新闻
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长和港口将由意大利亿万富翁家族Aponte接手而非美...
资料来源:香港经济导报 撰文:全宇毅 在2025年的政府工作报告中,国家明确提出支持香港深化国际交往合作的重大战略部署。作为国际金融、贸易和航运中心,香港在深化国际交往合作中一直扮演著举足轻重的角...
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长和天价交易更多细节曝光意大利家族接手成关键「...
数据源:星岛日报 长和(001)上周出售中港以外的港口业务,套现达190亿美元(约1482亿港元),再有更多洽谈细节曝光。消息指,新买家以贝莱德牵头的「BlackRock-TiL」财团,当中最关键其实是TiL主席兼母企MSC...
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反美商业胁迫中央重视商业公平环境
撰文王涵 资料来源:资本平台 特朗普重返白宫,由原来的「孤立主义」走上「扩张主义」的道路:让加拿大成为美国的「第51州」、占领格陵兰、夺下巴拿马运河。地缘政治明显风险升温,各国企业也重...
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陸振球:中央呼吁提供公平营商环境 尽显大国度
来源:香港财经时报 两会期间,中央提及深化国际交往合作,事有凑巧,长和于本周二晚宣布以接近1500亿港元天价出售全球23个国家的43个港口业务予美国资产管理巨头BlackRock爲首的财团,当中包括巴拿马的两个港...
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兴安产安心选! 兴安盟“绿品出塞”系列消费帮扶进京...
借助内蒙古自治区“绿品出塞”消费帮扶金字招牌,依托产地仓—销地仓联动建设,针对北京市场销售端,为持续叫响擦亮“兴安产安心选”兴安盟农畜产品品牌,切实推广兴安盟生态农畜产品,自2024年9月份以来,...
财经
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2024 CFS专访米思米董事长徐少淳:AI赋能非标件制...
在7月26日圆满落幕的CFS 2024第十三届财经峰会暨Amazing 2024创新企业家节上,AI技术赋能制造业数字化转型、新质生产力激发新活力成为了会议的重要议题之一。米思米作为全球知名的工业零部件供应商受邀参加此次盛...
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2024中国工程管道管材综合实力供应商百强榜单发布
2024年7月25日,由招投标供应链品牌推介平台主办的2024(第七届)中国工程管道管材评价推介活动圆满结束,备受瞩目的“2024中国工程管道管材综合实力供应商百强”榜单正式发布。 本次活动旨...
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共建医美行业合规生态圈|华熙生物2024医疗美容机构...
6月26日,华熙生物润致「2024医疗美容机构合规增长运营会·北京站」顺利举行。华熙生物合规会旨在推动医美行业的合规化运营,确保医美机构在法律法规的框架内健康发展。会议通过邀请政府相关部门、行业协会、医美...
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利安人寿:党建引领助力美好生活 健康快车增色皖东...
近日,为迎接4月7日“世界卫生日”,利安人寿与南京医科大学第四附属医院(以下简称“南医大四附院”)积极践行党建引领健康联盟合作协议,联合苏州大学附属儿童医院在安徽滁州涵博健康集团医院、中国铁塔集团滁州分...
金融机构数据治理建设:从应对监管报送转向自外而内的“数据化”
发布时间:2022/03/08 财经 浏览:241
以数据为基础的数字化金融监管新时代已经到来。随着近日《中国银保监会银行业金融机构监管数据标准化规范(2021版)》(以下简称“EAST5.0”)的发布,提升以数据为抓手的监管合规能力再次引发业界关注。
有业界人士表示,监管科技智能化是必然趋势,金融监管正逐步从场景化应用拓展到全链条应用。在数字化金融监管趋势下,金融机构不仅是完成对监管数据的报送,更是要自上而下的构建一整套监管制度保障体系、监管数据治理体系、监管数据资产管理体系、监管数据报送体系、监管数据应用体系,实现自外而内的“数据化”。金融机构的监管数据除了提升监管合规能力外,还可以通过对外开放服务,反过来促进数据质量的提升和治理,形成良性的循环。
“当前,金融监管数据建设与治理呈现出全局化、标准化、下沉式、跨应用的趋势。一家金融机构通常要面临EAST5.0、1104、CRSS等近40个监管应用。”以EAST5.0为例,有业界人士表示,在过去的10年间,从1.0到5.0有五个版本的升级。对于银行来说,增加的不仅仅是对监管报送的工作,更多是衍生和不断完善了金融机构业务数据的管控工作,包括数据的治理、认责等,来提升自身的数字化能力。
“金融机构报数的时候为什么会收到罚单?监管是怎么发现机构数据报的不对?”索信达控股业务总监段宜瑾表示,抓手是先从非现场数据上面发现疑似问题,再到现场检查,最后开具罚单的过程。同样的数据口径,金融机构围绕EAST、1104、CRSS等分别对不同监管机构是怎么报送的;针对同一客户,不同金融机构报送的信息是否一致。通过横向和纵向对比,就能够筛选出更准确的数据和发现问题。
针对目前金融机构数据报送常见的问题,上述业界人士表示,共性现象是整体的监管数据管控体系不完善,缺乏统一的指标口径、缺乏系统支撑、时效性不强、数据补录问题、数据应用及服务问题等。此外,金融机构传统的监管报送系统存在系统壁垒、数据孤岛、伪统一、取数升级难、数据管控难等情况;在数据治理平台和数据实施层面,存在着重复建设、成本高、数据质量问题大、长期治理低效等困扰。
面对越发严格的监管要求,金融机构需要持续加强监管数据治理能力建设。段宜瑾表示,金融机构要建立从解读监管制度、设计监管模型,到明确采集数据的自上而下的全景式监管集市建设思维模型。
“银行等金融机构,在监管数据质量方面,要准确识别监管数据质量问题,平台化常态化进行数据质量检测;在监管数据治理方面,要以监管应用场景驱动监管数据质量整改,确保数据的真实性、准确性、完整性、及时性;在监管报送方面,要构建事前、事中、事后监管机制及数据质量检核规则;在监管数据应用方面,要利用监管数据开展风险建模、合规分析等活动。”段宜瑾说。