劉賢榮博士：一表通監管要求下的數據管理建設思路與策略討論

銀行業資深數據管理專家劉賢榮博士

在金融行業數字化轉型的浪潮中，數據已成為驅動業務創新、風險防控與監管合規的核心要素。然而，隨著金融業務的復雜化與監管要求的日益嚴格，傳統數據管理模式正面臨前所未有的挑戰：數據口徑不統一導致報送差異頻發，手工加工流程冗長影響時效性，多層數據轉換難以追溯質量問題，監管科技（RegTech）的快速發展更對數據治理能力提出更高要求。在此背景下，國家金融監督管理總局推出的“一表通”監管體系，以“機構報、機器核、監管審、統計匯、全會用”為目標，通過構建明細級、標準化金融數據體系，為破解數據治理難題提供了系統性解決方案。

銀行業資深數據管理專家劉賢榮博士結合“一表通”監管要求的核心邏輯，深入剖析了當前金融數據管理的痛點與突破路徑。他指出，一表通不僅是監管報送模式的革新，更是推動金融機構從“被動合規”向“主動治理”轉型的關鍵抓手。

金融行業數據管理的現狀與主要挑戰

1、數據管理的重要性日益凸顯

劉賢榮博士指出，隨著金融業務的不斷復雜化和多元化，數據已成為金融機構決策支持、風險控制、產品創新及客戶服務等各個環節不可或缺的基礎。高質量的數據不僅能夠提升金融機構的運營效率，還能夠增強其市場競爭力。因此，加強數據管理，提升數據質量，已成為金融機構提升核心競爭力的關鍵所在。

2、面臨的挑戰與困境

然而，在實際操作中，金融機構在數據管理方面仍面臨諸多挑戰。劉博士詳細分析了以下幾點：

數據規范性不足：各金融機構對監管業務口徑的理解存在差異，導致數據加工標準不一，難以形成統一的數據規范。這不僅增加了數據整合的難度，也影響了數據報送的準確性和一致性。

數據及時性受限：受傳統報送機制約束，金融機構的數據報送時效性主要以月度為主，難以滿足實時監管的需求。在快速變化的金融市場中，這種滯后性可能導致監管機構無法及時掌握市場動態，從而影響監管效果。

數據可溯源性差：由于數據多層加工，指標加工與明細數據兩條線并行，導致數據質量問題難以追溯。一旦發現數據錯誤，往往需要花費大量時間和精力去查找問題根源，影響了數據治理的效率。

新技術帶來的挑戰：隨著人工智能、大數據等新技術的引入，數據管理的復雜性和挑戰性進一步加劇。如何確保新技術應用下的數據安全、隱私保護及合規性，成為了金融機構面臨的新課題。

一表通監管要求的提出與背景解析

1、一表通監管要求的起源與發展

針對上述挑戰，國家金融監督管理總局研究搭建了一套完整的明細級、標準化的金融數據體系，即“一表通”。該體系旨在通過銀行端建設監管數據可信區，構建面向銀行的監管統計數據采集、審核、應用流程，實現高效安全的用數環境。劉賢榮博士詳細介紹了一表通的起源和發展過程，指出其核心在于通過一套統一的數據模型來滿足監管要求，提升數據治理效率。

