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    Steve Ehrlich是Spitzberg Partners新生技术的首席分析师,Spitzberg Partners是一家位于纽约的专业咨询公司,主要提供创新技术咨询。
    


    在这篇观点文章中,Ehrlich从负责保护消费者数据安全的监管者的角度讨论了区块链技术。


    我不嫉妒数据保护部门(DPAs)


    区块链技术如何引起数据监管者的重视?
    Steve Ehrlich


     
    虽然基本上每个来自这些组织的最高领导人都是学识渊博的,而且受某种目的驱使,但是创新的步伐似乎让他们忙的不可开交,就像是脚深陷数字流沙或者乘坐了往相反方向的自动扶梯。




    到底是什么让他们每天如此忙碌?


    它最初关注的是美国科技巨头如Google,Facebook,Amazon,Uber和AirBnB。但是另一个主要的挑战来自在使用技术和数据时追踪新趋势。当监管部门在社会媒体和云计算中努力调查最新进展时,新的技术如雨后春笋般不断出现。


    监管者的任务是紧跟这些创新领域的节奏,并且去了解这些领域对数据保护可能带来的影响。在过去几年中,更多的资源被应用到研究无人机这样的连接设备中,同时应用到执法部门、基因检测、生物统计学等等。


    这带来的影响是相当大的,可以理解为何这些技术正备受关注。许多技术都已经出现在我们的生活当中,如鸟巢的恒温器或苹果指纹识别。


    除了在市场的显著增长,还有另一个因素让监管者关注创新领域——它们产生了大量的用户数据,成为存储在“云”中的数据,为了利润进行挖矿。配备了Big Data(大数据)分析技术,这些技术让公司更好的掌握消费者的信息。


    相比之下,区块链却不是这样,仍然没有办法影响普通消费者。


    作为一个还未被全面开发的技术,监管者并没有那么重视,甚至完全没有关注。


    所以你如何让他们考虑区块链技术?


    首先要强调区块链的未来发展潜力。为了让监管者跳出他们的舒适区域,在今天的市场给区块链技术提供一个更新的解决方案。


    因此,接受区块链技术可以从根本上扭转个人数据经济形势。或者说——恢复个人对数据的所有权。


    世界上的监管者一直在致力于确保数据控制者和公司有合法权利收集数据,同时得到用户同意,采取适当的措施确保个人能拿回他们的数据给他们选择的竞争者(如对手银行)。


    基于区块链的身份识别解决方案能改变这一现象,该方案依靠加密多重签字技术和分布式计算机能力来存储个人的“数字独立信息”。


    接下来就可以让该技术很好的当前环境相结合。


    这需要经过许多步骤:首先把这个概念与核心数据保护原则相结合,然后将区块链技术与类似的市场解决方案(如云计算)进行对比。




    数据保护原则


    今天的规章制度主要是基于经济合作与发展组织(OECD)1980年提出的八原则:收集限制、数据质量、功能分类、使用权限、安全保护、开放、个人参与和问责制。


    基于区块链的技术在这些标准下给现存的技术带来了许多好处。例如,新的加密验证协议的使用,让身份盗窃变得更加困难。


    此外,未来搭建于区块链的产品,同样可以提供一种透明的方式确保公司不会威胁到消费者数据。


    今天,每个公司都有简单明了的“隐私政策”,具体描述了他们会收集声明个人数据,这些数据会如何使用,会保存多久,如何能得到这些数据还有其他有关数据周期的问题。


    在同意这项政策后,消费者通常会相信公司会遵守他们的诺言。可是,在使用区块链技术和智能合约之后,这些协议都会被编入公司程序中,通过使用认证方案可以让这些合约标准化,以这种编程的方式让公司遵守他们的诺言。


    区块链技术可以给公司提供新的解决方案存储公司记录,当公司需要存储很多的客户数据时,就需要一个这样的解决方案。世界上的公司为了审计和合规,越来越需要存储大量的数据核算过程。


