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杉德畅刷整编:中国银保监会发布监管数据质量专项治理通知

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“近年来监管当局对金融机构数据治理工作愈加重视,不论是在处罚力度还是督促程度上都是空前的,监管报送数据作为监管当局对金融机构数据质量情况的直观了解,势必是金融机构数据治理工作首要抓手。2020年5月20日,银保监会发布《中国银保监会办公厅关于开展监管数据质量专项数据治理工作的通知》加强对银行监管数据治理的要求。”

2020年5月9日,银保监会针对工农中建交、邮储、中信、光大银行监管标准化数据(EAST)系统数据质量及数据报送开具共计1770万元罚单,给金融机构监管报送与数据治理工作带来震撼一击,充分体现了监管当局对监管数据质量的重视程度,以及当下金融机构数据治理工作存在众多薄弱环节。

2020年5月20日,继上述罚单后,银保监会又发布了《中国银保监会办公厅关于开展监管数据质量专项数据治理工作的通知》旨在“深入贯彻落实习近平总书记的重要指示批示精神和中央有关决策部署,切实提升银行业保险监管数据质量,以优质信息服务监管工作大局和银行业保险业高质量发展”。

中国银保监会监管数据质量专项治理方案

本次监管数据质量专项治理方案提出了“提高认识,压实责任;突出重点,标本兼治;强化整改,完善机制”的总体要求,专项治理机构覆盖所有银行与保险类金融机构,数据包括监管报送数据与相关源头数据,从2020年5月开始到2021年5月底结束,为期1年时间。

具体内容如下:

一、总体要求

提高认识,压实责任:监管数据治理是一项基础性、系统性工作,监管与银行保险机构应充分认识提升监管数据质量的重要意义,将数据质量作为有效监管的基础。银行保险机构应严格落实监管数据质量主体责任,确保监管相关数据治理落实到各环节。

突出重点,标本兼治:应以发现监管数据质量问题为抓手,确定重点监督和检查的机构范围、数据范围和时间区间。同时追根溯源,强化相关源头数据质量治理,夯实是管理基础,补起组织、制度、机制、系统等方面的工作短板。

强化整改,完善机制:应针对自查自评和监管检查评估中发现的问题和薄弱环节,明确整改分工和时间表,确保问题按照整改计划和要求落实到位。建立全面提升监管数据质量的长效工作机制。各地银保监局要督促切实落实整改措施、强化监管问责、进一步加强数据质量管理机制建设。

二、专项治理范围

机构范围:大型银行、股份制银行、城市商业银行、农村商业银行、外资银行、信用合作社等吸收公众存款的金融机构,政策性银行,国家开发银行以及保险集团(控股)公司、保险公司、保险资产管理公司。

数据范围:包括监管数据及相关源头数据。其中,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。

三、工作进度安排

2020年5月-工作启动阶段:银保监局:成立领导小组,开展宣传动员,制定本辖区内方案。银行保险机构:成立数据治理领导小组,制定本机构监管数据质量专项治理工作方案,并向对应监管机构上报,同时在本机构内开展宣传。

2020年6月至8月-自查自评阶段:银保监局:梳理现状,制定评估模板;组织开展自查自评;汇总自查自评报告,形成总体情况报告报送至银保监会。银行保险机构:依据质量评估模板开展自查自评;根据自查自动发现的问题,完善数据质量工作机制。

2020年9月至12月-检查评估阶段:银保监局:结合自查自评情况,对银行保险机构监管数据质量、治理工作、自查自评组织进行评估;选取1家法人、2家分支机构进行现场检查,并形成总体情况报告上报总会。银行保险机构:配合监管当局开展数据质量现场检查、督查和评估工作。

2021年1月至4月-问题整改阶段:银保监局:督促银行保险机构落实监管相关数据质量问题整改要求。银行保险机构:梳理检查评估中发现的问题和薄弱环节,形成整改台账,明确责任部门和完成时限。于2021年4月前上报整改报告。

2021年5月:银保监局:针对辖内监管数据质量专项治理情况,形成工作报告,于2021年5月底前上报至银保监会统信部。银行保险机构:总结专项治理工作,对监管相关数据质量及治理情况进行内部考评。

全行数据治理与监管数据治理

一、银保监会监管报送模块

非现场监管报表(1104)、客户风险数据报送(部分银行报送)、监管数据标准化(EAST)是银保监会对于银行三个重要的监管报送模块,也几乎覆盖了金融机构全部数据:

1104报送主要以监管统计报表形式搜集银行基础财务、股东情况、杠杆率、资本充足-BⅢ、信用风险、流动性风险、市场风险、国别及区域性风险等基本信息与风险信息。表外、衍生品、理财、股权质押业务、银行卡业务、融资工具发行、投资业务、信贷资产转让等业务信息;支持重点行业、普惠金融杉德畅刷企业性质、投贷联动等支持发展类信息。(银保监会2020年制度)。

客户风险数据报送包括对公及同业客户授信和表内外业务统计表、集团客户、供应链融资基本信息统计表、单一法人客户基本信息统计表、对公客户担保情况统计表、个人杉德畅刷违约情况统计表、个人违约杉德畅刷担保情况统计表相关客户风险信息。

