中小商业银行金融监管统计业务建设思路浅析

谢利霞

在强监管促金融稳定的大环境下，随着中小商业银行业务的不断发展，金融机构在产品创新、业务创新、技术创新等方面不断推陈出新，金融数字化、数字金融化是当前金融机构的发展趋势。各级金融监管部门采取现场或非现场监管以强化对金融机构的评价监管，金融业务的数据统计化是行之有效的重要手段。科学有效的组织统计工作，发挥数据挖掘、预警监测及统计分析职能，为经营决策及监督提供有力的数据支撑，在中小商业银行业务发展中显得尤为重要，本文通过作者多年来从事统计工作的实践经验，对中小商业银行金融监管统计工作建设的思路，从目标确立、实现路径、提升策略等方面提出一些浅析的思考和探讨。

一、建立金融监管统计能力提升的目标

中小商业银行在夯实统计业务管理基础上，应树立强监管统计合规管理、立数据质量管理规矩的目标;在统计管理实践中，需要践行主动管理、主动服务的理念。具体来说可以从实现十大体系的建设目标和五大数据管理策略的持续提升方面进行迈进。一是在十大体系的建设目标方面，即“建立一套健全的监管制度体系、建立一套健全的监管流程体系、建立一套完整的监管报表指标体系、建立一系列行内外监管数据的校验规则体系、建立一个统一的监管数据模型、建立一个统一的监管报送平台、建立监管统计检查常态机制、建立监管数据质量评价考核机制、建立监管统计预警机制、建立监管统计人员培训机制”。二是在五大数据管理策略的提升方面，即提升数据清理水平、提升产品功能优化、提升自动化取数率、提升数据报送效率、提升业务精细化管理。最终达到实现三大目标，即实现金融监管统计业务完整性，包括中国人民银行及银监会主要金融监管统计业务实现全覆盖管理，统一标准、统一口径，科学管理;实现金融监管统计数据准确性，从各类源业务系统自动提取绝大部分明细数据，以明细数据加工端为助力，融合归類各类统计数据，以实现精准报送;实现统计报送的及时性，统计报表以本行行内报送时间及监管报送时间为任务管理进行系统控制，并将报送情况纳入绩效考核，以达到及时完整报送。

二、建立健全金融监管统计业务体系路径

建立健全金融统计业务体系就是要实现制度系统化、流程规范化、数据标准化、责任清晰化、技术工具特色化，可以从以下10个方面进行落地推进。

（一）建立一套健全的金融监管统计制度体系

制度系统化。持续推进制度梳理，提高全行统计业务管理制度的完备性、可操作性、可执行性。依据数据管理的方法论，制度体系的建设是业务管理首要先行的关键要素，为达到金融监管部门各类专项管理制度设立的需要，有的放矢地建立一套科学健全的监管制度体系，拾缺补漏的完善本行金融监管制度体系，做到制度建设满足管理的形式要件，行为规范具有切实可行的实质要件。一是建立综合性统计管理制度，在制度办法上，以管理标准化、报送合规化为抓手，从统计业务管理、数据质量管理、统计报送、统计检查、统计考核、统计口径的规范等各种角度制定管理制度与办法。二是建立专业性统计管理办法，伴随各类金融监管统计制度的更新调整，与时俱进修订完善行内专项统计制度，全面务实地根据每年监管专项统计制度修订管理的要求，建立完善行内的监管指标释义及业务实施细则，形成统一标准的数据词典。解决对外监管报表报送路径不清晰及报送流程不明晰的问题，从流程制度上进行约束，并合规管理。

（二）建立一套健全的金融监管统计流程体系

流程规范化。解决保证报送流程的顺利流转，满足监管报送的时效性和准确性;建立符合行内业务实际、可扩展的数据管控流程，根据监管报送任务，构建各类监管报送工作流程，并具体落实各环节责任。

一是在线下业务管理层面，建立有效的覆盖金融监管统计数据生产报送全流程的机制，建立可实操的数据管理流程，数据的业务和系统归属清晰。设定三大数据管控流程，即日常报送流程、外部监管制度变更流程和行内业务变更管控流程。

二是在线上合规管理层面，业务流程均进行系统控制，实现了填报、审核的流程管理，以指标灯形式显示操作流程;另外，业务操作均以日志形式进行痕迹管理，审核、变更的意见具有录入和附件上传的功能，能够以流程列表形式查看审核意见，满足监管报送合规流程的设置要求，做到流程清晰完整，操作痕迹记录准确，填报过程中表项的变动都留有填报日志，填报过程实现完整的可追溯。