    在大多数情况下,满足这些需求就涉及到员工访问公司数据。这是为区块链解决方案量身定制的使用案例,该解决方案可以管理、验证同时保护公司数据。




    与云计算相比较


    为了说明区块链在核心数据原则下的优势,制定一个市场上的区块链和现存产品之间的合约就非常重要了。


    当监管者谈到区块链技术时,我经常强调许可型区块链和开放区块链及账本之间的差别。当谈话涉及一点这方面内容时,就会开始比较这些区块链种类和公开私人及混合的云解决方案。


    政府正努力从监管者的角度了解云技术的意义。他们主要关心的是正确保护数据,同时确保数据是正确保密的。


    此外,风险也在上升。


    考虑到有越来越多的云解决方案,供应商开始接受监管者越来越多的审核和处罚,即使他们不过是使用数据存储的客户或是公司的分包商。


    考虑到对区块链技术和非区块链技术解决方案的不同使用案例喜爱程度,很容易看到分布式账本解决方案和智能合约有许多好处如透明、安全。




    设定预期目标


    考虑到最初的使用案例仍然集中在比特币和金融行业,许多DPAs会让金融监管者管理区块链监管环境。


    因此,不太可能有其他主要的开发项目,在不久的未来数据保护部门会对区块链相关的企业进行监管和指引。


    可是全球的监管者如:联邦贸易委员会(FTC),欧洲保护工作小组(Article 29 Working Party)第29条和加拿大隐私委员办公室(Office of the Privacy Commissioner),对新技术如何适应现在的规章制度发表意见,还有一些他们对于消费者保护的担忧。


    随着区块链技术的持续发展,我希望他们最终能把这些零散的讨论,作为制定正式规章制度的参考。


    当DPAs需要信息时,行业成员的参与和评论就显得非常重要了。


    同时,有些事现在就可以做了。在此领域的开发者和编程者应该学习OECD的原则以及他们创建的产品的相关规章制度。


    此外,监管者同意验证方案可以减轻他们的负担。例如,即将来临的欧洲通用数据保护监管制度将会代替欧盟1995年制定的法案,鼓励将验证制度作为遵循规章制度的方法之一。


    在数据保护的世界,创造这样一个程序是区块链监管制度的很好的开始。
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    2020年9月23日,银保监会印发《监管数据安全管理办法(试行)》(以下简称《办法》)。该办法将监管数据定义为:“银保监会在履行监管职责过程中,依法定期采集,经监管信息系统记录、生成和存储的,或经银保监会各业务部门认定的数字、指标、报表、文字等各类信息。”

    监管信息系统则是指以满足监管需求为目的开发建设的,具有数据采集、处理、存储等功能的信息系统。目前主要包括非现场监管信息系统(1104)、现场检查分析系统(EAST)、客户风险统计系统等,其中的定期上班的数据属于监管数据。

    监管数据外延可能会包括非定期上报,为满足现场检查或非现场监管收集的相应数字、指标、报表、文字等信息。

    《办法》要求监管数据安全管理实行归口管理,统计信息部门负责统筹,业务部门发现重大安全风险事项48小时上报至归口管理部门。

    《办法》对监管数据采集、存储、加工处理和使用均提出明确而规范的要求,如数据脱敏。此外,还规定了监管数据委托服务管理的准入要求。

    中国银保监会关于印发监管数据安全管理办法(试行)的通知

    各银保监局,机关各部门,各会管单位:

    为切实加强监管数据安全管理,防范监管数据安全风险,我会制定了《中国银保监会监管数据安全管理办法(试行)》,现予以印发,请遵照执行。

    2020年9月23日

    中国银保监会监管数据安全管理办法(试行)

