银行数据治理已能从具体工作中看到落点：既要统一指标、处理源头差错，也要让业务拿得到数据，并控制谁可以使用。邮储银行披露上半年整改59类反洗钱源头数据质量问题，上海银行通过档案归集和校验将平均检索耗时从2小时缩短至5分钟；光大银行的自然语言问数已覆盖1000余家机构，体现了数据供给向一线使用的延伸。跨机构协作也有不同路径：青岛农商银行通过平台内建模、只接收评分的方式使用公共数据，兰州银行把授权和跨部门模型评审纳入外部数据使用。对银行的参考价值，是将质量责任、交付方式和使用边界一起落实。中信银行已试点按业务场景核算数据成本，但目前各案例的统计口径不同，尚不能据此比较整体收益。
数据治理
持续跟踪数据治理要解决的是：同一个指标是否按同一口径计算、数据出错由谁处理、业务部门能否及时取得并安全使用数据。本专题沿标准质量、责任管理、共享使用、安全授权和价值评价组织银行做法。
更新于 2026-10-27
最新概况
近期进展
披露
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政策与监管
国家政策
国家数据局关于印发《关于推进行业高质量数据集建设行动的实施方案》的通知
国家数据局 · 实施方案印发通知
建设路径：从数据供给、加工到应用验证和持续管理，理解高质量数据集应怎样服务实际场景。
国务院办公厅关于做好金融“五篇大文章”的指导意见
国务院办公厅 · 指导意见（已发布文件）
政策背景：将数字金融放在金融服务整体部署中阅读，帮助理解数据能力建设的业务目的。
银行监管政策
中国人民银行 国家金融监督管理总局 中国证券监督管理委员会关于《金融业网络安全管理办法（征求意见稿）》公开征求意见的通知
中国人民银行、金融监管总局、中国证监会（通知落款） · 公开征求意见通知
规则跟踪：网络安全与数据治理存在交叉，本条用于跟踪征求意见进程，不能当作正式文件执行。
中国人民银行令〔2025〕第3号（中国人民银行业务领域数据安全管理办法）
中国人民银行 · 部门规章（已发布文件）
安全管理：阅读时先核对是否属于人民银行业务领域，再关注数据分类分级与处理活动的安全要求。
银行实践
成本与价值评价
中信银行将表级成本分摊到业务场景开展数据资产估值
看共享数据的人力、存储和计算成本如何分摊到一个营销场景。
参考条件与披露边界
适用于能够追溯数据血缘、成本来源和业务使用记录的场景；分摊规则需与具体计量目的相符。
材料未披露该方法单独产生的收入、利润或完整因果归因结果。
成本与价值评价
建设银行上海市分行科创企业评价数据集获产权登记
看科技企业评价数据集的组织和产权登记；实际应用收益仍待披露。
参考条件与披露边界
适用于数据来源及权利边界清楚、评价指标能够持续维护的数据产品建设。
未披露实际授信应用量、模型有效性、经济收益或成本变化。
责任与运行管理
贵州银行将外部数据计划、采购、应用与评价纳入闭环管理
看外购数据的需求计划、采购、使用及评价如何连续管理。
参考条件与披露边界
适用于外部数据来源较多、需要把需求计划与使用反馈联动的机构。
未披露各环节责任人、评价指标、采购节支金额或外部数据应用收益。
标准与质量
民生银行以指标标准治理支持村镇银行改制数据迁移
看机构整合时，指标口径治理如何支持旧数据迁入新系统。
参考条件与披露边界
适用于机构整合中系统和指标口径需要同步统一的数据迁移。
未披露迁移数据规模、差错率、切换耗时或各机构治理规则。
研究报告与重点阅读
中信银行：基于成本法的数据资产估值创新案例
读成本核算：了解共享数据成本如何沿加工过程分摊到业务使用，适合已有数据使用记录、希望研究投入计量的读者。
数据共享盘活科技金融一盘棋
科技金融数据共享的目录与协作思路；媒体报道和专家建议分别阅读。
国内银行AI数据治理要求与DNL框架对照（相关内容摘编）
对照AI应用所需的数据质量、更新监测和管理分工；本条是摘编资料。