最新农村商业银行数据质量专项治理工作方案

某商业银行监管数据质量专项治理工作方案

某商业银行监管数据质量专项治理工作方案清晨的阳光透过窗帘，洒在键盘上，我深吸一口气，准备开始这场关于数据质量治理的书写。

十年来，我见证了无数方案的诞生，每一个字每一句都是智慧的结晶，现在，就让我以最自然的语言，带你走进这个专项治理的世界。

咱们得明确目标。

这个专项治理的核心，就是提高监管数据的质量，让数据说话，让数据成为决策的基石。

具体怎么做？一、成立专项治理小组咱们先得搭个班子，一个强有力的专项治理小组是关键。

小组成员要涵盖各个部门，比如风险管理部、信息科技部、合规部等，确保全方位、多层次地覆盖。

组长嘛，当然得是有点分量的人物，最好是那种既有远见又懂技术的。

二、数据质量评估评估是治理的第一步。

要对现有监管数据进行全面的体检，看看哪些地方有问题。

这里有几个关键指标：数据的准确性、完整性、一致性、时效性。

咱们可以用自动化工具来帮忙，比如数据清洗、数据校验等，确保每个数据都能经得起推敲。

三、问题数据整改找到了问题，就是整改。

这个阶段，咱们要对每个问题数据进行深入分析，看看是什么原因造成的。

是录入错误，还是系统故障，亦或是流程不完善？针对不同的问题，咱们要有不同的解决方案。

比如，如果是录入错误，那就加强培训，提高录入人员的责任心；如果是系统故障，那就升级系统，增加稳定性。

四、流程优化治理的过程中，会发现很多流程上的问题。

这时候，咱们就要对流程进行优化。

比如，建立数据质量监控机制，定期检查数据质量；完善数据录入、审核、发布流程，确保每个环节都有人负责，有人监督。

五、技术支持技术是治理的基石。

咱们要加强信息科技部门的力量，引入先进的数据管理工具，提高数据处理能力。

同时，还要定期对系统进行升级，确保系统稳定性。

六、人员培训人是治理的关键。

咱们要对相关人员进行定期培训，提高他们的数据意识和操作技能。

培训内容可以包括数据质量的重要性、数据录入规范、数据审核流程等。

七、内外部沟通治理不是孤军奋战，咱们要加强内外部的沟通协作。

银行数据质量治理工作计划

银行数据质量治理工作计划
1. 概述
本计划旨在确保银行数据质量的可靠性和准确性，提高数据治理和管理水平，保障银行业务运营的稳定性和安全性。

2. 目标
- 建立完善的数据质量管理机制，提高数据的准确性和可靠性。

- 建设数据治理体系，规范数据使用和管理流程，防范数据风险。

- 提升员工数据管理意识和能力，推动数据质量治理工作的落
地执行。

3. 工作内容
- 制定数据质量治理相关政策和规章制度，明确责任分工和管
理流程。

- 建立数据质量监控系统，定期对数据进行质量检测和分析。

- 开展数据清洗和整合工作，确保数据的一致性和完整性。

- 开展数据风险评估和应急预案制定，建立数据安全保障机制。

- 开展员工数据管理培训，提高员工意识和技能水平。

4. 时间安排
- 初步策划阶段（1个月）
- 数据治理机制建设阶段（3个月）
- 数据质量监控和管理阶段（6个月）
- 数据风险防范和员工培训阶段（9个月）
5. 风险控制
- 风险分析和评估，及时调整计划，防范数据风险。

- 建立健全的数据安全保障机制，保障数据的安全性和稳定性。

6. 预期成果
- 数据质量管理制度和监控机制的建立和完善。

- 数据质量得到有效提升，数据风险得到有效控制。

- 员工数据管理意识和能力得到有效提升，数据治理工作取得
实质性成效。

商业银行监管数据质量专项治理工作方案

商业银行监管数据质量专项治理工作方案商业银行监管数据质量专项治理工作方案为切实提高我行监管数据质量，根据《中国银保监会衢州监管分局办公室关于印发监管数据质量专项治理工作方案的通知》要求，结合实际，特制定本方案。

一、工作目标以信息科技手段促进全行监管数据质量管控，通过运用综合业务系统、CRM系统、事后监督系统的科技支撑，强化数据来源保真，落实监管统计管理责任，提升监管数据的真实性和准确性，从而切实提高监管数据报送质量，为全面提升本行经营管理能力和各项监管工作质效打造良好的数据基础。

二、工作安排（一）工作启动阶段我行成立监管数据质量专项治理领导小组，具体成员如下：组长：***副组长：***成员：各部门负责人以及总行职能部门监管数据统计人员（二）自查工作阶段我行组织辖内各部门开展自查自评，重点排查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管工作是否到位等方面。

