银行数据打假依然是一个沉重的话题

当前,银行业金融机构数据质量存在较多问题,主要表现为数据准确性和完整性欠缺,时效性和适应性不足。有的银行为提升市场排名位次，通过数据造假来虚增资产规模；有的为了逃避监管，人为调整相关数据，使重要的数据失真；还有的为了完成涉农、小微企业贷款等监管指标，通过调整信贷标识来达到完成监管要求的目的，由此造成了银行数据的不准确。同时，随着我国一系列重大发展战略的推出、精准扶贫工作的深入开展等，银行数据质量已不能满足经济社会发展需要。数据质量存在的问题一方面阻碍了银行业金融机构的科学决策，影响了向高质量方向发展,不利于金融风险的有效防范；另一方面制约了国家宏观调控政策和监管决策的准确性、科学性，影响了监管效率和监管质量，不利于经济金融稳定。

党中央、国务院高度重视数据的基础性战略意义，要求深化数据在各行业的应用。银行业在我国经济中具有重要的作用，开展数据治理，充分发挥数据价值，既是积极主动对接国家政策的需要，也是银行业全面向高质量发展转变的需要，将有助于更好地发挥银行业在经济中的作用。笔者认为，开展数据治理，应从源头抓起。

一方面，应加强基础数据管理，确保数据的真实性、准确性、连续性、完整性和及时性。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，从源头上加强数据管理，确保将业务信息全面准确及时录入信息系统。应当建立良好的数据文化，树立数据是重要资产和数据应真实客观的理念与准则，同时建立数据质量控制机制，全面提高数据质量，为银行风险防范和稳健发展提供坚实的数据基础，实现数据价值。

另一方面，要落实数据治理责任。银监会要求，法定代表人或主要负责人对监管数据质量承担最终责任。对此，各银行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，落实对数据质量的责任，建立和实施数据治理问责机制。同时监管部门也要强化数据质量的监管，督促各银行机构落实责任，突出监管数据质量要求，建立监管数据质量管控制度，持续提升监管数据质量，为国家宏观调控和监管科学决策提供准确的数据支撑。

此外，要强化数据的开发和使用管理。银行机构应根据自身业务经营和监管工作的需要，及时进行数据开发，以适应经济社会发展需要。并建立数据安全策略与标准，依法合规采集、应用数据，依法保护客户隐私，确保银行数据信息安全。返回搜狐，查看更多