    第一章  总  则

    第一条  为规范银保监会监管数据安全管理工作,提高监管数据安全保护能力,防范监管数据安全风险,依据《中华人民共和国网络安全法》《中华人民共和国银行业监督管理法》《中华人民共和国保险法》《工作秘密管理暂行办法》等法律法规及有关规定,制定本办法。

    第二条  本办法所称监管数据是指银保监会在履行监管职责过程中,依法定期采集,经监管信息系统记录、生成和存储的,或经银保监会各业务部门认定的数字、指标、报表、文字等各类信息。

    本办法所称监管信息系统是指以满足监管需求为目的开发建设的,具有数据采集、处理、存储等功能的信息系统。

    第三条  本办法所称监管数据安全是指监管数据在采集、处理、存储、使用等活动(以下简称监管数据活动)中,处于可用、完整和可审计状态,未发生泄露、篡改、损毁、丢失或非法使用等情况。

    第四条  银保监会及受托机构开展监管数据活动,适用本办法。

    本办法所称受托机构是指受银保监会委托或委派,为银保监会提供监管数据采集、处理或存储服务的企事业单位。

    第五条  开展监管数据活动,必须遵守相关法律和行政法规。任何单位和个人对在监管数据活动中知悉的国家秘密、工作秘密、商业秘密和个人信息,应当依照相关规定予以保密。

    第六条  银保监会建立健全监管数据安全协同管理体系,推动银保监会有关业务部门、各级派出机构、受托机构等共同参与监管数据安全保护工作,加强培训教育,形成共同维护监管数据安全的良好环境。

    第二章  工作职责

    第七条  监管数据安全管理实行归口管理,建立统筹协调、分工负责的管理机制。

    银保监会统计信息部门是归口管理部门,负责统筹监管数据安全管理工作。银保监会各业务部门负责本部门监管数据安全管理工作。

    第八条  归口管理部门具体职责包括:

    (一)制定监管数据安全工作规则和管理流程;

    (二)制定监管数据安全技术防护措施;

    (三)组织实施监管数据安全评估和监督检查。

    第九条 各业务部门具体职责包括:

    (一)规范本部门监管数据安全使用,明确具体工作要求,落实相关责任;

    (二)组织开展本部门监管数据安全管理工作;

    (三)协助归口管理部门实施监管数据安全监督检查。

    第三章  监管数据采集、存储和加工处理

    第十条  监管数据的采集应按照安全、准确、完整和依法合规的原则进行,避免重复、过度采集。

    第十一条  监管数据应通过监管工作网或金融专网进行传输。因客观条件限制需要通过物理介质、互联网或其它网络传输的,应经归口管理部门评估同意。

    第十二条  监管数据应存储在银保监会机房,并具有完备的备份措施。确有必要存储在受托机构机房的,应经归口管理部门评估同意。

    第十三条  监管数据存储期限、存储介质管理应按照国家和银保监会有关规定执行。

    第十四条  监管数据的加工处理应在监管工作权限或受托范围内进行。未经归口管理部门同意,任何单位和个人不得将代码、接口、算法模型和开发工具等接入监管信息系统。

    第十五条  监管数据采集、传输、存储、加工处理、转移交换、销毁,以及用于系统开发测试等活动,应根据监管数据类型和管理要求采取分级分类安全技术防护措施。

    第四章  监管数据使用

    第十六条  监管数据仅限于银保监会履行监管工作职责使用。纪检监察、司法、审计等党政机关为履行工作职责需要使用监管数据时,按照有关规定办理。

    第十七条  监管数据的使用行为应通过管理和技术手段确保可追溯。监管数据用于信息系统开发测试以及对外展示时,应经过脱敏处理。

    第十八条  使用未公开披露的监管数据,原则上应在不可连接互联网的台式机或笔记本等银保监会工作机中进行。因客观条件限制需采取虚拟专用网络等方式使用监管数据时,应经归口管理部门评估同意。

