数据治理强化个人信息保护导读：强化个人信息保护和金融数据治理，合法、合规、合理地使用数据，对于推动金融业实现高质量发展、促进金融业安全稳定具有非常重要的意义。随着大数据、人工智能等技术快速发展，数据资产价值日益凸显。银行业作为数据密集型行业，是个人信息汇聚和应用的重要领域，海量的内外部数据是商业银行最核心的生产资料。在数字化转型的浪潮下，强化个人信息保护和金融数据治理，合法、合规、合理地使用数据，对于推动金融业实现高质量发展、促进金融业安全稳定具有非常重要的意义。中国工商银行依托于自主建设的大数据服务平台，搭建完善的数据治理体系，加强数据治理，强化数据安全和个人信息保护，挖掘数据价值，促进数据智能化应用，提升经营管理水平，助力智慧银行建设。工商银行数据治理实践o建立完善数据治理的组织保障机制一是建立完善的组织架构，实施数据治理三道防线。有效的组织架构是数据治理的有力保证，工商银行成立了由行领导挂帅的金融科技发展委员会，统一领导数据治理工作。金融科技发展委员会下辖管理信息部、金融科技部两个综合管理部门，负责企业数据治理工作的综合管理。各业务管理部门、经营机构作为数据治理的第一道防线，负责本业务线、本机构的数据治理。内控合规部承担第二道防线的职能，负责监督数据治理执行情况。内部审计部门承担第三道防线的职能，负责开展数据治理审计工作。二是建立制度规范体系，规范数据治理工作机制。工商银行制定数据治理的管理制度和技术规范，管理制度主要明确数据标准、数据质量、数据安全等治理领域的岗位、职责、流程等管理要求，规范数据治理工作机制。技术规范明确系统研发、运维等技术标准的实施要求，确保数据在产生、处理、传递、应用过程中的数据一致性、完整性和准确性。三是建立涵盖事前预防、事中监测、事后评估改进的全生命周期数据治理流程，保障数据治理的有效推进。事前预防是将各领域数据治理要求融入到系统研发的各阶段中，实现硬控制，从数据产生的源头进行管理。事中监测主要是在日常业务开展及 IT 运维过程中，监测数据质量情况，发现问题及时跟踪治理。事后评估改进主要是定期对系统展开全面的数据治理状况评估，从问题率、解决率、解决时效等方面建立评价指标，并对存在的问题进行改进。o建立数据标准体系一是制定企业级数据标准，为数据标准化夯实基础。参考国家标准和行业标准，坚持“定义统一、口径统一、名称统一、来源统一、参照统一...
