Li Wei, Director del Departamento de Ciencia y Tecnología del Banco Popular de China: Haga un buen trabajo en el gobierno de datos para promover la transformación digital

Autor｜Li Wei "Director del Departamento de Ciencia y Tecnología del Banco Popular de China"

Por primera vez, la Cuarta Sesión Plenaria del XIX Comité Central del Partido Comunista de China enumeró los "datos" como un factor de producción para participar en la distribución, marcando que la economía digital con datos como elemento clave ha entrado en un nuevo era. En la actualidad, las tecnologías digitales como la inteligencia artificial y la cadena de bloques continúan surgiendo, integrándose e infiltrándose rápidamente en varios campos de la economía y la sociedad, y la transformación digital con datos como núcleo se ha convertido en la tendencia general. La industria financiera es una industria intensiva en datos, que ha acumulado enormes minas de oro de datos en el proceso de producción y operación. La industria financiera debe comprender profundamente la importancia de los recursos de datos, hacer un buen trabajo en la gestión de datos financieros, profundizar en el valor de los datos, liberar el potencial de los datos, acelerar la transformación digital y promover el desarrollo financiero de alta calidad.

La "dificultad" del gobierno de datos en la industria financiera

Hay islas aisladas de información, y algunas de ellas no se pueden utilizar. En la actualidad, en el proceso de gobierno de datos en la industria financiera, existe un problema común de "no querer, atreverse y no poder" compartir, lo que resulta en datos masivos dispersos en muchas instituciones y sistemas de información, formando "chimeneas de datos" uno por uno. Una es la renuencia a compartir. La mayoría de las instituciones financieras consideran los datos como un recurso estratégico, creyendo que poseer datos significa poseer los recursos del cliente y la competitividad del mercado, y no están dispuestas a compartir datos subjetivamente; de ​​manera similar, también existe una separación de la propiedad de los datos dentro de las instituciones financieras, y la propiedad y el poder de los datos son estrechamente relacionado Por lo tanto, varios departamentos preferirían "archivar los datos" en lugar de compartirlos fácilmente. La segunda es no compartir. Algunos datos financieros son sensibles hasta cierto punto, involucrando la privacidad personal de los usuarios, los secretos comerciales e incluso la seguridad nacional. El intercambio de datos puede tener riesgos legales, lo que objetivamente trae obstáculos para el intercambio de datos entre instituciones. La tercera es que no se puede compartir. Dado que las interfaces de datos de varias instituciones no están unificadas, es difícil que los datos de diferentes instituciones estén interconectados e interoperables, lo que dificulta seriamente el intercambio abierto de datos, lo que resulta en la separación de los activos de datos y sus propios sistemas.

La calidad de los datos no es alta y el número no es fácil de usar. En el contexto de la aplicación generalizada de la tecnología financiera, los datos de alta calidad se han convertido en una base importante para los servicios financieros y la innovación, y también son un requisito previo clave para que los macrodatos mejoren la capacidad de las instituciones financieras para implementar políticas precisas. Sin embargo, el fenómeno de la baja calidad general de los datos en la industria financiera actual sigue siendo prominente, lo que dificulta la extracción de datos en profundidad y la aplicación eficiente. En términos de integridad y precisión, debido a la falta de un sistema de gobierno de datos unificado, algunas instituciones financieras pueden tener problemas poco científicos y no estándar en la recopilación, el almacenamiento y el procesamiento de datos, lo que da como resultado "datos sucios", como datos incorrectos, datos anormales. datos y datos faltantes Generados con frecuencia, no se puede garantizar la integridad y precisión de los datos. En términos de consistencia, debido a las líneas comerciales complejas y los diversos tipos de negocios de las instituciones financieras, varios departamentos a menudo tienen diferentes estándares de recopilación de datos y diferentes calibres estadísticos. La misma fuente de datos puede expresarse de manera completamente diferente en diferentes departamentos. Los significados también pueden ser diferentes. muy diferente, y la consistencia de los datos es difícil de garantizar. Esto crea obstáculos para el modelado, el análisis y la aplicación de datos globales, y el efecto de la extracción de datos se reduce considerablemente.

