文/意见领袖专栏作家 李庚南
日前，银保监会官网公布了依法对政策性银行、国有大型银行、股份制银行等共21家银行机构监管标准化数据（EAST）数据质量违法违规行为的行政处罚决定，开出了合计8760万元的罚单。相较于2020年对EAST的专项检查，此次处罚机构数增加13家，处罚金额将近增加4倍，无论是处罚机构面还是处罚金额都大幅上升，监管处罚力度明显加大。
银保监会对EAST数据质量何以如此重视？
监管数据是银行保监机构运行过程和结果的映射，是监管部门分析揭示金融机构运行中存在问题和风险的“标尺”。监管数据的质量是监管的生命线。而在海量的监管数据中，EAST数据对于银保监会提升监管效能具有非凡之意义。
EAST系统包含银行标准化数据提取、现场检查项目管理、数据模型生成工具、数据模型发布与管理等功能模块。其主要功能和作用就是提升现场检查和非现场监管效能。某种意义上，EAST系统已成为银保监会开展现场检查的监管利剑。
银行因East数据质量被罚意味着什么？
一直以来，银保监部门对数据质量高度重视，不断完善数据治理的监管制度。2018年5月，为引导银行业金融机构加强数据治理，原银监会发布了《银行业金融机构数据治理指引》。但《指引》颁布至今已3年多，错报、漏报监管数据特别是EAST的情况屡查屡犯。为切实提升EAST等监管数据质量，监管部门开展为期一年的监管数据质量专项治理。此次银保监会对21家银行开出的“罚单”应该是监管数据质量专项治理的成果之一。
在银保监会对EAST数据质量领域违法违规行为的行政处罚中，何以21家大型银行无一幸免？
一是数据文化缺失。《银行业金融机构数据治理指引》明确，银行机构应当建立一支满足数据治理工作需要的专业队伍，应当建立良好的数据文化，树立数据是重要资产和数据应真实客观的理念与准则。但现实情况是，银行机构高管层往往对数据质量的认识和关注不够。对于统计数据工作薄弱对全行发展战略带来的制约作用缺乏全面认识。
二是数据治理缺失。《银行业金融机构数据治理指引》明确指出，银行机构应当建立组织架构健全、职责边界清晰的数据治理架构；应当建立适应监管数据报送工作需要的信息系统。但一些银行机构在制定内控合规体系和战略规划时，更多地关注业务发展和整体风险控制，缺乏对数据质量管理政策执行情况开展程序化和制度化评估的安排。表现为数据管理各环节失控：在数据生产整合环节，出现数据录入不完整，缺乏统一规则、数据一致性低，逻辑错误多、内容准确性低等问题，数据基础欠佳；在数据加工环节，出现监管数据标准落实不到位、不同模块分别加工、层级多，数据关联错误、数据不一致等问题；在数据报送环节，存在口径不统一、明细数据与指标数据间相互交错加剧混乱等问题。
三是制度执行不力。商业银行数据质量特别是报送监管部门的数据质量始终不尽如人意。尽管背后的原因比较复杂，但关键还是机构制度执行力不强。一方面，是机构对监管制度贯彻落实不力，没有建立和完善数据治理的组织架构、内部权责划分及约束机制。另一方面，机构内部关于数据治理的制度未能落实到部门、到人。机构数据质量归口管理部门对数据管控力度较弱，对相关业务不提供的数据质量无法进行实质性控制，各业务部门对原数据缺乏有效的复核和审查机制。而制度执行力弱的根本，则在于在数据治理方面问责机制不健全或落实不到位，导致数据违规成本低。
如何从根本上提升East数据质量？
毫无疑问，在监管部门心目中，EAST是监管部门开展现场检查的精确制导武器，是先进的监管理念与技术的融合。但是，这柄利剑的锋利程度，不仅取决于监管人员运用EAST的熟练程度和运用技巧，更取决于“铸剑”的原材料质量是否过关。商业银行数据质量特别是报送监管部门的数据质量始终不尽如人意，这需要我们从根源上、从制度层面反思机构数据质量违规难以根治的问题，通过制度和机制的完善改变银行保险机构数据文化、数据治理缺失及数据管理制度执行力弱的现状。
一方面，要从顶层设计上强化数据质量管理的制度硬约束。首先，要在法律法规层面更清晰界定监管数据违规的法律责任以及对数据质量违规的处罚依据。目前，监管对数据违规处罚设置了“逾期不改正”的缓冲，这使得对数据违规的刚性约束不甚充分。应在相关制度表述上进一步强化对数据质量违规的刚性约束。
另一方面，要从执行层面增大数据质量的违规成本。银保监会对21家银行机构EAST数据质量违规行为的“罚单”看似天价，但客观地看，如果是屡教屡犯的话，这种处罚总体上还算温和。毕竟，还未触及对机构高管层的问责。唯有落实高管层相应的数据质量管理责任，并依据数据质量违法违规行为进行问责，才能真正扭转机构数据文化的缺失，推动数据治理的健全与完善。
(本文作者介绍：先后供职于工商银行、人民银行，现为银行监管部门人士，长期负责小企业金融服务推进工作，潜心研究小企业金融服务问题。)
责任编辑：赵般娇
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