《银行监管统计数据质量管理良好标准(试行)》 实施方案
银行统计监督实施方案
银行统计监督实施方案随着金融行业的不断发展和变革,银行统计监督成为了金融监管的重要组成部分。
为了保障金融系统的稳定运行和防范金融风险,各国都在不断完善银行统计监督实施方案,加强对银行统计数据的监管和管理。
银行统计监督实施方案主要包括以下几个方面:1.建立健全的监督机制。
各国金融监管机构应建立健全的银行统计监督机制,明确监督责任和权限,确保监管工作的有效开展。
同时,还需要加强对监督人员的培训和管理,提高监督水平和效率。
2.加强数据收集和报送管理。
银行作为金融机构,其统计数据对于金融监管和风险评估至关重要。
因此,各国金融监管机构需要加强对银行数据的收集和报送管理,确保数据的准确性和完整性,及时发现和纠正数据异常。
3.强化数据分析和风险评估。
银行统计数据不仅需要及时准确地上报,还需要进行深入的数据分析和风险评估。
金融监管机构应建立健全的数据分析体系,利用先进的技术手段对数据进行分析和挖掘,及时发现金融风险,采取相应的监管措施。
4.加强国际合作和信息交流。
金融监管是全球性的,各国金融监管机构需要加强国际合作和信息交流,共同应对跨境金融风险。
同时,还需要积极参与国际金融统计标准的制定和推广,提高金融数据的国际可比性和透明度。
总之,银行统计监督实施方案是金融监管的重要组成部分,对于维护金融系统的稳定运行和防范金融风险具有重要意义。
各国金融监管机构应加强对银行统计数据的监管和管理,建立健全的监督机制,加强数据收集和报送管理,强化数据分析和风险评估,加强国际合作和信息交流,共同推动银行统计监督工作的不断完善和提升。
银行监管统计数据质量管理良好标准
银行监管统计数据质量管理良好标准(试行)银监发〔2011〕63 号本标准适用范围为根据《银行业监管统计管理暂行办法》 ( 2004 年第 6 号主席令)开展监管统计工作的全部银行业金融机构(下文简称“银行”)。
标准的总体框架包含 5 方面要素,分别为:组织机构及人员,制度建设,系统保障和数据标准,数据质量的监控、检查与评价,数据的报送、应用和存储。
5 方面要素下共有 15 项原则,每项原则下有若干具体标准,共 61 条标准。
(一)组织机构及人员原则 1 组织领导银行董事会和高级管理层高度重视并积极推动本行数据质量管理和监管统计工作,明确政策和目标,建立机制和流程,落实各环节责任。
具体标准:1 . 1 银行董事会制定明确的政策,将本行数据质量管理纳入内控合规体系和战略规划之中,并定期对其有效性和执行情况进行评估。
1 .2 银行高级管理层确立数据质量管理的目标,建立机制和流程,明确职权和责任,定期对本行数据质量管理水平进行评估,并有效落实数据质量问责制。
1 . 3 银行法定代表人或主要负责人对本行监管统计数据的真实性负责,亲自或委派领导班子成员(以下简称“主管领导” ) 组织领导监管统计工作,对制度性变革等重大监管统计事项能够及时研究部署,在资源调配方面予以充分支持和保障。
原则 2 归口管理银行对监管统计工作实行统一管理、分级负责的管理体制,确定归口管理部门组织管理本机构的监管统计工作。
具体标准:2 . 1 银行总行确定监管统计归口管理部门,授权其负责全行监管统计领导、组织、协调和管理工作。
2 . 2 总行归口管理部门根据授权负责制定全行监管统计工作制度和流程,提出监管统计数据质量管理措施,协调和督促其他相关业务部门,共同做好监管统计工作,定期检查并发现监管统计数据质量存在的问题,提出合理化建议,向主管领导报告。
2 .3 银行各级分支机构确定相应的归口管理部门,负责本级机构监管统计工作,在总行归口管理部门统一领导下,有效履行监管统计相关职责。
银行监管统计数据质量管理良好标准(最新版)评估模板
标准 14.3 标准 14.4 原则15 资料存储
标准 标准 标准
15.1 15.2 15.3
良好标准(试行)
表
评估结论
原则7 基础系统 标准 7.1 标准 7.2 标准 7.3 标准 7.4 标准 7.5
原则8 监管统计系统
标准 8.1 标准 8.2 标准 8.3 标准 8.4 标准 8.5 标准 8.6 原则9 数据标准 标准 9.1 标准 9.2 标准 9.3 原则10 日常监控 标准 10.1 标准 10.2 标准 10.3
《银行监管统计数据质量管理组织领导 标准 1.1 标准 1.2 标准 1.3 原则2 归口管理 标准 2.1 标准 2.2 标准 2.3 原则3 岗位设置 标准 3.1 标准 3.2 标准 3.3 标准 3.4 标准 3.5 评估结论 原则标准 原则4 团队建设 标准 4.1 标准 4.2 标准 4.3 标准 4.4 原则5 管理制度 标准 5.1 标准 5.2 标准 5.3 原则6 业务制度 标准 6.1 标准 6.2 标准 6.3 标准 6.4
