1。“强驱动”，双线驱动落实数据管理轨制。农业银行落实外部要乞降内部运营办理需求，明白了决策层、办理层、施行层各方从体职责，成立了多条理、彼此跟尾的运转机制，确定了“以用促治，标本兼治”的数据管理思，以监管数据质量问题为导向，以数字化转型为契机，双线驱动推进数据质量管控（如图1），带动各条线营业部分自动、积极地推进管理工做。通过轨制的落地实施，一方面强化数据泉源系统定标贯标，深化根本数据管理，夯实客户数据根本；另一方面，提拔监管数据质量，如针对EAST数据制定命千项校验法则，开展常态化数据监测，及时发觉数据问题并持续鞭策数据管理。

　　《银行业金融机构数据管理》（下文简称《》）指出，数据管理是银行业金融机构通过成立组织架构，明白董事会、监事会、高级办理层及内设部分等职责要求，制定和实施系统化的轨制、流程和方式，确保数据同一办理、高效运转，并正在运营办理中充实阐扬价值的动态过程。农业银行从以下方面持续发力推进数据管理。

　　1。进一步加强数据管理驱动力。数据管理归口办理部分正积极鞭策开展各项工做，颠末前期数据管理工做的推进，平台扶植等方面取得了阶段性的。但因为数据管理投资报答周期长、营业价值短期内难以曲不雅表现，导致各条线营业人员参取数据管理的志愿不高，正在落实各项轨制要求的过程中存正在“沉营业、轻管理”的现象。

　　农业银行连系本身特点，将监管要乞降数字化转型需求转换为数据管理的动力，充实依托人工智能等新手艺，不竭正在数据管理范畴发力，摸索出一条具有农业银行特色的数据管理道。

　　5。加快完美数据管理配套东西。数据管理各环节需要取之配套的各类东西为其供给支持，为了正在数据问题发觉、阐发和定位等环节进一步提高工做效率，需持续提拔数据管理东西的从动化程度和智能化程度。

　　4。“用得好”，依托AI研发智能东西。操纵人工智能等手艺，提高东西的智能化程度，帮推农业银行数据管理提质增效。一是智能生成法则，按照营业法则从动生成数据校验和监测法则，提高法则研制的效能；二是智能监测法则的施行效率，对低效法则生成预警，鞭策数据校验和监测法则高效施行；三是数据全生命周期的可视化，操纵人工智能和大数据阐发手艺，供给数据从建立到整个生命周期的可视化办事。AI赋能，农业银行将继续以“问题导向、全链管控、分析施策、齐抓共管、稳步推进”为总体准绳推进数据管理，以数据质量问题为主要切入点，鞭策深切开展数据管理，全面提拔数据质量、夯实数据根本。同时，积极“识变、应变、求变”，将人工智能手艺使用于数据管理范畴，实现AI取数据管理的融合互促，提高数据管理成效。

　　2。“理资产”，建立全链数据资产视图。农业银行以元数据做为数据资产办理的焦点抓手，将元数据办理贯穿于数据架构设想、泉源数据采集、数据入湖、加工使用等全过程，使数据资产办理触角触及数据的全生命周期。按照当前的工做经验，农业银行配套扶植行内同一的数据资产办理平台（如图2），将数据模子、数据尺度、数据血缘等各类数据资产同一存储、同一办理，构成企业级数据办事目次，帮帮各类用户愈加高效地找到数据、读懂数据。

　　将来，农业银行将做守正立异的“践行者”，持续深化数字化转型成长计谋，操纵好科技力量为各项工做供给支持，构成数据出产、使用、管理的良性轮回。

　　2。不竭提拔数据资产办理能力。数据资产描述了数据的属性和关系，但因数据资产量级大、链关系复杂，存正在查询难、理解难的痛点。为了正在数据管理过程中更好地操纵数据资产，需要进一步完美数据资产全生命周期办理系统，鞭策数据资产办理升级转型。

　　2023年地方金融工做会议明白指出做好“科技金融、绿色金融、普惠金融、养老金融、数字金融”五篇大文章，要加速扶植金融强国，全面加强金融监管。监管部分连续发布多项政策文件，对银行机构提出完美监管数据管理系统和建牢监管数据质量根本的明白要求。同时，为加速实现营业运营、风险防控、内部办理等方面的全面数字化，银行机构火急需要进一步阐扬数字要素感化，打制数字化转型数据底座。

　　3。“保平安”，成立并落实数据平安办理机制。农业银行正在数据的授权、交付和利用环节，别离成立数据平安办理机制，通过扶植配套消息办理系统，落实数据平安办理要求，提高数据平安办理能力（如图3）。正在数据授权环节实现分级分类办理，依托数据平安办理相关系统，建立全域从题数据目次；正在数据交付环定脱敏标识办理轨制，依托数据架构办理相关系统，构成测试数据脱敏标识清单；正在数据利用环节成立消息防泄露机制，依托终端数据防泄露相关系统，落实数据平安管控办法，防止因用户行为导致数据非授权。

