繼2021年6月10日，第十三屆全國人民代表大會常務委員會第二十九次會議通過《中華人民共和國數據安全法》后，9月22日，中國銀保監會發布了《商業銀行監管評級辦法》（以下簡稱《辦法》），設置了資本充足、資產質量、公司治理與管理質量等9項評級要素，根據銀行監管評級結果分為1-6級和S級。對綜合評級結果為6級的銀行，監管機構將視情況依法安排重組、實行接管或實施市場退出。
此《辦法》首次將“數據治理”納入了商業銀行評級標準，在傳統評級體系基礎上突出公司治理、數據治理等要素的重要性。有鑒于此，明朝萬達數據治理專家表示：數據治理對商業銀行影響逐漸加大，無論是從合規性還是安全性考慮，數據治理都將成為商業銀行的剛性需求。
9項評級要素強調數據治理的重要性
《辦法》規定的商業銀行監管評級要素包括：資本充足（15%）、資產質量（15%）、公司治理與管理質量（20%）、盈利狀況（5%）、流動性風險（15%）、市場風險（10%）、數據治理（5%）、信息科技風險（10%）、機構差異化要素（5%）共9項要素。
《辦法》在借鑒“CAMELS+”體系的基礎上，結合當前銀行風險特征和監管重點，對評級要素作了以下優化：
一是突出公司治理的作用，將“管理質量”要素修改為“公司治理與管理質量”，加大對銀行機構公司治理狀況的監管關注，引導銀行將改進公司治理作為防范化解風險的治本之策。
二是強調數據治理的重要性，增加“數據治理”要素，把數據真實性、準確性、完整性作為評判銀行風險管理狀況的基礎性因素，加大數據治理監管力度。
三是合理體現機構差異化狀況，增加“機構差異化要素”，充分反映不同類型銀行機構的風險特征，據此實施差異化監管。
銀行業該如何開展數據治理工作？
數據治理（Data Governance）是組織中涉及數據使用的一整套管理行為。由企業數據治理部門發起并推行的關于如何制定和實施針對整個企業內部數據的商業應用和技術管理的一系列政策和流程。它同時也是一套持續改善管理機制，通常包括了數據架構組織、數據模型、政策及體系制定、技術工具、數據標準、數據質量、影響度分析、作業流程、監督及考核等內容。
企業進行數據治理，能夠消除企業數據資產的不一致性，建立規范的數據應用標準，提高組織的數據質量，實現數據廣泛共享，并能夠將數據作為組織的寶貴資產應用于業務、管理、戰略決策中，發揮數據資產的商業價值。
銀行業數據治理解決方案及產品
數據治理是企業實現數字戰略的基礎，是一套包括組織、制度、流程、工具的管理體系，其最終目標在于提升企業數據的價值。
數據治理內容：
1、確保信息利益相關者的需要評估，以達成一致的企業目標，這些企業目標需要通過對信息資源的獲取和管理實現；
2、確保有效助力業務的決策機制和方向；
3、確保績效和合規進行監督。
數據治理過程：
從范圍來講，數據治理涵蓋了從前端事務處理系統、后端業務數據庫到終端的數據分析，從源頭到終端再回到源頭形成一個閉環負反饋系統（控制理論中趨穩的系統）。從目的來講，數據治理就是要對數據的獲取、處理、使用進行監管（監管就是我們在執行層面對信息系統的負反饋），而監管的職能主要通過以下五個方面的執行力來保證——發現、監督、控制、溝通、整合。
數據治理方案：
數據治理涉及的IT技術主題包括元數據、數據標準、數據質量、數據集成、數據資產、生命周期、數據安全等。明朝萬達憑借對數據安全領域的深入研究，基于大量的項目實踐和經驗，為用戶提供專業的數據治理咨詢服務，以及多種解決方案和安全產品，從而有效幫助用戶解決內部數據治理問題。
數據治理工具：
Chinasec（安元）智能數據治理平臺是北京明朝萬達科技股份有限公司推出的一款為用戶解決數據治理相關問題的產品，該產品通過數據采集、數據資產梳理、數據分類分級、數據風險評估等手段，從而解決企業內部數據治理的問題。
產品架構
系統特色
丨數據安全策略
平臺通過對元數據的采集和梳理，以及根據分類分級匹配后的結果，結合技術手段以及技術產品，生成數據安全防護策略。
丨數據分類分級
平臺內置有主流行業數據安全分類分級的行業標準，以行業標準的分類分級規范為模版，結合用戶的實際情況，在行業標準模版的基礎和范圍內可以對模版內容進行調整和合并，從而使平臺更加適合用戶的自身的情況。
丨數據資產管理
通過元數據管理幫助用戶了解企業現有數據，理清數據來龍去脈，確定面向應用的數據統一來源。并提供各類數據的相關分析，可快速定位數據問題源頭；
通過建立一套切實可行的數據質量監控體系，設計數據質量規則，加強從數據源頭控制數據質量，輸出數據質量報告形成覆蓋數據全生命周期的數據質量管理，實現數據向優質資產的轉變。