标准 标准 原则11 标准 标准 标准 标准 标准 标准 原则12 标准 标准 标准 原则13 标准 标准 标准 标准 原则14 标准 标准
10.4 10.5 监督检查 11.1 11.2 11.3 11.4 11.5 11.6 考核评价 12.1 12.2 12.3 数据报送 13.1 13.2 13.3 13.4 分析应用 14.1 14.2
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。
计算机行业深度研究:数据要素,银行IT新驱动
证券研究报告作者:行业评级:行业报告|强于大市维持2023年02月22日(评级)分析师缪欣君SAC 执业证书编号:S1110517080003数据要素,银行IT 新驱动行业深度研究摘要1、2022年12月9日,财政部发布了《企业数据资源相关会计处理暂行规定(征求意见稿)》(或称《暂行规定》)。
《暂行规定》指出,数据资源根据内部使用或对外交易两种用途,分别计入无形资产或存货,数据资产价值均以成本进行初始计量。
我们认为,数据资产入表有望为促进释放数据要素价值和市场潜力提供较强内生动力。
2、我们认为,数据资产入表对银行IT的驱动主要有三:1)受到《企业数据资源相关会计处理暂行规定(征求意见稿)》中数据采购、开发成本即资产的逻辑影响,银行在大数据平台、数据中台等环节的投入有望加速。
2)数据交易的直接收益驱动对外输出的数据资产挖掘。
3)除了数据治理推动IT建设投入外,数据资产授信有望构成银行IT系统建设新增量。
3、目前已经有长沙银行,甘肃农信等展开试点工作。
长沙银行依据“计划-执行-反馈-优化”的闭环思路,对于数据质量问题进行整改优化;随着数据资产管理的不断推进,银行IT行业有望探寻更多增长机遇。
建议关注布局银行数据治理的IT厂商:长亮科技、京北方、宇信科技、神州信息风险提示:1)政策落地不及预期风险。
2)疫情反复风险。
3)市场竞争风险数据资产是能够为企业带来未来经济利益的数据资源◆数据资产是由个人或企业拥有或控制的,能够为企业带来未来经济利益的数据资源。
数据资产(Data Asset )是指由企业拥有或者控制的,能够为企业带来未来经济利益的,以物理或电子的方式记录的数据资源,如文件资料、电子数据等。
在企业中,并非所有的数据都构成数据资产,数据资产是能够为企业产生价值的数据资源。
资料来源:《数据资产管理实践白皮书(4.0)》,矿山系统工程研究所官网,普华永道,天风证券研究所图:数据资产的基本特征数据资产入表路径逐渐明晰,有望为数据要素价值和市场潜力提供强大内生动力◆数据资产有望以成本法入表,数据资产价值或将得到有效计量。
银行监管统计数据质量管理良好标准实施方案
银行监管统计数据质量管理良好标准实施方案一、背景银行是现代社会中重要的金融机构之一,其对国家经济和社会发展有着重要的推动作用。
然而,由于银行业务涉及到大量的金融产品和服务,所以在业务数据管理方面存在着很大的挑战。
特别是在银行监管统计数据质量管理方面,一些银行会存在数据不准确、不完整、不及时等问题,这不仅影响银行的正常运营,也极易引发各类金融风险。
为了保障银行的稳健运营并维护金融市场的平稳,国家对银行的监管力度也在逐渐加强,对银行监管统计数据质量也提出了更高要求。
为此,各银行应当加强对监管统计数据的质量管理,制定符合国家标准的管理方案,通过科学合理的管理方式,提高监管统计数据的准确性和可靠性,保证银行数据质量处于良好水平。
二、制定标准的目的银行监管统计数据质量管理良好标准的制定,旨在建立标准的数据管理方法,提高银行监管统计数据的质量,保障银行的稳健运营。
具体的目的包括:1.明确银行监管统计数据的管理要求和标准,保障数据质量的准确性和可靠性。
2.规范银行监管统计数据采集、传输、验证等流程,提高数据收集和处理的效率。
3.加强对银行监管统计数据的监督和管理,及时发现和纠正数据质量问题,遏制金融风险的发生。
4.建立完善的数据报送和反馈机制,加强银行和监管部门之间的沟通协作,为政府部门的宏观调控提供可靠数据支持。
三、标准制定的原则银行监管统计数据质量管理良好标准的制定,应以以下原则为基础:1.科学合理。
标准制定应当符合国家法律、法规和金融行业惯例,具有可操作性和可持续性。
2.综合全面。
标准制定应当全面覆盖银行监管统计数据采集、传输、验证、处理、汇总以及数据报送等各个环节。
3.风险导向。
标准制定应当注重对数据异常风险、操作风险等关键风险的分析和管理。
