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兴业银行征信系统数据质量获评“双优”

2018-8-6| 发布者: tzw2010| 查看: 2562

摘要: 近日,在中国人民银行征信中心对全国性银行的考核评选中,兴业银行获评“2017年度企业征信系统数据质量工作优秀机构”和“2017年度个人征信系统数据质量工作优秀机构”,该行8名员工同时获评优秀个人,进一步凸显该 ...

近日,在中国人民银行征信中心对全国性银行的考核评选中,兴业银行获评2017年度企业征信系统数据质量工作优秀机构”和“2017年度个人征信系统数据质量工作优秀机构”,该行8名员工同时获评优秀个人,进一步凸显该行数据治理工作成效。

当前,大数据“风潮”席卷,银行业作为数据密集型行业,积累了客户数据、交易数据等海量数据。兴业银行充分认识到数据是银行的战略性资产,高质量数据是提升银行精细化管理、打造金融科技实力的重要基础,经过多年努力,已基本建成数据治理体系。

 

数据治理有源头活水

2018年4月,兴业银行收到一份以河南省洛阳市秦先生名义提交的信用卡申请表,审核人员发现,申请人填写的手机号码与人行征信信息中的手机号码不一致,随即联系到秦先生本人,对方表示从未申办兴业银行信用卡,申请表信息均非本人信息,后经了解其身份证曾经丢失过。这一例子虽小,但说明银行通过对数据信息的妥善运用,不仅可以帮助客户防范金融风险,也为自身业务增添了安全砝码。

这只是兴业银行征信数据质量的一个缩影,近年来该行数据治理、监管报送和数据应用工作屡获监管机构肯定。2017年,兴业银行获原银监会首届EAST劳动竞赛优秀报送单位称号、中国人民银行金融电子化科技创新奖、工信部标准研究院首届中国数据标准化及治理实践贡献奖;客户风险统计工作数据质量在原银监会21家直管银行排名中7次获得第2名;凭借数据统计工作的良好支撑,兴业银行还获得国家外管局年度评比A类银行,在人民银行统计工作考评中连续多年获得一等奖。在数据质量的基础上,该行研发的以“黄金眼”为代表的大数据智能产品获中国人民银行颁发的银行科技发展奖二等奖、原银监会“信息科技风险管理”一类成果奖、Gartner全球最佳创新案例等十多项国内外荣誉。

数据治理成绩的源头活水,是兴业银行体系化的数据治理措施。该行十分重视数据治理工作,早在2009年就成立了信息中心,实行数据治理归口管理,统筹推动全行集团从组织保障、制度标准、规范执行、监督评价和分析运用五个维度深入开展数据治理工作。尤其是在分析运用方面,通过“治用结合、以用促治、急用先治”推动各机构积极开展数据治理工作,同时以建设数据分析实验室为抓手,加快数据应用实践和产品孵化,研发了智能风控产品黄金眼、智慧营销产品金名单、快速建模产品“魔豆精灵”等多款大数据产品。其中,“黄金眼”对未来三个月内可能降为“关注”类以下评级的企业预警准确率达55% “金名单”2017年累计提升全行零售综合金融资产近450亿,带来企金财富及融资业务增长超210亿,“魔豆精灵”提供自动衍生变量功能,建模数据维度扩大至10余倍,建模时间由传统3个月可缩短至2

 

打通“奇经八脉”提升服务

数据治理的成效,最终体现在精细化管理提升客户服务上。

兴业银行的业务效率和客户体验大幅提升,如:对公开户业务将16个交易归并为1个交易,柜面开户平均时间仅需半小时;推进柜面无纸化,进一步提升客户体验,减少网点凭证印刷、配送、整理、扫描及档案保管成本,分行纸质零售业务凭证的印刷量平均减少80%左右。这些凸显了该行通过系统和数据贯通的流程银行建设已取得阶段性成效。 

2016年底,兴业银行启动流程银行建设项目,旨在推动条线融合、实现数据和系统全面贯通,这个“强基础”的过程,也是我国银行业内罕见的银行再造。该行领导层认为,系统的互联互通以及标准的统一是最基础的,此后才是新技术运营。流程银行建设要确保技术平台一致,数据标准统一,数据治理就是关键。如果没有强大的“基础”,无论是智能银行建设还是开放银行建设,都容易出现顾前不顾后的风险,即新技术虽已运用,但后端还会面临为了新技术运用而进行大规模改造的风险。

基于对数字化新时代内涵和要求的深刻认识,2017年兴业银行提出推进“四个银行”(安全银行、流程银行、开放银行、智慧银行)落地。即始终将信息安全放在首位,守住合规底线,同时提升流程银行打通集团内部“奇经八脉”的能力和开放银行整合外部资源的能力,打造具有强金融属性的智慧大脑,提供更加智能化的银行服务,最终满足客户对体验和个性化产品及服务的需求。

值得关注的是,2018年5月,中国银行保险监督管理委员会发布了《银行业金融机构数据治理指引》,明确将数据治理与公司治理评价结果或监管评级挂钩,数据治理能力日益成为银行的核心能力之一。对此,兴业银行表示,将以指引为指导,不断夯实数据基础,使数据治理工作为推进“四个银行”建设创造良好条件,让金融科技更好地赋能经营转型和创新发展要求,满足客户需求。

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