对自查自评发现的问题，按照即查即改的原则，明确下一步整改措施，并于9月10日前完成监管数据质量专项治理工作开展情况自评估报告，及时上报市银保监分局统信科，于10月10日前完成自查自评阶段的整改工作。

（三）发现问题整改阶段针对自查发现问题整改情况进行“回头看”，并梳理自查评估中发现的问题和薄弱环节，深入查找问题原因，逐条明确责任人员、整改职责、整改措施与完成时限，短期内整改存在困难的问题，要制定详细的整改方案和实施计划，确保整改到位，并于2021年4月20日前将内部自查和外部检查的整改报告上报市银保监分局统信科。

三、工作要求（一）高度重视，提高认识。

各部门要高度重视本次监管数据报表数据质量自查自评工作，增强对监管数据治理的认知，夯实数据质量的基础，建立良好的数据文化，强化监管数据质量意识和应用意识，将数据治理融入风险管理、业务经营与内部控制的全过程，提高管理精细化程度，实现向高质量发展转变。

XX银行关于制定开展监管数据质量专项治理工作方案的报告

XX银行关于制定开展监管数据质量专项治理工作方案的报告关于制定开展监管数据质量专项治理工作方案的报告XX银保监分局：根据《XX银保监分局办公室关于开展监管数据质量专项治理工作的通知》（X银保监办发〔20XX〕XX号）要求，我行高度重视，组织相关人员认真学习，制定了本行工作方案，现将相关工作汇报如下：一、组织领导情况我行领导高度重视本次专项治理工作，成立监管数据质量专项治理工作领导小组（以下简称“领导小组”），由董事长任组长，行长任副组长，各部门负责人任小组成员，负责本行监管数据质量专项治理各项工作。

领导小组办公室设在综合管理部。

成员如下：组长：董事长副组长：行长成员：综合管理部风险管理部财务统计部二、治理范围包括20XX年1月1日（必要时可上溯）至今的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监管机构的监管统计数据和其他监管数据，以及监管机构正式发文要求报送的各类临时性监管报表数据。

主要监管数据包括非现场监管、客户风险、监管数据标准化（EAST）、信息科技非现场监管和其他核心监管指标等。

数据质量主要包括数据真实性、准确性、连续性、完整性、及时性等。

三、工作任务及时间安排（一）工作启动阶段（20XX年X月中旬）综合管理部为本次专项治理工作的前头部门，负责制定本行监管数据质量专项治理工作方案，明确治理工作的内容、分工、任务步骤、时间安排、工作要求等内容，细化工作标准，组织召开全行监管数据质量专项治理宣传动员及启动会议，传达监管部门相关工作要求。

综合管理部负责于20XX年XX月XX日前将领导小组成员名单及工作方案报送银保监分局。

风险管理部、零售金融部、公司金融部、三农金融部、运营部要积极配合综合管理部做好专项治理各项工作，尤其是对系统切换前的数据提供支持，确保本次专项治理工作顺利完成。

（二）自查自评阶段（20XX年X月下旬-X月）一是依据XX银保监分局领导小组办公室后续下发的《监管数据质量评估模板》逐条对照梳理，重点评估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。