EAST采集商业银行基础数据,包括银行的会计数据、交易数据、管理数据,涵盖了银行会计记账、客户、交易、授信、贸易以及新业务如理财、资金等信息的各个属性维度。银监会基于监管的需求,对过对这些数据进行信息提炼、风险建模,对商业银行的业务开展、风险情况、流程管控、合规管理进行全面的掌握。EAST的数据采集基础是EAST数据标准,这些标准是银监监管经验的浓缩,涵盖了银监各类监管指标,同时也是监管意图的传导。从银保监会监管的视角来看,监管当局评估商业银行数据治理工作成效主要还是通过银行上报的监管数据质量。尤其是随着2018年《中国银监会银行业监管数据标准化规范》(以下简称EAST数据标准)在法人银行的全面推行,采集银行源业务系统贴源明细数据。银保监会可以通过明细数据的报送情况全面了解银行数据质量,了解到银行业务系统建设情况,进而可以直观评价银行整体数据治理工作。

从监管发展的趋势来看,银监统计模块从覆盖银行所有业务与风险的监管统计计算报表(1104)到汇总明细数据的主题监管(新版客户风险),再到全面采集银行贴源明细数据(EAST),数据粒度越来越细,覆盖范围越来越广。从从银保监会上述三个模块数据覆盖范围来看,统计数据基本覆盖银行各类业务与各个业务系统、因而监管合规数据报送质量很大程度也代表了银行数据治理工作的成效,因而银保监会以监管数据专项治理为切入点来督促银行开展数据治理工作,目的明确、衡量标准明确、路径清晰、治理效果明显,在将来很长一个阶段将是银行数据治理工作的重要乃至基础组成部分。

二、指引对监管数据治理要求

回顾此前2018年银保监会下发的《银行业金融机构数据治理管理指引》中也提出了对银行监管数据治理工作的要求,提出了了“银行业金融机构应当将监管数据纳入数据治理,建立工作机制和流程,确保监管数据报送工作有效组织开展,监管数据质量持续提升。法定代表人或主要负责人对监管数据质量承担最终责任。”。

具体提出下述四项要求:

监管数据报送:银行业金融机构应当按照监管要求报送法人和集团的相关数据,保证同一监管指标在监管报送与对外披露之间的一致性。如有重大差异,应当及时向银行业监督管理机构解释说明。

监管数据质量管控:银行业金融机构应当建立监管数据质量管控制度,包括但不限于:关键监管指标数据质量承诺、数据异常变动分析和报告、重大差错通报以及问责等。

监管统计系统:银行业金融机构应当建立适应监管数据报送工作需要的信息系统,实现流程控制的程序化,提高监管数据加工的自动化程度。

监管统计制度:银行业金融机构应当制定与监管数据相关的监管统计管理制度和业务制度,及时发布并定期评价和更新,报银行业监督管理机构备案。

三、全行数据治理与监管数据治理

《银行业金融机构数据治理指引》为银行整体数据治理工作提供了方向性的指导,在本次银保监会监管数据质量专项治理工作中,银行可参照该指引的要求确保不用模块监管数据的一致性、建立监管数据质量管控制度、通过建设与完善监管统计系统提高监管数据加工的自动化程度,并通过建立监管统计管理制度与业务制度来保障。

全行数据治理与监管数据治理工作应当是相互促进的,通过全行数据治理从各个环节为监管数据质量提升打下扎实基础,而以监管数据治理工作为契机推动银行数据治理工作本身即为银行开展数据治理工作的一种思路。

以EAST为例《银行业金融机构数据治理指引》提出的目的是为指导银行业金融机构“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”,因而我们也将数据治理管理指引内容划分为“基础建设要求,加强数据治理,提高数据质量,发挥数据价值”四部分内容,其中基础建设要求为保障,“加强数据治理,提高数据质量,发挥数据价值”恰与EAST的“监管数据标准、监管数据报送、现场检查分析系统”三个属性相对应。金融机构可以以EAST作为驱动,分析行内业务系统,落地数据标准提出改造方案以EAST作为切入点嵌入行内数据治理组织架构中来“加强数据治理工作”。以EAST作为驱动,分析行内业务系统,落地数据标准提出改造方案,分析EAST数据口径、加强对EAST数据质量检核与源头追溯以“提高数据质量”。引入合规视角理解EAST报送制度,利用EAST海量数据进行风险建模,审视银行业务风险与合规;,建设基于EAST数据的风险合规监测系统来“实现数据价值。”

对于金融机构而言,以监管数据治理作为全行数据治理指引作为切入点优势在于:

监管数据报送工作是金融机构日常一项重要的工作,通过监管数据治理提升监管报表的自动化取数与数据质量,保证不同报送指标之间的一致性,建立全行的监管数据质量监控体系。可以减轻监管报送的工作量,降低监管报送的错误风险。

监管数据的数据质量是银监直接评判金融机构数据治理工作成效的依据,对于银行数据治理工作而言,整体数据治理工作全面推进,而监管数据质量未得到提升也会一票否决商业银行数据治理工作。

现行监管报送体系基本覆盖了金融机构大部分的数据,以监管数据治理为切入点,同时也可以推进整体的数据治理工作,促进数据质量的提升。

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