银行业金融机构数据治理指引

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银行业金融机构数据治理指引的发布时间

银行业金融机构数据治理指引的发布时间

银行业金融机构数据治理指引的发布时间在金融业中,数据治理是一项至关重要的工作。

随着金融科技的不断发展,银行业金融机构越来越重视数据治理,并不断制定和发布相关的指引和规定,以确保数据的安全、合规和有效利用。

而银行业金融机构数据治理指引的发布时间,则成为了业内关注的焦点。

1. 数据治理的重要性数据治理是指对数据进行管理、控制和监督,以确保数据的合规性、准确性、安全性和可用性。

在金融业中,银行业金融机构拥有大量客户数据、交易数据等敏感信息,数据治理显得尤为重要。

数据治理的不完善可能导致数据泄露、误用甚至造成严重的金融风险,银行业金融机构必须高度重视数据治理工作。

2. 银行业金融机构数据治理指引的制定背景由于金融科技的迅猛发展,银行业金融机构面临着数据管理的新挑战。

为了规范金融机构数据的管理和使用,我国银监会等监管机构积极出台了一系列数据治理指引,以指导银行业金融机构规范数据管理工作,提升数据治理水平。

3. 银行业金融机构数据治理指引的制定过程银行业金融机构数据治理指引的制定过程经历了广泛的征求意见和专业讨论。

监管机构积极征询了相关行业协会、专家学者和金融机构的意见和建议,同时还开展了一系列座谈会和研讨会,以充分了解各方对于数据治理的需求和看法,最终形成了一系列行之有效的数据治理指引。

4. 银行业金融机构数据治理指引的发布时间经过多方共同努力和协商,银行业金融机构数据治理指引终于在2020年5月正式发布实施。

这一消息在业内引起了强烈反响,意味着银行业金融机构将在数据治理方面迎来一次重要的变革。

发布时间的确定,标志着监管部门对于数据治理的高度重视,也为金融机构提供了清晰的指引和依据,有助于金融机构更好地执行数据治理工作。

5. 个人观点与理解在我看来,银行业金融机构数据治理指引的发布时间是一个里程碑式的事件。

这不仅标志着我国金融监管机构对数据治理的高度重视,也为金融机构提供了更清晰的方向和规范。

我相信,随着这一指引的实施,银行业金融机构的数据治理水平将得到有效提升,客户数据的安全和合规性将得到更好的保障。

银行业金融机构数据治理指引 英文

银行业金融机构数据治理指引 英文

银行业金融机构数据治理指引英文Guidelines for data governance in the banking and financial institutions sectorIntroduction:Data governance is a critical aspect of the banking and financial institutions sector to ensure the effective management and utilization of data. These guidelines aim to provide an outline of best practices for data governance in such organizations, promoting data integrity, privacy, and security.1. Data Governance Framework:- Establish a formal data governance framework outlining roles, responsibilities, and decision-making processes related to data management.- Define clear objectives and goals for data governance, aligned with the overall organizational strategy.- Ensure that the framework complies with regulatory requirements and industry standards related to data governance.2. Data Governance Committee:- Form a dedicated committee responsible for overseeing and implementing data governance initiatives.- Include representatives from different departments and stakeholders to ensure holistic decision-making.- The committee should have regular meetings to review and assess data governance practices.3. Data Classification and Standards:- Develop a data classification framework based on the sensitivity,criticality, and confidentiality of information.- Establish standardized naming conventions, data formats, and definitions to ensure consistency and accuracy across the organization.- Regularly review and update data classification and standards to accommodate evolving business needs and technology advancements.4. Data Quality Management:- Implement processes and controls to ensure data accuracy, completeness, consistency, and timeliness.- Conduct regular data quality assessments and address any identified issues promptly.- Establish a data quality management framework to continuously monitor and improve data quality practices.5. Data Privacy and Security:- Implement robust data privacy policies and procedures in compliance with applicable laws and regulations.- Safeguard sensitive data by implementing appropriate access controls, encryption, and data backup mechanisms.- Regularly conduct data security audits and vulnerability assessments to identify and mitigate potential risks.6. Data Governance Training and Awareness:- Conduct regular training programs to educate employees about data governance principles, policies, and procedures.- Raise awareness among employees about the importance of data governance and their role in ensuring its effectiveness.- Provide resources and tools to enable employees to adhere to datagovernance practices.7. Data Governance Monitoring and Reporting:- Establish mechanisms to monitor and evaluate the effectiveness of data governance practices.- Develop key performance indicators (KPIs) and metrics to measure the adherence to data governance principles.- Regularly report on data governance activities to senior management and the board of directors.Conclusion:These guidelines aim to assist banking and financial institutions in establishing effective data governance practices. Implementing a strong data governance framework will enhance data quality, privacy, security, and promote informed decision-making based on reliable and trustworthy data.。

银行业金融机构数据治理指引解读

银行业金融机构数据治理指引解读

银行业金融机构数据治理指引解读随着金融科技和数据分析技术的不断发展,银行业金融机构面临着越来越多的数据管理挑战。

银行业金融机构需要采取有效的数据治理措施来确保数据的质量和可靠性,以支持业务发展和合规要求。

为此,中国银行业监督管理委员会发布了《银行业金融机构数据治理指引》。

本文将对该指引进行解读。

一、指引背景二、指引内容1.数据治理框架指引提出了数据治理框架的要求,包括数据治理目标、数据治理组织、数据治理流程和数据治理系统。

其中,数据治理目标是指银行业金融机构应当制定明确的数据治理目标,包括数据质量、数据流程、数据安全等方面。

数据治理组织是指银行业金融机构应当建立相应的数据治理组织机构,明确数据治理的职责和权责。

数据治理流程是指银行业金融机构应当建立健全的数据治理流程,包括数据采集、数据管理、数据共享、数据使用等各个环节。

数据治理系统是指银行业金融机构应当建立高效、可靠、安全的数据治理系统,保障数据可追溯、可控、可审计等要求。

2.数据管理三、实施建议有关银行业金融机构应如何实施《银行业金融机构数据治理指引》,可以从以下几个方面入手:1.建立健全的数据治理组织机构,包括设立数据治理中心,明确数据管理的职责和权责。

