中国信通院副院长王志勤在致辞中强调，当前数据治理已经进入了快速落地期，各个行业开始聚焦到数据的全生命周期的管理和价值变现，特别是金融机构已经积累了大量的宝贵数据和实践经验。中国信通院将和相关金融机构一道全面推动跨领域的合作，包括加大对技术研究和服务的支撑力度、深化金融行业数据治理的研究、提升数据治理的技术水平。
中国金融出版社有限公司董事长、《中国金融》杂志主编蒋万进在致辞中指出，金融业是数据密集行业，金融行业在对数据价值的认识、数据积累能力、数据运用水平方面也领先其他行业，成为数据积累和应用的先行者。数据的规范采集和安全使用，直接关系到金融业的稳健运行和金融消费者的切身利益，特别是在金融数字化转型过程中，数据对于金融创新和金融监管发挥着极其重要的作用，数据治理已成为推动金融数字化发展的当务之急。
在“金融数据治理与监管”主题演讲环节，多位来自监管部门、行业协会的嘉宾分享了精彩的观点。
中国互联网金融协会会长李东荣深入阐述了对数字化时代个人金融信息保护的思考。他指出，近年来我国的金融管理部门、行业协会以及广大的从业机构在个人金融信息保护的制度建设和实践上做了大量的工作，法律规范不断完善，技术标准加速出台，行政监管持续发力，行业实现有序推进。但同时也要清醒地看到，在数字化时代下，个人金融信息保护在立法、监管、自律等方面依然有一些亟待解决的问题。李东荣建议，数字化时代下加强个人金融信息保护需要政府、市场、社会等多个方面协同：一是持续完善制度规范，适应经济金融数字化转型的实际情况；二是增强监管科技能力，进一步完善个人金融信息保护的监管分工和统筹机制；三是发挥行业自律作用，各行业协会要相互沟通，形成合力；四是提升机构的履责水平，完善内部监督和责任追究机制；五是加强社会公众参与度，充分调动社会公众参与个人信息安全的治理。
工业和信息化部信息技术发展司副司长杨宇燕，详细介绍了DCMM（数据管理能力成熟度评估模型）贯标评估工作，并对加强金融行业的数据治理提出了三点建议。一是建议金融行业以DCMM国家贯标为抓手，提升整个行业的治理能力，推动金融企业数据规范的管理；二是建议以中国信通院为代表的管理机构强化标准的建设，满足金融行业对相关标准的需求；三是推动相关地方政府积极探索开展DCMM评估试点，面向金融等重点领域探索形成可复制的模式。
中国人民银行科技司副司长罗永忠以“金融机构数据治理任重道远”为题，总结了人民银行在金融数据治理领域的工作，并对金融机构加强数据治理提出了建议。罗永忠强调，数据治理已成为金融机构面临的重大挑战，做好数据治理与融合应用刻不容缓。人民银行一直高度重视数据治理，不断完善顶层设计，目前已建立两级数据管理的规则体系，制定基础通用的数据标准、指南，全面确立了体系化的数据治理方法。他特别强调，金融机构数据治理应注意四个问题：一是加强组织领导，构建统筹协调、务实高效的工作机制；二是建立健全制度体系，规范数据标准和数据使用；三是切实保障数据安全，全面提升数据安全保障能力；四是建立长效保障机制，形成治理战略。
中国银保监会统信部二级巡视员骆絮飞分享了对银行保险业的数据治理与安全保护实践的体会。她提出，当前银行保险业应准确把握数据安全风险变化形势，深刻认识解决数据安全问题的紧迫性和重要性。她表示，银保监会正在研究制定对银行保险业的数据安全监管政策，全面推进银行业保险业数据安全管理体系的建设，推动健全数据治理和防护机制，强调数据应用各个环节的闭环管控，加强系统的防护。同时，将重点强化对金融消费者的信息保护，督促银行保险机构牢固树立以客户为中心、负责任创新的正确理念。
在“数据治理发展与银行解决方案”主题演讲环节，多位业内专家就金融数据治理理念、面临的挑战及未来发展趋势展开了讨论。
国家金融与发展实验室副主任杨涛从经济和金融两个层面探讨了数字化的重要作用和价值，同时围绕数据要素运用的效率与安全进行了探讨。他指出，数据要素投入跟传统的劳动、资本、土地要素投入不完全一样，它不仅仅是要素自身的投入，更重要的是还会带动其他要素的投入方式发生改变，从而进一步优化和改善生产函数和效率。数据治理不仅仅是一个简单的安全问题，而是将在整个数字经济和新经济发展过程中发挥更重要的龙头作用。
中国信通院云计算与大数据研究所所长何宝宏分析了金融数据治理的挑战与趋势，并介绍了这一领域的前沿发展动态。他强调，数据作为生产要素，相对于传统的生产要素有很大的区别，具有无限可复制性、通用性、流动性等特点。数据治理面临着不同的内外部需求。面对内部需求，需要结合金融数据的方法论，融入一些新的工具和技术。面对外部需求，金融机构在采购和接入外部数据面临着如何选择、如何采购、如何核验等挑战。中国信通院云大所正在研究制定相关的技术标准，推进数据合规的外部引入。
此外，来自建信金融科技有限公司、民生银行、平安银行、华夏银行、华为云数据使能服务、先进数通行等机构的负责人和专家分别从数据供给侧改革、金融大数据能力模型建设、数字化转型数据治理、数据治理的制度建设与质量管控、银行数据治理经验、科技企业数据治理解决方案等多个维度进行案例交流和探讨。
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