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XXX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XXX,机关各部门,各政策性银行、大型银行、股份制银行,XXX,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XXX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XXX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、XXX等吸收公众存款的金融机构、政策性银行以及XXX。
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管理应当遵循以下根本准绳:(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
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》

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。
浅析银行业如何做数据治理

2018年5月,银保监会发布《银行业金融机构数据治理指引》,从数据治理架构、数据管理、数据质量控制、数据价值实现、监督管理等方面规范银行业金融机构的数据管理活动。
这次是银保监会首次将数据治理提高到银行常规管理的战略高度,明确要将银行数据治理工作常态化、持久化,标志着我国银行业数据治理新时代的正式启幕。
本篇文章,笔者将为大家解读一下有关银行进行数据治理的三个问题,明确在行业快速变化的大环境下,如何建立健全数据治理长效机制,促进银行转型升级。
要明确三个问题:1、银行数据治理的现状2、银行数据治理体系框架3、银行如何实施数据治理我国银行数据治理的现状我国银行业的信息化建设历经二十年的发展,目前已建立较为完备的信息系统,通过广泛的业务类型和多样的金融产品积累了大量的数据,而且数据管理在银行业发展普惠金融和绿色金融的道路上也发挥了关键作用。
近年来,国家监管层面不断完善数据治理工作,但目前商业银行数据管理仍存在一些突出问题:银行内部统计数据不完整,具有一定片面性;机构间统计标准不一致,数据搜集整合存在错配;数据分布零散化,未能实现大数据集中化管理;数据管理局部化,未能形成全生命周期性管理;数据风险管控机制仍存在不足;数据管理部门与银行业务部门之间未能形成良好协同,导致数据收集流程效率低下;数据挖掘与数据应用力度不足等。
进一步来看,数据管理体制不健全、内部管理职能不清等因素是导致数据问题的根本原因。
因此,要持续、有序地推进银行的数据治理工作,仍需要解决下列问题:1、缺少数据治理企业文化。
全行企业文化的建设必须考虑到数据资产管理这个层面,从战略角度启动、开展和推进数据治理工作,建立一种以数据资产为导向的企业文化,将数据治理、科技治理和公司治理有机的结合起来。
2、没有完善的组织和制度。
随着数据治理工作逐渐被重视,银行内部已离不开一个企业级的数据治理职能组织。
需要各个部门之间,尤其需要加强科技部门和业务部门之间的合作,才能最终高质量、高成效的完成数据治理工作。
银行业金融机构全面风险治理指引2021年10月

银行业金融机构全面风险治理指引第一章总那么第一条为提高银行业金融机构全面风险治理水平,增进银行业体系平平稳健运行,依照《中华人民共和国银行业监督治理法》、《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、政策性银行和国家开发银行。
第三条银行业金融机构应当做立全面风险治理体系,采取定性和定量相结合的方式,识别、计量、评估、监测、报告、操纵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、信息科技风险和其他风险。
银行业金融机构的全面风险治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彼此阻碍,防范跨境、跨业风险。
第四条银行业金融机构全面风险治理应当遵循以下大体原那么:(一)匹配性原那么。
全面风险治理体系应当与风险状况和系统重要性等相适应,并依照环境转变进行调整。
(二)全覆盖原那么。
全面风险治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、职位和人员;覆盖所有风险种类和不同风险之间的彼此阻碍;贯穿决策、执行和监督全数治理环节。
(三)独立性原那么。
银行业金融机构应当做立独立的全面风险治理组织架构,给予风险治理条线足够的授权、人力资源及其他资源配置,成立科学合理的报告渠道,与业务条线之间形成彼此制衡的运行机制。
(四)有效性原那么。
银行业金融机构应当将全面风险治理的结果应用于经营治理,依照风险状况、市场和宏观经济情形评估资本和流动性的充沛性,有效抵御所承担的整体风险和各类风险。
第五条银行业金融机构全面风险治理体系应当包括但不限于以下要素:(一)风险治理架构;(二)风险治理策略、风险偏好和风险限额;(三)风险治理政策和程序;(四)治理信息系统和数据质量操纵机制;(五)内部操纵和审计体系。
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(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。
商业银行分行在数据治理工作中的角色

栏目编辑:梁丽雯E-mail:****************商业银行分行在数据治理工作中的角色■ 浙商银行广州分行 朴晓光摘要:监管对数据报送质量要求的趋严,使商业银行在挖掘数据价值的同时,也更有动力提升数据质量,以符合上级监督管理的要求。
商业银行一般采用数据大集中的模式,本文以分行的视角,讨论了在统一的总行数据中心以及多个分散的分行网络节点的模式下,商业银行分行在数据治理工作中承担的角色和发挥的作用。
关键词:数据治理;数据质量;商业银行分行一、背景2020年5月,中国银保监会依据《中华人民共和国银行业监督管理法》,首次就违反监管标准化数据报送等问题向银行业开出罚单,8家商业银行共被罚1 770万元。
分析被罚原因,主要是商业银行报送数据存在违法违规行为,例如个别商业银行存在理财产品数量漏报、资金交易信息漏报等情况。
另外,2020年4月30日,中国人民银行郑州中心支行按照《金融统计管理规定》第三十八条第一款规定,对发现虚报、瞒报金融统计资料等违法行为的某银行郑州分行进行了处罚,罚款117.6万元。
上述违规机构,既有总行又有分行。
而违规的内容都与数据质量密切相关。
数据质量的提升,离不开数据治理的逐步完善。
监管要求对数据报送质量要求的趋严,使商业银行愿意投入更多资源来提升数据质量以符合上级监督管理的要求。
二、商业银行数据治理数据治理起源于20世纪90年代,2009年DMMA发布了第一版数据管理体系指南,并定义了数据管理的框架,其中包含10个主要数据管理的职能,而数据管理框架的核心为数据治理,由此可见数据治理的重要性。
在大数据时代,商业银行踊跃奔向数字化大潮,大部分商业银行已启动了数据治理工作,通过大数据分析,挖掘数据价值。
通过数据治理,整合碎片化数据,形成高质量的优质数据资源,是目前商业银行发展的重要任务。
通过对数据价值的挖掘,启动新的发展引擎,这给商业银行的发展带来了机遇同时也带来挑战。
2018年5月21日,中国银保监会正式发布了《银行业金融机构数据治理指引》(以下简称《指引》)。
中国银保监会办公厅关于印发银行业金融机构监管数据标准化规范(2019版)的通知