2.制定明确的数据治理目标,并根据实际情况量化衡量数据治理目标的达成情况。

3.建立规范的数据管理流程,包括数据采集、数据清洗、数据验证、数据修正等各个环节,确保数据的质量和可靠性。

4.建立高效、可靠、安全的数据治理系统,保障数据的可追溯、可控、可审计等要求。

5.加强数据管理人员的培训和技能提升,提高数据管理的专业水平和能力水平。

6.积极应用数据分析技术和金融科技,优化业务流程和服务体验,提高业务效率和竞争力。

银行业金融机构数据治理指引教案资料

银行业金融机构数据治理指引教案资料

银行业金融机构数据治理指引银行业金融机构数据治理指引(征求意见稿)第一章总则第一条(立法依据)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,根据《中华人民共和国银行业监督管理法》等法律法规,制定本指引。

第二条(适用范围)本指引适用于中华人民共和国境内经银行业监督管理机构批准设立的银行业金融机构。

本指引所称银行业金融机构,是指在中华人民共和国境内设立的商业银行、农村信用合作社等吸收公众存款的金融机构、政策性银行以及国家开发银行。

第三条(数据治理定义)数据治理是指通过建立组织架构,明确董事会、高级管理层、部门等职责要求,制定和实施系统化的制度、流程和方法,确保数据统一管理、高效运行,并在经营管理中充分发挥价值的动态过程。

第四条(数据治理总体要求)银行业金融机构应当将数据治理纳入公司治理范畴,建立自上而下、协调一致的数据治理体系。

第五条(数据治理原则)银行业金融机构数据治理应当遵循以下基本原则:(一)全覆盖原则:覆盖数据的全生命周期;覆盖业务经营、风险管理和内部控制流程中的全部数据;覆盖内部数据和外部数据;覆盖所有分支机构和附属机构;覆盖监管数据。

(二)匹配性原则:数据治理应当与管理模式、业务规模、风险状况等相适应,并根据情况变化进行调整。

(三)持续性原则:数据治理应当持续开展,建立长效机制。

(四)有效性原则:数据治理应当推动数据真实准确客观反映银行业金融机构实际情况,并有效应用于经营管理。

第六条(监管数据)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。

第七条(依法监督)银行业监督管理机构依据本指引对银行业金融机构数据治理情况实施监管。

第二章数据治理架构第八条(总体要求)银行业金融机构应当建立组织架构健全、职责边界清晰的数据治理架构,明确董事会、监事会、高级管理层和相关部门的职责分工,建立多层次、相互衔接的运行机制。

银保监会印发《银行业金融机构数据治理指引》等

银保监会印发《银行业金融机构数据治理指引》等

银保监会印发《银行业金融机构数据治理指引》等作者:暂无来源:《中国金融电脑》 2018年第6期银保监会印发《银行业金融机构数据治理指引》5月21日,银保监会发布《银行业金融机构数据治理指引》(以下简称《指引》),目的是引导银行业金融机构加强数据治理,提高数据质量,充分发挥数据价值,提升经营管理水平,由高速增长向高质量发展转变。

《指引》包括总则、数据治理架构、数据管理、数据质量控制、数据价值实现、监督管理和附则等七章,共五十五条。

一是明确了数据治理架构。

《指引》要求确保数据治理资源充足配置,明确董事会、监事会和高管层等的职责分工,提出可结合实际情况设立首席数据官。

明确牵头部门和业务部门职责,对岗位设置、团队建设和数据文化建设等提出了要求。

二是提高数据管理和数据质量质效。

提出数据管理主要方面的要求,并明确提出建立自我评估机制,建立问责和激励机制,确保数据管理高效运行。

全面强化数据质量要求,建立数据质量控制机制,确保数据的真实性、准确性、连续性、完整性和及时性。

《指引》还明确监管数据应纳入数据治理范畴,并在相关条款中提出具体要求。

三是明确全面实现数据价值的主要要求。

提出银行业金融机构应当将数据应用嵌入到业务经营、风险管理和内部控制的全流程,有效捕捉风险,优化业务流程,实现数据驱动银行发展。

突出强调数据加总能力建设、新产品评估要求,有效评估和处理重大收购和资产剥离等业务对数据治理能力的影响。

四是加强监管监督。

明确了监管机构的监管责任、监管方式和监管要求。

对于数据治理不满足有关法律法规和监管规则要求的银行业金融机构,要求其制定整改方案,责令限期改正;或与公司治理评价、监管评级等挂钩;也可依法采取其他相应监管措施及实施行政处罚。

《指引》的发布和实施有助于推动银行业由高速增长向高质量发展转变,拓展新业务,挖掘新动能,提升服务能力,提高经营管理质效。

工行“融e购”获互联网募捐信息平台资格5月24日,民政部发布了第二批慈善组织互联网募捐信息平台公示,工行电商平台“融e 购”旗下的“融e购公益”平台成功入选,成为全国21家线上公募资质平台之一,也是首家通过遴选的银行系平台。

银行业金融机构数据治理指引

银行业金融机构数据治理指引

银行业金融机构数据治理指引(征求意见稿)第一章总则第一条(立法依据)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,根据《中华人民共和国银行业监督管理法》等法律法规,制定本指引。

第二条(适用范围)本指引适用于中华人民共和国境内经银行业监督管理机构批准设立的银行业金融机构。

本指引所称银行业金融机构,是指在中华人民共和国境内设立的商业银行、农村信用合作社等吸收公众存款的金融机构、政策性银行以及国家开发银行。

第三条(数据治理定义)数据治理是指通过建立组织架构,明确董事会、高级管理层、部门等职责要求,制定和实施系统化的制度、流程和方法,确保数据统一管理、高效运行,并在经营管理中充分发挥价值的动态过程。