银行监管数据治理实施方案

银行监管数据治理实施方案一、背景。

随着金融行业的快速发展和信息化程度的不断提升，银行的数据规模不断增长，数据安全和数据治理成为了银行监管的重要内容。

数据治理是指对数据进行管理、保护和有效利用的一系列措施和规范，是保障数据安全和合规运营的重要手段。

因此，制定银行监管数据治理实施方案，对于保障金融市场的稳定和健康发展具有重要意义。

二、目标。

银行监管数据治理的目标是建立完善的数据管理机制，确保数据的完整性、安全性和可靠性，提升数据的利用价值，保障金融机构的合规运营。

三、实施方案。

1. 建立完善的数据治理架构。

银行监管数据治理需要建立一套完整的数据治理架构，包括数据管理部门、数据管理流程、数据安全保障措施等。

在架构设计上，需要考虑到数据的采集、存储、处理、分析和利用等全过程，确保每个环节都有明确的责任人和规范的操作流程。

2. 规范数据管理流程。

建立规范的数据管理流程是银行监管数据治理的重要环节。

需要对数据的采集、存储、传输、处理等环节进行规范化管理，明确数据的来源和去向，确保数据的完整性和安全性。

同时，针对不同类型的数据，制定相应的管理规范，确保数据的合规使用。

3. 强化数据安全保障措施。

数据安全是银行监管数据治理的核心内容。

需要建立健全的数据安全保障体系，包括数据加密、权限管理、访问控制、安全审计等措施，确保数据不被非法获取、篡改或泄露。

同时，建立数据备份和灾备机制，保障数据的持续可用性。

4. 提升数据利用价值。

除了保障数据的安全和完整性，银行监管数据治理还需要提升数据的利用价值。

可以通过数据分析、挖掘和应用等手段，充分利用数据资源，为金融监管和业务决策提供支持。

同时，需要建立数据质量评估机制，确保数据的准确性和可靠性。

5. 加强监管和督导。

银行监管数据治理需要加强监管和督导力度，建立健全的监管机制和督导体系，确保数据治理措施的有效实施。

监管部门需要加强对银行数据治理工作的指导和检查，及时发现和解决问题，确保数据的安全和合规。

商业银行数据质量现场检查实施细则

**农村商业银行数据质量现场检查实施细则第一章总则第一条为了进一步加强统计管理工作，有效防范风险，提高数据质量，促进**农村商业银行统计检查工作科学化、规范化、制度化，根据银监部门的有关规定，制定本实施细则。

第二条数据质量现场检查是指总行稽核审计部对总行统计部门或支行采取现场检查的方式，对统计部门和基层支行的数据统计管理工作、统计规章制度执行情况，统计数据的真实性、准确性、完整性以及风险防范能力等所进行的检查。

第三条数据质量现场检查的对象为本行总行数据统计相关部门及各支行。

第四条数据质量现场检查工作应遵循实效性、真实性、规范性的原则。

第五条数据质量现场检查的组织、实施由总行稽核审计部和归口管理部门负责，实行“归口管理、分级负责、统一标准、定期报告”的制度。

第二章数据质量现场检查的种类和内容第六条数据质量现场检查种类按检查内容不同分为全面检查和专项检查，全面检查是指将全部数据统计工作作为检查内容，对被查行进行的实地现场检查；专项检查是指以数据统计工作中的某一方面工作或管理情况为特定检查内容，对被查网点进行的检查。

第七条统计检查的内容和重点由总行确定，并随业务发展定期或不定期进行调整，常规性检查每季度一次，专项检查每年至少一次，数据质量现场检查的基本内容包括：（一）人民银行、银监会等外部监管机构以及省联社统计法规、统计制度的执行情况；（二）外部监管报表及数据的报送质量情况，主要内容为人民银行金融统计数据、非现场监管报表、客户风险统计和人民银行征信信息报送等（包括对统计报表执行表内、表间校验以及逻辑性、合理性检查）；（三）营业部、支行综合统计报表的数据质量（包括统计数据来源的真实性）；（四）各类统计数据的准确性、真实性、合规性情况（包括统计指标归属制度及维护、统计应用系统操作与维护、报送时限等），重点是资产质量和赢利水平数据的可靠性；（五）统计管理工作情况：包括机构、人员配备、内控制度建设、统计资料整理、统计人员素质和技能培训、统计应用系统的管理与维护、违反统计法规和工作程序的责任处理、整改措施的落实等情况；（六）统计档案的备份与管理，统计信息系统的安全性和完备性以及其他与统计工作相关的情况。

XX银行关于制定开展监管数据质量专项治理工作方案的报告

关于制定开展监管数据质量专项治理工作方案的报告XX银保监分局：根据《XX银保监分局办公室关于开展监管数据质量专项治理工作的通知》（X银保监办发〔20XX〕XX号）要求，我行高度重视，组织相关人员认真学习，制定了本行工作方案，现将相关工作汇报如下：一、组织领导情况我行领导高度重视本次专项治理工作，成立监管数据质量专项治理工作领导小组（以下简称“领导小组”），由董事长任组长，行长任副组长，各部门负责人任小组成员，负责本行监管数据质量专项治理各项工作。

领导小组办公室设在综合管理部。

成员如下：组长：董事长副组长：行长成员：综合管理部风险管理部财务统计部二、治理范围包括20XX年1月1日（必要时可上溯）至今的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监管机构的监管统计数据和其他监管数据，以及监管机构正式发文要求报送的各类临时性监管报表数据。

主要监管数据包括非现场监管、客户风险、监管数据标准化（EAST）、信息科技非现场监管和其他核心监管指标等。

数据质量主要包括数据真实性、准确性、连续性、完整性、及时性等。

三、工作任务及时间安排（一）工作启动阶段（20XX年X月中旬）综合管理部为本次专项治理工作的前头部门，负责制定本行监管数据质量专项治理工作方案，明确治理工作的内容、分工、任务步骤、时间安排、工作要求等内容，细化工作标准，组织召开全行监管数据质量专项治理宣传动员及启动会议，传达监管部门相关工作要求。