Datos: La proporción de posiciones largas y cortas en contratos de BTC es de 1,39, y la cantidad total de posiciones de contratos es de 1391 millones de USD: a las 10:30 del 4 de junio, según OKEx Trading Big Data, la proporción de posiciones largas y cortas en contratos BTC es 1.39, y el mercado es largo El número de personas es alto; la base del contrato trimestral es superior a 50 dólares estadounidenses, la tasa de financiación del contrato perpetuo es negativa, la cantidad total de posiciones de entrega y contratos perpetuos es de 1.391 mil millones de dólares estadounidenses , y el ejército en general es dominante; entrega de BTC y posiciones de élite de contrato perpetuo, la posición larga de la cuenta élite es 19.36%, la posición larga de la cuenta élite es dominante, continúe prestando atención a los cambios en la posición de la cuenta grande. A juzgar por los datos del contrato de opción, la relación de volumen de compra activa de compra/venta es de 3,29, la relación de volumen de venta activa de compra/venta es de 2,15, y el volumen de compra activa alcista y bajista es dominante. [2021/6/4 23:10:59]

Es difícil integrar aplicaciones, y hay algunas que no las usarán. Hay muchas fuentes de datos financieros, un gran volumen, diferentes estructuras y relaciones complejas. La extracción de datos de gran valor, gran relevancia y calidad a partir de una cantidad tan grande de datos financieros complejos requiere un soporte de tecnología de la información eficiente y garantías de infraestructura fiables. Sin embargo, algunas instituciones financieras tienen una inversión relativamente insuficiente en investigación y desarrollo científico y tecnológico, y la proporción de personal científico y tecnológico está seriamente desequilibrada. Es necesario mejorar la capacidad de utilizar el análisis de modelos de datos para resolver problemas prácticos. La mayor parte de la utilización de recursos de información de las instituciones financieras permanece en la superficie, la aplicación de datos no es lo suficientemente profunda, el campo de aplicación es relativamente estrecho y la integración de datos y escenarios no es suficiente, lo que dificulta la "arena" de datos para reunir en una "torre", los recursos de datos masivos no se pueden revitalizar y el potencial de los datos es limitado.

Falta un sistema de gobernanza y algunos no se utilizan bien. La tecnología en sí es neutral, y el bien o el mal del uso de la tecnología depende completamente de las personas. La misma conclusión se aplica a los datos. La tecnología debe ser buena y los datos también deben ser buenos. Sin embargo, debido a las leyes y regulaciones incompletas, el sistema de gobierno de datos imperfecto y la falta de conciencia sobre el cumplimiento institucional, el problema del "uso deficiente" de los datos es más prominente. El costo de las violaciones de leyes y reglamentos es bajo, y los reglamentos de gestión existentes se ignoran para buscar intereses comerciales.Problemas como la recopilación excesiva de datos, el uso ilegal de datos y la transacción ilegal de datos no son infrecuentes. Por ejemplo, algunas aplicaciones y sitios web estipulan que si los usuarios no autorizan a proporcionar el número de teléfono móvil, la libreta de direcciones, la ubicación geográfica y otra información, no pueden seguir usando y navegando, lo que en realidad es un "secuestro de datos" a través de la "coerción del servicio". Además, algunas organizaciones son débiles en la conciencia de protección de datos, la gestión interna y las capacidades de defensa técnica. De vez en cuando ocurren incidentes de fuga de datos y los usuarios se convierten en "personas transparentes".

Coinbase: investigando retrasos en algunos depósitos y retiros de criptomonedas: según las noticias de Jinshi, la plataforma de operaciones Coinbase dijo que está investigando el retraso en los depósitos y retiros de algunas criptomonedas. [2021/4/17 20:29:34]

El "Tao" del Gobierno de Datos en la Industria Financiera

Cumplimiento de leyes y reglamentos para garantizar la seguridad. Dado que los datos son un factor importante de producción, garantizar la seguridad de los datos debe ser el objetivo principal que las instituciones relevantes siempre deben cumplir. La industria financiera es muy sensible a la seguridad de la información. Debe establecer y mejorar los mecanismos de gestión de la seguridad de los datos a largo plazo y las medidas de protección para evitar estrictamente la fuga, la manipulación, el daño y el uso indebido de datos, y proteger la privacidad de los interesados ​​de acuerdo con las leyes. y reglamentos Infracción, las leyes, reglamentos y normas reglamentarias existentes no se pueden romper mediante el desarrollo de aplicaciones de fusión de datos entre departamentos.

