区域银行的数据治理工作面临着巨大的挑战。
区域银行起源于20世纪90年代的城市商业银行 和农村信用社改制，作为中国银行业的重要组成部 分，具有以下显著特点： 经营区域聚焦：区域银行业务区域相对较小， 主要服务本地中小企业与居民。由于对本地经济发 展与客户需求更加熟悉，它们能提供定制化的金融 服务，满足区域内客户的特殊需求。
聚焦本地客群：区域银行的主要客户群体是中 小微企业和广大居民，建立了深厚的客户关系，客 户基数稳定。但同时，由于中小企业和当地居民风 险集中度相对较高，获客难度大，区域银行需要加 强风险管理和客户维护。这也决定了区域银行在数 据采集与应用上更注重个性化定制。 稳健经营：区域银行普遍采取稳健跟随的发展 战略，但这也意味着区域银行容易滞留在传统业务， 缺乏创新动力，转型升级较慢。这使得区域银行在 数字化转型中压力较大，亟需寻找新的增长点与动能。 激烈竞争：随着科技创新与政策开放，区域银 行不仅面临来自同业的激烈竞争，还需要应对金融 科技企业与大型银行的挑战。这要求区域银行加快 自身转型与创新，提升竞争力。
转型迫切：在外部监管政策指导银行业加速数 字化与创新转型的同时，区域银行内部也需要提高 科技与数据智能应用能力，实现业务产品、运营和 模式创新。 区域银行一般会把战略愿景定义为建设成区域 价值领先、客户信赖的银行，会立足于市民、中小 企业和政府，在业务上会关注县域、绿色、普惠、 中小企业和传统的工业领域。数据的应用和管理与 科技并列，共同构成区域银行发展战略的基石。
当前国家对区域银行要求两端控制：一端是在 对大规模企业贷款方面进行控制，5亿以上的单笔贷 款严控；另一端是对于优质（大规模）个人单笔贷 款进行控制，1亿以上的单笔贷款严控。这就导致了 过去较低风险的优质贷款投放比例下降，更多贷款 额度会被投放到两端之外的高风险且多场景的业务 中，对于区域银行数字化转型的能力（营销能力和 风控能力）提出了更高的要求。
新技术与应用缺乏“耦合剂”
新技术和应用之间，主要存在两种使能关系： 一是新技术推动银行业务创新，二是老应用借助新 技术提高效率，优化用户体验。但当前区域银行在 数据领域的技术能力和业务需求之间存在“差距”， 亟需“耦合剂”。 随着信息技术的快速发展，数据已经成为区域 银行的关键驱动力之一，大数据、大算力、大模型 等数据技术的发展也日新月异。如实时组件能够快 速响应数据的变化，实时地对数据进行清洗、转换、 聚合等操作，提供实时的数据洞察和决策支持；批 流一体能够同时处理批量数据和流式数据，无缝地 整合离线和在线的数据处理逻辑，实现实时累积的 数据分析；湖仓一体能够将数据湖和数据仓库统一 为一个数据平台，实现数据的统一存储、管理和访 问，提升数据的可用性和价值。
湖仓一体并非简单机械的互通数据湖和数据仓 库的数据，其构建在数据湖低成本的数据存储架构 之上，又继承了数据仓库的数据处理和管理功能， 兼容数据湖的数据多样、灵活计算和数据仓库的质 量安全、高效治理等体系的优势，让数据和计算在 湖和仓之间自由流动，用户可以根据自身需求使用 不同引擎进行湖仓数据的统一处理和交互式查询， 对外提供不同类型的服务。 而在数据应用需求上，随着消费者行为的日益 多样化，客户不再满足于传统的银行服务，他们期 待的是更为个性化、便捷的金融产品和服务。以某 区域银行为例，该银行希望分析城市边缘地区居民 的消费金融需求，推出合适的金融产品以满足这一 特定客群的金融需求。而另一家银行则希望能实时 了解新上市理财产品的销售情况，从而能快速调整 产品及营销策略。