4.灵活适应。
标准制定应当具有灵活性和适应性,能够根据银行内部业务调整和外部市场变化进行相应的优化和调整。
四、标准内容1.数据采集方案银行应当通过技术手段或人工方式及时、准确地采集监管统计数据,并制定相应的数据来源和采集周期。
银行监管统计数据质量管理良好标准试行评估
描述
评估结论
备查清单
原则11
原则11 监督检查
监督检查:银行将数据质量检查纳入内控合规检查范围,建立监 管统计现场检查制度,定期组织实施。
总述 评估结论
原则11
监督检查
银行将数据质量纳入内控合规检查范围,内控合规管理部门在制 标准 11.1 定年度检查计划时充分考虑监管统计归口管理部门的意见和建议
描述
评估结论
备查清单
原则6
业务制度
标准 6.4
监管统计归口管理部门将本行的统计业务制度报监管机构备案, 业务制度若有重大调整或变化,及时向监管机构报告。
描述
评估结论
备查清单
原则7 总述
原则7 基础系统
基础系统:银行业务及管理基础系统实现对监管统计涉及的各项 基础业务和管理信息的全面覆盖,数据维护管理制度和流程完 备,具有较强的数据质量控制功能,保证系统信息全面、及时、 准确反映业务实际。
描述
评估结论
备查清单
原则6
业务制度
统计业务制度对监管统计的内容、方法和口径等方面做出统一规 标准 6.2 定,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。
描述
评估结论
备查清单
原则6
业务制度
标准 6.3
监管统计归口管理部门根据监管要求和管理实际,组织其他相关 业务部门持续评价和及时更新统计业务制度。
描述
评估结论
备查清单
原则7
基础系统
业务及管理基础系统具有良好的可拓展性,满足新业务、新产品 标准 7.5 和监管新要求的需要,并为监管统计管理系统预留能够灵活加载
的数据接口。
描述
评估结论
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。
(完整版)《银行监管统计数据质量管理良好标准》及实施方案介绍.ppt
提高银行监管统计数据质量已迫在眉睫
近年来,银监会非现场监管信息系统和客户风险 统计信息系统不断完善,数据及时性和全面性基 本可以保证,但在准确性上存在较大差距。
2009年以来,统计部先后组织对7家银行开展统 计现场检查,累计发出了345份事实确认书,发 现了5000多亿元的数据差错。
中国银行业监督管理委员会
10.日常监控(5条标准) 11.监督检查(6条标准) 12.考核评价(3条标准)
数据的报送、应用 和存储
13.数据报送(4条标准) 14.分析应用(4条标准) 15.资料存储(3条标准)
中国银行业监督管理委员会
China Banking Regulatory Commission
第一部分:组织机构及人员
中国银行业监督管理委员会
China Banking Regulatory Commission
原则2:归口管理
银行对监管统计工作实行统一管理、分级负责的管 理体制,确定归口管理部门组织管理本机构的监管 统计工作。
2.1银行总行确定监管统计归口管理部门,授权其负责全行监管统计领 导、组织、协调和管理工作。
3.5银行监管统计岗位薪酬水平能够吸引和留住合格的工作人员,岗位设置能体
现职业成长发展的良好通道。
中国银行业监督管理委员会
China Banking Regulatory Commission
原则4:团队建设
银行建设一支满足监管统计工作需要的专业队伍, 并建立有利于提高监管统计人员工作积极性和促进 其职业成长发展的激励约束机制。
中国银行业监督管理委员会
China Banking Regulatory Commission
第三部分:系统保障和数据标准
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。
《银行监管统计数据质量管理良好标准(试行)》实施方案
附件二:《银行监管统计数据质量管理良好标准(试行)》实施方案作为推进“数据质量年”活动深入开展的重要举措,银监会制定了《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》),力求全面总结银行监管统计数据质量管理的先进经验,提出既符合实际、又有一定前瞻性的标准和要求,推动银行监管统计数据质量的持续、全面提升。
一、制定《良好标准》的背景和目的全面、及时和准确的监管统计信息不仅是银监会提升监管有效性也是银行做好风险管控的重要基础和保障。
银监会成立以来对这一问题一直十分重视,2007年起建立的非现场监管信息系统更是对银行数据提出全面要求。