（三）建立一套完整的监管报表指标体系

口径统一化。一是业务数据标准和管理标准的统一，为统一化、集中化、标准化的数据管理提供了良好的基础。建立统计指标标准，完成对外监管报送指标体系，实现对外报数据口径的统一，解决对外报送数据出口不一致、数据标准不规范的问题，达到数据来源明确，数据统一、口径统一的目的。二是配置完成对外监管报送指标体系。对于各类系统报表层面的每一个指标，均设有指标释义与填报说明的功能，将指标的监管释义所见即所得在报送填报的每个单元格上进行体现，使每个填报人员清晰明了地知道所填报的内容及监管要求，并且随着监管制度的修订，该类指标释义也将随之更新，实现线下制度及线上系统的同步更新，线上及线下一体化。

（四）建立一系列行内外监管数据的校验规则体系

规则科学化。建立一系列行内外监管数据的表内、表间、不同系统间的校验规则体系，并在系统内内置监管校验规则，有效解决业务数据录入不规范、不知道错在哪儿的问题，通过表内验证、表间验证、合法性较验、逻辑校验等多期验证及多级校验;实现多样数据校验及准确错误定位，及时发现漏报、错报，有效提高上报数据的准确率。对源数据进行进入监管统一数据集市前的校验和审核，使进入到监管集市中的数据可用、能用，有效进行数据质量的校验和审核，是实现报送数据准确性、完整性的重要手段之一。

（五）建立一个统一的金融监管数据模型

模型先进化。金融监管数据集市的建立是对数据质量问题长短期策略和数据管控方案的技术实现手段。逐步建立为跨监管模块、跨业务系统的统一金融监管数据模型，真正地实现底层数据的统一，有效地达到口径统一。在分析本行数据现状的基础上，集成人民银行、银监会、等金融监管机构的各类报送的要求，最大化利用现有的各基础业务系统的源数据，融合各类业务数据，专门设计满足各类金融监管报送的数据模型，支持配置灵活的自由查询及指标体系的建立，达到数据的高效复用及口径的高度一致，以“统一标准数据接口”为监管报送数据源，减小监管数据要求对业务系统的供数压力要求。保证各类金融监管报送系统底层数据共享，从根本上解决报送口径不一致的难题，为其他监管系统的建立提供底层数据支持，模型数据能够实现一步到位的共享。

（六）建立一个统一的监管报送平台

平台统一化。实现6大建设目标：实现“统一监管平台、统一数据平台、统一报表平台、协同处理平台、统一报送平台和统一管理平台”的建设目标。将中国人民银行大集中系统、中国人民银行理财与资金信托标准化系统、中国人民银行存贷款金融标准化系统、银监会非现场监管系统、银监会新资本充足率报表系统（巴塞尔III）、监管统计合规风险预警系统等6大主要监管报送系统集成在一个统一的监管报送平台上，解决监管报送系统众多、设计风格迥异，使用中多用户、多口令、多系统之间切换不便使用的问题。实现统一的门户管理、数据处理、数据分发、报表报送、应用分析的操作平台，同时在统一数据及应用平台之上可支持业务数据的统一補录核对和复杂的信息检索，可处理复杂数据和应用逻辑，减少人工干预，确保数据准确性。从根本上解决多个监管报送类系统同时使用，在相当程度上导致监管报表报送工作管理复杂、混乱，工作管理不能规范统一、人员工作职责和岗位模糊的问题。在平台搭建时合理规划布局，参数化维护管理使用机构及用户，平台具有极大的灵活及扩展性，最大程度节约人工成本及实施费用。

（七）建立金融监管统计检查常态机制

检查常态化。根据金融监管部门的统计检查的工作规定，为对统计法规、制度的执行情况及统计数据质量管理情况能够进行有效监督，建立金融监管统计检查制度，并定期组织实施。每年均科学规范化地开展统计现场及非现场检查工作，从制度流程上规范统计检查工作，明确监管统计检查的方式、方法，明示监管统计检查程序，梳理出统计检查的主要内容，特别对监管关注的热点及重点内容进行提前自查，做到心中有数提前防范。检查按网点机构类型全覆盖，采用调阅统计资料、信贷档案资料、面谈等方法进行。从统计日常培训工作、统计资料档案管理、统计工作日常报备、统计制度和流程、数据准确性等方面进行检查，监管统计检查自成模式和体系，做到检查工作有程序和有效果。

（八）建立金融监管数据质量评价和考核机制

数据质量评价目标化。《银行业金融机构数据治理指引》是银监会对金融机构评级工作的重要依据之一，也是评定金融机构数据质量的标准，在监管评级中占有较优势的比重，监管数据质量自评结果是银监会评级打分的重要参考依据，中小银行建立监管数据质量自评价目标势在必行，采取“完善制度、系统支持、考核推动”三管齐下的基本思路，按照数据治理架构、数据管理、数据质量控制、数据价值实现、监督管理等方面的指引细则，细化数据质量管理的职责分工，落实数据治理的主体责任，切实完善数据自评工作，一方面发挥数据质量提高的软实力，另一方面带动监管评级得分高的硬实力，为良性发展提供优势支撑。