第四条(数据治理总体要求)银行业金融机构应当将数据治理纳入公司治理范畴,建立自上而下、协调一致的数据治理体系。

第五条(数据治理原则)银行业金融机构数据治理应当遵循以下基本原则:(一)全覆盖原则:覆盖数据的全生命周期;覆盖业务经营、风险管理和内部控制流程中的全部数据;覆盖内部数据和外部数据;覆盖所有分支机构和附属机构;覆盖监管数据。

(二)匹配性原则:数据治理应当与管理模式、业务规模、风险状况等相适应,并根据情况变化进行调整。

(三)持续性原则:数据治理应当持续开展,建立长效机制。

(四)有效性原则:数据治理应当推动数据真实准确客观反映银行业金融机构实际情况,并有效应用于经营管理。

第六条(监管数据)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。

第七条(依法监督)银行业监督管理机构依据本指引对银行业金融机构数据治理情况实施监管。

第二章数据治理架构第八条(总体要求)银行业金融机构应当建立组织架构健全、职责边界清晰的数据治理架构,明确董事会、监事会、高级管理层和相关部门的职责分工,建立多层次、相互衔接的运行机制。

中国银监会关于印发银行业金融机构全面风险管理指引的通知

中国银监会关于印发银行业金融机构全面风险管理指引的通知

中国银监会关于印发银行业金融机构全面风险管理指引的通知文章属性•【制定机关】中国银行保险监督管理委员会•【公布日期】2016.09.27•【文号】银监发〔2016〕44号•【施行日期】2016.11.01•【效力等级】部门规范性文件•【时效性】现行有效•【主题分类】银行业监督管理正文中国银监会关于印发银行业金融机构全面风险管理指引的通知银监发〔2016〕44号各银监局,各政策性银行、大型银行、股份制银行,邮储银行,外资银行,金融资产管理公司,其他会管金融机构:现将《银行业金融机构全面风险管理指引》印发给你们,请遵照执行。

2016年9月27日银行业金融机构全面风险管理指引第一章总则第一条为提高银行业金融机构全面风险管理水平,促进银行业体系安全稳健运行,根据《中华人民共和国银行业监督管理法》、《中华人民共和国商业银行法》等法律法规,制定本指引。

第二条本指引适用于在中华人民共和国境内依法设立的银行业金融机构。

本指引所称银行业金融机构,是指在中华人民共和国境内设立的商业银行、农村信用合作社等吸收公众存款的金融机构、政策性银行以及国家开发银行。

第三条银行业金融机构应当建立全面风险管理体系,采取定性和定量相结合的方法,识别、计量、评估、监测、报告、控制或缓释所承担的各类风险。

各类风险包括信用风险、市场风险、流动性风险、操作风险、国别风险、银行账户利率风险、声誉风险、战略风险、信息科技风险以及其他风险。

银行业金融机构的全面风险管理体系应当考虑风险之间的关联性,审慎评估各类风险之间的相互影响,防范跨境、跨业风险。

第四条银行业金融机构全面风险管理应当遵循以下基本原则:(一)匹配性原则。

全面风险管理体系应当与风险状况和系统重要性等相适应,并根据环境变化进行调整。

(二)全覆盖原则。

全面风险管理应当覆盖各个业务条线,包括本外币、表内外、境内外业务;覆盖所有分支机构、附属机构,部门、岗位和人员;覆盖所有风险种类和不同风险之间的相互影响;贯穿决策、执行和监督全部管理环节。

金融机构数据管理方案

金融机构数据管理方案

金融机构数据管理方案聚焦组织架构、数据管理、数据安全等多个方面,从更高层面加强数据治理协调,建立了适应本单位业务实际的数据治理、监管统计业务制度,规范数据报送的组织管理、部门职责、协调和监督检查机制,落实数据质量责任,提升监管数据质量和数据治理的有效性。

一、加强组织领导,推动数据管理董事会和高级管理层高度重视数据质量,建立了组织机构健全、职责边界清晰的数据治理架构。

一是成立数据治理委员会,负责数据治理各环节的规划、管理、协调、组织和监督,明确议事规则,审议数据治理有关事项。

数据治理委员会下设数据治理小组,由各部门业务骨干组成,负责跟踪本业务/系统的数据标准的校对、数据质量的整改、数据资产的梳理、数据分析体系的搭建等工作,加速构建数据治理体系,推动数据应用。

二是设立一级管理部门数据管理部,负责牵头全局数据治理工作,实施数据治理体系建设,协调落实数据管理运行机制,组织推动数据在经营管理流程中发挥主要作用;通过搭建、完善数据治理及统计管理制度体系,明确各部门职责分工,建立了自上而下、协调一致的工作机制。

三是建立科学有效的数据治理沟通机制,提升数据管理能力。

定期组织业务部门数据治理骨干参与数据治理相关培训、峰会,掌握数据管理相关知识技能,提高各部门内部数据管理能力,提升数据资产意识,构建数据文化。

定期对监管统计工作人员进行专项培训,培训的内容、方式和频度满足统计工作的需要。

四是强化审计监督,实现数据治理自我核查。

实行数据治理审计常态化,通过系统化、规范化的方式,审查评价数据治理自我评估的适当性和有效性。

审计部每年针对数据全生命周期各个数据处理活动定期形成数据治理审计报告,站在客观公正角度,识别本单位数据治理及统计报送过程中存在的问题,基于评估结果及时调整和优化数据治理管控体系,提高数据质量,充分发挥数据价值,提升本单位经营管理水平。