综合管理部负责于20XX年XX月XX日前将领导小组成员名单及工作方案报送银保监分局。

风险管理部、零售金融部、公司金融部、三农金融部、运营部要积极配合综合管理部做好专项治理各项工作，尤其是对系统切换前的数据提供支持，确保本次专项治理工作顺利完成。

（二）自查自评阶段（20XX年X月下旬-X月）一是依据XX银保监分局领导小组办公室后续下发的《监管数据质量评估模板》逐条对照梳理，重点评估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。

银行分行监管数据质量治理工作报告

银行分行监管数据质量治理工作报告银行分行监管数据质量治理工作报告为贯彻落实中国银保监会办公厅下发《关于开展监管数据质量专项治理的通知》要求和总、省行党委工作安排，确保实现监管数据“零差错”目标，xx行xx市分行把提高数据质量作为助力全行高质量发展的核心要务，采取“三提升三强化”全面增强数据治理的自觉性和主动性，推进监管数据质量稳步提升。

一、提升思想认识，强化组织领导。

该行充分认识提升监管数据质量的重要意义，制定工作方案，及时成立数据治理工作领导小组，落实“一把手”负责制，既挂帅，又亲自部署数据质量治理工作，亲自把关协调关键环节。

按部室设置数据报送A、B角岗位，明确职责，层层压实责任，推动数据治理工作扎实有效开展。

二、提升导向思维，强化查改能力。

坚持“严”“实”标准，以解决问题为导向，紧抓重点，定期召开监管数量质量治理调度会，扎实开展自查整改工作。

一是明确责任分工。

采取条线负责、先纵后横方式，即各业务条线逐一梳理条线负责内容，明确要求，对下指导，及时形成自查整改报告。

二是建立问题整改台账。

建立《xx行xx市分行数据质量问题台账》，及时登记数据问题，认真分析问题原因，持续跟踪问题整改进度，强化督促指导，提升发现问题解决问题的能力。

三是推进上下联动。

树牢“一盘棋”思想，任何一个环节出问题都会影响全辖的防控意识。

市分行机关主动发挥示范带头作用，走在前、作表率，县级支行按照工作要求，在限定时间内完成工作任务，确保决策有方、指挥有力、协调有序、执行有效。

三、提升管理能力，强化考核指挥。

认真贯彻“主动预防、加强控制、及时处理”的'管控策略，强化考核指挥棒，将监管数据质量报送工作纳入全行经营绩效综合考核体系，着力改善数据源头质量状况。

一是积极开展日常监督检查。

结合业务条线检查和非现场检查，定期通报发现问题，根据考核情况处罚扣分，倒逼各行各条线重视问题预防和整改，有效提升监管数据报送质量。

二是强化员工合规履职意识。

农商银行“金融统计数据质量”活动实施方案

农商银行“金融统计数据质量年”活动实施方案农商银行“金融统计数据质量年”活动实施方案根据中国人民银行xx县支行《“金融统计数据质虽年” 活动实施方案》（极银办[20xx]3号）文件精神，为提升统计工作管理水平，进一步提高我行金融统计数据质虽，更好地完成各项统计工作任务，特制订本实施方案。

一、活动目的通过金融统计数据质H:年活动开展，解决数据质H管理方面存在薄弱环节，建立完善有效的统计管理制度，进一步提升金融统计数据质虽水平，充分发挥统计工作对经营管理的监督指导作用。

二、活动对象全辖各支行，总行各部门三、活动时间20xx年4月28日至20xx年11月15日四、活动组织xx农商银行成立“金融统计数据质虽年”活动领导小组, 总行行长刘红玉担任组长，董事会秘书钱醒任副组长。

领导小组职责：组织、领导、检查、指导、督促质虽年活动，负责全辖范围内质虽年活动推动与组织实施，确定不同阶段的工作目标和任务，协调解决活动中遇到的问题。

组长：刘红玉（总行行长）副组长：钱醒（总行董事会秘书）成员：何宗龙（授信评审部总经理）李丽（计划财务部总经理）何孔祥（审计稽核部总经理）程率（合规与风险管理部总经理）汪保国（业务管理部副总经理主持工作）李祥（业务管理部副总经理）领导小组下设办公室，办公室设在总行业务管理部，汪保国担任办公室主任，具体负责本次活动指导、协调、检查、培训、考核和方案制定，同时定期组织相关部门召开交流会，加强部门间的沟通配合，有效增强各部门合力，及时反馈上报活动中遇到的问题和信息。

