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砥砺深耕夯基础,临机制胜展新程——EAST数据质量“提升工程”全面解读
发布日期:2023年7月10日
一、背景
2023年5月18日,国家金融监督管理总局在北京金融街15号正式揭牌。国家金融监督管理总局(以下简称“总局”)在原中国银行保险监督管理委员会基础上组建,作为国务院直属机构,统一负责除证券业之外的金融业监管,强化机构监管、行为监管、功能监管、穿透式监管、持续监管,切实提升监管的前瞻性、精准性、有效性和协同性;统筹负责金融消费者权益保护,加强风险管理和防范处置,依法查处违法违规行为。
2023年5月31日,总局颁布实施《国家金融监督管理总局办公厅关于开展EAST数据质量“提升工程”的通知》(金办便函〔2023〕28号)(以下简称《通知》),针对目前银行业金融机构存在EAST数据治理意识薄弱、数据治理体系不健全、数据错报等问题,决定组织开展银行业金融机构EAST数据质量“提升工程”。这是继2020年监管数据质量专项治理、2022年EAST数据质量问题通报后,监管对EAST数据治理工作的进一步要求,也是总局成立以来针对监管数据治理的首次举措。
EAST全称为Examination and Analysis System Technology(检查分析系统),EAST数据模型是原银保监会设计的一套通用数据采集标准模型,用于采集银行全量的表内外业务明细数据、管理数据、账务数据、机构数据和员工数据,在监管侧开展监管合规风险点数据建模分析,已历经10年发展(2013-2023)和5个版本迭代变更(EAST1.0-EAST5.0),是目前国家金融监督管理总局最为复杂的报送体系。(具体可参考:EAST5.0 蓄势待发,监管数据治理备战再升级)
对比2020年《监管数据质量专项治理方案》((银保监办发〔2020〕45号)、2022年《关于近年来银行业金融机构监管标准化数据(EAST)数据质量稽核调查及数据治理发现主要问题的通报》(银保监办发〔2022〕63号),本次“提升工程”发文中,监管当局提出EAST应作为一项系统性工程,并明确将“治用结合,充分挖掘数据价值”纳入工作要求。
1.“提升工程”的释义
何为工程?工程定义为一项精心计划和设计以实现一个特定目标的单独进行或联合实施的工作。工程是指应用科学知识和技术,通过有组织的一群人将某个或某些现有实体转化为具有预期使用价值的产品过程。总局将首次专项监管数据治理行动定义为“提升工程”,可以看出总局将EAST视为重要监管数据底座地位的高度重视,且赋予了EAST数据治理“全局化工程化”的特性。
银行需认识到EAST不仅仅是一套监管报表,更是推动数据治理协同、规范业务流程、提升内控合规的重要抓手,是一项系统性重要工程,需要协同一心、不断创新,真正实现监管数据治理部门从成本中心向价值中心转变。
2. “提升工程”覆盖机构范围
各政策性银行、大型银行、股份制银行、国家金融监督管理总局直接监管的外资银行及理财公司、理财登记中心等金融机构。
3. “提升工程”覆盖周期
2023 年6月-2024年 5月 。
“提升工程”四个字也意味着在EAST数据质量提升落地实施中,需要重点关注四大内容:一是注重资源整合,提升组织效率,推进组织模式升级。二是注重创新发展,推进品质升级。三是注重价值创造,推进价值升级。四是注重文化管理,推进数据文化和管理升级。
二、EAST数据质量“提升工程”要求解读
1.“提升工程”总体目标
深入贯彻党的二十大报告“加强和完善现代金融监管”精神,对标“数字中国”建设工作要求,我们认为“提升工程”拥有监管侧和机构侧双向提升与促进的双重目标:
- 监管侧:落实国家金融监督管理总局党委监管数字化的决策部署,探索监审联动,推动EAST数据治理,夯实监管科技数据基础,以高质量数据推动高质量监管。
- 机构侧:压实银行机构数据治理主责,切实提升银行业金融机构EAST数据治理能力,推动数字化转型,以高质量数据推动高质量发展。
2.“提升工程”时间安排
3.“提升工程”实施内容
“提升工程”的重点实施内容涵盖以下四方面内容:
一是完善EAST数据治理框架,主要参考《银行业金融机构数据治理指引》(银保监发[2018]22号)和《关于印发银行业金融机构监管数据标准化规范(2021版)的通知》(银保监办发[2022]7号))(简称EAST5.0)等监管要求的评价内容。
二是自查清理EAST取数规则,要求各家金融机构认真梳理是否存在赋固定值、是否存在取数不完整等情况,确保本次“提升工程”清单中的关键数据项与业务数据保持一致, 确保其真实性、准确性与完整性。
三是开展EAST关键数据项检核及质量提升,要求各家金融机构部署关键数据项检核规则,在剔除真实业务背景、历史原因等客观因素后,关键数据项检核规则的错误率必须满足不超过3%容忍度的要求。
四是全面开展内部考核评价,要求各金融机构应在制度梳理及数据质量提升过程中,分析本机构EAST数据治理薄弱环节,对有令不行、数据差错问题严重、屡错不纠、整改不力的相关责任部门、分支机构和人员,要严肃处理和问责。
