一是加强顶层设计。数据治理是一项系统性工作，涉及工作繁杂，如何有效规划、体系化推动，如何平衡短期投入成本和长期收益，如何通过内控和审计来规范数据治理工作，诸如此类的问题应该纳入战略规划制定中考量。
二是做好协同配合。需要建立完善数据协调配合、共享共赢、创新驱动的工作机制。
三是强化技术基础。数据治理不仅需要充分关注元数据、数据标准等，更需要把数据治理与新技术应用广泛融合在一起，真正体现在数据治理与应用的全流程，发挥数据与技术融合的正效应。
四是助力业务发展。数据治理必须与业务开展有效结合，通过深入的客户数据分析挖掘，更精准瞭解客户需求，全面提升服务质量和水平。提高大数据分析对实时业务应用、风险监测、管理决策的支持能力。挖掘业务场景，通过数据驱动催生新产品、新业务、新模式。
五是确保安全可靠。促进金融科技创新与数字化转型，必须处理好创新与安全的边界，守住不发生系统性金融风险的底线。银行业保险业数字化转型，也应该坚持安全稳健原则，有效防范各种潜在风险。如，既要打破数据孤岛，更好利用内外数据，也要加强隐私保护，全面提升数据基础质量。要强化技术安全，更好保证业务连续性。在借助外部技术时，做好外包风险管控。
在推动数字化转型工作进一步发展上，叶燕斐提出要从四个方面开展：
一是深化统筹协同。数据是数字化转型的基础。加强对银行业保险业数据建设的统筹，推动强化公共数据在金融行业的应用研究，不断夯实银行保险机构数字化转型的数据基础。
二是加大整体投入。探索开展数字化转型成熟度等后评估机制，推动机构进一步凝聚数字化转型共识，做好顶层设计和贯彻实施，加大数字技术投入和数字人才培养。
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