当前,不论是从夯实银行监管基础角度,还是推动银行精细化管理、加强内部控制机制建设角度,进一步提高银行监管统计数据质量已迫在眉睫。
提升数据质量,从根本上要解决体制和机制问题,要从银行基础数据的管理抓起,从组织、制度、系统和流程建设抓起。
为此,银监会经过充分研究讨论和征求各方面意见,制定了《良好标准》,为银行持续、全面加强数据质量管理提供方向和抓手。
通过组织银行对照《良好标准》实施评估,帮助其确定需要关注的领域,制定行动计划,有步骤地实施改进措施,努力达到《良好标准》的要求。
《良好标准》的发布与实施,对于完善监管功能和模式,实现监管当局和银行的良性互动也是重大探索和创新。
一方面,通过自评和监管评价结合的方式,能够调动银行自身的能动性,将监管与银行自身的管理需要结合起来,提高其内生积极性,以取得更好的效果;另一方面,可以更有效地将功能监管与机构监管结合起来,充分发挥统计人员、主监管员和其他监管人员的合力,提高监管的有效性。
二、《良好标准》的主要框架内容数据质量的提升是一项系统工程,需要从各个方面加强管理和协调。
制定《良好标准》的总体原则是抓“因”促“果”,即从影响数据质量的各环节因素入手,建立良好标准的框架要求,督促银行对照标准不断改进统计工作。
《良好标准》涉及组织机构及人员,制度建设,系统保障和数据标准,数据质量的监控、检查与评价,数据的报送、应用和存储等5方面要素、15项原则、61条具体标准,涵盖了监管统计数据质量管理的各个方面。
银行监管统计数据质量管理良好标准实施方案
银行监管统计数据质量管理良好标准实施方案一、背景与目的银行监管统计数据是在银行业监管系统内的银行数据,监管数据的质量与及时性对于监管部门和银行机构都是极为重要的。
因此,建立和实施银行监管统计数据质量管理良好标准是保障监管数据准确性和及时性、提高监管效率和银行数据质量的关键所在。
本文旨在提出一种银行监管统计数据质量管理良好标准实施方案,旨在提高银行监管统计数据的质量和精确性。
二、管理标准与流程1. 数据质量管理标准银行监管统计数据质量管理良好标准涵盖五个根本维度:准确性、完整性、一致性、及时性和可信度。
五个维度分别加以定义和量化:准确性指监管数据的精度和正确性,要求监测不良数据、数据纠正和数据验证等过程的执行。
完整性指监管和漏洞的完全性,要求监管数据不出现遗漏和不良数据,监管数据记录措施、过程、点等均应完整。
一致性指监管数据的一致性和合规性,要求监管数据之间的各个点之间的一致性,并确保监管数据与银行业内部标准和规章制度的要求相符。
及时性指监管数据的录入、提交与审核的可操作性和时间管理,要求银行机构按照监管定期通报时间、格式和要求,及时上报、审核等相应开展。
可信度指监管数据的可信度、保密性和公正性,要求监管数据记录造假、窃用、贩卖等行为的防范和检测。
2. 银行监管统计数据质量管理流程银行监管统计数据质量管理良好标准流程分为以下六个步骤:第一步:定义和制定数据准确性、完整性、一致性、及时性、可信度的监管数据质量标准以及故障规定的发生顺序、理解和管理。
第二步:预见与面临数据质量管理问题,预定义和调整数据质量管理策略和标准,包括监测、记录、文件化等管理措施。
第三步:从监管操作规范出发,实践和操作数据准确性、完整性、一致性、及时性、可信度标准,以目标为导向,推动监管数据质量化。
第四步:引入评估、评估报告和评估意见,收集对未来数据管理方案有效性的反馈,对现有监管数据质量管理和维护进行尽可能的改进和优化。
第五步:针对评估和评估报告的反馈和评估意见进行针对性改进,进一步完善银行监管统计数据质量管理、提高银行监管效率,确保银行监管数据的质量。
中国银行业监督管理委员会办公厅关于进一步提升监管统计数据质量的通知
中国银行业监督管理委员会办公厅关于进一步提升监管统计数据质量的通知文章属性•【制定机关】中国银行业监督管理委员会(已撤销)•【公布日期】2014.06.17•【文号】银监办发[2014]177号•【施行日期】2014.06.17•【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行业监督管理委员会办公厅关于进一步提升监管统计数据质量的通知(银监办发[2014]177号)各银监局:为进一步加强监管统计数据质量管理,不断提升非现场监管报表、客户风险统计等各项监管数据的准确性、及时性和完整性,切实落实银行业金融机构主体责任与监管机构监管责任,结合非现场监管“四单”制度,现就提升监管统计数据质量有关工作通知如下:一、强化银行业金融机构主体责任(一)提高法规制度执行力度。
各级监管机构应强化监管履责意识,督促银行业金融机构严格落实数据质量管理主体责任,明确银行业金融机构法定代表人或主要负责人对本机构监管统计数据的真实性负责。