但往往技术部门面对繁多的数据组件和技术， 困惑于该如何选择，而业务部门提交的业务场景需 求又难以得到快速的响应。因此，如何建立一个统 一的数据能力体系，将底层的数据技术和上层的数 据应用耦合起来，使得“技术得其所，场景得其 用”成为区域银行的一大迫切需求。
数据治理陷入“漩涡”
区域银行的数据治理工作面临着巨大的挑战。 随着数据来源的多样化和数据规模的扩大，数据治 理的范围和复杂度也不断增加。 金融行业与信息技术的融合，导致银行的数据 来源、形态、内容和规模发生了变化，给数据管理 带来了挑战。银行不仅要处理内部的客户数据，还 要处理来自社交媒体、IoT设备、公共数据集等外部 数据；不仅要处理结构化数据，还要处理图片、视 频、文本和音频等非结构化数据；不仅要处理交易 数据，还要处理网页点击、移动应用使用习惯、在 线客服交互记录等客户互动数据。这些使区域银行 的数据治理工作陷入爆炸式增长的数据种类及数据 量的“漩涡”。
区域银行数据治理遇到的挑战，主要面临时间 长、投入大、见效慢的问题。 时间长：数据治理是一项系统性工程，需要银 行内部各部门共同协作才能完成，在这个过程中， 会涉及到多个方面，而它又不是一个简单的工作内 容，结果导致时间长。 投入大：缺乏自动化工具和标准化流程，导致 数据清洗、整合和维护的工作量巨大，效率低下， 无法及时响应业务需求。 见效慢：数据治理的价值度量目前在数据理论 研究中仍然是一个难题，而价值模糊将影响对其投入程度的评估。 此外，还面临数据资产化、数据服务化工程同 步建设的影响，导致数据治理工作异常复杂。数据 资产是指由企业拥有或者控制的，能够为企业带来 未来经济利益的，以物理或电子的方式记录的数据 资源，如文件资料、电子数据等。
数据在各体系间流转“阻塞”
数据流转需要跨多个体系完成，数据平台性能 不佳、数据错误处理、算力资源分配不均、跨集群 数据传输、网络丢包等都是数据流转的阻塞点，统 一的系统架构设计是关键。 数据的流转需要经历数据采集、数据存储、数 据计算、数据管理、数据应用等多环节，涉及数据 平台（数据湖、仓）、数据算力底座（存、算、 网）等多个体系。数据的高效流转，可以实现区域 银行提升效率的数字化转型目标，但是当前各体系 还存在分散设计、分散建设等现象，使得大量数据 技术在实际落地中无法实现预期效果，阻碍了数据 流转效率。如，某区域银行为了提高理财产品推荐 成功率，需要采集客户账户大额进账信息，并结合 客户画像进行实时的产品推荐。但是，由于数据从 采集到计算延迟超过分钟级，有45%的客户在此期 间已将进账转出，从而使得该银行的实时营销成功 率难以提升。
1、传统的数据仓库系统已不再适应现代银行的 复杂需求。 银行需要转向新的技术和架构，以便更有效地 存储数据并满足多样化数据分析的要求。同时，随 着风险控制、欺诈检测等业务对实时响应的迫切需 求，新的数据平台必须具备快速处理和实时分析大量数据的能力。这种转变不仅源于银行业务对数据 访问速度日益增长的需求，还因为多种业务应用的 融合使得数据的种类和结构日趋复杂化。 2、除了对数据平台自身的需求外，保证算力底 座与数据平台之间的紧密协同和优化至关重要 。银行在高峰期，如月初、月末和季度结算时， 需要同时进行大量的数据跑批、风险评估和复杂分 析，这就对数据处理的响应速度和准确性提出了更 高要求。算力底座与数据平台之间的紧密协同和优 化不仅确保了从数据存储到计算的流程效率，而且 为最终的业务应用提供了可靠支持。