    第十九条  因工作需要下载的监管数据,仅可存储于银保监会的工作机中。承载监管数据的使用介质应妥善保管,防止数据泄露。

    第二十条  在使用监管数据过程中产生的加工数据、汇总结果等信息应视同监管数据进行安全管理。

    第二十一条  监管数据对外披露应由指定业务部门按照有关规定和流程实施。

    第二十二条  各业务部门因工作需要向非党政机关单位、个人提供监管数据时,应充分评估数据安全风险,经本部门主要负责人同意后实施,必要时与对方签订备忘录和保密协议并报归口管理部门备案。

    与境外监管机构或国际组织共享监管数据时,应由国际事务部门依照银保监会签署的监管合作谅解备忘录、合作协议等约定或其他有关工作安排进行管理。

    法律法规另有规定的,从其规定。

    第二十三条  各业务部门因工作需要和系统下线停用监管数据时,应及时对其采取封存或销毁措施。

    第五章  监管数据委托服务管理

    第二十四条  各业务部门监管数据采集涉及受托机构提供服务时,应事先与归口管理部门沟通并会签同意。受托机构的技术服务方案,应通过归口管理部门的安全评估。技术服务方案发生变更的,应事先报归口管理部门进行安全评估。

    安全评估不通过的,不得开展委托服务或建立委派关系。

    第二十五条  为银保监会提供监管数据服务的受托机构,应满足以下基本条件:

    (一)具备从事监管数据工作所需系统的自主研发及运维能力;

    (二)具备相关信息安全管理资质认证;

    (三)拥有自主产权或已签订长期租赁合同的机房;

    (四)网络和信息系统具备有效的安全保护和稳定运行措施,三年内未发生网络安全重大事件;

    (五)具备有效的监管数据安全管理措施,能够保障银保监会各部门对监管数据的访问和控制;

    (六)具有监管数据备份体系、应急组织体系和业务连续性计划。

    第二十六条  银保监会通过与受托机构签订协议,确立监管数据委托服务关系。协议应明确服务项目、期限、安全管理责任和终止事由等内容。

    银保监会通过委派方式确立监管数据服务关系的,应下达委派任务书。

    第二十七条  因有关政策调整导致原委托或委派事项无需继续履行,或发现受托机构监管数据服务出现重大安全问题的,银保监会有权终止委托或委派关系。

    委托或委派关系终止时,受托机构应及时、完整地移交监管数据,并销毁因委托或委派事项而获取的监管数据,不得保留相关数据备份等内容。

    第六章  监督管理

    第二十八条  各业务部门及受托机构应按照监管数据安全工作规则定期开展自查,发现监管数据安全缺陷、漏洞等风险时,应立即采取补救措施。

    第二十九条  归口管理部门应定期对各业务部门及受托机构开展监管数据安全管理评估检查工作。

    各业务部门及受托机构对于评估和检查中发现的问题应制定整改措施,及时整改,并向归口管理部门报送整改报告。

    第三十条  各业务部门及受托机构发生以下监管数据重大安全风险事项时,应立即采取应急处置措施,及时消除安全隐患,防止危害扩大,并于48小时内向归口管理部门报告。

    (一)监管数据发生泄露或非法使用;

    (二)监管数据发生损毁或丢失;

    (三)承载监管数据的信息系统或网络发生系统性故障造成服务中断4小时以上;

    (四)承载监管数据的信息系统或网络遭受非法入侵、发生有害信息或计算机病毒的大规模传播等破坏;

    (五)监管数据安全事件引发舆情;

    (六)《网络安全重大事件判定指南》列明的其他影响监管数据安全的网络安全重大事件。

    辖区发生以上监管数据重大安全风险事项时,各银保监局应立即采取补救措施,并于48小时内向银保监会归口管理部门报告。

    第三十一条  归口管理部门应建立监管数据安全事件通报工作机制,及时通报监管数据安全事件。

    第七章  附  则

    第三十二条  涉密监管数据按照国家和银保监会保密管理有关规定进行管理。

    第三十三条  各银保监局承担辖区监管数据安全管理责任,参照本办法制定辖区监管数据安全管理办法,明确职责和管理要求,强化监管数据安全保护。

    第三十四条  本办法自印发之日起施行。

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  • 银行数据仓库体系实践(13)--数据应用之监管报送

