索信达：商业银行监管评级办法，新一代数据治理解决方案出炉

近日，银保监会发布《商业银行监管评级办法》，对银行监管评级体系进行了全面升级，本次的监管评级办法将“数据治理”及“机构差异化”两项全新要素纳入了评价体系。

索信达控股资深金融科技专家、业务总监段宜瑾表示，《商业银行监管评级办法》相对 2014 年《中国银监会关于印发商业银行监管评级内部指引的通知》，在评级框架、评级内容、评级流程、评级方法和结果运用方面更为完善，体现出监管机构对商业银行整体风险、管理状况的监管判断，并为开展差异化监管奠定基础。其中数据治理列为评级要素并占 5%的权重，足以看出监管机构对商业银行提供的数据真实性、准确性、时效性的高度重视。数据治理工作也将再次被强调作为银行基础性建设工作之一，势在必行，需引起银行的充分关注。

作为全国信息技术标准化技术委员会大数据标准工作组全权成员单位，索信达的核心业务之一就是金融数据解决方案和专业服务，为多家银行机构搭建数据资产管理平台、承接数据分析、数据治理等项目，帮助金融机构打通从底层数据基础平台的数据管理，到数据和业务中台，以及前台的数据分析应用，充分挖掘数据价值，致力以数据能力驱动金融数字化转型。前不久，索信达还组建了一支数据领域的专家团队组成讲师团支持四川省城市商业银行协会组织的系列培训，为当地的金融机构进行了数据安全管理、数据资产管理、数据服务能力、数据资产管理平台 4 个专题培训。此外，索信达今年上半年还特别成立了数据平台事业部，以加强在底层数据平台建设及运营、数据资产管理、数据库迁移、数据分析及应用方面的解决方案服务能力。

数据正在成为银行数字化转型不可或缺的要素

索信达控股资深金融数据治理专家赵涵表示，行业格局变化带来发展机遇，银行业正在利用数字化转型重塑商业模式。日益严格的监管要求、不断成熟的技术变革、飞速转变的客户行为、不断涌现的新竞争者等外部环境变化，促使银行业态朝着客户获取碎片化、服务渠道网络化、产品运营整合化等趋势变化，这也对银行提出更高要求，比如场景化、个性化的客户服务，自动化、端到端的业务办理，灵活的、方便的数字渠道，强大的风控及定价能力，敏捷高效的管理及经营能力，统一的、开放式的客户管理等等，这些都亟待数据来发挥作用。

赵涵表示，数字化转型的内在需求是各家银行将建设数据平台、提升数据能力作为落脚点。各家银行转型主要聚焦三个方向：

一是能力升级，即端到端数字体验提升业务效率。比如有些银行通过大数据和新技术引领客户精细化经营，建设大数据实验室，通过大数据平台工具实现标签组合和分析，提升决策效率等；

二是流程变革，即以客户为中心推动传统业务变革。比如一些银行通过大数据平台重塑触客渠道，实现智能营销和推荐，数据、模型和平台共同驱动交易银行精细化建设，大数据平台将分析结果嵌入流程，快速支持业务流程决策等；

三是模式创新，即深耕业务场景，数字化引领。比如一些银行以机器学习为手段，衍生超高维数据组合基础，提升反信用卡欺诈效率，利用机器学习模型助力信用卡分期产品营销；基于互联网场景，推进大数据风控业务能力；基于交易数据深度挖掘后的差异化定价及全流程风控；整合全链条数据，构建智能供应链金融等。

赵涵认为，在这些转型过程中，数据分别发挥着或引领或推动或支撑的作用。

当前银行业数据治理面临的困境与机遇

赵涵表示，从银行业数据治理的发展历程看，第一阶段是数据整合、数据应用阶段。数据整合方面基本通过 EDW 和 ODS 等不同形式进行建设，如国内多家大型银行都于 2005 年前后开始并完成数据整合建设；第二阶段是数据标准与数据质量管理阶段。数据质量管理方面，多家银行从数据标准化项目实施下手旨在由数据标准带动数据质量管理，改善数据质量环境，如国内多家大型银行在 2008 年前后均展开了数据标准项目的实施；第三阶段是其他各数据管理领域。建设重点是数据安全、元数据、数据架构、数据服务等领域。目前大行都已经发展到了第三阶段，部分已成为行业的标杆。

赵涵认为，在业务方面，银行等金融机构对数据服务能力的需求体现在以下几个层次：一是公司治理与战略决策的要求。包括信息披露、高层决策等；二是公司管理的要求，包括财务管理、风险管理、绩效管理等；三是公司业务运营与发展的要求，包括产品与客户服务的创新、提升管理能力与工作效率等；四是业务生产类 IT 系统的需求，包括对数据标准、数据管理的需求等；五是管理分析类 IT 系统的需求，包括对数据标准、数据管理、数据平台的需求等。这些需求的实现离不开数据治理。