　　2。“管得住”，强化数据平安智能化能力。对于数据平安风险，农业银行通过智能识别、智能、数据拜候权限动态节制等方面做到可视、可管、可控和可溯。正在识别消息方面，根据数据特征对数据从动打标，提拔数据识别能力；正在数据拜候行为方面，对未经授权的、从动识别异据拜候行为并发生预警，以达到防止数据泄露的目标；正在数据拜候权限动态节制方面，通过身份识别、时间识别等体例，建立数据平安视角上的用户画像，采用信赖评估模子实现数据拜候权限动态节制。

　　正在监管要求及行业数字化转型的双线驱动下，银行机构对数据管理的注沉程度提拔到新的高度，并开展了大量行之有效的工做。但跟着数据管理的深切，一些沉难点问题逐步，若何持续提拔数据管理效能成为当下面对的挑和。目前，我国正处于新一轮手艺取经济转型升级的交汇期，人工智能、大数据等手艺科学的快速成长不竭打破金融行业鸿沟、沉构金融行业系统布局，为数据管理供给了新思和新方式。

　　农业银行连系本身数据管理工做经验，充实操纵人工智能和大数据手艺，正在数据资产办事、数据平安、数据质量监测、数据管理东西等方面摸索AI使用，鞭策实现数据治能化（如图6）。

　　5。“提效率”，供给数据管理配套东西。农业银行依托数据中台，提炼数据资产，立异东西方式，面向用户供给功能化、自帮式的数据办事，处理保守用数体例门槛高、周期长、响应慢的问题，并按照用户利用反馈持续打磨优化，构成让数据越用越好用的正向轮回。数据中台做为全行数据使用的焦点“枢纽”，以数据湖、数仓为底座，以各集市、使用区为数据根本，以AI平台、BI平台为办事引擎，通过对数据资本的规范化整合实现数据互联互通，为数据管理等营业范畴供给用数东西支持（如图5）。此中，自帮式BI东西支撑通过图形拖拽的体例完成简单统计阐发，无效降低用数门槛、提高用数效率；高级阐发AI东西供给了丰硕的东西库、集成的算法库及共享的学问库，为复杂建模、深度挖掘等供给“数据+算法”一坐式办事。

　　1。“找获得”，提拔数据资产智能化办事程度。依托人工智能和大数据手艺，从数据资产画像、数据资产智能保举和智能问答三个标的目的入手，处理资产查询难、理解难的坚苦。正在数据资产画像标的目的，全面采集、融合数据资产，基于数据资产属性消息成立资产内容、质量、场景等度的标签系统，描画数据资产画像；正在数据资产智能保举标的目的，基于用户的汗青行为数据，实现根据用户需乞降偏好保举数据资产，提拔用户体验；正在智能问答标的目的，基于行内学问库，供给智能问答帮手，面向数据管理人员供给管理轨制和方式等内容的及时问答办事支撑。

　　4。“高质量”，构成全链数据质量闭环管控。农业银行成立“定标—贯标—监测—整改—查核”的全链数据质量闭环管控机制（如图4），笼盖了数据的采集、整合、使用全生命周期，鞭策数据质量提拔。为切实落实管控机制，农业银行配套扶植集中式、从动化、动态式办理的数据管理一体化工做平台，供给包罗法则办理、数据质量监测、数据问题阐发、问题整改取、查核评价办理正在内的全流程线上化办事，支撑数据质量问题的集中收集、、展现和共享推送。平台堆集近万项数据监测法则，正在数据尺度施行环境监测方面，按期监测百余个系统的焦点数据尺度施行环境、近百项主要数据尺度施行环境，数据问题整改良展，持续推进农业银行数据尺度贯标工做。

　　3。“控得严”，建立数据监测模子和智能阐发模子。依托人工智能等手艺，及时精确发觉数据问题，帮力开展数据管理，不竭提拔农业银行数据质量。一方面，成立数据智能监测预警机制，基于往期数据的属性（如数据的数据量、字段的空值率、金额总和等），预测当期数据的属性数值，将预测值取当期数据的现实属性值进行比对，若两者的差值超出合理阈值则从动发生预警，从动识别数据波动的纪律和非常；另一方面，针对发觉的数据质量问题供给智能化数据管理，按照数据质量问题消息清单对问题数据进行标注，构成问题数据分类标签系统，智能识别分类数据质量问题；同时，智能生成数据质量演讲，总结已无数据质量演讲阐发法则，将汗青质量演讲做为锻炼语料，建立数据质量阐发模子，对数据校验、监测成果进行阐发，根据阐发成果生成数据质量演讲。

　　3。继续强化数据安万能力。正在数据管理中，营业人员需进行数据探查、数据核查等操做，会接触到客户的消息，须采纳无效办法满够数据平安管控要求，防止数据泄露、和丢失。