    千次阅读 多人点赞 2019-07-28 11:31:10
    银保监和央行作为银行的管理者,对银行提出了许多数据报送要求,监管报送的数据也是数据仓库重点的数据服务之一,涉及面广、报送类型多,本节简单介绍下各报送数据的内容,供大家了解。

    1、监管报送概览:

           我国各类银行已达到4000家左右,管理着亿万资产,已经成为我国金融体系的重要组成部分,它的稳定运行关乎到国家经济走势,关系到每个居民的生活。那在我国金融体系中,银行的主要管理者有人行和银保监会:

            (1)中央人民银行是中华人民共和国国务院组成部门。主要职责是制定和执行货币政策,防范和化解金融风险,维护金融稳定。

            (2)中国银行保险监督管理委员会(简称银保监会)是国务院直属事业单位,其主要职责是依照法律法规统一监督管理银行业和保险业,维护银行业和保险业合法、稳健运行,防范和化解金融风险,保护金融消费者合法权益,维护金融稳定。

            从职责上看,两者都有维护金融稳定的职责,比如今年的包商银行事件也是人行牵头由建设银行进行了接管,保证了个人的存款及理财安全,并对同业和企业的理财偿付也进行了安排,避免了出现挤兑,保证了金融稳定。那为了防范风险,人行和银保监会首先需要了解汇总各银行的情况,并出台针对性的政策和措施。因此人行和银保监会会要求各类银行进行数据报送,主要的报送有如下:

            可以看出,报送的内容涵盖了银行的所有业务,而且每年人行和银保监会对报送的报表和规则进行调整,因此按时按要求进行数据报送是银行的一项重要工作,监管报表数量众多,有的是按天报送,有的是按月报送,为了保质保量的完成报送,各银行都会建立监管报送相关的系统进行数据加工校验。并由各负责的业务部门进行校验后通过人行或银保监的系统上报。各监管报送系统的数据来源就是数据仓库,一般会有专门的集市来加工监管报送中较复杂的数据,以便进行统一加工和交叉验证,对于简单的报送则直接从数据仓库获取数据即可。

           人行和银保监会也会对各银行上报的数据进行校验,对于发现的数据问题会责成各银行解决,每年也会对各家行的数据上报进行排名,对于出现重大问题或排名靠后的银行机构,当地的人行或银保监会会约谈行长,严重的话甚至会影响银行的业务审批、机构扩张等。

     

    2、各类报送简介

            以下简单介绍下报送的内容,有些系统大家比较熟悉,如征信报送、反洗钱,但更多的系统大家了解的比较少。

     

    央行大集中

            人行针对各银行存贷款、中间业务、网点人员、互联网金融等汇总报表统计,贷款类报表较多,从行业、期限、业务种类分别进行统计;

     

    1104报表

            监管报送是指银监要求各金融机构报送的主要报表,包括资产负债,表外业务、流动性风险、贷款质量、投向行业和地区、重点客户等。

    客户风险报送

            主要实现对主要银行业金融机构表内外信用风险的全面监测,重点加强集团客户授信风险监测能力,包括集团客户及法人客户的财报、高管、关联企业等,贷款的明细、担保抵押情况、违约情况。

     

    征信报送系统

            征信系统报送包括个人和企业,央行的企业、个人征信报告数据来源就是各金融机构上报的数据:

            (1)企业征信数据范围:

            *贷款业务,贷款的合同、担保、借据、还款、展期等信息

            *票据贴现:银行承兑汇票的票据信息及承兑日期等交易信息;

