统一监管数据质量管控平台解决方案

   刊发时间:2016-10-04  


一、客户关注点

近几年,随着监管机构所要求的监管报送内容不断增多,报送规则不断升级和细化,数据采集范围几乎覆盖了银行的所有业务,采集粒度越来越明细化,对于数据质量要求越来越严格,各家金融机构面临的压力逐渐增大,每到报数期,系统跑批异常、报表数据不准确、不同报送模组中的重复工作等情况集中爆发,导致大量的加班甚至通宵工作成了每个负责统计报送工作人员的家常便饭。而造成这样现象的原因可以归结为一点,就是金融机构内部的数据质量差,包括系统原因造成的和人为原因造成的各类数据问题。也正是由于这些现象,导致金融机构内部负责统计报送的专项人员逐年增多,从2005年平均1人增长至目前平均7至10人,这也给金融机构带来了更大的成本压力。另外,随着金融脱媒与利率市场化进程的不断推进,银行面临与新兴互联网金融之间,与同业银行之间的巨大竞争压力,大环境的变化倒逼银行未来必须走精细化、差异化的发展之路,这也是国际上银行业的发展规律。

综上所述,无论是应对外部监管合规报送的压力,还是满足内部精细化管理的自身数据分析需求,金融机构越来越需要数据发挥更大的作用。然而,目前的现状是现有的数据质量很难满足最低标准的监管统计要求,所以,金融机构亟需一套能够全面提升数据质量的工具及方法论。


二、方案概述

中软融鑫通过调研80余家金融机构,详细分析了金融机构所面临的问题,同时总结了历年来在数据领域发展创新的经验,研发了一套以“透明数据质量问题,提升全行数据质量”为核心的监管数据质量管控系统。中软融鑫数据质量管控系统基于统一监管数据集市,以外部监管为切入点(覆盖银行70%的数据范围),建设数据质量检核体系,以“先透明问题,再处理问题”为目标,做好数据质量问题明细的分布统计与明细展示,让银行能够清楚地看到自己具体面临多少数据质量问题。监管数据质量管控系统中,具体包含数据质量问题披露、数据质量整改监测、数据质量提升评估等三大部分内容。说明介绍如下:

数据质量问题披露:通过监管数据检核标准体系的建立与检验规则的落地,校验源系统中的数据记录错误,指导业务部门在源系统中修订错误的数据记录,同时对于一些可以用科技手段在后台批量解决的数据记录问题,指导科技部门批量修订错误数据记录。

数据质量整改监测:对披露出的源系统错误数据记录,业务部门是否已经整改、整改对错与否以及整改效率进行自动监测,并对全行数据整改情况进行各个维度的分布统计。

数据质量提升评估:量化全行数据质量整改成效,定期自动生成全行数据质量提升成效评估报告,对全行各业务部门、各分支机构的绩效评分进行披露。

问题透明出来后,科技部门与业务部门开始联动解决问题。业务部门通过明细问题的责任认定和绩效考核,推动一线人员在业务系统中整改错误的数据或补录缺失的数据,解决由人员素质导致的数据质量问题。科技部门牵头成立数据质量整改小组,找出由业务系统设计导致的数据质量问题,分析业务系统与标准的差异并制定业务系统改造计划。同时,通过对数据质量问题数量、趋势进行量化监控,评估数据质量提升的实际效果。

监管数据质量管控系统


三、方案特点

1、基于监管数据集市

监管数据质量管控系统的检核体系是基于中软融鑫最新版的统一监管数据集市设计实现的,其中的2000多条业务检核规则已在集市中封装完成,免去了检核体系大量的现场开发成本,同时保证检核规则全覆盖,不存在因数据项缺失无法配置的问题,这样也节省大量的现场数据调研成本。

2、检核规则明确

中软融鑫数据检核标准覆盖度很高,搭配监管数据集市可完全满足监管报送的数据需要。数据质量检核平台中的数据检核范围为中软融鑫多年来积累的2000条数据检核规则所辐射的数据项,即主要覆盖目前监管所需的数据范围,而实施方法论是以公司积累的检核规则为出发点,逐条分析落地可行性,根据银行实际情况需要进行有效落地,围绕“一套标准、三个中心”进行整体布局,力争让银行的数据质量整体提升,使得银行数据资产能够不断增值。

3、项目目标明确

中软融鑫监管数据质量管控系统区别于以往数据整改类项目解决“未来的问题”而是重点放在解决“当下的问题”,通过数据检核标准体系的建立,将数据统计报送工作只能在数据报送期暴露出的问题,分摊在日常工作中,出现问题即处理问题,从“事后处理”转变为“事前处理”,避免了报送期间大量加班的情况,切实解决统计人员的痛点问题。

4、问题归属明确

以往出现数据类错误,往往是业务部门人员将问题抛给科技部门人员,而科技部门人员在报送期间工作任务繁重,再处理此类问题,无疑会花费更久的时间,如果核查出问题是属于源数据录入所导致的,又需要将问题返回至业务人员进行处理,这期间造成了很大的时间成本浪费,非常影响行内各部门人员的工作效率。中软融鑫监管数据质量管控系统通过对数据进行归口认领,在暴露出问题时直接导向至数据问题的责任部门,由其进行数据质量问题的处理,避免了由于数据追查所导致的时间浪费,提升行内工作效率。


四、案例分布


五、联系方式

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