推动开展数据质量管理良好标准评估,督促银行业金融机构建立自上而下的数据治理架构,明确组织架构、职责分工和制度流程,强化数据标准、系统建设和内控管理,加强数据质量综合管理。
(二)建立关键指标确认制度。
实行数据质量承诺制,要求银行业金融机构报送监管报表数据时,行长(总裁、总经理)以书面形式对当期报送的关键指标的数据质量进行签字确认。
关键指标原则上应至少包括附件2所列内容,银监会统计部定期对关键指标内容进行统一调整,各监管部门、各银监局及银监分局可根据不同银行业金融机构的实际情况对要求进行细化。
(三)完善异常变动报告制度。
研究完善报表异常数据变动报告制度,要求银行业金融机构对数据指标异常变动进行跟踪监测,对于跨期变动超过监管预设值的数据项目,应在数据报送时向审核人员提交数据异常变动说明。
报表指标监管预设值的初值由银监会统计部统一设定并发布,各级监管机构可根据属地监管原则对不同银行业金融机构的异常变动区间进行细化调整。
(完整word版)银行监管统计数据质量管理良好标准
银行监管统计数据质量管理良好标准(试行)银监发〔2011〕63 号本标准适用范围为根据《银行业监管统计管理暂行办法》 ( 2004 年第 6 号主席令)开展监管统计工作的全部银行业金融机构(下文简称“银行”)。
标准的总体框架包含 5 方面要素,分别为:组织机构及人员,制度建设,系统保障和数据标准,数据质量的监控、检查与评价,数据的报送、应用和存储。
5 方面要素下共有 15 项原则,每项原则下有若干具体标准,共 61 条标准。
(一)组织机构及人员原则 1 组织领导银行董事会和高级管理层高度重视并积极推动本行数据质量管理和监管统计工作,明确政策和目标,建立机制和流程,落实各环节责任。
具体标准:1 . 1 银行董事会制定明确的政策,将本行数据质量管理纳入内控合规体系和战略规划之中,并定期对其有效性和执行情况进行评估。
1 .2 银行高级管理层确立数据质量管理的目标,建立机制和流程,明确职权和责任,定期对本行数据质量管理水平进行评估,并有效落实数据质量问责制。
1 . 3 银行法定代表人或主要负责人对本行监管统计数据的真实性负责,亲自或委派领导班子成员(以下简称“主管领导” ) 组织领导监管统计工作,对制度性变革等重大监管统计事项能够及时研究部署,在资源调配方面予以充分支持和保障。
原则 2 归口管理银行对监管统计工作实行统一管理、分级负责的管理体制,确定归口管理部门组织管理本机构的监管统计工作。
具体标准:2 . 1 银行总行确定监管统计归口管理部门,授权其负责全行监管统计领导、组织、协调和管理工作。
2 . 2 总行归口管理部门根据授权负责制定全行监管统计工作制度和流程,提出监管统计数据质量管理措施,协调和督促其他相关业务部门,共同做好监管统计工作,定期检查并发现监管统计数据质量存在的问题,提出合理化建议,向主管领导报告。
2 .3 银行各级分支机构确定相应的归口管理部门,负责本级机构监管统计工作,在总行归口管理部门统一领导下,有效履行监管统计相关职责。
《银行监管统计数据质量管理良好标准》评估重点
内部资料注意保存《银行监管统计数据质量管理良好标准》评估重点中国银监会《银行监管统计数据质量管理良好标准》评估组编写2011年8月银行监管统计数据质量管理良好标准》评估重点前言为便于各银行机构更好的理解《良好标准》,把握评估内容,良好标准领导小组办公室在《良好标准评估手册》的基础上,编写了《评估重点》评估重点》可作为银监会派出机构指导银行评估工作的参考书。
评估重点》的结构分两大部分:第一部分是对评估工作的组织开展、方式方法和有关1.每项原则原则进行总体介绍,第二部分是对各项原则标准的具体评估方法进行说明。
包括的要义解读和总体把握;2. 每条标准的评估重点。
目录第一部分评估工作的开展和总体原则方法介绍第二部分各项原则和标准的具体评估方法一)组织机构及人员原则组织领导原则归口管理原则岗位设置原则团队建设 1..1.二)制度建设13原则5 管理制度13原则6 业务制度17 三)系统保障与数据标准20 原则7 基础系统20原则8 监管统计系统23 四)数据质量的监控、检查与评价27原则10 日常监控27原则11 监督检查30原则12 考核评价33五)数据的报送、应用和存储35原则13 数据报送35原则14 分析运用38原则15 资料存储40第一部分 评估工作的开展和总体原则方法介绍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》 )涵盖了监管统计数据质量管理的各个方面,共包含 5 方面要素 ,分别为:组织机构及人员,制度建设,系 统保障和数据标准,数据质量的监控、检查与评价,数据的报送、应用和存储; 下包含 15 项原则, 15 项原则下包含 61 条具体标准。