赵涵指出，在数据治理方面，当前业内普遍存在数据不可知、不可控、不可取和不可联的四类痛点。数据不可知是指业务部门不知道数据有什么用，也不知道业务分析场景要什么样的数据；数据不可控是指业务部门觉得数据部门不亲民，数据部门又不了解业务，发挥不了数据的价值；数据不可取是指内部数据孤岛严重，不同业务部门的数据库各自为政，跨部门使用数据非常困难；数据不可联是指仅仅做数据的收集和统计，变成了 KPI 系统，数据和数据间没有形成有效的关联。

赵涵认为，银保监会 2018 年发布的《银行业金融机构数据治理指引》对数据治理工作提出了更高要求。银行业需形成以治理为基础，以价值为核心的数据战略愿景。价值实现即全面实现数据价值，提升管理经营能力。银行业传统数据治理向“数据力”转变的实质，是“四纵八横”数据管控方法论向 “数据运营服务能力”的转变。具体包括数据管理的专业能力、数据服务的执行能力、数据保障能力。

《商业银行监管评级办法》新增数据治理占 5%权重，主要是监管标准化数据(EAST)。EAST 报送的数据治理，长期以来受困于数据量大、各分支行参与程度低、明细数据来源系统多、关联报送需求多、数据质量问题分析确认困难、报送产品处理效率低等现实困难，是众多金融机构面临的一个重大挑战，仅 2020 年一年，从国有大行、股份制银行，到城商行、农商行，均有银行因 EAST 报送质量问题，被银保监会课以罚单，处罚金额总计逾 2000 万元。

当前银保监会已发出 EAST5.0 征求意见稿，进一步细化业务场景领域，增强与 1104、新客户风险的关联校验，大幅度增加校验规则至 3000 多条；新规对报送数据的内在一致性、各监管模块的关联一致性均提出更高更明确的要求，势必加大金融机构的报送数据质量压力，从而推动金融机构加大数据治理投入。而监管报送的时效性要求，又与数据治理的长期性和复杂性形成尖锐的矛盾。

如何构建大数据运营服务的闭环

赵涵认为，要做好数据治理，需构建大数据运营服务的闭环。构建大数据运营服务的闭环，首先是构建数据运营服务能力成熟度评价模型框架，评价模型的关键价值有：数据服务的治理能力、数据服务的交付能力、数据服务的业务价值与持续改进能力；其次依照数据能力评估框架，制定数据服务能力建设任务蓝图，包括渠道、前台、中台、后台、管理层等层面；然后基于业务数据分布，构建价值地图。数据价值地图关注管理决策、客户营销与服务、风险监测与管控、产品创新与设计、合规与内控、运营优化与提升 6 大领域；然后需制定数据供应主体评估框架，对不同部门及分行进行评价，再生成数字能力建设的管理广告牌。数据能力评价应完整覆盖数据生命周期的各个环节。

索信达控股结合银保监会及人民银行自评估评级需求，基于公司长期在金融行业及数据服务领域的积累，适时推出一站式数据管控及服务平台产品。该产品拥有中台服务能力，全数据流程事中及事后管控能力，实时监测能力；结合监管成熟指标及数据资产模型，可为金融行业提供数据治理成果应用支撑、监管报送服务、风险监测及自评估服务等数据应用类服务。

索信达一站式数据管控及服务平台在 EAST 治理及报送上，针对用户面临的数据治理困境，分别给予相应的功能优化及支撑，确保用户在 EAST 升级及报送中，数据分析有“据”（数据）可依、数据治理责任到人、治理成果快速落地、数据一致性校验得到支撑、校验及报文可精准定位及重跑，为用户高效报送保驾护航。

索信达一站式数据管控及服务平台的数据资产管控功能，可快速纳入用户自评估体系；问题处理及报告生成功能，则为用户进一步落实自评估制度提供平台支撑，方便用户依据监管需求，及时调整自评估制度，积极进行问题应对和处理，并在自评估体系及问题处理的基础上，快速形成自评估报告，方便管理层决策，降低监管及合规经营风险。

总之，只有真正用好数据，数据才会产生价值。银行业打造数据应用良好生态环境，强化数据分析对决策参考能力，应重点从客户服务营销、风险与欺诈行为管控、产品和渠道优化、运营管理优化，合规与内控等方面加强数据应用，指导经营分析决策，支持业务发展。