治用合一”的核心动力。企业应持续加强软硬件研发资源投入，以应对海量数据的存储与快速处理需求。此外，企业可以积极开展产学研合作，加速技术创新成果的转化。
三是优化数据治理与应用的组织协同机制。通过建立跨部门数据协作团队，协调各部门数据需求与资源分配，推动数据治理项目实施与应用场景拓展，完善数据共享与流通机制，在确保数据安全的前提下，促进企业内部各部门间数据的高效流通与共享。
四是强化数据安全与合规管理。一方面通过数据加密技术、访问控制技术、入侵检测技术等手段构建数据安全防护体系。另一方面，密切关注监管政策变化，建立合规风险评估与预警机制，防范因违规行为带来的巨大风险，保障企业数据资产的安全与合法使用。
六、结语
数据资产治理与应用深度融合为证券企业成长提供双轮驱动。科学数据治理确保数据质量与安全，深度应用提升业务效率与竞争力。未来，证券企业需紧跟技术演进，持续优化数据策略，强化跨部门协作，在合规前提下充分释放数据潜能，方能于数字化浪潮中稳健前行，实现可持续发展与价值提升。