贵州农商联合银行民营及小微金融部总经理助理 李立志

  贵州农商联合银行数据资产部 邹鹏

  数字经济时代，数据已成为银行业金融机构数字化、智能化转型的核心生产要素。对于深耕“三农”、服务县域的农村金融机构而言，数据要素治理不仅是提升金融服务效能、优化客户体验的核心抓手，更是防范金融风险、推动乡村振兴战略落地的必然要求。然而，受服务场景分散、技术基础薄弱及业务特性鲜明等现实条件制约，当前农村金融机构在数据治理领域仍面临诸多问题：数据管理缺乏统一标准，全流程规范性不足;多方主体的利益诉求存在分歧，导致协同治理的推进面临较大阻力;数据安全防护能力存在短板，信息泄露与滥用风险长期存在。深入破解这些问题，不仅能为农村金融机构高质量发展筑牢数据根基，更能推动金融服务精准触达农业生产、农户经营的细微场景，为农村经济提质增效提供有力支撑。

  一、农村金融机构数据治理现实困境

  1.固有短板

  农村金融机构虽然积累了海量农户身份信息、信贷记录、交易数据，但数据治理起步晚、基础弱，核心问题集中在以下三个方面。

  一是数据标准落地“最后一公里”梗阻。大部分农村金融机构虽已制定统一的数据采集与录入标准，但“三农”业务场景的复杂性给实际操作带来了挑战。农户种植面积、养殖规模、农机数量、土地流转情况等核心授信数据，大多依赖村干部证明、农户手写台账、实地走访记录等非标准化信息，与统建系统的标准化录入要求形成冲突。例如，在农户信贷业务中，采集小麦种植面积数据时，部分村庄缺乏精准测绘记录，仅能提供村干部的估算证明——若严格按系统标准则无法录入，若按业务需求录入又会导致数据质量不达标。此外，不同经营机构对采集数据字段的理解存在偏差，增加了数据整合与分析的难度。

  二是治理能力明显不足。多数农村金融机构尚未组建专门的数据治理团队，且责任划分模糊;员工缺乏系统的数据安全与合规培训，对隐私保护、合规用数的认知普遍不足;针对农产品产量、农机购置、养殖规模等农村特色非标准化数据，目前尚无明确的治理规范，难以支撑精准信贷、风险防控等核心业务的开展。多数机构的数据治理工作由一线柜员、客户经理兼职负责，基层员工既要完成存贷款、客户维护等核心经营指标，又需兼顾数据录入审核、问题数据整改等任务，精力严重分散，导致数据录入错误、漏填、迟报等问题频发，且由于缺乏明确的考核机制，问题整改往往流于形式。

  三是数据安全风险突出。农村金融机构基层网点覆盖广大城乡区域，数据采集有相当一部分依赖手工录入与线下填报，农户身份证号码、贷款信息等存在违规传播风险;部分机构技术投入不足，缺乏基础加密与防篡改技术的支撑，交易记录、信用评级存在违规修改风险;部分员工安全意识薄弱，存在将客户信息用于非授权营销活动、违规向第三方提供等数据滥用行为。

  2.通用治理框架与治理实践的冲突

  银行业金融机构的数据治理框架，通常以“制度确立规范、技术提供支撑、管理贯穿流程”为核心，旨在实现数据全生命周期的安全可控。然而农村金融机构网点分散、技术基础薄弱、业务重心下沉且管理模式分散，这些特点使得通用框架往往在实际操作中难以落地，矛盾集中凸显。

  一是标准化合规要求与本土化业务实际需求之间的矛盾。通用合规框架仅认可身份信息、交易流水等格式规整的数据，而服务“三农”必须依托农户种植面积、养殖规模、农机数量等数据进行信用评估——这类数据多源于村干部证明或农户手写台账，缺乏统一格式规范。在此情形下，若机械地执行标准，关键业务数据将无法录入系统;若依据实际需求采集，又将面临合规风险，最终导致信贷审批要么只能依赖经验判断，要么承受较高的合规成本。

  二是数据集中管理与使用便捷性之间的矛盾。尽管大多数农村金融机构已实现数据的集中存储，并出于数据安全考虑，建立了严格的跨部门、跨层级数据查询权限与审批流程。但实际业务中，基层机构在办理农户贷款、客户维护等日常业务时，需实时调取客户完整信用信息、历史业务记录等数据，然而受限于多层级的审批机制，一次普通的数据查询申请耗时长达1～2个工作日，极大制约了业务办理效率。

