IBM：箭在弦上步步为营：强监管、强合规下的金融机构数据治理应对方略(12页).pdf

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1、IBM 商业价值研究院 专家洞察 箭在弦上 步步为营 强监管、强合规下的金融 机构数据治理应对方略 扫码关注 IBM 商业价值研究院 官网 微博 微信 微信小程序 主题专家 吴大维 IBM GBS CBDS团队 副合伙人 张玉明 IBM GBS CBDS团队 首席数据架构师 周茜 IBM GBS CBDS团队 数据治理高级顾问 韩玲玲 IBM GBS CBDS团队 数据治理资深顾问 陈晓熹 IBM GBS CAI团队 数据治理高级顾问 王莉 IBM 商业价值研究院 高级咨询经理 谈话要点 监管单位对数据治理提出新要求 银保监会明确提出数据质量专项治理要求， 不断加强对金融机构的业务开展合规问题

2、的 监管以及对银行各类业务风险问题的监控。 专项数据治理应当聚焦3W1H 专项数据治理工作的开展需要关注在什么时 点、 由哪些人、 做哪些动作、 交付什么成果物。 数据治理不是项目，而是旅程 数据质量提升不是一蹴而就的。金融机构需 要构建常态化的工作机制，开展组织保障制 度、质量规则设计、问责通报等一系列举措。 虽然监管体制在2017年、2018年进行了改革，但是依靠现有 的人力与监管模式很显然难以应对如此繁重的监管任务。传统的 监管模式主要依靠监管报表与监管指标以及监管当局现场检查， 不论是监管的细度、还是监管的覆盖面以及穿透性都难以满足。 此外，从监管的经验看，监管往往滞后于金融创新，且往

3、往只能 进行金融风险事后监管。金融行业发展速度快，主体多、跨市场 风险传染性高，监管人力资源极其有限。因而监管当局亟需以科 技改善金融监管，利用大数据、人工智能技术监控与防范金融风 险，提高监管的主动性和权威性。 站在商业银行视角， 银行经营的无非两类资产， 一类是 “资金流” ， 一类是“数据流”。资金流最后又体现为数据流。大部分商业银 行都已经意识到数据是战略资源，数据是生产要素，并且逐步加 大在数据治理和数据应用方面的投入。各类数据基础设施逐步成 熟，具备数据管理经验和能力的人才队伍逐渐壮大。无形中这也 为监管当局开展以数据为核心的穿透式监管提供了必要的条件。 EAST数据覆盖面广、数据

4、之间关联性好、数据粒度细、穿透性 强，透过EAST可以全面分析银行各类业务，精准定位银行业务 违规问题，评估银行各类风险，在银保监对银行“市场准入、非 现场检查、现场检查”三驾马车都发挥重要作用。对于银行而言， EAST为银行合规管理提供了监管视角的思路，EAST大量的数 据也是银行重要的数据资产，甚至有些银行基于EAST数据规范 来制定本行的数据标准规范，用于指导应用系统的开发建设，所 以银行完全可以利用EAST开展合规管理和数据治理提升工作。 监管单位已经“亮剑”，但是商业银行并未完全做好准备。不少 商业银行负责监管报送的人员，在接到通知这项任务时，不 禁会发问： 监管数据质量专项治理做什

5、么，对监管数据质量规范、口径和 要求理解透彻了么？ 监管数据质量专项治理应该如何开展，选择哪些专题，这些专 题间有何联系？ 专项治理之后银行的数据质量会有多大程度的改良， 能解决 “表 哥”“表姐”们的困扰吗？ 这一年专项治理工作结束后，应该建立什么样的常态化的机制 来保障银行数据质量的持续提升？ 对于上述几个困惑，IBM希望能够带您拨云见日，步步为营。 1 道高一丈 从1104报表到EAST报送，从监管统计报表到基础数据报送， 银行的 “表哥” “表姐” 们持续与Excel相爱相杀， 标准不明确、 口径不统一、数据找不到、问责压力大，数据不完整、不准确， 报送不及时等的数据质量问题让多少银行

6、人焦头烂额。 2020年5月20日，银保监会下发了关于开展监管数据质 量专项治理工作的通知（以下简称通知），1明确银行 业机构需要就1104、EAST和客户风险报送的数据开展数据 质量的专项治理。 事实上这已经成为近年来监管单位的常规动作了，随着金融市 场乱象问题的层出不穷，监管当局不断加强对金融机构的业务 开展合规问题的监管以及对银行各类业务风险问题的监控。不 仅仅是1104报表、EAST报送，还包括反洗钱、反欺诈、关 联交易等，都已成为监管单位的重点核查对象。 正所谓“魔高一尺，道高一丈”， 当下的金融风险呈现着各类 业务交叉性强、隐蔽性高、传染性广的特点，监管当局在数据 治理上的铁拳动作