构建持续提高数据质量的长效机制

　　喻强

　　信息经济时代的高速发展助推全球经济一体化和金融自由化，面临错综复杂、各种因素相互交织、相互演变的国内外经济金融发展形势，商业银行进行战略转型、业务规划、风险管控需要依靠完备、持续性的数据体系才能进行科学决策，数据质量成为商业银行实现精细化经营管理乃至商业可持续性发展的生命线。银监会借鉴国际货币基金组织和世界银行开展的金融监管有效性评估（FSAP）理念，提出了“数据质量年”和“银行监管统计数据质量良好标准”方案，自2011年开始在全国范围内开展法人银行机构监管统计数据质量管理外部评估工作，力争三年实现评估全覆盖。从全国整体情况看，制度建设、系统保障和数据标准、与数据质量监控、检查与评价三大要素外评为较不符合和不符合占比超过70%，可见当前商业银行数据质量管理还存在诸多问题，亟须构建持续提高数据质量的长效机制。

　　2011年外评工作取得良好成效，评估准备阶段形成制导效应，现场评估阶段形成督导效应，评估退场后形成整改效应和辐射效应。

　　进场前围绕银行自评报告进行研究，对照15项评估原则、61条评估标准及评估要点，分析判断自评证据是否充分、结论是否客观，科学的证据支撑力度。按照“上层→中层→基层”思路开展评估和现场检查工作，挖掘问题，分析原因，监管督导。

　　出场后，对发现的问题进行了总结，向机构反馈需整改的问题。机构上报的整改方案，按照整改项目明确了整改目标和责任部门及责任人，监管员持续跟踪机构整改工作进程并适时开展后续走访检查，重点督导机构将数据质量管理纳入内控合规体系和战略发展规划之中，以逐步建立推进数据质量持续提高的长效机制。

　　监管统计数据质量管理良好标准对数据产生的组织架构、机制、流程等各环节做出了制度性引导和操作性安排，为机构持续提高数据质量提供了一条科学有效路径，这也改变了监管统计数据质量控制后置模式，即由以前的事后现场检查变为事前的督导。

　　构建持续提高监管统计数据质量长效机制要从机构上层意识转变着手，将数据治理纳入公司治理框架，优化数据质量管控流程，逐步形成提升数据质量的内生动力机制。从而形成从意识转变，到治理转变；从流程转变，到行为转变。

　　商业银行董事会高管层应站在机构战略发展高度，深刻认识银行业要科学决策不能依赖主观经验判断而应依靠对历史数据挖掘分析与前瞻性预判，即由经验式决策模式转型为数据式决策模式，唯有此才能改变银行粗放式经营管理模式，实现精细化经营管理转型和可持续发展。基于上述定位，从制度建设、流程优化、系统改造、资源配备等方面，构建与机构业务发展规模、速度、结构与风险治理水平及市场持续性发展相匹配的持续提高监管统计数据质量长效机制。

　　股东大会应通过决议将数据质量管理纳入公司章程，按年听取董事会关于数据质量管理工作报告。董事会将数据质量管理纳入内控合规体系和战略规划之中，定期听取高管层关于数据质量管理工作报告。高管层确立数据质量管理的目标、建立机制和流程，明确职权和责任，督促内审、内控合规或其他相关部门定期对数据质量进行有效的检查和评估，有效落实数据质量问责制。监事会对董事会、高管层数据质量管理工作履职情况进行监督检查。

　　数据质量管理贯穿于生产、维护、应用全流程中。为切实保障数据质量，需建立三道监控防线，第一道防线是数据生产源对信息质量适时监控，及时对信息进行实质性复核校验；第二道防线是监管统计归口管理部门对数据实施有效跟踪监控，进行整体逻辑符合校验，发现问题及时反馈到相关业务部门促其纠正；第三道防线是内审、合规部门定期或不定期开展数据质量检查，发现问题及时督促有关部门整改。

　　商业银行经营目标主要取决于股东价值取向，股东主要关注资产回报率和资本回报率，同时充分考虑期望回报率下，商业银行承受的整体风险水平、风险治理水平和风险发展趋势及持续性发展等因素。基于此，商业银行经营目标与风险监管价值取向渐行渐进，趋于一致。推进商业银行建立持续提高数据质量的长效机制关键在于催生其内生动力机制，这需要换位商业银行立场开展外评工作，使商业银行切实意识到评估工作对提升数据质量的先导作用，数据质量的提高可以大力推进合规经营目标和股东价值取向的实现。