五、实施步骤和内容（一）宣传动员阶段（4月下句-5月）制定下发《xx农商银行“金融统计数据质虽年”活动实施方案》，及时组织召开全行统计工作会议，传达学习人民银行xx县支行关于“金融统计数据质虽年”活动动员会议精神，部署安排“金融统计数据质虽年”活动各项工作。

在全辖范围内发动“金融统计数据质虽年”活动宣传工作，营造全行上下高度重视、强化责任、认真实施的良好氛围。

商业银行数据质量现场检查实施细则

**农村商业银行数据质量现场检查实施细则第一章总则第一条为了进一步加强统计管理工作，有效防范风险，提高数据质量，促进**农村商业银行统计检查工作科学化、规范化、制度化，根据银监部门的有关规定，制定本实施细则。

第二条数据质量现场检查是指总行稽核审计部对总行统计部门或支行采取现场检查的方式，对统计部门和基层支行的数据统计管理工作、统计规章制度执行情况，统计数据的真实性、准确性、完整性以及风险防范能力等所进行的检查。

第三条数据质量现场检查的对象为本行总行数据统计相关部门及各支行。

第四条数据质量现场检查工作应遵循实效性、真实性、规范性的原则。

第五条数据质量现场检查的组织、实施由总行稽核审计部和归口管理部门负责，实行“归口管理、分级负责、统一标准、定期报告”的制度。

第二章数据质量现场检查的种类和内容第六条数据质量现场检查种类按检查内容不同分为全面检查和专项检查，全面检查是指将全部数据统计工作作为检查内容，对被查行进行的实地现场检查；专项检查是指以数据统计工作中的某一方面工作或管理情况为特定检查内容，对被查网点进行的检查。

第七条统计检查的内容和重点由总行确定，并随业务发展定期或不定期进行调整，常规性检查每季度一次，专项检查每年至少一次，数据质量现场检查的基本内容包括：（一）人民银行、银监会等外部监管机构以及省联社统计法规、统计制度的执行情况；（二）外部监管报表及数据的报送质量情况，主要内容为人民银行金融统计数据、非现场监管报表、客户风险统计和人民银行征信信息报送等（包括对统计报表执行表内、表间校验以及逻辑性、合理性检查）；（三）营业部、支行综合统计报表的数据质量（包括统计数据来源的真实性）；（四）各类统计数据的准确性、真实性、合规性情况（包括统计指标归属制度及维护、统计应用系统操作与维护、报送时限等），重点是资产质量和赢利水平数据的可靠性；（五）统计管理工作情况：包括机构、人员配备、内控制度建设、统计资料整理、统计人员素质和技能培训、统计应用系统的管理与维护、违反统计法规和工作程序的责任处理、整改措施的落实等情况；（六）统计档案的备份与管理，统计信息系统的安全性和完备性以及其他与统计工作相关的情况。

XX银行数据治理建设方案

XX银行数据治理建设方案一、背景分析随着信息技术的发展和互联网的普及，大数据时代已经来临，数据已经成为企业最重要的资产之一、数据治理作为数据管理的一部分，是指通过规划、组织、执行和监督来确保数据在整个生命周期中的合规、质量和安全。