希望通过银行对照《良好标准》进行自我评估以及银监会组织实施外部评估,帮助银行 确定需要关注的领域,制定行动计划,有步骤地改进监管统计数据质量管理工作,努力达到良好标准》的要求。
一、评估工作的开展。
第一, 先由银行对照《良好标准》开展自评,根据自评发现的问题,制定整改方案,逐 年对整改效果进行评价。
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
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正文:----------------------------------------------------------------------------------------------------------------------------------------------------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。
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
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】2018.05.21•【文号】银保监发〔2018〕22号•【施行日期】2018.05.21•【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。
《银行监管统计数据质量管理良好标准(试行)》实施方案
标准8.3
原则12考核评价
标准8.4
标准12.1
标准8.5
标准12.2
标准8.6
标准12.3
原则9数据标准
原则13数据报送
标准9.1
标准13.1
标准9.2
标准13.2
标准9.3
标准13.3
原则10日常监控
标准13.4
标准10.1
原则14分析应用
标准10.2
标.2
原则1
组织领导
标准1.2
银行高级管理层确立数据质量管理的目标,建立机制和流程,明确职权和责任,定期对本行数据质量管理水平进行评估,并有效落实数据质量问责制
描述
概括描述本行与标准的符合及不符合之处
评估结论
符合/大体符合/大体不符合/不符合
备查清单
填写支持本行该项标准评估结论的文件、资料名称清单,以备查看
附件三:
《银行监管统计数据质量管理良好标准(试行)》评估模版
第一部分:汇总表
原则标准
评估结论
原则标准
评估结论
原则1组织领导
原则4团队建设
标准1.1
标准4.1
标准1.2
标准4.2
标准1.3
标准4.3
原则2归口管理
标准4.4
标准2.1
原则5管理制度
标准2.2
标准5.1
标准2.3
标准5.2
原则3岗位设置
标准5.3
标准14.3
标准15.1
标准14.4
标准15.2
原则15资料存储
标准15.3
第二部分:分项目详表(以原则1和原则15为例)
原则1-组织领导
原则1
组织领导:银行董事会和高级管理层高度重视并积极推动本行数据质量管理和监管统计工作,明确政策和目标,建立机制和流程,落实各环节责任
银行监管统计数据质量管理良好标准实施方案
contents •引言•监管统计数据质量标准•实施方案•关键措施•实施步骤和时间计划•资源需求和保障措施•风险评估与应对策略目录01银行监管统计数据质量是确保银行业务合规性和风险可控性的重要基础。
随着金融市场的复杂性和不确定性增加,银行监管统计数据的质量管理面临着更大的挑战。
目前,我国银行监管统计数据质量管理存在一些问题,如数据不准确、不完整、不及时等,需要采取有效的措施加以改进。
背景介绍目的和意义02详细描述数据准确性标准要求银行在采集、整理、报送监管统计数据过程中,确保数据的准确性,即数据应符合客观实际情况,无虚假、误导性信息。
详细描述总结词详细描述详细描述03建立专门的数据质量管理团队该团队应具备数据质量管理的专业知识和技能,能够全面负责数据质量的管理和监督。
明确各部门的职责和分工建立清晰的数据质量管理职责分工,确保所有相关部门明确自己的责任和任务,共同参与数据质量管理工作。
建立数据质量管理组织架构制定数据质量管理制度和流程制定数据质量管理制度制定数据质量标准建立数据质量流程强化数据质量培训和宣传加强数据质量培训定期为相关人员提供数据质量培训,提高其对数据质量重要性的认识和数据质量管理的技能。