数据质量考核绩效化。数据质量考核要纳入全行的绩效考核，以考核为手段形成良好的激励机制，一是在制度设立方面，建立数据质量管理及监管统计考核办法，坚持责任到位的原则，一方面明晰金融监管统计报表数据质量问题的认定标准，另一方面明确金融监管统计工作流程，规范各类统计报表的报送工作流程，以考核为手段落实各环节责任，将数据报送情况纳入到全行绩效考核的平衡计分卡体系。二是在考核实施方面，“具象化”建立金融监管统计绩效考核模块，使考核评比数出有据，评比有依，将考核办法分解落实，进行科学化系统实现，设立迟报、漏报、错报等定量考核指标，参数化管理统计检查、统计日常管理等定性考核指标，按考核对象和周期实现分类考核和统计。

（九）建立金融监管统计预警机制

预警机制化。为使金融监管统计指标达标情况一目了然，需要建立金融监管统计预警机制，根据各类金融监管指标上下限设立的需要，有效利用监管报送预警系统生成的各类监管关键指标数据的预警阀值，为各类决策层的风险控制和预警提供参考和依据。一是对中国人民银行的宏观审慎评估体系（MPA），包括资本杠杆情况、资本负债情况、流动性、资产质量等7个方面建立指标预警;二是对银监会关键指标建立合规预警，非现场监管合规预警体系含资本充足、杠杆情况、信用风险、盈利性、流动性风险、市场风险等7个方面建立指标预警;三是对银监会骆驼评级（CAMELS），资本充足状况、资产质量状况、管理状况、盈利状况、流动性状况等7个方面进行指标预警;四是对同业金融机构预警指标进行比较分析，对标对表为经营发展找准方向。五是根据中国人民银行、银监会等监管机构的报表检核机制以及各种指标的异常变化范围，在报表报送前进行检查，进行异常变化预警监测，并进行跨期预警异动分析。

（十）建立监管统计人员组织培养机制

人员专业化。为有效解决统计人员专业性欠缺，对各类银行业务不熟悉导致对统计报送数据口径不清楚、业务不理解、制度不掌握等情况，利用监管报送体系建立健全的契机，有重点、有目标、有内容、有措施地开始统计人员的组织培养和培育。一是从制度办法上规范健全统计队伍，要求各统计报送单位必须设立报送A、B角，满足统计报送合规开展的需要，定期将统计人员情况向监管部门报备;二是从业务管理上培训统计人员，对涉及到统计报送的重点、难点业务进行全行级重点培训，一方面，内派业务骨干，有效利用在工作中的实践操作经验，接地气地针对资产负债类、信贷风险类、公司业务类等专业领域，开展重点业务的培训指导，另一方面，外请专家对专项制度进行详解。三是以系统建设带动专业人员的培养，有效利用监管平台建设的时机，对所有监管口径进行梳理规范，培养训练出一批统计业务人员，使专业能力的提升有效促进工作效率的提高。

三、实现五大数据管理策略的提升

（一）提升数据清理水平

清理长期化。要提高统计数据的质量，必须解决数据源系统突出问题，对源数据进行清洗和挖掘。中小商业银行都会面临数据源系统中基础数据质量薄弱的问题，各类统计数据本身应从各类源业务系统中抽取利用，但由于原始数据录入准确性低，加之后续不能够进行有效跟踪维护，导致数据的可用性较低，有效的解决途径是数据治理，此为提升数据管控的重大举措。为保证各基础源业务系统的数据可用、能用，必须对涉及统计数据报送的专项数据进行全覆盖，有组织、有目标、有策略专门的清理维护，抽取关键业务数据，对其有效诊断维护，特别是对涉及如银行核心业务系统、信贷风险管理系统等相关基础业务系统关键源数据，要按业务类型细致分类，并多层次、多频次地维护清理，这在一定程度上会达到治标固本的效果。同时，应清醒地看到源基础业务系统的清理是各部门一项长期的工作，监管系统平台的搭建好比建立了一条优质高效的河道，能够提高水流的速度，但水质的改善和保持需要保证流入河道的水是清水，因此源基础源业务系统的清理必须坚持不懈，防止前清后淤。