  三是固定流程与动态风险之间的矛盾。通用框架所设定的季度数据采集、半年风险评估等固定流程，难以适配农村风险的突发性特征。例如，台风、洪涝等灾害可能导致农作物绝收，市场价格的剧烈波动可能让养殖户蒙受亏损，这些突发变化往往需要实时数据来支撑信贷策略的动态调整。若一味严格遵循固定的操作流程，等到数据收集与评估工作全部完成时，农户的还款能力早已发生变化，此时的风险防控策略便形同虚设。

  四是责任到人要求与执行缺位之间的矛盾。通用框架往往将责任笼统地划归业务管理部门或技术部门，但数据采集、录入、使用的核心环节却集中在基层网点。基层员工既要承担存贷款核心业务指标，又要兼顾数据整理工作，且缺乏清晰的考核标准，一旦出现数据录入错误或泄露情况，责任归属便模糊不清，最终导致治理工作沦为“走过场”的形式主义。

  二、农村金融机构数据治理体系重构实践

  1.治理框架

  农村金融机构需以“合规适配、实用高效、安全可控”为原则，构建“制度协同、技术适配、组织联动”的三维数据治理框架。

  一是制度协同。建立“省农商联合银行统一规范+地方法人机构补充细则”的分级制度体系。省农商联合银行聚焦顶层制度设计，制定统一的数据标准、安全规范及生命周期管理规则，明确数据治理委员会的决策职责，统一对接监管要求;地方法人机构立足辖区业务实际特点，制定数据采集实操细则、问题数据整改流程及基层岗位责任清单等补充制度，重点破解非标数据录入不规范、一线数据安全防控不到位等实操难题，明确经营业务数据的采集规范与佐证材料标准，确保基层操作有章可循。

  二是技术适配。构建“省农商联合银行后端支撑+地方法人机构前端赋能”的技术架构。省农商联合银行聚焦统建系统的适配性与实用性优化，构建数据中台的采集、存储与计算能力，梳理业务数据资产目录，打通核心系统、信贷系统、支付系统等系统间的数据壁垒，简化数据查询流程;优化业务系统录入功能，增设非标数据录入模块，支持图片、手写台账扫描件等格式上传，实现合规性与便捷性的兼顾;部署数据质量动态监测工具，对录入错误、数据缺漏等问题进行实时预警，并推送至地方法人机构及时整改。地方法人机构聚焦前端赋能，依托联合银行系统工具，实现农户信息的实地采集与实时上传，减少手工填报及二次录入环节，提升数据采集的效率与准确性。

  三是组织联动。构建“省农商联合银行归口管理+地方法人机构专人负责”的分级组织架构。省农商联合银行牵头制定治理战略、协调重大事项，组建专业技术团队负责系统优化与数据质量监控;地方法人机构按业务规模配置专职数据治理专员，承担本机构数据采集审核、问题数据整改及员工数据培训等职责，同时细化柜员、客户经理的数据治理岗位责任，将治理要求嵌入业务全流程，并定期开展省市县乡多级数据治理问题的收集和反馈工作，形成上下联动、协同推进的工作格局。

  2.运作机制

  农村金融机构可围绕数据的“采集—处理—存储—传输—应用”全流程，构建闭环运作机制。

  在数据采集方面，秉持“全面真实、便捷适配”的原则，既要采集身份信息、交易流水等标准化数据，也要通过网点实地核验、村干部协助确认、农户电子台账等多元方式，规范收集农业生产、经营规模等非标准化数据，且采集过程全程留痕，确保数据来源合法合规。

  在数据处理方面，运用简捷高效的数据清洗与整合技术，剔除重复数据、修正错误信息、补全关键缺失内容;对敏感数据实施全程加密保护，定期组织员工开展数据安全与伦理培训，确保数据处理流程专业规范，同时完整保留农村特色数据的原始形态。

  在数据存储与传输方面，建立定期备份与应急恢复机制，并定期开展安全审计;在数据传输层面采用SSL/TLS加密协议，同步优化跨部门、跨网点的数据传输流程;对于经营机构频繁调用的客户基本信息、历史信贷记录等业务数据，进一步简化查询和审批流程，推动实现“按需共享、实时调取”的目标。

