毕马威-金融机构监管数据治理-2020.7-21页_1mb
报告摘要
金融机构监管数据治理总结
核心内容概述
金融机构监管数据治理是当前金融行业合规管理与风险防控的重要组成部分。随着监管力度的加强,监管数据治理已从阶段性任务演变为一项基础性、系统性、长期性的工作。监管数据治理的目标是确保数据的全面性、真实性、准确性和及时性,以满足监管机构对金融数据的高标准要求。通过建立科学的治理体系、优化组织架构、完善流程机制、加强知识管理以及引入先进的平台工具,金融机构能够有效提升监管数据质量,实现数据价值的深度挖掘。
主要观点与关键信息
1. 监管数据治理的热点事件及历史沿革
- 2018年4月:国务院办公厅发布《关于全面推进金融业综合统计的意见》,提出完善大国金融数据治理。
- 2018年5月:银保监会发布《银行业金融机构数据治理指引》,首次将数据治理与监管评级挂钩。
- 2019年7月:某股份制银行因信息披露不当被银监开具2200万元罚单,凸显监管数据治理的重要性。
- 2019年12月:银保监会发布《现场检查办法(试行)》,强调数据治理在监管检查中的作用。
- 2020年5月:银保监会首次就EAST报送开具罚单,8家银行合计被罚1770万元,标志着监管数据治理进入实质执行阶段。
- 2020年1月:某农村商业银行因数据治理问题被罚,显示中小银行同样面临监管压力。
2. 监管数据治理面临的问题与挑战
- 监管数据复杂性高:涵盖广泛业务数据,数据颗粒度细,穿透性要求高,且存在业务口径与数据标准不一致的问题。
- 报送管理难度大:涉及规则定义、取数逻辑、校验规则、问题分析与整改等多环节,协调难度大,整改效率低。
- 问题分析整改推动难:数据问题常涉及多个表和数据项,根因分析复杂,整改方案需总部与分支机构协同推进。
- 长效机制建设周期长:需从制度设计、组织架构、流程机制、知识管理及平台工具等多方面进行系统性补足,是一个长期工程。
3. 监管数据治理实施总体思路
- 监管数据治理与全行数据治理相互促进:通过推动全行数据治理,从源端提升数据质量,为监管数据治理奠定基础。
- 双项目标并举:在遵循标准规范的同时,强化监管合规管理,提升数据在业务逻辑层面的校验能力。
- 构建长效治理体系:建立“事前解读分析、事中校验核对、事后监督整改”的流程机制,建设统一的报送与知识管理平台。
现状评估与应对措施
第一阶段:全面评估诊断(2020.6 - 2020.8)
- 毕马威通过“治理体系评估、报送管理评估、数据质量评估”三个维度,全面审视金融机构监管数据治理现状。
- 评估内容涵盖制度规范、组织架构、流程机制、知识管理、系统工具等方面,形成专业诊断报告。
第二阶段:现场稽核检查(2020.9 - 2020.12)
- 建立一体化检查应对机制,加强总行与分行之间的沟通协作。
- 分行人员负责问题根因分析,总行人员负责设计整改方案。
- 项目组统筹管理,形成问题库及解决方案知识库,推动全行范围内的问题整改。
第三阶段:问题整改提升(2021.1 - 2021.4)
- 针对监管反馈与自查自评结果,分类处置各类数据问题,如数据漏报、关联错误、范围错误等。
- 对于复杂问题,建议成立专项工作小组,协调资源推进整改。
- 强调“追根溯源,补齐短板”,建立系统化、闭环式的监管数据治理体系。
长效建设方案
1. 治理体系设计
- 构建“统筹管理、协同配合、分级管理、按职履职”的工作模式。
- 落实“事前分析、事中监测、事后整改”的流程机制。
- 完善报送管理和知识管理平台工具,提升数据治理效率与质量。
2. 组织架构建设
- 构建“监管数据治理三道防线”:
- 第一道防线:业务部门负责监管数据源头质量。
- 第二道防线:总部牵头监管数据治理体系建设与机制落实。
- 第三道防线:负责监管数据治理的再评估与再监督,推动履职评价与问责机制。
3. 流程机制建立
- 事前:解读分析监管要求,明确数据标准,制定检核规则,实施日常监测。
- 事中:开展数据校验,制定问题处置方案,建立问题沟通机制。
- 事后:快速响应监管问题,进行根因分析与整改,优化检核规则与管理流程。
4. 知识管理
- 提炼监管数据治理专业知识,包括监管解读、业务规则、取数逻辑、质量检核规则及整改方案。
- 通过知识图谱与检核规则库,实现监管数据治理的系统化与标准化。
5. 平台工具应用
- 毕马威自主研发“智慧之光”平台,支持监管数据质量监测、校验、报告生成等功能。
- 平台具备灵活的检核任务编排、丰富的数据质量看板、可视化规则编辑、定制化报告生成和实时质量监控能力。
总结
监管数据治理是一项系统性工程,需要金融机构从制度、组织、流程、知识与工具等多个维度进行全面优化。通过“标准规范遵循”与“监管合规管理”双目标并举,金融机构可以实现监管数据质量的持续提升。毕马威通过成熟的评估体系与平台工具,为金融机构提供全面的数据治理解决方案,助力监管数据治理长效机制建设。
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