XX银行作为一家大型银行，在日常运营中产生了大量的数据，对数据的管理和治理具有极高的需求。

二、目标和原则1.数据合规：确保数据的收集、存储、处理和使用符合法律法规和行业合规要求。

2.数据质量：提高数据的准确性、完整性、及时性和一致性，增加数据的可靠性和可信度。

3.数据安全：保护数据的机密性、一致性和可用性，防止数据泄露和未经授权的访问。

4.数据共享：促进数据在不同部门之间的共享与交流，提高数据的效用和增值。

5.数据价值最大化：通过对数据的管理和治理，实现数据的最大化利用，为业务决策提供可靠的支持。

三、关键步骤与措施1.数据管理规划（1）制定数据治理策略：明确数据治理的目标和原则，以及数据治理的组织结构和职责。

（2）建立数据资产清单：对全行的数据进行分类、整理和归档，形成数据资产清单。

（3）制定数据生命周期管理方案：对数据的采集、存储、处理和使用进行流程化规划，确保数据的合规和质量。

2.数据质量管理（1）制定数据质量标准和指标：明确数据的准确性、完整性、及时性和一致性的评估标准和指标。

（2）建立数据质量监控机制：通过数据质量检查、异常报警和持续改进等方式，监控数据质量的变化和趋势。

（3）建立数据质量治理流程：明确数据质量发现和处理的流程和责任，确保数据质量的持续改进。

3.数据安全管理（1）建立数据安全策略：制定数据安全的目标、策略和措施，明确数据的机密性、完整性和可用性。

（2）建立数据访问权限控制机制：通过身份认证、访问控制和审计等方式，确保数据的合法访问和使用。

（3）建立数据安全应急响应机制：制定数据安全事件的处理流程和责任，提高数据安全事件的应对能力和处理效率。

4.数据共享与交流（1）建设数据共享平台：建立统一的数据共享平台，提供数据集成、共享和交流的功能。

农村商业银行数据质量专项治理工作方案

ⅩⅩ农村商业银行数据质量专项治理工作方案为切实落实ⅩⅩ农商银行数据质量管理主体责任，提升非现场监管报表数据质量，全面准确反映经营状况，根据《银行业监管统计管理办法》、《银行业监管统计数据质量管理良好标准》等制度，结合本行实际，特制定数据质量专项治理工作方案如下：一、成立领导小组，积极开展数据质量专项治理工作成立以行长为组长，稽核审计部、合规风险部、计划财务部、个人金融部等部门负责人为小组成员的数据质量专项治理小组，负责本方案的组织实施。

二、明确领导小组数据质量管理工作职责行长是监管统计数据质量管理的高管层，负责推动数据质量管理和监管统计工作；稽核审计部是监管统计归口管理部门，负责监管统计组织、协调和管理；合规风险部是监管统计数据质量审核部门，负责系统数据质量全面审核；计划财务部、个人金融部等是业务数据提供部门，负责其所提供的数据的准确、真实性。

三、数据质量专项治理工作重点（一）组织领导与机制方面董事会和高管层要高度重视并积极推动数据质量管理和监管统计工作；要建立数据质量管理内部纠错和稽核检查机制，要建立数据质量问责机制，按规定落实法定代表人手签纸质报表制度。

（二）监管统计归口管理部门履职方面1、加强制度建设。

稽核审计部要根据监管统计规定，制定适时的统计制度或统计制度实施细则等统计管理制度，根据非现场监管报表年度统计制度要求，制定适时覆盖所有监管统计报表和数据要求的统计业务制度，统计业务制度取数规则要按照“会计科目－统计指标－监管统计指标”的原则，保证监管统计报表和数据中每一个统计项目的归属关系及取数路径清晰、准确。

2、强化监管统计管理工作。

稽核审计部根据授权要有效履行监管统计组织、协调和管理职责，主要包括：一是按照监管要求和统计管理制度设置满足履行监管统计职责的岗位；二是严格履行监管统计报表的组织、汇总、复核、上报职责；三是定期开展数据质量检查工作，对检查发现的问题采取有效措施予以纠正；四是加强统计人员培训；五是认真执行和落实监管部门下发的监管统计制度与监管要求。