2、一表通監管要求的目標與意義

一表通監管要求的目標在于實現“機構報、機器核、監管審、統計匯、全會用”的統一匯總指標體系。具體來說，它旨在解決以下幾個方面的問題：

提升數據報送的規范性：通過制定統一的數據指標體系和采集規范，確保各金融機構對監管業務口徑的理解一致，減少數據加工差異。

增強數據報送的及時性：將監管按月收數升級為按日取數、用數，大幅提升數據報送的時效性，滿足實時監管的需求。

提高數據可溯源性：在監管數據可信區內實現從明細到指標的全鏈路質量控制，確保數據質量問題可追溯，提升數據治理效率。

促進智能監管的實現：通過數據穿透和智能分析，實現監管數據的完全貫通和穿透式監管，提升監管效能。

對于金融機構而言，一表通的實施將促進其數據治理水平的提升，增強合規能力，為數字化轉型奠定堅實基礎。同時，它也將推動金融行業向更加透明、高效、合規的方向發展。

一表通監管要求下的數據管理建設思路

1、構建多層次的數據存儲體系

劉賢榮博士提出，按照“資源層、穿透層、應用層”及區分冷熱數據的要求，合理設計安全穩定的數據存儲體系是一表通建設的基礎。具體來說：

資源層：負責數據的采集與存儲。通過構建數據湖或數據倉庫，將銀行各業務系統的原始數據統一存儲和管理，確保數據的完整性和準確性。

穿透層：實現數據的加工與轉換。在穿透層中，對原始數據進行清洗、整合和轉換，形成符合監管要求的數據指標和報表。同時，建立數據質量監控機制，對數據加工過程進行實時監控和日志記錄。

應用層：支持各類監管應用。在應用層中，通過數據服務的方式將加工后的數據提供給監管機構使用，滿足其統計、分析、監測等需求。

通過分層設計，可以確保數據的完整性、準確性和及時性，同時提高數據管理的效率和靈活性。

2、統一數據采集與加工邏輯

針對數據規范性不足的問題，劉博士建議統一數據采集渠道和加工邏輯。具體措施包括：

制定統一的數據指標體系：明確各項監管指標的定義、計算方法和報送要求，確保各金融機構對監管業務口徑的理解一致。

建立數據采集規范：規定數據采集的范圍、頻率、格式等要求，確保數據的規范性和一致性。

實施數據加工邏輯標準化：對數據加工過程進行標準化管理，確保各項指標的計算方法和處理流程一致，減少數據加工差異。

通過統一數據采集與加工邏輯，可以提高數據的規范性和準確性，降低數據整合的難度和成本。

3、強化數據可溯源性與質量控制

為提升數據可溯源性，劉博士提出在監管數據可信區內實現從明細到指標的全鏈路質量控制。具體措施包括：

建立數據血緣關系：記錄數據的來源、加工過程和去向等信息，形成完整的數據血緣關系圖。一旦發現數據質量問題，可以迅速追溯到問題根源并進行整改。

實施數據質量監控：建立數據質量監控機制，對數據加工過程進行實時監控和日志記錄。定期對數據質量進行分析和評估，及時發現并解決數據質量問題。

建立數據質量反饋機制：對發現的數據質量問題及時進行反饋和整改。建立數據質量獎懲機制，對數據質量優秀的機構和個人進行表彰和獎勵，對數據質量差的機構和個人進行督促和整改。

通過強化數據可溯源性與質量控制，可以提高數據治理的效率和效果，確保數據的準確性和可靠性。

4、提升數據報送時效性與靈活性

針對數據及時性受限的問題，劉博士建議將監管按月收數升級為按日取數、用數。具體措施包括：

建立金融專網報送平臺：通過銀行與監管機構間的金融專網建立報送平臺，實現數據的實時傳輸和共享。這可以大幅提升數據報送的時效性，滿足實時監管的需求。

支持監管業務人員自主驗證：允許監管業務人員反復多次自主驗證新增指標業務口徑，提升整體效能。這可以縮短新增指標業務口徑的摸底試算以及機構配合、解讀和調整的整體周期，提高數據報送的靈活性和準確性。

通過提升數據報送時效性與靈活性，可以確保監管機構及時掌握市場動態和風險狀況，提高監管效果和效率。

一表通監管要求下的數據管理策略

1、加強組織協調與部門協作

劉賢榮博士強調，一表通的實施需要業務、技術、數據條線的高度協同。銀行應建立跨部門的數據治理團隊，明確各部門職責和任務分工，確保數據治理工作的順利開展。具體措施包括：

成立數據治理委員會：由高層領導擔任委員會主任，成員包括業務部門、技術部門和數據管理部門的負責人。委員會負責制定數據治理戰略和規劃，協調各部門之間的工作。

建立數據治理工作組：根據數據治理工作的需要，建立多個工作組，如數據采集工作組、數據加工工作組、數據質量監控工作組等。每個工作組負責具體的數據治理任務，確保工作的專業性和高效性。