            *信用证业务、保理业务、保函业务、授信业务、贸易融资业务

            *担保信息 :如保证、抵押、质押合同信息

            *借款人基本信息及借款人欠息信息、财务信息、如资本构成、高管信息、投资信息、关注的法院判决信息等

            (2)个人征信数据范围

            *贷款业务信息:如开立信息、还款信息、还款信息、贷款状态、担保信息等;

            *个人身份信息:包括个人客户的详细的信息进行管理。包括由姓名、证件类型、证件号码、性别、出生日期等指标组成;

            *特殊交易、特别记录信息如金融机构查询征信次数等;

     

    支付统计报送

            支付统计报送信息主要对于银行支付情况的统计和分析,主要分以下几方面:

            (1)支付环境统计指标:由人口及行政区划、国内生产总值、各项存款余额、居民消费价格指数等指标组成;

            (2)支付服务组织统计指标:包括中国人民银行分支机构数量、银行业存款类金融机构法人数量、银行业存款类金融机构支付服务网点数量、银行业存款类金融机构营业网点数量等指标;

            (3)人民币银行结算账户类统计指标:包含了单位银行结算账户类指标、个人银行结算账户类指标、人民币银行结算账户管理类指标等各种账户指标。

            (4)支付工具统计指标:按照非现金支付工具种类划分,非现金支付工具分为票据、银行卡、贷记转账、直接借记等指标,同时将票据细分为支票、银行本票、银行汇票和商业汇票等指标;银行卡按卡的种类分为借记卡、信用卡等指标。如票据业务量、银行卡业务量、国内信用证业务量等;

            (5)支付系统统计指标:涵盖了大额实时支付系统指标、小额批量支付系统指标、支票影像交换系统指标、境内外币支付系统指标、电子商业汇票系统指标、网上支付跨行清算系统指标、同城清算系统指标、银行业存款类金融机构行内系统指标、中国银联银行卡跨行支付系统指标、城市商业银行银行汇票处理系统指标、农信银支付清算系统指标等。

            (6)其它支付指标:包括描述性的账户数据,业务量指标、支付体系的效率指标、安全指标等。

     

    反洗钱报送

            反洗钱报送主要有大额交易和可疑交易,大额交易指个人之间人民币5万,美元1万以上的交易,个人和单位之间50万以上人民币,或5万美元以上交易, 单位客户之间200万人民币 或 20万美元 之间的交易。可疑交易指根据客户的交易,进行指标统计,并对超过阀值的指标进行可以交易上报,这些指标比如包括客户信息、资金交易或行为表现等方面的可疑特征,比如疑似犯罪,疑似传销、疑似毒品犯罪等分类指标。上报大额和可疑交易时也需要将交易涉及的账户和客户信息进行一并上报。

     

    EAST(监管数据标准化规范)

            EAST报送是明细数据,包括客户、账户、交易、机构、合同、中间业务等所有明细数据,和其它报送是汇总的数据不同,EAST的报送明细数据量非常大,同时EAST各个表之间有很多数据校验,因此目前还是按月报送,后续应该会按日报送,而且会根据EAST数据进行1104等报表校验。从监管角度看,EAST报送将中小银行千差万别的数据结构映射成统一的标准监管格式数据,以实现标准监管数据的采集和处理统一的监管数据更利于机构之间的比对,有利于银行业风险的整体把控。

     

    理财与资金信托报送系统

            报送信息包括理财及资金信托产品的资产池及产品信息、产品募集信息、股票及其他股权资产中资金信托、理财产品投资明细信息等资产负债信息。

     

    对外金融资产负债及交易统计

            主要涉及国外金融资产负债的数据,包括两大部分:(1)银行自身的资本项目业务信息;(2)部分需通过银行报送的资本项目代客业务信息。其中银行自身的资本项目业务包括外债、对外担保、结构性存款、外汇质押人民币贷款、国内外汇贷款等。