监管数据质量专项治理方案

监管数据质量专项治理方案第1篇监管数据质量专项治理方案一、背景与目标随着金融业务的快速发展，金融监管数据日益庞大，数据质量成为影响监管效能的关键因素。

为提高监管数据质量，确保监管数据的真实性、准确性、完整性和及时性，根据相关法律法规及监管要求，制定本专项治理方案。

本方案旨在规范数据管理，提升数据质量，降低监管风险，促进金融业务稳健发展。

二、治理范围与内容1. 治理范围：本方案适用于我国境内金融机构的监管数据质量治理。

2. 治理内容：主要包括以下几个方面：（1）数据真实性：确保监管数据的来源真实可靠，不得编造、篡改数据。

（2）数据准确性：提高数据录入、处理、报送等环节的准确性，降低错误率。

（3）数据完整性：确保监管数据覆盖所有业务范围，不得遗漏重要数据。

（4）数据及时性：按照监管要求，及时完成数据报送工作。

三、组织架构与职责分工1. 组织架构：成立监管数据质量治理专项工作组，由金融机构高级管理层、相关部门负责人及专业人员组成。

2. 职责分工：（1）高级管理层：负责制定监管数据质量治理战略，提供必要的人力、物力、财力支持。

（2）相关部门：负责具体执行监管数据质量治理工作，包括数据审核、报送、整改等。

（3）专业人员：负责提供技术支持，协助解决数据质量治理过程中的问题。

四、治理流程与措施1. 数据质量评估：对现有监管数据进行全面梳理，评估数据质量现状，找出存在的问题。

2. 制定整改方案：针对存在的问题，制定具体的整改措施，明确整改责任人和整改期限。

3. 整改实施：按照整改方案，组织相关部门进行整改工作。

4. 整改验收：对整改效果进行评估，确保整改措施落实到位。

5. 持续优化：建立长效机制，持续关注数据质量，不断优化数据治理体系。

具体措施如下：（1）完善数据管理制度：建立健全数据质量管理制度，明确数据质量标准、流程和责任人。

（2）加强数据培训：定期组织数据培训，提高员工对数据质量的认识和技能。

（3）提高数据采集准确性：采用先进的数据采集技术，提高数据采集准确性。

某农村信用社数据质量管理良好标准工作实施方案

××农村信用社数据质量管理良好标准工作实施方案根据中国银监会和××银监局关于做好农村合作金融机构数据质量管理良好标准评估工作的有关规定，为进一步提升全省农信社监管统计数据质量，有序达到数据质量管理良好标准的各项要求，结合我省农村信用社工作实际，制定本方案。

一、统一思想认识中国银监会制定的《银行监管统计数据质量管理良好标准（试行）》（以下简称《良好标准》），是在全面总结银行监管统计数据质量管理先进经验的基础上，从组织、制度、系统和流程建设等多个方面，所提出的既符合中国银行业实际、又具有较强前瞻性的数据质量管理标准和要求，为银行持续、全面加强数据质量管理提供了方向和抓手。

全省农信社一定要充分认识实施数据质量管理良好标准对提高统计工作质量的重要意义，按照省联社的总体部署和要求，认真查找工作不足，有步骤实施改进措施，力争经过两至三年的努力，基本达到良好标准的各项要求。

二、强化组织领导省联社成立由李志刚副主任任组长，相关处室人员参加的数据质量管理良好标准推进工作领导小组，负责对全省农村信用社数据质量管理良好标准实施工作的组织领导、工作部署、沟通协调等事项。

领导小组下设办公室，办公室设在信贷业务部，具体落实领导小组的各项决定和工作部署，负责领导小组对外联系、协调事宜，统计、汇总、分析、通报数据质量管理良好标准工作开展情况，完成领导小组交办的其他工作。

各市农信办和县级行社要相应成立由主管领导任组长的数据质量管理良好标准实施工作领导小组，具体负责本级农信社数据质量管理良好标准实施工作。

三、有效组织实施（一）认真组织自评（ⅩⅩ年7月1日—ⅩⅩ年8月29日）全省各级农信社要组织由信贷、财会、科技、合规等部门人员组成的评估团队，严格按照《良好标准》中5 方面要素、15 项原则和61 条具体标准的相关要求，对本机构数据质量管理情况进行全面自评，认真查找现有监管统计工作中存在的问题和不足。

