央行出手金融统计大检查 银行信托概莫能外

5月21日，，从征求意见稿到正式稿落地仅2个月时间。《指引》的核心看点在于，将数据治理纳入银行的公司治理范畴，并为之构建组织架构和治理体系，将数据治理职责细化到董事会、监事会、高级管理层、归口管理部门、业务部门等各相关部门，且明确牵头部门和业务部门职责，对岗位设置、团队建设和数据文化建设等提出要求，采取一系列措施加强数据源头管理和采集规范，以保证数据质量。

从银行经营角度看，自上而下的数据治理规划能够提高银行运营效率；从现代化金融体系建设的角度来看，银行是金融体系的重要部分，银行业数据治理是推进现代化金融体系的重要环节。

，金融业风险防控正快速迈入“数据治理”治理时代，5月以来已经颁布一系列相关政策。综合来看，金融业综合统计工作部署和资管新规过渡期延长，，更多补短板的举措将加速落地，。

1. 自上而下推进数据治理工作

政策纲领方面，，目前落脚银行，未来或将全链条落地。今年4月9日，国务院办公厅官网印发《关于全面推进金融业综合统计工作的意见》，近期发布的《十三五现代金融体系规划》也强调“将建立覆盖所有金融机构、金融基础设施和金融活动的金融业综合统计体系，实现全流程、全链条动态统计监测。”

此次《指引》实操方面，要求银行自上而下推动数据治理工作在全行范围开展，并构建出顶层设计。这样一方面避免单一部门影响力不足导致无法有效全面推动相关工作，同时也体现出推动数据治理工作的决心。

2. 鉴往知今，金融数据至关重要

回顾过去三年的风险事件，金融业综合统计为何规格如此之高的原因不难理解。比如2015年，高杠杆场外配资是2015年股市异常波动主要原因。场外配资从信托、银行、基金、证券公司等金融机构乃至民间借贷公司等各种渠道给炒股的加杠杆。2014年股市开始热起来时，各路机构就转而给股市放贷，各类伞形信托和配资平台迅速成长，通过各类结构化金融产品和创新工具等渠道分流，最终制造了一次迅猛上涨。如果当时有准确的数据统计系统，在杠杆疯狂到离谱之前，。退一步讲，在去杠杆的过程中，如果有充分的数据辅助，情绪面的恐慌程度或许会降低，不至于出现股市异常波动。

1. 明确数据治理的业务职责和问责机制

为有效落地数据治理工作并保证数据质量，除牵头管理部门外，《指引》明确规定了业务部门的职责、岗位配备以及问责机制，专门强调要为相关岗位科学规划职业成长通道，确定合理薪酬水平，确保队伍的专业性和稳定性。建立问责机制，定期监控数据管理、数据质量控制、数据价值实现等方面问题，依据有关规定对高级管理层和相关部门及责任人予以问责。

除此之外，《指引》要求银行业金融机构应当建立数据质量考核评价体系，考核结果纳入本机构绩效考核体系，为数据治理保质保量提供抓手。

2. 加强数据源头管理和采集规范

为保证数据质量，《指引》将采集规范和标准通过信息系统进行固化，形成数据质量把控的第一道防线，质量监控体系是第二道防线，覆盖数据全生命周期，对数据质量持续监测、分析、反馈和纠正，解决数据质量的难题。

《指引》还制定了配套的定期评估和检查，要求银行业金融机构应当建立数据质量现场检查制度，定期组织实施，原则上不低于每年一次，对重大问题要按照既定的报告路径提交，并按流程实施整改。

资管新规中有关于建立资产管理产品统一报告制度的相关表述，全流程、全链条动态统计监测系统的逐渐建成有助于让资管计划的“场外玩法”更加无处遁形，有助于行业进一步出清，帮助行业实现天朗气清、优胜劣汰。

综上所述，金融是国家重要的核心竞争力，，强化金融业的数据管理是大势所趋。

从银行经营的角度，数据治理从分散在各个部门进行的工作，上升到公司治理的重要部分，根据《指引》自上而下的顶层设计，统筹规划推进数据治理工作，实际是建立了各个业务部门和技术部门的桥梁，形成统一的数据资产，数据化管理提升银行运营和风控的效率。

银行是金融体系的重要部分，银行业数据治理是推进现代化金融体系的重要环节，完善大国金融数据治理，是国家发展的战略需求，高质量数据服务宏观调控，为宏观杠杆率计算提供更多的基础数据，监控货币政策的有效性和流动性。

从现代化金融体系建设的角度来看，十三五现代化金融体系规划提到，在金融基础设施方面，将建立覆盖所有金融机构、金融基础设施和金融活动的金融业综合统计体系，实现全流程、全链条动态统计监测。

，综合看金融业综合统计工作部署和资管新规过渡期延长，，更多补短板的举措将加速落地，，，提高政策的执行力，便于评估效应。

来源：星石投资