二、完善制度体系,精细数据管理相继制定《统计管理办法》、《数据质量管理暂行办法》、《数据标准管理办法》、《统计工作考核办法》等,搭建一套符合自身特色的统计管理制度体系。

银保监发〔2018〕22号 银行业金融机构数据治理指引

银保监发〔2018〕22号  银行业金融机构数据治理指引

中国银行保险监督管理委员会关于印发银行业金融机构数据治理指引的通知银保监发〔2018〕22号各银监局,机关各部门,各政策性银行、大型银行、股份制银行,邮储银行,外资银行,金融资产管理公司,其他会管金融机构:现将《银行业金融机构数据治理指引》印发给你们,请遵照执行。

2018年5月21日(此件发至银监分局和地方法人银行业金融机构)银行业金融机构数据治理指引第一章总则第一条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,根据《中华人民共和国银行业监督管理法》等法律法规,制定本指引。

第二条本指引适用于中华人民共和国境内经银行业监督管理机构批准设立的银行业金融机构。

本指引所称银行业金融机构,是指在中华人民共和国境内设立的商业银行、农村信用合作社等吸收公众存款的金融机构、政策性银行以及国家开发银行。

第三条数据治理是指银行业金融机构通过建立组织架构,明确董事会、监事会、高级管理层及内设部门等职责要求,制定和实施系统化的制度、流程和方法,确保数据统一管理、高效运行,并在经营管理中充分发挥价值的动态过程。

第四条银行业金融机构应当将数据治理纳入公司治理范畴,建立自上而下、协调一致的数据治理体系。

第五条银行业金融机构数据治理应当遵循以下基本原则:(一)全覆盖原则。

数据治理应当覆盖数据的全生命周期,覆盖业务经营、风险管理和内部控制流程中的全部数据,覆盖内部数据和外部数据,覆盖监管数据,覆盖所有分支机构和附属机构。

(二)匹配性原则。

数据治理应当与管理模式、业务规模、风险状况等相适应,并根据情况变化进行调整。

(三)持续性原则。

数据治理应当持续开展,建立长效机制。

(四)有效性原则。

数据治理应当推动数据真实准确客观反映银行业金融机构实际情况,并有效应用于经营管理。

第六条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。

银行业金融机构数据治理指引解读

银行业金融机构数据治理指引解读

银行业金融机构数据治理指引解读
该指引是针对银行业金融机构数据治理的一份指南,旨在规范金融机构在数据治理方面的行为和管理。

该指引主要包括以下内容: 1. 数据治理的基本概念和原则:介绍了数据治理的定义、目的和重要性,强调了数据治理的基本原则,如责任、透明、合规、安全等。

2. 数据治理的组织架构和运作机制:介绍了金融机构在数据治理方面的组织架构和运作机制,包括数据治理委员会的设置、数据治理政策和制度的制定和实施、数据治理流程的建立和落实、数据质量控制的实施等。

3. 数据分类、归集和管理:介绍了金融机构在数据分类、归集和管理方面的要求和规定,包括数据的分类和归属、数据的采集和存储、数据的加工和分析等。

4. 数据安全和保护:介绍了金融机构在数据安全和保护方面的要求和规定,包括数据安全策略和措施、数据安全管理和监控、数据备份和恢复等。

5. 数据利用和共享:介绍了金融机构在数据利用和共享方面的要求和规定,包括数据的使用和共享范围、数据的许可和授权、数据的交换和共享等。

该指引的发布,对于推进金融机构数据治理的规范化和标准化具有重要意义,有助于提高金融机构数据管理的效率和安全性,维护金融市场的稳定和健康发展。

银保监会发布《银行业金融机构数据治理指引》

银保监会发布《银行业金融机构数据治理指引》

栏目编辑:杨烁萍 E-mail:shopping_yang@2018年·第6期96日前,由央行牵头,发展改革委、科技部、工业和信息化部等九部委共同编制的《“十三五”现代金融体系规划》(以下简称《规划》)印发。

《规划》主要内容包括:积极稳妥防范处置近中期金融风险;优化货九部委印发《“十三五”现代金融体系规划》币政策目标体系;在金融基础设施方面,将建立覆盖所有金融机构、金融基础设施和金融活动的金融业综合统计体系,实现全流程、全链条动态统计监测;加强金融监管问责等。

在防范风险方面,《规划》指出,要防范处置突出风险点,严密防范流动性风险,健全金融机构和金融市场流动性监测指标体系;同时,发展穿透式监管新技术,运用现代信息技术,对复杂金融产品全链条、金融市场资金流动全过程实施穿透式监管。

近日,中国人民银行在其官网发布《关于试点取消企业银行账户开户许可证核发的通知》(以下简称《通知》)。

《通知》指出,通过试点取消企中国人民银行发布《关于试点取消企业银行账户开户许可证核发的通知》业银行账户开户许可证核发,优化企业开户服务,改进银行账户管理模式,为银行账户管理制度改革积累经验。

《通知》显示,试点地区包括江苏省泰州市及下辖县(市、区)、浙江省台州市及下辖县(市、区)。

试点时间自2018年6月11日起实施。

试点业务范围即试点地区银行业金融机构为境内依法设立的企业法人、非企业法人、个体工商户办理基本存款账户业务。

日前,国务院印发《进一步深化中国(广东)自由贸易试验区改革开放方案》(以下简称《广东改革方案》)、《进一步深化中国(天津)自由贸易试验区改革开放方案》(以下简称《天津整改方案》)、《进一步深化中国(福建)自由贸易试验区改革开放方案》。

《广东改革方案》提到,广东将建设金融业对外开放试验示范窗口,吸引国内外总部机构和大型集团设立结算中心;继续研究设立以碳排放为首个交易品种的创新型期货交易所;深化与港澳及国际再保险市场的合作等。

银行业金融机构数据治理指引

银行业金融机构数据治理指引

银行业金融机构数据治理指引第一章总则第一条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,根据《中华人民共和国银行业监督管理法》等法律法规,制定本指引。