加强数据质量宣传通过内部网站、宣传册等多种渠道,宣传数据质量管理的意义和作用,提高全行员工对数据质量的重视程度。
实施数据质量监控和检查实施数据质量实时监控加强数据质量定期检查将数据质量纳入绩效考核体系,对各部门和员工的数据质量情况进行考核。
建立奖惩机制根据考核结果,对数据质量优秀的部门和个人给予奖励,对存在问题的部门和个人进行问责和处理。
建立数据质量考核机制建立数据质量考核和奖惩机制VS04重视数据质量文化建设提高对数据质量的认识建立数据质量文化加强数据治理和数据质量管理能力建设完善数据治理体系加强数据质量管理引入先进技术银行应积极引入大数据、人工智能等先进技术,提高数据采集、处理、分析的效率和准确性。
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《银行监管统计数据质量管理良好标准(试行)》
作为推进“数据质量年”活动深入开展的重要举措,银监会制定了《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》,力求全面总结银行监管统计数据质量管理的先进经验,提出既符合实际、又有一定前瞻性的标准和要求,推动银行监管统计数据质量的持续、全面提升。
一、制定《良好标准》的背景和目的全面、及时和准确的监管统计信息不仅是银监会提升监管有效性也是银行
做好风险管控的重要基础和保障。
银监会成立以来对这一问题一直十分重视,2007 年起建立的非现场监管信息系统更是对银行数据提出全面要求。
当前,不论是从夯实银行监管基础角度,还是推动银行精细化管理、加强内部控制机制建设角度,进一步提高银行监管统计数据质量已迫在眉睫。
提升数据质量,从根本上要解决体制和机制问题,要从银行基础数据的管理抓起,从组织、制度、系统和流程建设抓起。
为此,银监会经过充分研究讨论和征求各方面意见,制定了《良好标准》,为银行持续、全面加强数据质量管理提供方向和抓手。
通过组织银行对照《良好标准》实施评估,帮助其确定需要关注的领域,制定行动计划,有步骤地实施改进措施,努力达到《良好标准》的要求。
《良好标准》的发布与实施,对于完善监管功能和模式,实现监管当局和银行的良性互动也是重大探索和创新。
一方面,通过自评和监管评价结合的方式,能够调动银行自身的能动性,将监管与银行自身的管理需要结合起来,提高其内生积极性,以取得更好的效果;另一方面,可以更有效地将功能监管与机构监管结合起来,充分发挥
统计人员、主监管员和其他监管人员的合力,提高监管的有效性。
二、《良好标准》的主要框架内容数据质量的提升是一项系统工程,制定需要从各个方面加强管理和协调。
《良好标准》的总体原则是抓“因”促“果”,即从影响数据质量的各环节因素入手,《良好标准》建立良好标准的框架要求,督促银行对照标准不断改进统计工作。
涉及组织机构及人员,制度建设,系统保障和数据标准,数据质量的监控、检查与评价,数据的报送、应用和存储等5 方面要素、15 项原则、61 条具体标准,涵盖了监管统计数据质量管理的各个方面。
第一项要素是组织机构及人员。
包括组织领导、归口管理、岗位设置、团队建设4 项原则、15 条具体标准,主要对董事会和高管在数据质量管理中的职责,以及管理体制、监管统计岗位设置和团队建设方面设定了标准。
没有领导和高管的重视,没有良好的管理体制和良好的团队,数据质量管理必然成为无本之末。
第二项要素是制度建设。
包括管理制度、7 业务制度2 项原则、条具体标准,主要是对银行建立全面、科学和有效的监管统计管理制度和业务制度设定了标准,为数据质量管理和监管统计工作提供规范和依据。
第三项要素是系统保障和数据标准。
这是对数据质量管理流程化和标准化的要求,包括基础系统、监管统计系统、数据标准3 项原则、14 条具体标准,对银行业务及管理基础系统以及监管统计系统在全面覆盖、数据质量控制功能和灵活性方面提出了标准和要求,使数据质量管理的流程能够通过标准的信息化得以物化。
第四项要素是数据质量的监控、检查与评价。
包括日常监控、监督检查、考核评价 3 项原则、
14 条具体标准,内容主要是对银行建立有效的数据质量监控体系、统计现场检查制度和考核评价体系提出了标准和要求,从机制方面直接加强对数据质量的约束和激励。
第五项要素是数据的报送、应用和存储。
包括数据报送、分析应用、资料存储3 项原则、11 条具体标准,内容主要是对银行报送环节、分析应用和存储提出了标准和要求,通过分析应用和扩大共享,提高附加值,形成数据质量管理的良性循环。
三、《良好标准》的评估要求《良好标准》适用范围为根据《银行业监管统计管理暂行办法》2004 年第6 号主席令开展监管统计工作的全部银行业金融机构(《良好标准》中简称“银)行”。