Físicamente dispersos, lógicamente centralizados. Debido a razones históricas, muchas organizaciones a menudo tienen centros de datos "N" (fuentes de datos), lo que presenta una situación en la que los datos de múltiples líneas de negocios se almacenan y operan de manera descentralizada. Obviamente, es demasiado costoso y difícil adoptar el método de " reinventar la rueda" demasiado grande. Por lo tanto, bajo la premisa de mantener sin cambios las funciones de los centros de datos existentes, la ubicación de almacenamiento físico actual y el tema operativo de los datos deben mantenerse sin cambios, y las instalaciones de TI y los recursos humanos de cada centro de datos deben utilizarse por completo para construir " 1 plataforma de gestión de intercambio de datos + N Centro de datos (fuente de datos)" patrón de arquitectura de datos. Sobre esta base, formule e implemente reglas unificadas de gestión de datos para realizar una gestión centralizada de datos.

El mínimo es suficiente, usar pero no guardar. Una de las dificultades en el gobierno de datos es cómo realizar la aplicación de fusión de datos sobre la base de garantizar la propiedad de los datos. Es necesario eliminar las preocupaciones del propietario de los datos sobre la "transferencia de poder" causada por la "transferencia de propiedad" de la información, estandarizar el uso de los datos, controlar estrictamente el alcance de la adquisición y aplicación de datos, garantizar que los datos es dedicado, el mínimo es suficiente y no puede ser retenido sin permiso Los datos son mal utilizados, abusados. Bajo la premisa de satisfacer las necesidades razonables de todas las partes, los derechos e intereses de los propietarios de los datos están protegidos en la mayor medida posible para garantizar que el uso de los datos sea compatible y que el alcance sea controlable.

Una fuente, una fuente para múltiples propósitos. En la actualidad, ya sea un departamento de gestión financiera o una institución financiera, el fenómeno de la dispersión de datos en varias líneas de negocios existe más o menos, y la recopilación de datos por parte de múltiples partes ocurre de vez en cuando. Esto no solo aumenta el costo del envío, la recopilación y el almacenamiento de la información, sino que también conduce a sujetos de responsabilidad de datos poco claros, lo que dificulta garantizar la seguridad y la calidad de los datos. El único tema de la gestión de datos de origen debe aclararse para garantizar la integridad, precisión y consistencia de los datos, y reducir el desperdicio de recursos y la redundancia de datos causada por la recopilación repetida. Al mismo tiempo, establezca un mecanismo estandarizado para compartir datos, mejore la eficiencia de utilización de datos y el nivel de aplicación, y realice el empoderamiento de datos multidireccionales.

La "Tecnología" del Gobierno de Datos en la Industria Financiera

Haga un buen trabajo en el diseño de nivel superior y planifique los datos. La gobernanza de datos es un proyecto sistemático complejo y de largo plazo, y es necesario fortalecer la planificación general en términos de organización, mecanismo y estándares. Una es optimizar la estructura organizativa. Comprender completamente la importante importancia estratégica de los datos, incorporar el gobierno de datos en el plan de desarrollo a mediano y largo plazo de la empresa, ajustar la estructura organizativa de manera oportuna, aclarar las responsabilidades internas de gestión de datos, aclarar la relación de propiedad de datos y promover el gobierno de datos. de arriba a abajo. El segundo es mejorar el mecanismo de aplicación. Bajo la premisa de garantizar que la propiedad de los datos de todas las partes permanezca sin cambios, planifique la estructura global de datos en su conjunto, mejore el mecanismo de aplicación de fusión de datos entre instituciones y entre dominios, y realice un intercambio estandarizado y una aplicación eficiente de los datos. El tercero es construir un sistema estándar. Establecer un sistema estándar que cubra todo el proceso de recopilación, procesamiento y uso de datos financieros, crear un "lenguaje común" para los datos financieros, mejorar la calidad de los datos financieros y sentar una base sólida para la interoperabilidad de datos, el intercambio de información y la colaboración comercial. .