第二条本指引适用于中华人民共和国境内经银行业监督管理机构批准设立的银行业金融机构。

本指引所称银行业金融机构,是指在中华人民共和国境内设立的商业银行、农村信用合作社等吸收公众存款的金融机构、政策性银行以及国家开发银行。

第三条数据治理是指银行业金融机构通过建立组织架构,明确董事会、监事会、高级管理层及内设部门等职责要求,制定和实施系统化的制度、流程和方法,确保数据统一管理、高效运行,并在经营管理中充分发挥价值的动态过程。

第四条银行业金融机构应当将数据治理纳入公司治理范畴,建立自上而下、协调一致的数据治理体系。

第五条银行业金融机构数据治理应当遵循以下基本原则:(一)全覆盖原则。

数据治理应当覆盖数据的全生命周期,覆盖业务经营、风险管理和内部控制流程中的全部数据,覆盖内部数据和外部数据,覆盖监管数据,覆盖所有分支机构和附属机构。

(二)匹配性原则。

数据治理应当与管理模式、业务规模、风险状况等相适应,并根据情况变化进行调整。

(三)持续性原则。

数据治理应当持续开展,建立长效机制。

(四)有效性原则。

数据治理应当推动数据真实准确客观反映银行业金融机构实际情况,并有效应用于经营管理。

第六条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。

第七条银行业监督管理机构依据本指引对银行业金融机构数据治理情况实施监管。

第二章数据治理架构第八条银行业金融机构应当建立组织架构健全、职责边界清晰的数据治理架构,明确董事会、监事会、高级管理层和相关部门的职责分工,建立多层次、相互衔接的运行机制。

第九条银行业金融机构董事会应当制定数据战略,审批或授权审批与数据治理相关的重大事项,督促高级管理层提升数据治理有效性,对数据治理承担最终责任。

银行业金融机构数据治理指引

银行业金融机构数据治理指引

银行业金融机构数据治理指引(征求意见稿)第一章总则第一条(立法依据)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,根据《中华人民共和国银行业监督管理法》等法律法规,制定本指引。

第二条(适用范围)本指引适用于中华人民共和国境内经银行业监督管理机构批准设立的银行业金融机构。

本指引所称银行业金融机构,是指在中华人民共和国境内设立的商业银行、农村信用合作社等吸收公众存款的金融机构、政策性银行以及国家开发银行。

第三条(数据治理定义)数据治理是指通过建立组织架构,明确董事会、高级管理层、部门等职责要求,制定和实施系统化的制度、流程和方法,确保数据统一管理、高效运行,并在经营管理中充分发挥价值的动态过程。

第四条(数据治理总体要求)银行业金融机构应当将数据治理纳入公司治理范畴,建立自上而下、协调一致的数据治理体系。

第五条(数据治理原则)银行业金融机构数据治理应当遵循以下基本原则:(一)全覆盖原则:覆盖数据的全生命周期;覆盖业务经营、风险管理和内部控制流程中的全部数据;覆盖内部数据和外部数据;覆盖所有分支机构和附属机构;覆盖监管数据。

(二)匹配性原则:数据治理应当与管理模式、业务规模、风险状况等相适应,并根据情况变化进行调整。

(三)持续性原则:数据治理应当持续开展,建立长效机制。

(四)有效性原则:数据治理应当推动数据真实准确客观反映银行业金融机构实际情况,并有效应用于经营管理。

第六条(监管数据)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。

第七条(依法监督)银行业监督管理机构依据本指引对银行业金融机构数据治理情况实施监管。

第二章数据治理架构第八条(总体要求)银行业金融机构应当建立组织架构健全、职责边界清晰的数据治理架构,明确董事会、监事会、高级管理层和相关部门的职责分工,建立多层次、相互衔接的运行机制。

解读某机构数据治理架构体系的搭建

解读某机构数据治理架构体系的搭建

解读某机构数据治理架构体系的搭建BangEA企业架构系列昨天发了⼀篇银监会的《银⾏业⾦融机构数据治理指引》⽂章,有帮友问到指引中的⼀些具体含义。

为了更好的理解数据治理,今天借⽤deloitte对指引的解读来回答这些问题。

▌前⾔为引导银⾏业⾦融机构加强数据治理,充分发挥数据价值,全⾯向⾼质量发展转变,银监会发布了《银⾏业⾦融机构数据治理指引》近年来银⾏业⾦融机构在业务快速发展过程中,积累了客户数据、交易数据、外部数据等海量数据。

数据已经成为银⾏的重要资产和核⼼竞争⼒,充分发挥数据价值,⽤数据驱动银⾏发展,提⾼银⾏经营质效,具有重要意义。

在此过程中,打破传统运营模式,引⼊⾦融科技或创新⼿段势在必⾏。

我们建议,银⾏应以本次《指引》为契机,借⼒于有效的⼯具和⼿段,建设和优化数据治理体系,提⾼数据管理和质量控制⽔平,充分挖掘和利⽤数据价值,为数据分析、经营决策、发展规划提供数据⽀持,持续提升风险管理、内部控制能⼒及经营管理能⼒,形成全⾏上下数据⽂化,充分发挥数据价值。

▌正⽂银⾏“数据治理”的前世今⽣我们看到,本次下发《指引》的同时废⽌了《银⾏监管统计数据质量管理良好标准(试⾏)》(银监发〔2011〕63号)(以下简称《良好标准》)。

