某商业银行监管数据质量专项治理工作方案

　　为切实提高本行监管数据质量，以优质数据服务于业务经营，推动各项业务高质量发展。根据《中国银保监会办公厅关于开展监管数据质量专项治理工作的通知》（银保监办发〔202x〕45号）文件精神，特制定本工作方案。

　　一、工作目标

　　监管数据质量治理作为数据治理的重要组成部分，是一项基础性、系统性的工作，全行上下要充分认识提升监管数据质量的重要意义，把数据质量作为精细化管理的有效手段。在数据治理过程中，我行应强化源头数据质量治理，建立主体责任明确的监管数据体系，确保监管相关数据治理要求落实到各环节，有效夯实数据治理管理基础，做到完善组织、制度、机制、系统等方面的工作短板，建立全面提升监管数据质量的长效工作机制。通过此次专项治理，力争在202x年底实现监管数据质量显著提升，达到监管部门的要求，为我行的稳健运营和持续发展提供坚实的数据支撑。

　　二、组织实施

　　（一）成立领导小组

　　行总部成立以行长为组长，办公室、合规部、风险管理部、信息技术部等相关职能部室负责人为成员的数据质量治理工作领导小组，负责此次监管数据质量治理的总体工作部署。工作领导小组办公室设在合规部，负责治理工作的方案制订、组织协调工作。领导小组将定期召开会议，听取工作进展汇报，研究解决重大问题，确保专项治理工作顺利推进。

　　（二）成立实施小组

　　按照行总部领导小组总体部署，由合规部牵头，抽调合规、风险、信息技术等相关职能部室业务骨干，成立监管数据质量治理工作实施小组，由合规部负责人担任组长，负责本次专项工作的具体实施工作。实施小组将按照领导小组的指示，细化工作方案，明确任务分工，落实责任到人，确保各项工作任务按时完成。同时，实施小组将建立定期报告制度，及时向领导小组汇报工作进展情况，确保信息畅通，协调有序。

　　三、数据治理范围

　　（一）数据类型

　　包括监管数据及相关源头数据。其中，监管数据是指按照监管要求定期报送银保监会及地方银保监局的监管统计数据和其他监管数据。源头数据则是指生成监管数据的基础数据，如业务交易记录、客户信息、财务报表等。源头数据的质量直接影响到监管数据的准确性和可靠性，因此，本次专项治理将重点加强对源头数据的治理，确保数据的真实、完整、准确。

　　（二）数据时间范围

　　本次专项治理的时间范围为202x年x月至202x年x月。在此期间，将对所有报送的监管数据及相关源头数据进行全面梳理和核查，查找存在的问题，分析原因，提出改进措施，并逐项落实整改。

　　（三）分行业机构数据

　　本次专项治理将覆盖全行各分支机构和部门，重点检查非现场监管、客户风险、信息科技非现场监管等系统采集的数据以及其他核心监管指标。具体包括但不限于以下方面：

　　非现场监管数据：主要包括资产负债表、利润表、现金流量表、资本充足率、流动性比例、不良贷款率等关键财务指标，以及各类业务的规模、结构、风险状况等数据。通过核查这些数据，确保其真实反映我行的经营状况和风险水平。

　　2. 客户风险数据：涵盖客户信用评级、授信额度、贷款余额、逾期情况、担保情况等信息。重点检查客户信息的真实性、完整性和准确性，防止因数据失真导致的风险误判。

　　3. 信息科技非现场监管数据：包括信息系统运行状态、安全事件、数据备份与恢复、灾难恢复演练等信息。通过核查这些数据，评估我行的信息科技管理水平和风险防控能力，确保信息系统安全稳定运行。

　　4. 其他核心监管指标：如市场风险、操作风险、声誉风险等各类风险指标，以及合规管理、内部控制、审计监督等方面的数据。通过全面检查，确保我行在各个方面的管理符合监管要求，防范各类风险的发生。

　　四、主要任务

　　（一）建立健全数据治理体系

　　完善组织架构：进一步明确各级各部门在数据治理中的职责分工，形成横向到边、纵向到底的数据治理网络。各分支机构和部门要设立专门的数据治理联络员，负责日常数据治理工作的协调和落实。

　　2. 健全制度体系：修订和完善现有的数据管理制度，明确数据采集、存储、传输、使用、销毁等各个环节的操作规范和标准，确保数据治理有章可循。同时，建立数据质量考核评价机制，将数据质量纳入绩效考核体系，激发员工参与数据治理的积极性和主动性。

　　3. 优化信息系统：加快推进数据治理平台建设，实现数据的集中管理、统一标准、自动校验，提高数据处理的效率和准确性。加强信息系统安全防护，防止数据泄露、篡改等风险。

　　（二）加强数据质量控制

　　源头数据治理：从源头抓起，确保每一条数据的真实、完整、准确。各业务部门要严格按照业务流程和操作规范，认真审核每笔业务的数据录入，杜绝虚假数据和遗漏数据。对于发现的问题，要及时纠正并追究相关人员的责任。

　　2. 数据核对与校验：建立定期数据核对机制，每月、每季度对重要监管数据进行核对，确保数据的一致性和准确性。利用信息化手段，实现数据的自动校验，减少人工操作带来的误差。

　　3. 数据质量评估：定期开展数据质量评估，分析数据质量的变化趋势，查找存在的问题和不足，制定针对性的改进措施。对于评估结果较差的部门，要进行重点督导，限期整改。

　　（三）提升数据应用能力

　　加强数据分析：充分利用大数据技术，对监管数据进行深度挖掘和分析，发现潜在的风险点和业务机会。通过数据分析，为管理层决策提供科学依据，提高决策的精准性和有效性。

　　2. 推动数据共享：建立跨部门、跨层级的数据共享机制，打破信息孤岛，实现数据资源的高效利用。通过数据共享，促进各部门之间的协同合作，提升整体工作效率。

　　3. 强化数据培训：定期组织数据治理和数据分析的培训，提高员工的数据意识和数据技能。通过培训，使员工掌握数据治理的基本知识和方法，提升数据治理的整体水平。

　　五、保障措施

　　（一）加强组织领导

　　各级领导干部要高度重视数据治理工作，将其作为一项重要的政治任务来抓。领导小组要定期召开会议，研究解决重大问题，确保专项治理工作有序推进。各分支机构和部门要积极配合，形成合力，共同推动数据治理工作取得实效。

　　（二）加大投入力度

　　加大对数据治理的资金投入，保障数据治理平台建设、信息系统升级、数据质量评估等工作所需的资金。同时，要加强人才队伍建设，引进和培养一批懂业务、懂技术、懂管理的复合型人才，为数据治理工作提供人才支持。

　　（三）严格考核问责

　　将数据质量纳入绩效考核体系，对数据治理工作成绩突出的单位和个人给予表彰奖励，对数据质量问题严重的单位和个人进行严肃问责。通过严格的考核问责机制，确保数据治理工作落到实处。

　　六、总结与展望

　　通过本次监管数据质量专项治理，我行将进一步夯实数据治理基础，提升数据质量，为业务经营提供更加可靠的数据支持。在今后的工作中，我们将继续深入学习贯彻习近平新时代中国特色社会主义思想，坚持创新驱动发展战略，不断提升数据治理能力和水平，为我行的高质量发展贡献力量。我们坚信，在全行上下的共同努力下，我行的数据治理工作必将迈上新的台阶，为实现“建设一流商业银行”的战略目标奠定坚实的基础。

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