近年来，随着监管部门各项强监管政策的落地实施，监管数据报送工作已经不仅仅是单纯的数据统计报送这单一的业务职能，数据的报送更多体现的是一家银行对数据的治理能力、数据质量的管控能力、IT系统建设能力、风险预警能力等综合性能力的考量。因此金融机构要深入开展数据治理工作，将数据治理纳入战略规划，建立组织架构健全、职责边界清晰的数据治理体系。而数据治理归根结底就是要规范源头数据质量，解决数据治理过程中“数据不完整”、“数据不准确”、“数据不统一”、“边治理、边污染”四个核心质量问题，以及利用系统进行源头数据准确性的把控。通过数据治理创新，可以确保数据的准确性、完整性和一致性，从而提升数据质量。这对于金融机构的决策制定、业务运营和风险管理等方面都具有重要意义。
由杭州联合银行主发起的乐清联合村镇银行为推进源头数据治理工作，通过“三大机制”强落地，打造多层次的数据治理工作体系。一是在支行层面建立数据责任机制。各支行成立以支行负责人为组长的数据治理领导小组，统筹推进支行数据治理事宜。对信贷客户管理人员落实“谁录入谁负责”，同时各支行的放款人员在贷款发放前负责对信贷系统信息录入的准确性进行审核，落实“谁审核谁负责”的责任认定制度，从录入到审核均能将数据质量问题落实到具体责任人，积极推动从源头治理数据质量问题，实现“正本清源”。二是在管理部门层面建立数据质量监测机制。数据治理归口管理部门通过设立数据质量管理岗使全行数据质量监测机制有效落地，推动问题数据的治理。通过完善系统校验规则，降低系统数据手工录入的差错率；通过对重点系统数据质量进行每日监测，定期将监测结果、问题清单推送至相关责任部门及支行；通过数据质量考核办法，进一步提升数据质量管理能力，提高信贷数据的准确性、完整性，充分发挥数据科学采集、加工、汇总、分析的监测管理水平。三是在总行层面建立难点质量问题上升协调解决机制，对于跨部门、跨系统等难点问题，行内建立一套有效的联动机制，联动机制的高效运行依赖于各职能部门的相互协作与配合，2023年以来乐清联合村镇银行进一步规范数据治理工作机制，定期召开数据质量分析会议，对于数据治理痛点、难点通过数据治理分析会议统筹协调解决，仍无法解决的提请高管层决策，从最高层面快速解决堵点、难点、痛点。
乐清联合村镇银行通过建立源头数据治理“三大机制”，全行的数据质量得到了明显的提升，通过支行层面、部门层面、总行层面的三大机制强落地，以及自动化取数系统的开发，全行监管数据自动化取数率高达98.18%，且获得主发起行颁发的数据治理项目贡献度评比奖项。乐清联合村镇银行认真落实数据治理责任，不断夯实数据基础，以高质量的数据资产支撑业务高质量发展。
