一是加強頂層設計。數據治理是一項系統性工作，涉及工作繁雜，如何有效規劃、體系化推動，如何平衡短期投入成本和長期收益，如何通過內控和審計來規範數據治理工作，諸如此類的問題應該納入戰略規劃制定中考量。
二是做好協同配合。需要建立完善數據協調配合、共享共贏、創新驅動的工作機制。
三是強化技術基礎。數據治理不僅需要充分關注元數據、數據標準等，更需要把數據治理與新技術應用廣泛融合在一起，真正體現在數據治理與應用的全流程，發揮數據與技術融合的正效應。
四是助力業務發展。數據治理必須與業務開展有效結合，通過深入的客戶數據分析挖掘，更精準瞭解客戶需求，全面提升服務質量和水平。提高大數據分析對實時業務應用、風險監測、管理決策的支持能力。挖掘業務場景，通過數據驅動催生新產品、新業務、新模式。
五是確保安全可靠。促進金融科技創新與數字化轉型，必須處理好創新與安全的邊界，守住不發生系統性金融風險的底線。銀行業保險業數字化轉型，也應該堅持安全穩健原則，有效防範各種潛在風險。如，既要打破數據孤島，更好利用內外數據，也要加強隱私保護，全面提升數據基礎質量。要強化技術安全，更好保證業務連續性。在借助外部技術時，做好外包風險管控。
在推動數字化轉型工作進一步發展上，葉燕斐提出要從四個方面開展：
一是深化統籌協同。數據是數字化轉型的基礎。加強對銀行業保險業數據建設的統籌，推動強化公共數據在金融行業的應用研究，不斷夯實銀行保險機構數字化轉型的數據基礎。
二是加大整體投入。探索開展數字化轉型成熟度等後評估機制，推動機構進一步凝聚數字化轉型共識，做好頂層設計和貫徹實施，加大數字技術投入和數字人才培養。
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