银行数据治理工作计划和目标

银行数据治理工作计划和目标
计划：
1. 进行数据资产清查，确保所有银行数据得到完整记录和归档。

2. 确立数据访问权限和管控机制，保障客户信息和银行机密数据的安全。

3. 建立数据质量管理体系，提高数据准确性和完整性。

4. 实施数据备份与恢复方案，确保数据的可靠性和可用性。

5. 强化数据安全意识培训，提高员工对数据保护的重视程度。

6. 定期进行数据风险评估和应急演练，及时发现和解决潜在的数据安全隐患。

7. 加强数据合规性监测，确保数据处理符合相关法律法规和监管要求。

目标：
1. 实现银行数据资产全面清查，确保数据存量和增量的完整记录和归档。

2. 建立健全的数据访问权限和管控机制，有效保护客户信息和银行机密数据的安全。

3. 提高数据质量，确保银行数据的准确性和完整性。

4. 实施可靠的数据备份与恢复方案，确保银行数据的可靠性和可用性。

5. 提升员工数据安全意识，减少数据泄露和滥用风险。

6. 及时发现和解决潜在的数据安全隐患，确保银行数据安全可控。

7. 符合相关法律法规和监管要求，确保银行数据处理合规性。

农发行数据治理实施方案

农发行数据治理实施方案一、背景随着信息化和数字化技术的快速发展，农村金融机构面临着大量的数据积累和管理问题。

农发行作为国家重要的农村金融机构，必须加强数据治理，提高数据管理的科学性和规范性，以更好地支持金融业务发展和风险管理。

二、数据治理的重要性1. 数据是农发行的重要资产，对于风险管理、业务决策、客户服务等方面起着至关重要的作用。

2. 数据治理可以提高数据的质量和可信度，减少数据错误和冗余，提高数据利用的效率和价值。

3. 数据治理有助于规范数据管理流程，提高数据管理的科学性和规范性，降低数据管理成本，提高管理效率。

三、数据治理实施方案1. 建立健全数据治理组织架构在农发行内部建立数据治理委员会，明确数据治理的组织结构和职责分工，明确数据治理的工作流程和决策程序。

2. 制定数据治理政策和规范制定数据治理相关的政策和规范，包括数据采集、存储、处理、使用和共享等方面的规定，确保数据管理的合规性和安全性。

3. 建立数据质量管理体系建立数据质量管理的体系和机制，包括数据质量评估、数据清洗、数据标准化等环节，确保数据的准确性和完整性。

4. 加强数据安全保护加强数据安全管理，包括数据加密、权限控制、数据备份等措施，确保数据的安全性和保密性。

5. 提升数据治理技术手段引入先进的数据治理技术和工具，包括数据仓库、数据挖掘、数据分析等技术手段，提升数据管理的科学性和智能化水平。

6. 加强数据治理意识培训加强对员工的数据治理意识培训，提高员工对数据管理的重视和规范意识，确保数据治理工作的顺利实施。

四、数据治理实施效果1. 数据治理实施后，农发行的数据管理工作更加规范和科学，数据质量得到了显著提升。

2. 数据治理实施后，农发行的数据安全得到了有效保障，数据泄露和数据丢失的风险得到了有效控制。

3. 数据治理实施后，农发行的数据利用效率得到了明显提高，数据对业务决策和风险管理的支持作用得到了显著增强。

五、总结数据治理是农发行数据管理工作的重要保障，通过科学规范的数据治理实施，可以提高数据的质量和可信度，降低数据管理成本，提高数据利用效率，为农发行的业务发展和风险管理提供更加有力的支持。

银行数据治理工作计划

银行数据治理工作计划
1.明确数据治理目标：制定数据治理的最终目标和目标，明确数据治理的方向。

2.建立数据治理机构：成立数据治理委员会，统一决策和协调数据治理工作。

3.制定数据治理政策：明确数据治理的原则和规范，建立数据治理制度。

4.建立数据流程管理体系：建立数据采集、存储、处理、使用和安全管理的流程。

5.设立数据质量标准：制定数据质量标准，确保数据的准确性和完整性。

6.实施数据安全保护：加强数据安全意识，建立数据安全管理体系，确保数据的安全性。

7.建立数据使用权限管理机制：明确数据使用的权限和管控机制，防止数据滥用。

8.进行数据管理培训：开展数据管理知识和技能的培训，提高员工数据管理意识和水平。

9.建立数据监测和反馈机制：建立数据监测和评估机制，及时发现和解决数据管理中的问题。

10.持续改进数据治理工作：逐步完善数据治理的各项工作，持续改进数据治理工作。

2023基层数据质量专项整治方案

2023基层数据质量专项整治方案摘要：本文提出了一个基层数据质量专项整治方案，旨在解决当前基层数据质量存在的问题，提高基层数据的准确性、全面性和实时性。

方案包括整治目标、整治内容、整治措施和整治效果评估等方面内容。

一、整治目标基层数据质量专项整治的目标是通过改善基层数据的质量，提高基层数据的准确性、全面性和实时性，为决策提供可靠的数据支持，推动基层治理工作的科学化、精细化和现代化。

二、整治内容1. 数据清洗：对基层数据进行清洗，删除重复、错误和冗余数据，确保数据的准确性和完整性。

2. 数据标准化：统一基层数据的编码规范和格式，提高数据的一致性和可比性。

3. 数据共享：建立基层数据共享机制，促进数据在不同部门和单位间的流通和共享，减少数据采集重复和信息孤岛现象。

4. 数据治理：建立基层数据治理体系，明确数据采集、检验、存储和使用等环节的责任和流程，确保数据的质量和安全。

5. 数据质量评估：建立基层数据质量评估指标体系，定期对基层数据进行评估，发现问题并及时采取措施进行改进。

三、整治措施1. 建立数据质量管理机制：设立数据质量管理部门，制定数据质量管理规范和操作细则，加强对数据质量的监督和管理。

2. 加强数据采集培训：对基层数据采集人员进行培训，提高他们对数据采集重要性和技术要求的认识，确保数据采集的准确性和及时性。

3. 引入数据质量工具和技术：利用数据质量工具和技术对基层数据进行监控和分析，发现数据质量问题并及时进行处理和修复。

4. 加强数据共享与治理：建立基层数据共享平台和数据治理体系，促进数据共享和流转，提高数据的质量和安全性。

5. 完善数据质量评估机制：建立定期评估和检查机制，对基层数据进行质量评估和验证，发现问题并及时进行整改。

四、整治效果评估1. 建立数据质量监测指标：制定数据质量监测指标，对整治工作进行量化评估，及时掌握整治效果。

2. 进行数据质量评估：定期对基层数据进行质量评估，发现问题并及时采取措施进行改进。