企业概况：地方性城市商业银行，业务包含零售信贷、对公业务、理财服务，积累海量客户、信贷、交易金融数据。监管对金融机构的数据治理、个人金融信息保护提出严格要求，计划通过 DCMM 量化管理级（4 级）评估，提升全行数据管理水平，满足监管检查要求。

存在问题

1. 各业务系统数据分散，信贷、柜面、理财系统数据口径不统一，跨业务分析取数难度大；

2. 缺少企业级数据治理组织，数据工作主要由科技部门承担，业务部门认责落实不到位；

3. 缺少量化的数据质量考核指标，数据问题依靠人工事后排查，缺少常态化检核机制；

4. 客户个人信息、信贷敏感数据全生命周期安全管控流程不完善；

5. 数据应用多为报表统计，缺少数据对业务风险预警、营销的赋能场景。

实施过程

1. 对标 DCMM 八大能力域开展现状差距分析，确定目标等级量化管理级（4 级）；建立决策层‑管理层‑执行层三级数据治理组织，业务部门设置数据认责人。

2. 编制企业级数据战略，落地全行统一的数据字典与数据标准，统一客户、机构、信贷核心指标口径。

3. 搭建量化的数据质量规则库，设置可量化的数据质量考核指标，把数据质量纳入部门绩效考核；建立问题数据发现、整改、复核闭环流程。

4. 完善金融敏感数据分类分级，落实数据采集、存储、使用、销毁全生命周期安全管控，细化脱敏、权限访问审计流程。

5. 挖掘数据业务场景，将数据应用于信贷风险识别、客户分层营销；归集完整运行证据，完成第三方 DCMM 评估。

实施效果：顺利取得 DCMM 量化管理级（4 级）评估结果；核心业务数据口径统一，数据质量实现可量化考核；客户敏感金融数据安全管控符合监管要求；数据支撑风险预警与业务经营，同时满足金融监管检查。案例小结：金融行业做 DCMM，不能只做制度文件，重点实现数据认责、指标标准化、数据质量量化考核，同时对齐金融监管对个人信息、风险管控的合规要求。