近年来，走在市场竞争前列的中外银行不断加大金融科技的创新和投资力度，优化IT架构和数据治理，深度挖掘大数据技术价值，推进客户旅程数字化，持续优化客户卓越体验，加快数字化金融产品和服务创新，银行经营模式和竞争生态正在发生历史性变化。
银行数字化转型的话题一直被监管、业界和学界集中讨论。一个较为普遍的共识是“中小银行在数字化转型的考场上是最焦虑的一个群体”。他们往往是看到了转型的压力，却很难去拿捏转型的动力和路径。
金融科技公司依靠大数据、人工智能、区块链等金融科技技术，接入到银行数字化转型的前中后台全过程中，并成为银行数字化转型的核心力量之一。
引言： 数据治理不仅需要完善的保障机制，还需要理解具体的治理内容，比如我们的数据该怎么进行规范，元数据又该怎么来管理，每个过程需要哪些系统或者工具来进行配合呢？这些问题都是数据治理过程中最实际的问题，也是最复杂的问题，今天我们将从数据治理的各个核心领域来解答这些问题。 银行数据治理核心领域
据有关统计，2003年到2017年间，全球前20大银行占据了全球银行业95%的利润，其它90%的银行都在剩余5%利润里徘徊。最佳业绩表现的组织，将保持长期稳定。反过来，表现稳定的银行或公司不仅将保持长期的良好业绩，也有机会改善自己在行业中的排名。换言之，稳定是长期战略的重心。
据有关统计，2003年到2017年间，全球前20大银行占据了全球银行业95%的利润，其它90%的银行都在剩余5%利润里徘徊。最佳业绩表现的组织，将保持长期稳定。反过来，表现稳定的银行或公司不仅将保持长期的良好业绩，也有机会改善自己在行业中的排名。换言之，稳定是长期战略的重心。
2020年初，突如其来的新冠肺炎疫情为银行业带来了一次大考：金融消费者居家不出，营业网点轮流开门，很多业务被迫从线下转移到线上。同时，也拉开了银行业的又一轮竞争。
随着经济发展进入新常态、金融科技公司崛起、消费者数字化需求增加以及新技术的迭代更新，银行传统的“存贷汇”、以及理财、融资等业务在非银企业涌现，金融生态和用户习惯发生改变。
樊志刚认为，中国商业银行的数字化转型也面临着一些挑战。当前制约商业银行数字化的因素包括体制机制等方面，其中最直接、最直观有两个因素，一个是人才，另一个是技术。
近期，大家在各种场合提到金融科技必谈大数据，而很少谈到数据治理问题。对于一个企业而言，要实施数字化和大数据战略，数据治理重要性理应更为重要，数据治理的目标、环境和技术也有了新的发展，这个题目促使我思考这个问题。因此，借此机会谈谈个人对银行数字化时代数据治理的几点看法。
为引导银行业金融机构加强数据治理，提高数据质量，发挥数据价值，提升经营管理能力，中国银监会起草了《银行业金融机构数据治理指引（征求意见稿）》。
一些银行已经开启了自己的数字化转型旅程，采用了新兴技术并利用现有的数据源来开发出更好的产品和服务。大数据和分析技术是其中的关键，但这两者的潜力都没有被发挥到极致。银行必须采取一些切实手段，改变客户认知的障碍，获取数据驱动的业务机会。
商业银行在大数据时代的蜕变，既不是传统状态下短期目标的满足，也不是金融新业态（互联网金融）压迫下的被动选择，更不是固化金融生态结构的势力扩张，其根本目的是要带来一个更加开放、更为多元、更具效率和更有秩序的金融生态体系。
刚刚过去的2016年，不管是公募还是私募，其实整体表现都不太理想。其中在公募领域，偏股型基金整体业绩更是很难让投资者满意，不少曾红极一时的明星基金甚至一整年都“一蹶不振”。
在移动互联时代，手机银行及微信银行作为新兴移动银行业务条线日益被各大银行所重视，多家银行的“电子银行部”相继变更为“网络金融部”，更显示出“发力移动金融，建立互联网金融战略”逐渐成为业界共识。
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