金融風控邁入“數據治理”時代

星石投資 楊玲

5月21日，銀保監會印發《銀行業金融機構數據治理指引》（銀保監發[2018]22號）（以下簡稱《指引》），從征求意見稿到正式稿落地僅2個月時間，足以彰顯金融數據治理的重要性和緊迫性。《指引》內容極為詳盡，將數據治理納入銀行的公司治理范疇，并為之構建組織架構和治理體系，將數據治理職責細化到董事會、監事會、高級管理層、歸口管理部門、業務部門等各相關部門，且明確牽頭部門和業務部門職責，對崗位設置、團隊建設和數據文化建設等提出要求，采取一系列措施加強數據源頭管理和采集規范，以保證數據質量。

數據資源是金融行業的重要資產，隨著數據治理工作的高效開展，未來數據的價值將會得到更大程度的挖掘，不僅可以提升金融機構的運營效率，加速銀行業乃至整個資管行業更加高效、高質量的發展，也可以提高監管部門的監管效能，增強監管政策的實用性和時效性。

具體從銀行經營角度看，自上而下的頂層設計，實際是建立了各個業務部門和技術部門的橋梁，將分散的數據信息形成統一的數據資產，統籌規劃推進數據治理工作，數據化管理提升銀行運營和風控的效率。高質量數據同樣可以輔助銀行經營決策，通過研究、分析可以快速發現可能存在的風險和漏洞或者進一步改善治理和服務的方向，進而進行制度優化、治理改善或者服務升級等，從而提高企業核心競爭力。

從金融監管的角度來看，通過真實、準確、完整、連續、及時的數據統計，可以為監管決策提供重要的依據和佐證，規避一些不必要的風險事件，進而提升監管的效能，使得發布的監管政策更加“對癥”。目前來看，金融去杠桿的節奏趨緩，未來金融監管重心向長期規劃轉向，更多補短板的舉措或將加速落地，避免監管政策滯后或“一刀切”，數據化監控也有利于提高政策的執行力，便于評估效應。

從現代化金融體系建設的角度來看，十三五現代化金融體系規劃提到，在金融基礎設施方面，將建立覆蓋所有金融機構、金融基礎設施和金融活動的金融業綜合統計體系，實現全流程、全鏈條動態統計監測。銀行是金融體系的重要部分，銀行業數據治理是推進現代化金融體系的重要環節，完善大國金融數據治理，是國家發展的戰略需求，高質量數據服務宏觀調控，為宏觀杠桿率計算提供更多的基礎數據，監控貨幣政策的有效性和流動性。

自上而下全體系布局

政策綱領方面，金融監管工作的數據治理正自上而下全體系布局，目前落腳銀行，未來或將全鏈條落地。今年4月9日，國務院辦公廳官網印發《關于全面推進金融業綜合統計工作的意見》，近期發布的《十三五現代金融體系規劃》也強調“將建立覆蓋所有金融機構、金融基礎設施和金融活動的金融業綜合統計體系，實現全流程、全鏈條動態統計監測”。

此次《指引》實操方面，要求銀行自上而下推動數據治理工作在全行范圍開展，并構建出頂層設計。這樣避免單一部門影響力不足而導致無法有效全面推動相關工作，同時也體現出推動數據治理工作的決心。

鑒往知今，金融數據至關重要?；仡欉^去三年的風險事件，金融業綜合統計為何規格如此之高的原因不難理解。比如2015年，高杠桿場外配資是2015年股市異常波動主要原因。場外配資從信托、銀行、基金、證券公司等金融機構乃至民間借貸公司等各種渠道給炒股的加杠桿。2014年股市開始熱起來時，各路機構就轉而給股市放貸，各類傘形信托和配資平臺迅速成長，通過各類結構化金融產品和創新工具等渠道分流，最終制造了一次迅猛上漲。如果當時有準確的數據統計系統，在杠桿瘋狂到離譜之前，監管部門很可能可以預警風險并提前解決。退一步講，在去杠桿的過程中，如果有充分的數據輔助，情緒面的恐慌程度或許會降低，不至于出現股市異常波動。

強調數據質量 凸顯監管思維縝密

首先，明確數據治理的業務職責和問責機制。為有效落地數據治理工作并保證數據質量，除牽頭管理部門外，《指引》明確規定了業務部門的職責、崗位配備以及問責機制，專門強調要為相關崗位科學規劃職業成長通道，確定合理薪酬水平，確保隊伍的專業性和穩定性。建立問責機制，定期監控數據管理、數據質量控制、數據價值實現等方面問題，依據有關規定對高級管理層和相關部門及責任人予以問責。

除此之外，《指引》要求銀行業金融機構應當建立數據質量考核評價體系，將考核結果納入本機構績效考核體系，為數據治理保質保量提供抓手。

其次，加強數據源頭管理和采集規范。為保證數據質量，《指引》將采集規范和標準通過信息系統進行固化，形成數據質量把控的第一道防線，質量監控體系是第二道防線，覆蓋數據全生命周期，對數據質量持續監測、分析、反饋和糾正，解決數據質量的難題。

最后，《指引》還制定了配套的定期評估和檢查，要求銀行業金融機構應當建立數據質量現場檢查制度，定期組織實施，原則上不低于每年一次，對重大問題要按照既定的報告路徑提交，并按流程實施整改。