（二）提升优化产品功能

功能特色化。在统一监管报送平台的建设过程中，在坚持原有同业产品功能基础上，走出具有中小银行特色的监管报送的道路，利用监管报送多年来累积的实践经验，在原有产品原型基础上，建立特色化功能：一是及时完整完成基础报送任务，为防止迟报、漏报报表，对所属的报表任务做到一目了然，在平台首页及各子系统均可设置“我的任务”工作专栏，及时清晰、准确地向报送人员展现本期必须完成的报表任务，充分将协同办公理念运用到统计报送工作中。二是实现数据异动统计分析，对各机构的本期及跨期变动较大数据做到校验和预警，实现数据报送前异动数据的预警分析，做到对异动数据变化清晰准确的提醒，避免了报送后被监管部门退回的情况;三是实现监管绩效考核功能，满足了监管部门的合规要求，以定性、定量相结合的方式对统计报送工作进行客观、全面的系统自动按期评分考核，考核结果纳入合规管理。

（三）提升自动化取数率

取数自动化。解决人工工作量大，报表涉及部门机构多、系统多的现象，改变传统采取人工录入、导入或邮件报数，经总行汇总模式，此种方式给各部门尤其是统计部门带来繁重的工作。在有效利用技术工具后，以系统自动取数报送代替人工，使事倍功半数据报送的工作效率大幅改善，统一监管报送平台系统上线后各业务数据的准确性、完整性得到高质量的提高，自动化取数率得以几何倍提升，银监会及人民银行业务绝大部分实现自动全量报送，改变半自动报送方式实现自动抽数、自动校验、自动生成报文报送，建立了信息安全的脱敏报送，按监管合规要求针对客户信息安全保密报送的要求，实现对客户证件类型的脱敏报送。

（四）提升数据报送效率

效率显著化，改变单纯人工报送的模式，精心设计统计报送的工作任务，建立较完备的数据维护管理制度和流程，使统计项目的归属关系和取数路径清晰和准确。用科学报送的方法，按金融监管统计报送的任务，设立数据自动抽取的频度，以系统批量处理代替人工手工录入，持续优化各类金融监管统计系统，有效借助先进系统工具提升数据报送效率。

（五）提升业务精细化管理

业务精细化，以統计报送业务倒逼业务精细化管理，推动业务分类管理更规范，更具备操作可行性，建立各类专项业务信息 。一是为使同业客户的分类准确，建立同业客户信息标准库，较精准定位同业交易对手的信息类型。二是建立委托贷款业务信息对照表，解决历史遗留委托贷款不清晰的问题，较精准定位委托人、受托人、资金来源等关键信息。三是实行专项业务名单制管理，如建立精准扶贫名单、政府融资平台名录等，有效区分精准扶贫、融资平台业务的管理。四是整合非标准债权资产业务信息，持续完善非标分类投向信息，根据监管穿透原则进行合理分类。五是为实现监管统计合并报表自动生成，建立各层级的存放同业、拆放同业等系统对照参数表，包含涉及系统往来的参数，在帐务合并的基础上有效合并生成统计报表。

四、持续完善金融监管统计业务的管理

源系统数据质量的改善，工作效率的提升对中小银行监管报送提供了有力的支撑，系统的改善加强了人工管理，但不能完全抛开人工的管理，“省力而不省工”源数据质量的管控，严谨的数据报送的监督审核等工作任重道远。目前，基于监管数据治理所订的最终目标各行任务艰巨，数据管理水平及数据统计能力的提升是一项综合性、长期性的工作，需要从各行董事会战略层面进行规划，更需要高级管理层的大力支持和管理部门的积极配合。可以从以下几个方面确立工作重心：一是加强源数据质量的督查及数据治理，有效保持源数据的质量，正本清源，建立数据质量监控平台，减少人工纠错的压力，通过数据血缘关系，建立检核差异的自动订正功能;二是以应用为驱动，迭代实现统计能力的提升，有效利用监管统计业务的大数据，进行有目标性的专题监管统计数据应用分析，提供决策支撑的数据依据;三是持续完善制度的更新和修订，根据监管制度的调整以及各行业务的发展，及时补充修订本行相应的各项统计制度;四是在建立各类数据标准基础上，搭建数据标准平台和数据管控平台，有效利用技术工具，确保数据更好的集成、应用，有效地进行统计监测分析;五是加强统计专业化人员的队伍建设，通过有效的激励培训机制，建立专职、稳定、专业的数据管控团队和人员。

综上所述，为者常成、行者常至。金融统计工作要持之以恒的开拓思路，在统计方法上探索创新，在数据管控上有新举措，主动服务、勇于担当，坚守“数据工匠”的责任感，夯实统计管理业务基础，不断提升数据治理水平，统计工作一定会取得新成效。

（作者单位：富滇银行网络金融部）