《良好标准》被视为《指引》的前⾝,《指引》在《良好标准》试⾏七年的基础上进⾏了提炼与升华。

⽴治理为本源,引价值为核⼼《指引》共包括七章55条,作为银⾏业⾦融机构数据治理⼯作的引领性⽂件引导银⾏业⾦融机构全⾯开展数据治理。

重点从以下五个⽅⾯提出监管要求:明确数据治理架构。

监管在答记者问中明确指出:“多数银⾏数据管理职能分散在不同部门,容易出现职责分散、权责不明的情况,需要进⾏统⼀管理。

同时,数据治理是系统⼯程,从下⾄上,应做到⼈⼈有责、层层把关。

”《指引》明确了银⾏业⾦融机构数据治理架构,董事会、监事会和⾼管层等的职责分⼯,提出可结合实际情况设⽴⾸席数据官。

要求确⽴数据治理牵头部门,明确牵头部门和业务部门职责。

银行业金融机构数据治理指引

银行业金融机构数据治理指引

银行业金融机构数据治理指引引言随着金融科技的快速发展和金融机构日益庞大的数据规模,数据治理成为银行业金融机构的重要课题之一。

数据治理是一套组织和管理数据的规范和流程,旨在确保数据的质量、准确性、安全性和可用性,以支持机构的业务决策和战略目标。

银行业金融机构数据治理指引旨在为金融机构提供指导,帮助其建立健全的数据治理框架,提高数据资产的管理和价值。

本指引将详细阐述数据治理的重要性、核心原则、治理流程和关键控制措施。

数据治理的重要性数据治理对银行业金融机构具有重要意义,主要体现在以下几个方面:1.提高数据质量:通过规范数据采集、整理、存储和处理的过程,可提高数据的准确性和完整性,从而提高决策的准确性和有效性。

2.确保数据安全:数据是银行业金融机构最重要的资产之一,数据治理可以帮助机构确保数据的安全性,进一步保护客户隐私和机构利益。

3.提高运营效率:良好的数据治理框架可以规范数据流程和使用,减少冗余和重复工作,提高运营效率和员工生产力。

4.支持合规要求:合规要求对金融机构来说至关重要。

数据治理可以帮助机构满足合规要求,如数据保护、风险管理和报告要求,减少合规风险。

5.利用数据价值:数据是金融机构最重要的资源之一,通过有效的数据治理,可以发现和利用数据中隐藏的价值,为机构带来竞争优势和商业机会。

数据治理的核心原则银行业金融机构在进行数据治理时,应遵循以下核心原则:1.数据持有者责任:每个数据持有者都应负责维护其所持有数据的准确性、完整性和及时性。

2.数据分类和标准化:对数据进行分类和标准化,确保不同类型的数据可以被正确管理和使用。

3.数据权限和访问控制:建立适当的数据权限和访问控制机制,保护数据的安全性和隐私。

4.数据生命周期管理:定义明确的数据生命周期,包括数据采集、使用、存储、归档和销毁等阶段。

5.数据质量管理:建立数据质量管理框架,包括数据质量评估、数据清洗、纠错和监控等措施。

6.数据治理文化:建立数据治理的组织文化,提高员工对数据治理的意识和重视程度。

银行业金融机构数据治理指引(征求意见稿)

银行业金融机构数据治理指引(征求意见稿)

银行业金融机构数据治理指引(征求意见稿)第一章总则第一条(立法依据)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,根据《中华人民共和国银行业监督管理法》等法律法规,制定本指引。

第二条(适用范围)本指引适用于中华人民共和国境内经银行业监督管理机构批准设立的银行业金融机构。

本指引所称银行业金融机构,是指在中华人民共和国境内设立的商业银行、农村信用合作社等吸收公众存款的金融机构、政策性银行以及国家开发银行。

第三条(数据治理定义)数据治理是指通过建立组织架构,明确董事会、高级管理层、部门等职责要求,制定和实施系统化的制度、流程和方法,确保数据统一管理、高效运行,并在经营管理中充分发挥价值的动态过程。

第四条(数据治理总体要求)银行业金融机构应当将数据治理纳入公司治理范畴,建立自上而下、协调一致的数据治理体系。

第五条(数据治理原则)银行业金融机构数据治理应当遵循以下基本原则:(一)全覆盖原则:覆盖数据的全生命周期;覆盖业务经营、风险管理和内部控制流程中的全部数据;覆盖内部数据和外部数据;覆盖所有分支机构和附属机构;覆盖监管数据。

(二)匹配性原则:数据治理应当与管理模式、业务规模、风险状况等相适应,并根据情况变化进行调整。

(三)持续性原则:数据治理应当持续开展,建立长效机制。

(四)有效性原则:数据治理应当推动数据真实准确客观反映银行业金融机构实际情况,并有效应用于经营管理。

第六条(监管数据)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。

第七条(依法监督)银行业监督管理机构依据本指引对银行业金融机构数据治理情况实施监管。

第二章数据治理架构第八条(总体要求)银行业金融机构应当建立组织架构健全、职责边界清晰的数据治理架构,明确董事会、监事会、高级管理层和相关部门的职责分工,建立多层次、相互衔接的运行机制。

浅谈商业银行数据治理

浅谈商业银行数据治理

浅谈商业银行数据治理在商业银行数字化转型诉求日益迫切的今天,能够高效获取高质量的数据并加以分析利用,充分发挥数据价值,是商业银行实现数字化转型的重要支撑,从而推动金融高质量发展,提高金融服务效率,更好地服务实体经济和满足人民群众需求。

在这样的背景下,商业银行数据治理的工作效率和成效就显得特别重要,只有夯实了数据基础,有高质量数据的支撑,商业银行的数字化转型之路才能行稳致远。

一、商业银行开展数据治理的背景(一)监管政策及相关要求从监管层面来看,自2018年银保监会下发《银行业金融机构数据治理指引》(以下简称《指引》)以来,该《指引》为商业银行搭建完善的数据治理体系提供了指导。

在数据治理架构、数据管理、数据质量控制等五方面提出明确要求,并对数据治理进行了定义。

2021年银保监会发布《商业银行监管评级办法》,将“数据治理”纳入了评价体系,权重占比5%,“数据治理”被列入了商业银行风险监管的评价指标,银行业的数据治理成为了“严监管”的重要领域。

