文章核心观点 - 数据治理正从技术支撑角色转变为核心驱动力，成为金融机构转型的关键[1][3] - 行业正从“业务数字化”迈向“资产数字化”，全面拥抱数字化的机构更可能在变革中赢得先机[3] - 数据治理能力的差异将加剧银行业的马太效应，并影响保险行业的竞争格局[13][18] 金融业数字治理的重要性 - 数据治理是金融机构改革化险不可或缺的基础，尤其对存在风险的中小银行至关重要[3][4] - 缺乏数据治理能力直接导致改革方案无法执行，例如中部省份信用联社因人才和数据问题无法实施方案[4] - 人才决策的基础是数据，村镇银行信息系统混乱，数据无法接入母行或购买成本过高，导致有能力的管理者也难推动改革[5][6][7] 中小银行风险与改革路径 - 小型城商行、农信社风险问题较大，领导班子由当地干部转化，工作模式按人情社会运转，缺乏现代公司治理机制[4][5] - 支持母行对村镇银行进行“村改支”“村改分”式吸收，因母行系统外风险更大，科技发展使大银行专有部门配备更强信息技术能力是更好选择[8] - 行业曾认为美国有几千家银行、中国银行太少，但没有人才多一张牌照反而多一份风险[5] 下沉市场信贷挑战与数据解决方案 - 大中型银行下沉县域做普惠业务面临核心困难：无法理解村镇复杂性，传统抵押贷逻辑（如房产）不适用农村（如牛羊抵押）[10][11] - 村民还款来源依赖收成和自然条件，不确定性高，需要银行依据区域化风控政策设计产品[11] - 经营贷存在暴雷风险，因银行无法监控资金流向和经营成果，难以确保贷款人现金流还本付息[11] - 数据监控可改善风控，例如蚂蚁风控能力远超同业因数据维度丰富、可互相验真，银行可参考滴灌通模式通过API接口获取多维数据（如水电、客流量）建立评估机制，先小额换API再加大贷款[12] 银行业竞争格局变化 - 市场分为两大阵营：有能力自建信息系统的大行（可对外输出）和依靠第三方金融科技公司的中小银行（需解决供应商挑选和成本控制）[14] - 监管将更关注公司治理机制、信息技术系统及背后的数据收集分析能力[14] - 数据治理能力差异将强化马太效应，大行更易实现标准化复刻推广[13][14] 保险行业数据治理现状与趋势 - 保险行业需在会计准则切换时升级系统、清理历史数据，目前主要课题是数据集中和框架搭建[15][16] - 用超市类比：第一步数据集中（给产品分类贴标签），第二步重建框架（优化数据动线），部分险企已完成数据打通重建[17][18] - 未来竞争格局类似银行，大机构全能，中小险企需寻求第三方帮助，应聚焦核心优势（负债、资管或风控）并与其他机构合作形成差异化[18] - 当前同质化问题（如利率下行期拉高利率卖产品）主要靠监管引导，重点关注产品精算定价能力和消费者保护，弱化投资属性[19][20][21]