銀行基礎數據質量問題及提升要點

楊昭

隨著大數據時代的來臨，銀行對數據價值的重視程度不斷提高，數據對于銀行來說已經成為一項重要資產，這項資產的質量好壞和其能挖掘的經濟價值就顯得尤為重要。從內部來看，數據質量的好壞不僅體現了一個銀行整個經營管理細節方面的工作是否到位，其最終結果還會影響經營成果的體現、戰略決策的制定。從外部來看，影響涉及監管統計報表報告等對外披露信息質量及監管評級等諸多方面的問題。如何提升數據質量已然成為目前銀行迫切需要提升的關鍵工作目標任務之一。

我們這里所說的數據按維度可分為兩大類，一類為基礎數據，也就是底層明細數據信息，另一類為基于基礎數據信息按需匯總編制的應用數據。基礎數據記錄要素的真實、準確、完整、及時、連續是數據質量的關鍵所在，也是影響數據應用的基礎，沒有扎實的基礎數據，數據應用價值就無從談起。

一 、基礎數據質量普遍存在的問題

（一）標準不統一執行不到位

未制定統一的基礎數據錄入標準及相應的執行規范，基礎數據歸類相互混淆、錯誤錄入的情況屢見不鮮。常見情況主要有，前臺柜員或客戶經理為客戶錄入基礎信息時，僅憑個人理解進行系統字段錄入，導致賬戶開立時，將機關團體賬戶、財政專戶等開立為普通單位賬戶，將同業業務中商業銀行、資產管理公司、基金公司、特定目的載體存款等按交易對手分類選擇相互混淆，客戶類型判別時，個體工商戶與法人企業，預算事業單位與機關事業單位等判別不清，錄入國標行業、企業規模、控股經濟分類等關鍵字段時，因缺乏專業知識培訓，未切實按照開戶資料信息對應選擇正確選項，導致錄入信息錯誤。

（二）業務系統數據管理問題

因銀行涉及各類業務眾多，且分散在各具體業務經辦部門，多數銀行由于系統建設初期沒有從更高的角度看待系統建設問題，未對業務信息系統建設進行統籌規劃，各業務部門根據自身需求自行開發系統，導致出現以下兩個方面問題。

1.對單個系統來說，由于需求考慮、廠商技術開發水平、投入資金等因素局限，業務部門主要從業務流程設計，自身數據處理能力，本部門數據應用方面傾注過多的精力，僅重視數據的片面性，導致“數據豐富，信息缺乏”。2.對系統間數據整合來說，由于系統來源于不同業務條線，一方面開發廠商眾多，廠商間協調與數據接口開發耗時費力。另一方面同一客戶不同系統字段配置信息存在差異或同一字段信息不一致等，在對差異數據信息確認整合方面需要投入大量人力物力。以上兩方面造成系統兼容性受到極大約束，系統間有效整合難度大，成為大數據集中與應用方面最大障礙。

（三）監控檢查、問題治理與考核存在的問題

在標準建立的前提下數據的錄入監控檢查、問題治理、形成配套的考核激勵機制是基礎數據質量提升的前提。目前在這些工作方面存在以下幾項問題。

1.缺乏有效的數據監控手段，基礎數據信息錄入未進行及時有效的數據審核和監控。

2.未形成長期有效的數據質量定期或不定期檢查機制，存在檢查范圍覆蓋面不全，檢查流于形式，問題梳理歸類不清晰等問題。

3.對發現的數據質量問題未進行跟蹤治理，或治理過程存在系統改造影響大，跨部門跨分支機構溝通協調困難，數據治理經費緊張等實際問題。

4.未建立數據質量考核激勵機制，或考核機制不夠細化，不能落到具體責任部門及責任人等問題，考核激勵機制無實質作用。

二、基礎數據質量提升要點

（一）制定并落實信息錄入執行標準

統籌協調制定全行各業務條線數據信息錄入的標準體系，充分開展標準體系學習培訓，實施統一的培訓考核上崗與持續學習機制，規避不同系統間數據信息差異及數據字段缺失等問題。

（二）提升審核質量與效率

在統一的標準執行指導下，一方面加強人工審核力度是提升基礎數據質量重要關口，審核人員應具備較強的業務審核能力及工作責任心，才能切實把好數據質量審核關。另一方面對已出現過的數據質量問題進行分析總結，將可以通過系統規則對數據質量問題進行技術提示的，落地到系統中，通過技術手段自動審核數據質量，提升數據審核效率。

（三）加強檢查整改與考核

開展以現場與非現場檢查相結合的形式，對基礎數據質量進行專項或全面的定期及不定期檢查，對數據應用過程中發現的相關問題進行記錄，落實持續改進。同時對數據質量建立考核機制，定期對考核結果進行通報，形成激勵約束機制。

（四）明確組織架構落實全員參與

數據質量管理涉及到銀行多個層面，應通過建立組織構架，明確董事會、監事會、高級管理層及內設部門等職責要求，制定和實施系統化的制度、流程、方法，確保數據統一管理、高效運行。在明確架構職責后，應從管理層高度重視，給予數據質量牽頭部門足夠的支持，到具體業務人員及技術人員盡職負責，通過上下齊心，全員參與才能對數據質量的提升提供有力保障。（作者單位為昆侖銀行運營服務中心）