2022年银保监会印发的《关于银行业保险业数字化转型的指导意见》中更是提出“健全数据治理体系。

制定大数据发展战略,确立企业级的数据管理部门,发挥数据治理体系建设组织推动和管理协调作用。

完善数据治理制度,运用科技手段推动数据治理系统化、自动化和智能化。

完善考核评价机制,强化数据治理检查、监督与问责。

加强业务条线数据团队建设。

”2022年人民银行印发《金融业数据能力建设指引》旨在为金融机构开展数据工作指明方向、提供依据,引导金融机构加强数据战略规划、着力做好数据治理、强化数据安全保护、推动数据融合应用,充分释放数据要素价值,为金融机构加快数字化转型发展夯实数据基础,打造适应数字经济时代发展的金融核心竞争力。

(二)数据治理的概念和基本原则数据治理是指银行业银行业金融机构通过建立组织架构,明确董事会、监事会、高级管理层及内设部门等职责要求,制定和实施系统化的制度、流程和方法,确保数据统一管理、高效运行,并在经营管理中充分发挥价值的动态过程。

银行数据治理工作计划

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。

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银行业金融机构数据治理指引(征求意见稿)第一章总则第一条(立法依据)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,根据《中华人民共和国银行业监督管理法》等法律法规,制定本指引。

第二条(适用范围)本指引适用于中华人民共和国境内经银行业监督管理机构批准设立的银行业金融机构。

本指引所称银行业金融机构,是指在中华人民共和国境内设立的商业银行、农村信用合作社等吸收公众存款的金融机构、政策性银行以及国家开发银行。

第三条(数据治理定义)数据治理是指通过建立组织架构,明确董事会、高级管理层、部门等职责要求,制定和实施系统化的制度、流程和方法,确保数据统一管理、高效运行,并在经营管理中充分发挥价值的动态过程。

第四条(数据治理总体要求)银行业金融机构应当将数据治理纳入公司治理范畴,建立自上而下、协调一致的数据治理体系。

第五条(数据治理原则)银行业金融机构数据治理应当遵循以下基本原则:(一)全覆盖原则:覆盖数据的全生命周期;覆盖业务经营、风险管理和内部控制流程中的全部数据;覆盖内部数据和外部数据;覆盖所有分支机构和附属机构;覆盖监管数据。

(二)匹配性原则:数据治理应当与管理模式、业务规模、风险状况等相适应,并根据情况变化进行调整。

(三)持续性原则:数据治理应当持续开展,建立长效机制。

(四)有效性原则:数据治理应当推动数据真实准确客观反映银行业金融机构实际情况,并有效应用于经营管理。

第六条(监管数据)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。

第七条(依法监督)银行业监督管理机构依据本指引对银行业金融机构数据治理情况实施监管。

第二章数据治理架构第八条(总体要求)银行业金融机构应当建立组织架构健全、职责边界清晰的数据治理架构,明确董事会、监事会、高级管理层和相关部门的职责分工,建立多层次、相互衔接的运行机制。

第九条(董事会职责)银行业金融机构董事会应当制定数据战略,审批与数据治理相关的重大事项,督促高级管理层提升数据治理有效性,对数据治理承担最终责任。

第十条(监事会职责)银行业金融机构监事会负责对董事会和高级管理层在数据治理方面的履职尽责情况进行监督评价。

第十一条(高管层职责)银行业金融机构高级管理层负责建立数据治理体系,制定和实施问责机制与数据质量控制机制,组织评估数据治理的有效性和执行情况,并定期向董事会报告。

银行业金融机构可根据实际情况设立首席数据官。

首席数据官任职资格许可应符合中资商业银行行政许可事项的相关要求。

第十二条(归口管理部门)银行业金融机构应当确定并授权归口管理部门牵头负责实施数据治理体系建设,协调落实数据管理运行机制,组织推动数据在经营管理流程中充分发挥作用,负责监管数据相关工作,设置监管数据相关工作专职岗位。

第十三条(业务部门)业务部门应当负责本业务领域的数据治理,管理业务条线数据源,确保准确记录和及时维护,落实数据质量控制机制,执行监管数据相关工作要求。

第十四条(岗位设置)银行业金融机构应当在数据治理归口管理部门设立满足工作需要的专职岗位,在其他相关业务部门设置专职或兼职岗位。

第十五条(团队建设)银行业金融机构应当建立一支满足数据治理工作需要的专业队伍,按年度对人员进行系统培训。

科学规划职业成长通道,确定合理薪酬水平。

第十六条(数据文化建设)银行业金融机构应当建立良好的数据文化,树立数据是重要资产和数据应真实客观的理念与准则,强化用数意识,遵循依规用数、科学用数的职业操守。

第三章数据管理第十七条(制定数据战略)银行业金融机构应当结合自身发展战略、监管要求等,制定数据战略并确保有效执行和修订。

第十八条(数据管理制度)银行业金融机构应当制定全面科学有效的数据管理制度,包括但不限于组织管理、部门职责、协调机制、安全保密、系统保障、监督检查和数据质量控制等方面,并根据监管要求和管理实际,持续评价更新。

第十九条(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。

制度出现重大变化的,应当及时向银行业监督管理机构报告。

第二十条(数据标准)银行业金融机构应当建立覆盖全部数据的标准化规划,遵循统一的业务规范和技术标准。

数据标准应当符合国家标准化政策及监管规定。

第二十一条(信息系统)银行业金融机构应当持续完善信息系统,覆盖各项业务和管理数据,并具有可拓展性。

信息系统应当有完备的数据字典和维护流程。

第二十二条(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。

第二十三条(数据共享)银行业金融机构应当加强数据采集的统一管理,明确系统间数据交换流程和标准,实现各类数据有效共享。

第二十四条(数据安全)银行业金融机构应当建立数据安全策略与标准,依法合规采集、应用数据,依法保护客户隐私,划分数据安全等级,明确访问权限,监控访问行为,完善数据安全技术,定期审计数据安全。