加強溝通與協作：建立定期的溝通機制，如數據治理例會、專題研討會等。通過溝通與協作，及時解決數據治理工作中遇到的問題和困難，確保工作的順利開展。

2、推動數據治理與業務融合

為實現數據治理與業務的有效融合，劉博士提出將監管要求嵌入業務流程系統。具體措施包括：

在設計銀行數據模型或信息系統時考慮監管要求：將監管機構的管理要求落地于銀行的數據模型設計和原系統設計中。通過數據標準和數據規范將后端管理的業務要求貫穿到原系統的設計里面去。

建立業務與數據聯動機制：在業務流程中嵌入數據采集、加工和監控等環節，確保業務數據的準確性和及時性。同時，通過數據分析為業務決策提供支持，推動業務的合規發展。

加強業務培訓與教育：對業務人員進行數據管理和監管要求的培訓和教育，提高其數據意識和合規意識。確保業務人員在開展業務時能夠自覺遵守數據管理和監管要求。

3、引入先進技術提升治理能力

面對人工智能等新技術的挑戰，劉博士建議積極引入先進技術提升數據治理能力。具體措施包括：

利用大數據和機器學習技術優化數據加工和質量控制流程：通過大數據技術對海量數據進行處理和分析，發現數據質量問題并進行整改。通過機器學習技術對數據加工過程進行自動化管理和優化，提高數據加工的效率和準確性。

通過區塊鏈技術確保數據的不可篡改性和可追溯性：利用區塊鏈技術的分布式賬本和加密算法等特性，確保數據的真實性和完整性。一旦數據被記錄在區塊鏈上，就無法被篡改或刪除，從而保證了數據的可追溯性。

借助云計算技術提升數據存儲和處理能力：通過云計算技術實現數據的彈性存儲和按需處理。根據數據治理工作的需要，動態調整存儲和計算資源，確保數據治理工作的順利開展。

4、強化數據安全與合規管理

在數據管理過程中，劉博士特別強調了數據安全與合規管理的重要性。他提出建立完善的數據安全管理體系和合規審查機制，具體措施包括：

建立數據安全管理體系：制定數據安全政策和流程，明確數據安全管理的職責和任務分工。通過技術手段和管理措施確保數據的保密性、完整性和可用性。

實施數據加密和訪問控制：對敏感數據進行加密處理，確保數據在傳輸和存儲過程中的安全性。通過訪問控制機制限制對數據的訪問權限，防止數據泄露和濫用。

建立合規審查機制：對數據治理工作進行定期的合規審查，確保各項工作符合法律法規和監管要求。對發現的問題及時進行整改和優化，確保數據治理工作的合規性和有效性。

結論與展望：

一表通引領金融數據管理新未來

1、一表通監管要求的積極影響與成效

劉賢榮博士認為，一表通監管要求的實施將對金融行業的數據管理產生積極影響。通過構建統一的數據模型和采集流程，提升數據報送的規范性、及時性和靈活性；通過強化數據可溯源性和質量控制，提升數據治理效率和質量；通過推動數據治理與業務的融合，促進業務的合規發展。這些積極影響將有助于金融機構提升競爭力和市場地位，推動金融行業的健康穩定發展。

2、未來發展趨勢與應對策略

展望未來，劉博士指出隨著技術的不斷進步和監管要求的不斷提高，金融行業的數據管理將面臨更多機遇和挑戰。他呼吁金融機構積極應對變化，加強數據治理能力建設，具體策略包括：

持續關注技術發展動態：密切關注大數據、人工智能、區塊鏈等新技術的發展動態和應用前景。積極探索新技術在數據管理領域的應用場景和模式創新。

加強與監管機構的溝通與協作：及時了解監管要求和政策變化，確保數據報送工作的合規性。積極參與監管機構組織的數據治理培訓和交流活動，提升數據治理水平。

推動數據治理文化建設：將數據治理理念融入企業文化建設中，提升全員的數據意識和合規意識。通過培訓、宣傳等方式營造良好的數據治理氛圍和環境。

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