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文/山东省城市商业银行合作联盟有限公司产品管理部 温少楠

（本文为“2020金融文字节——银行数字化创新主题征文大赛”投稿文章。）

2020年银行业强监管持续，“严监管”政策进一步加强巩固，国家金融监管机构对数据监管工作愈加重视，不论处罚力度还是督促程度都是空前的。数字时代，随着大数据技术、云计算等科技涌现，金融机构监管方式也从指标型数据报送逐步向穿透式明细型数据报送转变。

自2019年下半年，人民银行先后发布《支付结算合规监管数据接口规范》（银发〔2019〕198号）、《单位贷款基础数据试点采集》（银调发〔2020〕11号）、《金融基础数据统计制度》（银发〔2020〕164号）等多项监管报送制度文件，全部要求上报贴源型的明细数据。

银保监会持续完善监管数据标准化工作，外汇局、审计署等监管部门也在积极开展数字化监管建设。随着穿透式监管的进一步实施，可以窥见哪些金融监管趋势，又会为广大中小银行带来哪些影响和挑战？

一、金融数字化监管趋势

结合近年监管机构发布的多项报送采集规范，可以发现非现场监管报送呈现以下几个趋势：

1.采集数据颗粒化

数据颗粒化体现在两个方面，一是从传统的固定表样、固定指标转换为逐条的、逐个明细信息项的采集，以人民银行和银保监会为代表的两大监管部门为例，各自有稳定采集了十余年的传统指标型报送大集中报表和1104非现场监管报表。近期发布的《金融基础数据统计制度》《金融机构监管数据标准化（EAST4.0）》均为逐条数据的明细型报送。二是对明细信息项的细化，如国民经济行业，从仅需报送行业大类到报送至少行业中类等。

过去非现场监管受限于技术、安全等方面的局限性，难以采集明细数据，多以金融机构进行数据汇总形成固定报表的报送形式为主。在当前加强明细型报送的情况下，相关指标监管机构完全可以通过采集的明细数据自行汇总数据加工，甚至可以和金融机构已经上报的报表指标进行核验。

2.数据质量要求具体化

在采集数据颗粒化的基础上，监管机构通过制定接口规范保障采集数据的统一性和规范化，在此基础上也同时发布了数据校验规则等信息，对上报数据的质量提出了更高的要求。其中一个突出的变化体现在校验结果内容更加丰富。

以EAST为例，从2017年简单的空值情况、枚举值校验、关联性校验，输出扁平化的校验结果且无统一的校验结果上报的要求，到2019年要求每期上报输出总分校验、明细校验的结果报告，并要求金融机构对上报数据进行分析，对问题数据原因进行说明报备，从校验结果的层面更直观的体现数据质量。

另一个方面体现在提出了更多的跨系统校验，EAST与1104非现场监管报表，金融基础数据与大集中报表的核对要求均在近期的新发文中有所体现。

3.强化金融数据治理

2020上半年银保监核查EAST报送数据，多家大行被通报罚款，后又发布了《中国银保监会办公厅关于开展监管数据质量专项数据治理工作的通知》，要求专项治理监管报送数据与相关源头数据。人民银行通过检查支付结算合规试报数据，也发布了严格的数据整改要求。随着监管部门数据采集范围的扩大，监管部门拥有的海量数据将逐步涵盖整个金融业，数据资源远超银行本身，对金融机构业务合规的把控力度也将进一步提升。

数据报送的目的不单是发现问题，更是解决问题。明细型报送对金融机构底层数据质量提出了更高的要求，在逐步满足上报数据准确性、完整性的过程中，也是金融机构开展数据治理工作的一个重要切入点。

4.审慎监管&行为监管

金融业务的发展与市场的趋势息息相关，移动支付、网贷等新兴业务发展蓬勃，金融创新活动不断涌现，金融机构作为市场经济的重要一环，因其业务复杂性、涉众性等特点，更加考验监管部门的管理能力。当前监管报送也与时俱进，采集的业务数据范围不断增加，如网贷、ETC业务纳入征信管理系统等。

这些无一不释放出一个信号，监管机构从单一的审慎监管，更趋向于审慎监管、行为监管两手抓。监管机构通过采集明细型数据，建立担保圈、金融机构员工与客户的关系人模型等分析模型，在保障市场的基础上，通过行为监管确保市场能健康发展，减少违规问题。但由于我国金融消费者保护的相关部门当前是隶属于金融机构监管部门下属，行为监管还属于萌芽阶段。

二、中小银行的影响与挑战

监管当局发布的多项政策文件，除了数据报送层面的变动，对中小银行还有哪些影响，中小银行又该如何积极应对呢?

1.对科技力量提出了更高的要求

监管机构多要求有专人专岗负责相关报送，面对涉及业务种类繁多，数据粒度细、体量大的明细型报送，仅通过专人对数据“看”或“采”是肯定处理不过来的，要按时、保质的完成数据上报要求，在人工定制业务规则和规范的基础上，必定需要有系统代替人工进行数据采集加工、分析。这就对金融机构科技力量提高了要求，建立统一的监管机制，迫在眉睫。

2.数据治理的及时性

监管当局对金融机构数据治理工作愈加重视，检核标准愈加严格，检核频率也逐步增大。数据报送标准是监管机构统一制定的，正是金融机构进行数据治理可参考的重要依据。由于监管报送往往是专人负责，报送数据质量常常局限于报送人员了解，但业务数据关系到多系统、多部门的业务。

如何有效及时的对问题数据进行整改、推动业务系统进一步完善，以提升上报数据质量，金融机构就必须要建立健全的数据治理流程，制定全行的，有效的，可执行的数据治理规范。数据治理力度不足，导致数据质量差将面临监管单位的约谈、通报、罚款等问题，对机构经营运行有直接的影响。

3.机构评级与评级的反作用

金融机构的两大评级分别为监管评级和行业评级，本次我们主要探讨监管评级。监管评级的目的是为了实施分类监管，监管评级和金融资源的分配息息相关，涉及到金融机构的业务拓展广度和深度。监管机构所要求上报的数据和对数据的检核结果一定程度上可以作为监管评级的参考依据。如银保监局对客户风险报送数据进行跨机构的数据校验，并实行了举证、考评排名机制；各项报表中披露的资本充足率、资产质量情况、流动性状况等关系指标也是金融机构评级的重要参考依据。

监管评级越高的金融机构往往也更受市场欢迎，评级结果也直接影响到存款人对金融机构的信心，一定程度上间接影响金融机构吸收存款的能力。从数据上报方面来讲，在当前实行差别费率的存款保险制度下，不同的评级结果或执行不同的费率水平，也直接关系到金融机构保费缴纳的金额。

对金融机构来说按时、保质的完成数据报送要求是基础，及时有效的完成问题数据的整改、推动数据治理是关键。

穿透式监管正在成为新时代金融业的主要特征，当前强监管常态化，中小银行需构建数据质量提高的长效机制，重视数据质量的治理与提升，从数据治理架构，制度流程，基础系统建设，监控管理和应用创新等环节入手，夯实数据质量管理的基础性工作，规范监管统计数据质量管理，积极迎接强监管挑战！

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