本报记者王柯瑾北京报道
数据治理一直是监管部门的重点工作。近日,《中国经营报》记者获悉,自5月银保监会发布《关于开展监管数据质量专项治理工作的通知》后,按照通知要求,后续工作正在逐步开展中。
据悉,银保监会已向各银保监局、银保监会会管金融机构下发《关于监管数据质量专项治理自查自评事项的通知》,要求各银行保险机构应对本机构监管数据质量状况和治理工作情况进行全面自评估;并围绕本地专项治理需要重点关注的监管数据,对其报告期为2019年1月至2020年6月的数据质量问题开展深入排查,并根据排查结果填写相关自查统计表。
近年来,商业银行积累了大量的数据,包括客户数据、交易数据、外部数据等。基于海量数据的场景搭建和业务发展已成为银行重要的竞争力,数据质量的重要性越发凸显。业内人士表示,金融统计数据是重要的基础,关系到监管调控政策的效果。如果数据质量存在问题,就好比“瞎子开车”无法预知真实的风险。
机构开启数据质量自查自评
记者获得的《关于开展监管数据质量专项治理工作的通知》显示,目前数据治理的范围包括监管数据及相关源头数据。其中,监管数据是指按照监管要求定期报送银保监会及其派出机构的监管统计数据和其他监管数据,包括:非现场监管(1104)、客户风险、监管数据标准化(EAST)保险统计信息、保险偿付能力、保险资金运用等系统采集的数据和核心监管指标。数据质量主要包括数据真实性、准确性、完整性、及时性等。
按照上述《通知》要求,2020年6~8月为银行保险机构自查自评阶段。在开展自查自评过程中,重点排查评估核心监管指标数据准确性和真实性情况、数据质量控制机制是否健全、组织制度系统保障是否得力、内部重大差错报告和监督工作是否到位等方面,并明确下一步改进措施。
记者从多家银行机构了解到,数据治理工作已经陆续开展。例如,齐商银行相关负责人告诉记者:“我行结合监管指引要求,与咨询专家探讨研究该行数据治理规划路线图,厘清数据治理制度体系架构。董事会发布了《数据治理管理政策》,总行信息科技部制定形成了数据标准、数据质量、数据安全等7项制度,对数据质量的管控、数据标准的统一和数据的合规应用定义了‘规矩’,为解决数据标准不一致、不完整、不真实等现象树立了标尺。此外,计划财务部等各部门共同治理完成了29万条客户基础信息、同业交易基础信息的质量纠错、缺失补充,既达到监管标准要求,又对开展数据整合、价值分析打下了基础。”
记者注意到,今年以来监管对金融机构数据质量存在违规问题的行政处罚也加大了力度。5月9日,银保监会官网公布了一批行政处罚信息,包括国有六大行、2家股份制银行在内的8家银行,均因监管标准化数据(EAST)系统数据质量及报送存在违法违规行为受罚,罚款金额共计1770万元。在分析人士看来,未来EAST应当是银行合规数据报送、数据治理的工作重点。
“现在的金融综合统计是非常重要的基础,无论是政策层面,还是监管层面,如果统计不精准,监管效果或者政策调控的效果就难以达到。”国家金融与发展实验室副主任曾刚在接受记者采访时表示,“如果数据统计质量无法保障,这好比瞎子开车一样,所以金融统计的准确性非常重要。”
内外部数据治理并重
近日,银保监会召开了2020年年中工作座谈会暨纪检监察工作(电视电话)会议,会议要求,牢牢守住不发生系统性金融风险底线。提早谋划应对银行业不良资产大幅增长,按照实质重于形式的原则,严格资产质量分类,做实利润、提足拨备、补充资本,增强风险抵御能力。
“数据质量之所以重要,是因为它关系到银行业务的真实情况,由银行上报监管部门后,监管部门在此基础上可以准确把握银行业务的现状从而进行及时的调控。”华北某城商行管理人士表示。
某城商行总行负责数据统计的相关工作人员告诉记者,对于部分中小银行来讲,行内部门间数据互通基本靠人工传递,缺乏规范性。“统计的第一手数据来自基层分支行,由基层工作人员报送,总行相关部门负责汇总。有些数据是可以核实的,如果总行发现误差再次找分支行核实纠正,但有些数据只有基层网点掌握,总行无法核实,也没精力核实。”
“有些信贷数据一开始就是错的,我们报上去了,如果总行质疑了我们就自查,如果总行没问这事就过去了。有些客户经理细心负责会保证数据的质量,但是有些工作人员为了应付差事,甚至会自己编写数据上报,这样肯定不能准确反映资产质量的风险。”一名从事信贷业务多年的客户经理如是说。
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