4.“提升工程”工作要求
《通知》中对本次EAST数据质量“提升工程”提出三点工作要求:
1)提高认识,全面深化EAST数据治理:充分认识EAST数据治理“全局化工程化”内在要求,在文化、治理、制度、科技等方面进行有力推动,以 EAST数据治理为抓手,形成强力支撑的数据治理架构与高效务实的数据治理机制,推动数字化转型。
2)追根溯源,严肃开展整改及问责工作:坚守“真实性”基本原则,不得为掩盖业务数据或符合容忍度要求随意赋值,报送不实数据;认真梳理 EAST 数据质量问题成因及根结所在,从“源头”解决问题,对于报送不实数据,虚假报送检核规则剔除场景,将被严肃处理。
3)治用结合,充分挖掘数据价值: 进一步主动降低数据偏差容忍度, 不断提升 EAST数据质量,各银行业金融机构应发挥专业能力,探索建立行业统一数据标准,夯实行业发展“数字底座”,探索EAST数据在内审、合规和风险管理领域的实践应用,提升运用EAST数据服务银行发展的能力。
三、银行业金融机构应对
针对本次“提升工程”要求,德勤建议银行应高度重视,按《通知》要求,组建专职团队推进,形成“总分”和“业技数”协同、充分联动的工作机制,分解形成具体时间计划,并从以下三方面积极应对:
1. 治:深化治理
一是数据治理顶层设计,对照2018年银行业金融机构数据治理指引和2023年《银行保险监管统计管理办法》10号令的要求,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、以及分支机构在数据治理方面的职责分工,配置充足的数据治理资源, 严格落实数据治理源头责任。
二是数据治理制度体系建设,需制定涵盖组织管理、部门职责、协调机制、安全管控、系统保障、监督检查和数据质量控制等方面的全面科学有效的数据管理制度,制定、发布并定期评价更新与监管数据相关的监管统计管理制度和业务制度,并报监管部门备案。
三是数据治理组织架构,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,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,在分支机构明确统计部门或指定统计团队,并加强对分支机构监管统计数据质量的监督和管理。
四是以EAST数据治理推动企业级数据治理,通过监管数据治理推动企业级数据治理工作的深化,建立健全覆盖监管标准化数据报送全流程的数据质量监控机制和高效务实的数据治理机制。
2. 管:追本溯源
一是多层次检核和溯源:通过检核规则部署,取数规则清理等方式围绕EAST数据的完整性、准确性、规范性、真实性进行排查,提升数据项规范性。
二是深入分析数据质量问题:推进源头治理,对数据质量问题不仅仅停留在触发检核规则的错误数据本身,而应进一步分析产生问题的源头控制是否到位,包括业务管理职责未落实,无人对数据标准、口径和质量负责;业务流程和数据录入规范缺失,未明确数据收集规范要求;源头录入系统校验控制不足,容易造成录入操作错误等。通过推进源头治理,从根本杜绝数据质量问题的产生。
三是优化监管数据闭环管理,从数据认责、业务规范和数据标准制定、监管报送需求与口径管理、监管数据生成与检核、数据质量问题查证与整改等环节,从管理机制、业务口径、取数逻辑、检核规则、数据质量和源头治理等多个层面,实现EAST监管数据的闭环管理的优化完善。
3. 用:以用促治
EAST数据覆盖银行各类主营业务,数据价值密度高,且被监管作为监管非现场检查的重要参考。因此,银行亦可从EAST数据出发,收集整理历年的监管制度发文、监管机构对商业银行的处罚案例,结合监管热点、内外合规风险管控要求以及各业务部门实际管理需要,对照EAST数据结构,拟定基于EAST数据明细的智慧合规模型;通过EAST明细数据可以开展各类趋势分析、查找舞弊线索、发现经营管理问题。金融机构可以通过预先梳理、检查自身报送数据,规避监管合规风险,同时通过EAST数据的充分建模应用,推进前置化风险预警与管控。
四、结语
EAST数据质量“提升工程”是国家金融监督管理总局成立以来的首次监管数据治理举措,也是科技监管和行业数字底座的重要基础工程,需要各家金融机构高度重视,以监促管,以用促治,抓住历史机遇,创新文化、治理、制度、科技,进一步砥砺深耕监管数据治理,筑牢监管数据质量基础,修炼和提升自身数据治理能力,生产高质量数据,开启新时代下高质量发展的新征程。
从良好标准发布到银行业金融机构监管数据标准化规范出台, 从数据治理指引到监管统计管理办法,德勤已陪伴多家国内外知名银行及保险金融机构走过监管数据从“溯源困难、管理无序”到“血缘清晰、高质有序”的旅程,我们运用多年服务过程中积累的丰富的实践经验、前瞻的行业洞见与专业见解,为金融机构量身定制解决方案,协助金融机构打下坚实的监管数据治理根基,构建管理体系和运营模式、落地监管数据标准、设计多层次数据质量检核规则、建设统一监管数据集市与平台,构建智慧监管数据应用,助力银行及保险金融机构实现监管数据治理工作的价值转型。
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