一、前言

目前，中小城市商业银行普遍面临业务及管理信息系统众多， 且由于各系统上线使用及迭代更新速度、频率的差异，导致系统间标准不统一的情况；同时，中小城商行与国有大行及全国股份制银行相比，信息科技力量和人力资源配置相对薄弱，但在当前监管及内部经营管理中，对挖掘数据资产应用价值的需求愈发迫切，数据标准化建设已成为高质量发展金融科技和建设数字化银行的前提。在此情形下，中小城商行数据标准化的建设应以国标和金融统计标准为先导，以信息安全为基石，逐步完善系统数据架构，实现对基础数据源、汇总指标与统计报表的多层级数据逻辑对应关系审核，实现“三个统一，两个减少，一个提升”，即统一标准代码、统一编码规则、统一业务理解，减少同义不同名， 减少同名不同义，提升数据价值的管理目标。

二、数据标准概述

数据标准是指为保障数据的内外部使用和交换的一致、准确， 经协商一致并由主管机关批准的规范性约束文件，其本质是数据的度量衡。银行管理的目标是通过统一的数据标准制定和发布，结合制度约束、系统控制等手段，有效整合集团内数据架构和信息系统，建立全集团统一的数据标准、逻辑数据模型和业务术语，为数据资产价值提升和应用提供坚实基础。

数据标准主要分为基础数据标准和指标数据标准两大类。对于银行金融机构而言，其基础数据标准是指在业务活动过程中产生、处理的以及各类渠道采集的基础性数据，范围主要包括客户、产品、协议、交易、地址、渠道、财务、资产八大主题；指标数据标准是指在数据基础上按照一定业务规则加工汇总的数据，其范围主要包括监管、运营、经营管理等指标标准。

三、数据标准应用原则

(一)数据标准遵循原则。在具有国际、国家和行业标准的情形下，采用外部标准；在前述标准不存在情形下，采用监管标准；前述标准均不存在的，结合城商行内实际管理需求制定行内标准 辅助。

(二)标准实施原则。针对中小城商行的管理现状和资源配置情况，采用以下推动和落地原则：一是按照监管强制执行标准反向推动其在业务系统和经营活动中落地实施；二是按照“成熟一项推进一项”原则，分步推动标准落地实施。针对新建业务和管理信息系统，在其需求调研至系统开发、投产运行的各个环节中，业务、标准主管和科技等部门应全程参与，共同建立数据标准与系统的映射关系，并作为刚性要求在数据标准评审通过后方可上线运行；针对存量历史信息系统，在有限资源情况下分类实施：一是针对指标编码和计值不统一情形，从确保各个系统稳定性和资源优化配置的角度，借助全行的数据中心将各系统的信息项按照统一数据标准进行映射转换，业务系统暂不处理的方式；二是针对业务理解不一致情形，按照“成熟一项推进一项”原则，逐 步推进业务源系统改造。上述两种方式，相对中小城商行而言，其系统改造工作量较轻，但仅能作为数据标准建设的阶段性和临时性处置方案。

四、数据标准推进及具体落地探讨

数据标准落地除涉及信息系统的必要升级、改造外，对金融机构最大挑战就是数据补录，涉及的工作量和工作难度非常大。中小城商行可以采用以下方法来提高工作效率：一是对于新增业务标准，在信息系统中采用全量更新补录方式；二是标准部分更新，采用建立新旧标准对应映射关系，经数据标准委员会或数据治理委员会审批同意后，在数据备份、回撤方案和测试流程等内部程序准备妥当时，借助科技后台批量刷新；三是针对监管部门的不同，导致数据采集所使用的统计标准存在差异时，采用在数据中心建立标准映射转码表、手工台账和系统补录相结合方式，解决数据采集的暂时性差异。

五、数据标准的质量管理及考核

就数据质量而言包括两个层面:技术数据质量和业务数据质量。业务数据质量直接影响到统计信息的准确性，本文所称的数据标准数据质量为技术数据质量，即对统计信息要素所采用的数据标准以及数据标准编码的涉及及使用等情况进行检核:

第一，借助数据标准管理系统，通过与业务源系统的数据标准映射，分析数据标准的应用、系统占比等情况，形成对数据标准管理部门的考核报告。此处主要是从系统设计层面监测数据标准的应用程度，用达标率指标进行量化管理和考核。

第二，依托数据质量管理系统，梳理关键信息项的技术标准校验规则，对未建设有质量管理系统的城商行可通过 SQL 语句、 程序脚本等方式，加入业务系统或数据中心的跑批调度任务，监测数据标准执行和整改情况。此处主要是从系统数据层面监测数据标准的应用程度，用数据良好率指标进行量化管理。

六、数据标准化建设的思考与总结

受资源所限，中小城商行推动数据标准应紧密结合内部经营管理实际开展，对于数据标准更新相对频繁的，如统计用区划和城乡划分代码分类(现国家统计局标准为 12 位编码)在确保系统安全性和稳定性的首要前提下，考虑成本效益原则，建议中小城商行采用行业通用 6 位编码标准;对于指标数据标准，由于部分指标因为监管口径不同，导致业务指标标准差异较大，例如存贷款：人民银行自 2015 年开始采用扩大化的存贷款口径，与银保监统计口径差异较大，在此情形下通过建立多层次的业务指标标准来满足经营管理需求已变得愈发迫切。

数据标准化是数据治理最基础和最重要的工作，采用统一规范的定义、口径、分类、计值和编码规则，建立标准化数据生产流程，对后续金融统计、数据分析和数据挖掘等数据资产的价值实现有着决定性作用，在此方面上中小城商行上仍需不断的探索和学习。

随着城商行银行数据的不断积累，数据规模呈指数级的增长，数据的形式也日益多样，业务发展和经营决策对数据资产的依赖也愈发迫切，这都对商业银行的数据标准建设及推动提出了新的挑战。数据驱动的商业银行经营管理，更加注重标准化、数字化、信息化和智能化，更注重利用数据支持业务营销、运营管理、产品开发和客户服务，并将数据价值理念体现到银行各个层级和条线，形成以数据指导业务管理的文化，以数据驱动提高银行信息化和智能化水平。随着信息技术的发展，商业银行数据治理理念也在不断演化，方法和技术也需要不断创新，通过不断完善数据治理机制，推动信息科技与业务融合，更好发挥数据资产应用价值。