文/意見領袖專欄作家 李庚南

　　日前，銀保監會官網公布了依法對政策性銀行、國有大型銀行、股份制銀行等共21家銀行機構監管標準化數據（EAST）數據質量違法違規行為的行政處罰決定，開出了合計8760萬元的罰單。相較于2020年對EAST的專項檢查，此次處罰機構數增加13家，處罰金額將近增加4倍，無論是處罰機構面還是處罰金額都大幅上升，監管處罰力度明顯加大。

　　銀保監會對EAST數據質量何以如此重視？

　　監管數據是銀行保監機構運行過程和結果的映射，是監管部門分析揭示金融機構運行中存在問題和風險的“標尺”。監管數據的質量是監管的生命線。而在海量的監管數據中，EAST數據對于銀保監會提升監管效能具有非凡之意義。

　　EAST系統包含銀行標準化數據提取、現場檢查項目管理、數據模型生成工具、數據模型發布與管理等功能模塊。其主要功能和作用就是提升現場檢查和非現場監管效能。某種意義上，EAST系統已成為銀保監會開展現場檢查的監管利劍。

　　銀行因East數據質量被罰意味著什么？

　　一直以來，銀保監部門對數據質量高度重視，不斷完善數據治理的監管制度。2018年5月，為引導銀行業金融機構加強數據治理，原銀監會發布了《銀行業金融機構數據治理指引》。但《指引》頒布至今已3年多，錯報、漏報監管數據特別是EAST的情況屢查屢犯。為切實提升EAST等監管數據質量，監管部門開展為期一年的監管數據質量專項治理。此次銀保監會對21家銀行開出的“罰單”應該是監管數據質量專項治理的成果之一。

　　在銀保監會對EAST數據質量領域違法違規行為的行政處罰中，何以21家大型銀行無一幸免？

　　一是數據文化缺失。《銀行業金融機構數據治理指引》明確，銀行機構應當建立一支滿足數據治理工作需要的專業隊伍，應當建立良好的數據文化，樹立數據是重要資產和數據應真實客觀的理念與準則。但現實情況是，銀行機構高管層往往對數據質量的認識和關注不夠。對于統計數據工作薄弱對全行發展戰略帶來的制約作用缺乏全面認識。

　　二是數據治理缺失。《銀行業金融機構數據治理指引》明確指出，銀行機構應當建立組織架構健全、職責邊界清晰的數據治理架構；應當建立適應監管數據報送工作需要的信息系統。但一些銀行機構在制定內控合規體系和戰略規劃時，更多地關注業務發展和整體風險控制，缺乏對數據質量管理政策執行情況開展程序化和制度化評估的安排。表現為數據管理各環節失控：在數據生產整合環節，出現數據錄入不完整，缺乏統一規則、數據一致性低，邏輯錯誤多、內容準確性低等問題，數據基礎欠佳；在數據加工環節，出現監管數據標準落實不到位、不同模塊分別加工、層級多，數據關聯錯誤、數據不一致等問題；在數據報送環節，存在口徑不統一、明細數據與指標數據間相互交錯加劇混亂等問題。

　　三是制度執行不力。商業銀行數據質量特別是報送監管部門的數據質量始終不盡如人意。盡管背后的原因比較復雜，但關鍵還是機構制度執行力不強。一方面，是機構對監管制度貫徹落實不力，沒有建立和完善數據治理的組織架構、內部權責劃分及約束機制。另一方面，機構內部關于數據治理的制度未能落實到部門、到人。機構數據質量歸口管理部門對數據管控力度較弱，對相關業務不提供的數據質量無法進行實質性控制，各業務部門對原數據缺乏有效的復核和審查機制。而制度執行力弱的根本，則在于在數據治理方面問責機制不健全或落實不到位，導致數據違規成本低。

　　如何從根本上提升East數據質量？

　　毫無疑問，在監管部門心目中，EAST是監管部門開展現場檢查的精確制導武器，是先進的監管理念與技術的融合。但是，這柄利劍的鋒利程度，不僅取決于監管人員運用EAST的熟練程度和運用技巧，更取決于“鑄劍”的原材料質量是否過關。商業銀行數據質量特別是報送監管部門的數據質量始終不盡如人意，這需要我們從根源上、從制度層面反思機構數據質量違規難以根治的問題，通過制度和機制的完善改變銀行保險機構數據文化、數據治理缺失及數據管理制度執行力弱的現狀。

　　一方面，要從頂層設計上強化數據質量管理的制度硬約束。首先，要在法律法規層面更清晰界定監管數據違規的法律責任以及對數據質量違規的處罰依據。目前，監管對數據違規處罰設置了“逾期不改正”的緩沖，這使得對數據違規的剛性約束不甚充分。應在相關制度表述上進一步強化對數據質量違規的剛性約束。

　　另一方面，要從執行層面增大數據質量的違規成本。銀保監會對21家銀行機構EAST數據質量違規行為的“罰單”看似天價，但客觀地看，如果是屢教屢犯的話，這種處罰總體上還算溫和。畢竟，還未觸及對機構高管層的問責。唯有落實高管層相應的數據質量管理責任，并依據數據質量違法違規行為進行問責，才能真正扭轉機構數據文化的缺失，推動數據治理的健全與完善。

　　(本文作者介紹：先后供職于工商銀行、人民銀行，現為銀行監管部門人士，長期負責小企業金融服務推進工作，潛心研究小企業金融服務問題。)