中国银保监会办公厅关于印发银行业金融机构监管数据标准化规范(2019版)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】2019.09.27•【文号】银保监办发〔2019〕198号•【施行日期】2019.09.27•【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保监会办公厅关于印发银行业金融机构监管数据标准化规范(2019版)的通知银保监办发〔2019〕198号各银保监局,各政策性银行、大型银行、股份制银行,邮储银行,外资银行,理财登记中心:为进一步提升银保监会监管科技能力,完善监管数据标准化规范,发挥监管标准化数据在防范金融风险、促进银行业机构数据治理和合规发展等方面的作用,银保监会对原《中国银监会银行业金融机构监管数据标准化规范》(银监办发〔2017〕48号)进行了修订,形成《中国银保监会银行业金融机构监管数据标准化规范(2019版)》(以下简称“2019版规范”),现印发给你们,并就有关事项通知如下:一、报送时间各政策性银行、大型银行、股份制银行、邮储银行和银保监会直接监管的外资银行应于2019年11月18日前完成2019版规范数据的首次报送工作;各地方法人银行机构根据属地监管机构安排完成2019版规范数据的报送,首次报送时间原则上不晚于2019年底;理财登记中心首次数据报送时间不晚于2019年12月18日。
过渡期间原规范数据停止报送。
之后,各行及理财登记中心应于每月18日前(遇节假日顺延)向银保监会及时报送上月数据。
各分支机构应于每月20日前(遇节假日顺延)向属地监管机构报送上月数据。
二、报送路径各政策性银行、大型银行、股份制银行、邮储银行和银保监会直接监管的外资银行向银保监会报送(京外机构可通过在京分支机构向银保监会报送),各地方法人银行机构向属地银保监局报送。
分支机构数据,由总行按照一级分行进行数据拆分,并由一级分行报送属地银保监局。
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

银行业金融机构数据治理指引摘要:随着金融业务的不断发展,银行业金融机构的数据量不断增长,数据治理成为了一个重要的议题。
本文旨在提供一份针对银行业金融机构的数据治理指引,帮助金融机构建立健全的数据治理框架,确保数据的准确性、完整性和安全性。
指引包括了数据治理的定义、目的与原则、组织框架搭建、数据治理流程以及数据治理的实施过程,并提供了一些实用的建议和最佳实践。
第一部分:引言随着金融机构越来越依赖数据来支持决策和业务运营,数据治理变得越来越重要。
银行业金融机构必须确保数据的质量、一致性和机密性,以遵守监管要求并提供客户满意的服务。
本指引旨在帮助银行业金融机构建立一个完善的数据治理框架,从而提高数据质量、管理数据风险并增加机构的价值。
第二部分:数据治理的定义数据治理是一个组织范围内关于数据使用和管理的活动。
它涉及到数据质量、数据安全、数据访问和数据管控等方面。
数据治理的目标是确保数据的准确性、一致性、完整性和可靠性,同时提供合适的数据访问权限和监管合规性。
第三部分:数据治理的目的与原则数据治理的主要目的是保证数据的质量和价值。
银行业金融机构需要确保数据能够支持决策和业务活动,并取得管理数据风险的能力。
数据治理的原则包括:透明度和问责制、数据质量和完整性、数据安全和隐私保护以及合规性和合法性。
第四部分:组织框架搭建银行业金融机构应该在内部建立一个明确的组织框架来支持数据治理的实施。
该框架应包括数据治理委员会、数据所有者、数据治理团队等。
数据治理委员会应由高级管理层和关键利益相关者组成,并负责制定数据治理策略、决策和监督数据治理活动。
第五部分:数据治理流程数据治理流程是指对数据进行识别、分类、采集、存储、处理、分析和传输的所有活动过程。
银行业金融机构需要确保数据流程清晰、透明,并建立相应的控制措施以保证数据的质量和一致性。
建议采用数据治理流程的标准化模型,例如CMMI、DAMA或TOGAF等。
第六部分:数据治理的实施过程数据治理的实施过程通常包括以下几个关键步骤:制定数据治理策略和目标、建立数据治理团队、进行数据资产清单和分类、制定数据治理政策和流程、实施数据治理控制措施、监督和更新数据治理过程。
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
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。
- 1、下载文档前请自行甄别文档内容的完整性,平台不提供额外的编辑、内容补充、找答案等附加服务。
- 2、"仅部分预览"的文档,不可在线预览部分如存在完整性等问题,可反馈申请退款(可完整预览的文档不适用该条件!)。
- 3、如文档侵犯您的权益,请联系客服反馈,我们会尽快为您处理(人工客服工作时间:9:00-18:30)。
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。