Mejorar el sistema de gobierno y gestionar bien los datos. El primero es hacer un buen trabajo en la gestión de activos de datos. De acuerdo con el sistema estándar de datos unificados, establezca un modelo de datos global y una estructura de datos científica y razonable. Sobre esta base, administre y mantenga el catálogo de activos de datos globales, realice una clasificación integral y una gestión y control efectivos de los activos de datos, y resuelva problemas como la baja calidad de los datos y la utilización insuficiente de los datos. El segundo es hacer un buen trabajo en la gestión de clasificación de datos. Al integrar factores como la seguridad nacional, los derechos e intereses públicos, la privacidad personal y los intereses legales de las empresas, se formulan estándares de clasificación de datos y los datos se clasifican según el catálogo global de activos de datos. Tome medidas de control diferenciadas para diferentes niveles de datos para lograr una gestión de datos refinada. El tercero es hacer un buen trabajo en la gestión del intercambio de datos. Estandarice el proceso de intercambio de datos para garantizar que los usuarios de datos soliciten el uso de datos de acuerdo con las necesidades comerciales bajo la premisa de cumplir con las leyes y regulaciones y garantizar la seguridad. El propietario de los datos revisa y determina el alcance del uso de los datos, los métodos para compartir, etc. de acuerdo con las reglas, y realiza el flujo ordenado y la aplicación segura de los datos a través del mecanismo de intercambio de datos.

Fortalecer la gestión y el control de la seguridad para proteger bien los datos. Es necesario seguir el principio de "autorización del usuario, uso mínimo y protección total", evaluar completamente los riesgos potenciales, proteger las puertas de seguridad, fortalecer la gestión de seguridad del ciclo de vida de los datos y evitar estrictamente la fuga, la manipulación y el abuso de los datos del usuario. En el proceso de recolección, es necesario informar claramente a los usuarios recolectados sobre el propósito, el método y el alcance de la recolección y el uso, y la recolección solo puede realizarse después de obtener la autorización del usuario. En el enlace de almacenamiento, la información original se insensibiliza a través de la extracción de características, la tokenización y otras tecnologías, y se aísla de manera segura de la información confidencial altamente relevante y se almacena de manera descentralizada para controlar estrictamente los derechos de acceso y reducir el riesgo de fuga de datos. En el enlace de uso, con la ayuda de la computación modelo, la computación segura multipartita y otras tecnologías, solo los resultados de los cálculos desensibilizados se proporcionan al exterior bajo la premisa de no recopilar ni compartir datos originales.

Fortalecer el empoderamiento tecnológico y hacer buen uso de los datos. El vínculo central del gobierno de datos es la aplicación de datos. Es necesario fortalecer el soporte técnico desde las dimensiones de la potencia informática, los algoritmos, el almacenamiento y la red para mejorar de manera efectiva las capacidades de aplicación de datos. En términos de poder de cómputo, acelere la transformación de la arquitectura distribuida, aproveche al máximo las ventajas de alto rendimiento, bajo costo y escalabilidad de la computación en la nube y otras tecnologías, y satisfaga la enorme demanda de recursos informáticos para el análisis y procesamiento de datos masivos. En términos de algoritmos, los modelos de datos y los algoritmos de análisis se diseñan en base a tecnologías como el aprendizaje profundo y las redes neuronales para mejorar la comprensión de los datos y las capacidades de minería de datos basada en escenarios, a fin de dar alas a los datos y permitir que los datos se disparen en el campo financiero. En términos de almacenamiento, explore soluciones de almacenamiento de datos que sean compatibles con las características de las transacciones de Internet y los requisitos de seguridad de la información financiera, promueva constantemente la aplicación financiera de bases de datos distribuidas y logre un almacenamiento de datos eficiente y una expansión elástica. En términos de red, la tecnología de Internet de las cosas se utiliza para enriquecer la dimensión de recopilación de datos, y las ventajas de la tecnología 5G, como un gran ancho de banda, alta velocidad y bajo retraso, se utilizan para mejorar la eficiencia de la transferencia de datos y crear una financiera datos "autopista".

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