  在数据应用方面，省农商联合银行清晰界定数据应用的权限与边界，严格禁止任何非授权应用行为，并定期评估数据应用效果，助力数据深度赋能信贷风控、精准营销等核心业务;地方法人机构则在业务办理过程中按需取用数据，定期反馈数据应用过程中的痛点问题，为省农商联合银行的系统优化与制度完善提供依据。

  三、分层推进实施路径

  立足数据基础薄弱的现实，农村金融机构可规划实施“基础夯实、优化提升、深度融合”三阶段分层推进策略，明确各阶段的核心目标;同时采取“制度、技术、管理、人才”四大核心保障策略，打通落地堵点，推动数据治理从合规驱动向价值创造转型。

  1.三阶段分层推进策略

  基础夯实阶段(1～2年)：以“打通数据壁垒、规范基础流程”为核心目标，重点推进四项工作。一是加速数据中台建设，实现信贷、支付等核心业务系统数据互联互通;二是制定统一的数据标准、采集规范、安全制度及考核办法;三是开展数据质量专项整治行动，系统清理存量错误数据;四是配备专职数据治理专员，组织一线员工开展数据标准与安全合规培训，规范非标数据采集流程，完成存量业务数据梳理补录，建立问题数据整改台账，实现全流程闭环管理。

  优化提升阶段(2～3年)：以“深化技术应用、强化协同赋能”为核心目标，优化系统功能，推广数据质量动态监测工具与血缘分析技术，完善跨部门、跨层级数据协同共享机制，简化数据查询审批流程，建立数据治理考核激励与问责机制，将考核结果与绩效直接挂钩。

  深度融合阶段(长期)：以“实现数据的资产化和治理的常态化”为核心目标，构建动态适配的长效治理体系，结合农业生产周期、政策调整、业务创新等动态因素，持续优化数据标准与系统功能，深化与政务部门、第三方机构的数据共享合作，引入农村土地流转、社保、农产品市场价格等外部数据，丰富数据资产池，推动数据治理从“合规驱动”向“价值创造”转型;将数据治理嵌入日常业务全流程，实现数据采集、使用、整改的常态化管理，培育基层员工数据思维，提升数据应用能力，探索数据赋能“三农”特色业务的创新模式，如基于农户经营数据开发定制化信贷产品、构建产业链金融服务体系等。

  2.四大核心保障策略

  一是完善专项制度体系。针对农村金融数据特性制定专门的保护细则，明确非标准化数据的采集范围、使用边界，厘清省农商联合银行、地方法人机构与基层网点的权责，为数据治理提供坚实的制度保障。

  二是强化实用技术支撑。优先采用适配基层场景的低成本、易操作技术工具，如轻量化加密软件、云存储服务、简单易用的数据分析工具等;重点搭建农村特色一体化数据管理平台，实现标准化与非标准化数据的统一管理;加强全链路网络安全防护，防范黑客攻击与数据泄露风险。

  三是优化落地管理机制。建立“省农商联合银行统筹协调、地方法人机构分级落实、网点专人负责、全员协同参与”的组织架构，明确各层级、各岗位数据治理责任与职责边界，制定数据采集、处理、使用的标准化流程，将数据质量、安全合规指标纳入员工绩效考核体系，建立数据安全应急处置机制，快速应对数据泄露、篡改等风险事件。

  四是加强人才队伍建设。针对基层员工开展常态化数据安全与合规使用培训，提升基层人员数据采集、录入的规范性与准确性;引进兼具“三农”业务知识与数据技术能力的复合型人才，指导基层数据治理实践;建立省农商联合银行专业人员常态化下沉帮扶机制，解决基层实际操作难题。

  四、结论

  农村金融机构的数据治理是关乎金融服务“三农”质效与国家金融安全的重要课题。当前，农村金融机构数据治理面临双重挑战，既有数据标准不统一、治理能力薄弱、安全防护不足等固有短板，又存在通用治理框架与农村场景适配性不足的现实矛盾。这些问题不仅阻碍了农村金融机构的高质量发展，更使金融服务乡村振兴的精准滴灌效果大打折扣。