第二十五条(资料存储)银行业金融机构应当加强数据资料统一管理,建立全面严密的管理流程、归档制度,明确存档交接、口径梳理等要求,保证数据可比性。

第二十六条(应急预案)银行业金融机构应当建立数据应急预案,根据业务影响分析,组织开展应急演练,完善处置流程,保证在系统服务异常以及危机等情景下数据的完整、准确和连续。

第二十七条(数据治理问责机制)银行业金融机构应当建立问责机制,定期监控数据管理、数据质量控制、数据价值实现等方面问题,依据有关规定对高级管理层和相关部门及责任人予以问责。

第二十八条(自我评估机制)银行业金融机构应当建立数据治理自我评估机制,明确评估周期、流程、结果应用、组织保障等要素的相关要求。

评估内容应覆盖数据治理架构、数据管理、数据安全、数据质量和数据价值实现等方面,并按年度向银行业监督管理机构报送。

第四章数据质量控制第二十九条(质量控制要求)银行业金融机构应当确立数据质量管理目标,建立控制机制,保证数据的真实性、准确性、连续性、完整性和及时性。

第三十条(业务制度—质量控制手段)银行业金融机构各项业务制度应当充分考虑数据质量管理需要,涉及指标含义清晰明确,取数规则统一,并根据业务变化及时更新。

第三十一条(技术工具—质量控制手段)银行业金融机构应当加强数据源头管理,确保将业务信息全面准确及时录入信息系统。

信息系统应当能自动提示异常变动及错误情况。

第三十二条(日常监控)银行业金融机构应当建立数据质量监控体系,覆盖数据全生命周期,对数据质量持续监测、分析、反馈和纠正。

第三十三条(检查制度)银行业金融机构应当建立数据质量现场检查制度,定期组织实施,原则上不低于每年一次,对重大问题要按照既定的报告路径提交,并按流程实施整改。

第三十四条(考核评价)银行业金融机构应当建立数据质量考核评价体系,考核结果纳入本机构绩效考核体系,实现数据质量持续提升。

第三十五条(整改制度)银行业金融机构应当建立数据质量整改制度,对日常监控、检查和考核评价过程中发现的问题,及时组织整改,并对整改情况跟踪评价,确保整改落实到位。

第三十六条(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。

第三十七条(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。

第五章数据价值实现第三十八条(数据价值实现要求)银行业金融机构应当在风险管理、业务经营与内部控制中加强数据应用,实现数据驱动,提高管理精细化程度,发挥数据价值。

第三十九条(风险管理有效性)银行业金融机构应当充分运用数据分析,合理制定风险管理策略、风险偏好、风险限额以及风险管理政策和程序,监控执行情况并适时优化调整,提升风险管理体系的有效性。

全球系统重要性银行应遵循更高的标准,对照有效风险数据加总与风险报告评估要点的相关要求,强化风险管理。

第四十条(风险监控)银行业金融机构应当持续改善风险管理方法,有效识别、计量、评估、监测、报告和控制各类风险。

第四十一条(数据加总能力)银行业金融机构应当提高数据加总能力,明确数据加总范围、方法、流程,加总结果要求,满足在正常经营、压力情景以及危机状况下风险管理的数据需要。

加总内容包括但不限于交易对手、产品、地域、行业、客户以及其他相关的分类。

加总技术应当主要采取自动化方式。

第四十二条(风险报告)银行业金融机构应当加强数据分析应用能力,提高风险报告质量,明确风险报告数据准确性保障措施,覆盖重要风险领域和新风险,提供风险处置的决策与建议以及未来风险发展趋势。

第四十三条(风险定价)银行业金融机构应当加强数据积累,优化风险计量,持续完善风险定价模型,优化风险定价体系。

第四十四条(重大收购、资产剥离)银行业金融机构应当充分评估兼并收购、资产剥离等业务对自身数据治理能力的影响。

有重大影响的,应当明确整改计划和时间表,满足银行集团风险管理要求。

第四十五条(新产品评估)银行业金融机构应当明确新产品新服务的数据管理相关要求,确保清晰评估成本、风险和收益,并作为准入标准。

第四十六条(客户营销)银行业金融机构应当通过数据分析挖掘,准确理解客户需求,提供精准产品服务,提升客户服务质量和服务水平。

第四十七条(业务流程优化)银行业金融机构应当通过量化分析业务流程,减少管理冗余,提高经营效率,降低经营成本。

第四十八条(业务创新)银行业金融机构应当充分运用大数据技术,实现业务创新、产品创新和服务创新。

第四十九条(内部控制评价制度)银行业金融机构应当按照可量化导向,完善内部控制评价制度和内部控制评价质量控制机制,前瞻性识别内部控制流程的缺陷,评估影响程度并及时处理,持续提升内部控制的有效性。

第六章监督管理第五十条(监管方式—持续监管)银行业监督管理机构应当通过非现场监管和现场检查对银行业金融机构数据治理情况进行持续监管。

第五十一条(监管方式—审计)银行业监督管理机构可根据需要,要求银行业金融机构通过内部审计机构或委托外部审计机构对其数据治理情况进行审计,并及时报送审计报告。

第五十二条(监管措施)对不能满足本指引有关要求的银行业金融机构,银行业监督管理机构可以采取相应监管措施,包括但不限于:(一)要求其制定整改方案,责令限期改正;(二)与公司治理评价结果或监管评级挂钩;(三)《中华人民共和国银行业监督管理法》以及其他法律、行政法规和部门规章规定的有关措施。

第七章附则第五十三条(施行范围)外国银行分行以及银行业监督管理机构负责监管的其他金融机构参照执行本指引。

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