2018年-FSB全球金融稳定委员会_Recommendations_for_consistent_national_reporting_of_data_on_the_use_of_compensation_tools_to_address_misconduct_risk_16页_426kb

总结：FSB关于一致国家报告补偿工具以应对不当行为风险的建议

核心内容

金融稳定委员会（FSB）发布了一份咨询文件，旨在推动各国对金融机构使用补偿工具以应对不当行为风险的数据进行一致报告。该文件为各国监管机构提供了数据收集和报告的建议框架，以支持更有效的监督和风险评估。

主要观点

• 目的：通过一致的数据收集和报告，帮助监管机构和金融机构评估补偿工具在预防和应对不当行为风险方面的有效性。
• 范围：建议适用于所有金融领域的重大金融机构，强调基于风险的监管方法。
• 非强制性：建议并非强制性，而是基于现有国际标准和各国法律框架，供监管机构参考。
• 数据集设计：提出一个核心数据集（Core Data），并包含额外信息以支持更深入的分析。
• 内部数据收集：鼓励金融机构建立结构化的内部数据收集和分析流程，以增强其风险管理和合规能力。
• 挑战与建议：识别了数据收集中的主要挑战，如协调、整合、隐私和完整性问题，并建议加强跨部门信息共享和系统化管理。

关键信息

1. 推荐数据集（Data Set）的内容

• 核心数据（Core Data）：

  • A. 补偿框架与治理：
    • 覆盖范围及识别重大风险承担者（MRTs）的标准；
    • 风险管理流程及补偿工具的使用；
    • 补偿安排的设计，包括绩效指标和非财务因素；
    • 补偿调整工具（如年度调整、惩罚性扣减、追回等）。
  • B. 不当行为发生时的补偿行动：
    • 不当行为事件的数据，包括类型、严重程度、涉及员工、原因及补偿调整；
    • 所有补偿调整的清单及其理由，包括其他适当的补救措施。

• 附加信息：

  • 重大事件和近失事件的记录及其影响；
  • 未采取补偿调整的不当行为事件；
  • 管理层和董事会关于不当行为的报告；
  • 独立调查报告和主题性行为审查；
  • 企业内部对不当行为的分析，包括模式识别和根本原因分析。

2. 监管与金融机构的角色

• 监管机构：负责制定数据收集和报告框架，确保与本国法律和监管要求一致。
• 金融机构：应建立结构化数据收集机制，支持内部监控、分析和披露，包括对绩效和风险的调整。

3. 数据收集与分析的重要性

• 数据收集和分析是评估补偿机制有效性的重要工具，有助于识别潜在风险、改进治理结构，并支持更透明的披露。
• 数据集设计旨在帮助监管机构理解金融机构的不当行为管理框架及其与补偿政策的联系。

4. 未来发展方向

• 建议关注绩效指标的前瞻性设计，以及将不当行为管理纳入风险容忍框架。
• 鼓励金融机构在内部使用数据支持行为风险管理，并与监管机构共享信息以提升整体行业标准。

结构与实施

• 数据集的周期性更新：核心数据应每年更新一次，附加信息可根据需要补充。
• 适用性：建议适用于所有金融领域的重大金融机构，不局限于特定行业。
• 反馈机制：FSB邀请各利益相关方对建议提出意见，并计划在2018年7月6日前收集反馈。

总体目标

通过一致的数据报告框架，FSB希望促进监管机构与金融机构之间的协作，提升不当行为风险管理的有效性，并支持长期的稳健治理和风险控制。