评估先由银行业金融机构进行自评,监管机构在此基础上对银行进行外部评估。
评估结果划分为4 档,分别为符合、大体符合、较不符合和不符合,评级标准及其使用的简要说明如下:符合:完全达到要求,没有明显不足。
大体符合:银行没有完全符合条款要求,但总体有效性较好,覆盖了主要方面。
评估中发现的一些小问题未对数据质量带来实质性的影响,银行具备在较短时期内实现达标的能力并且做出了具体安排。
较不符合:虽然制定了规章制度和政策程序,但存在较明显缺陷;事实证明,有关政策和程序在实际工作中没有得到全面执行,由此对数据质量带来实质性影响。
“较不符合”与“大体符合”这两个评级之间的“跨度”较大,在两者之间做出选择有时不太容易,但还是要求评估人员必须通过审慎、客观的评价表达明确的意见。
不符合:在数据质量管理的主要方面没有规章制度,或相关制度未得到有效执行,严重影响数据质量。
对照每条标准和原则,评
估人员在实施评估时,从三个方面予以确认:第一,在机构范围内有规范的制度性文件或者具有约束性的其他书面材料;第二,这些制度文件得到了全面和实质性地执行;第三,执行达到了预期效果,数据质量能满足监管要求。
总之,银行应有足够的相关证据以及合理的逻辑证明表明其确实达到了标准和原则的要求。
对原则和标准的评估应该保持基本的一致性。
评估中首先从每一条标准的评估入手,根据每一条标准的评估结果,结合该项原则的总体要求,进而得出每一项原则的评估结论。
每一条标准并不都具有同样的重要性,达到每条原则下各项标准的数量未必能够代表某一条原则的总体评级情况,评估人员应根据具体情况做出全面客观的判断。
四、评估流程及总体安排(一)评估流程。
对于政策性银行、国有商业银行、股份制商业银行、邮政储蓄银行、城市商业银行、外资法人银行、农村商业银行、农村合作银行按以下流程进行:第一,先由银行对照《良好标准》开展自评,原则上每3 年作为一个周期全面自评估一次。
银行根据自评发现的问题,制定整改方案,并分阶段实施改进,逐年对整改效果进行评价。
第二,主监管员应定期跟踪了解银行开展自评和整改的情况,与银行进行沟通、复核、确认,提出实施外部评估的意见和建议,或者提请实施专项现场检查。
第三,银监会将组织由统计人员、主监管员和其他相关监管人员组成工作团队,在银行自评报告的基础上,对法人机构开展外部评估,争取每 3 年要覆盖到全部银行。
对于辖内法人机构数量较多,外部评估任务较重的银监局,可根据情况适当延长工作安排。
对银行外部评估的先后顺序可根据银行自评情
况、主监管员意见以及统计部门掌握的情况确定先后顺序和重点。
外部评估可以和银监会现场检查相结合,也可根据需要单独开展。
外部评估以定期报送的报表和数据为主。
对于农村信用社和非银行金融机构等其他类银行机构,自评和外部评估具体安排另行通知。
(二)评估结果应用。
外部评估结果作为对银行内部控制有效性评估的重要组成部分,在银监会对银行实施监管评级以及对银行整体风险评估中充分考虑,并根据情况在机构范围内予以公布和披露。
银行应根据外部评估报告,对其根据自评结果制定的整改报告进行修定和完善,有步骤地实施整改。
(三)组织保障。
银监会成立《良好标准》评估领导小组,王兆星副主席任组长,统计部主任任副组长,各监管部门相关负责人任小组成员。
领导小组办公室设在统计部,办公室成员由统计部和监管部门相关处室负责人或主监管员组成,办公室职责是建立评估人才库、组建评估工作团队、督促和指导银行开展自评、组织外部评估、推动外部评估结果在监管评级和风险评估中的应用、监测评估实施的效果、完善和改进评估方式、对评估情况进行考核通报和总结等。
各银监局制定辖内评估工作方案,报银监会领导小组办公室备案,并组织辖内银行开展自评和外部评估工作。
银行成立以主管行领导为组长的自评工作小组,各相关部门负责人为成员,组织实施自评工作。
(四)2011 年评估的时间安排。
3-5 月,起草《良好标准》和,并征求银监局、银行业机构以及各监管部门的意见,组织部分银行开展自评估试点,进一步完善标准和方案。
5 月,向会领导汇报,经批准后召开电视电话会进行动员。
6-8 月,全部银
行完成自评。
其中,6 月下旬,银监会将结合统计现场检查,对外部评估的内容、进行外部试评估;在此基础上,7 月份编写《评估手册》重点和要求进行明确,同时就外部评估开展专题(电视电话)培训;8 月底自评结束。
9-10 月,银监会及其派出机构根据情况选取部分银行集中力量组织外部评估试点工作。
11 月,对银行开展自评的情况和银监会系统开展外部评估试点情况进行总结,如有必要,对《良好标准》和进行修订与完善。
12 月,银监会相关部门和派出机构在2012 年现场检查立项中充分考虑外部评估的要求。