     

    国债信息报送

            中国证券监督管理委员会于2014年10月联合发布了“《关于印发<债券统计制度>的通知》(银发[2014]320号)”。要求各报送机构向人民银行逐支报送债券的产品、发行人、存续期、交易、持有人信息,以及债券收益率和其他有关统计资料。并于2015年发布了《债券统计制度》补充信息采集实施细则,对信息报送进行了细化。

     

    反假币系统

            每个月各网点手工汇总假币金额等信息,月末统一通过人行客户端进行报送。

     

    利率报备

            人行对于存贷款利率的统计报送,包括外币存款利率,按期限、种类、业务种类统计的贷款利率。

     

    大额存单报送

            根据中国人民银行发布的《大额存单管理暂行办法》(中国人民银行公告〔2015〕第13号)、市场利率定价自律机制(以下简称“自律机制”)发布的《大额存单管理实施细则》,发行人在正式发行大额存单前应完成以下准备工作,并在日常发行工作中按时报备发行信息以及提前支取、赎回、兑付信息。

     

            还有一些报送就不一一介绍了,大家有兴趣可以到人行及银保监会的官网搜索,另外各个省、市的人行和银保监分支机构也会有些个性化的报送需求,从上面介绍可见监管对银行要求的数据报送种类很多,数据涉及各业务品种,且有非常明确的时效要求和数据质量要求。

           数据仓库作为数据源,稳定高效的ETL和监控体系也是做好报送监管工作的必备条件,监管报送相关的作业批处理的优先级设置要相对较高,同时需要设置时效监控和数据质量检查,确保按时按要求提供给业务人员复核上报。

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    千次阅读 2020-09-29 10:13:28
    本文根据张春锐女士在【DQMIS 2020... 主要从事监管数据集市建设、监管制度落地实施、监管报送等工作; 演讲目录 金融监管发展历程及银行金融监管的主要内容 报送监管报表过程中发现的主要问题及原因分析...

    本文根据张春锐女士在【DQMIS 2020第四届数据质量管理国际峰会】现场演讲内容整理而成。

    图1.1

    某大型商业银行数据管理部统计处处长  张春锐

    演讲嘉宾介绍 - 张春锐

    • 1997年加入某大型商业银行,曾从事城综网系统开发及数据仓库建设工作;

    • 2013年进入某大型商业银行数据管理部统计处;

    • 主要从事监管数据集市建设、监管制度落地实施、监管报送等工作;

    演讲目录

    • 金融监管发展历程及银行金融监管的主要内容

    • 报送监管报表过程中发现的主要问题及原因分析

    • 银行金融监管发展趋势及对数据质量的要求变化

    • 商业银行数据质量提升策略

     

    张处长:大家下午好!非常荣幸能有机会在这里跟大家分享我在数据质量方面的一些小心得。我在银行工作已经有20多年,这20多年里我先后从事过系统开发、数据仓库业务管理、监管统计报送等工作。在我做系统开发的时候我只关注如何实现系统功能,几乎不关心数据质量;在我做数据仓库业务管理的时候,情况发生了很大的变化,我必须保证数据仓库数据的准确性,以树立用户对统计分析质量的信心,但对于向管理决策提供支持的数据仓库来说,千分之一甚至百分之一的数据差异影响不大;在我做监管报送以后,尤其近几年随着技术能力的和经济形势的不断变化,监管部门对数据质量的要求也在不断提高,如果要保质保量完成监管报送任务,我们对数据质量的要求就更加苛刻。

     

    所以,我今天以一个监管报送人员的经历来跟大家分享4个部分内容:一是金融监管发展历程及银行金融监管的主要内容;二是报送监管报表过程中发现的主要问题及原因分析;三是银行金融监管发展趋势及对数据质量的要求变化;四是商业银行数据质量提升策略。

     

    图1.2

     

    从金融监管的发展历史来看,主要可以分为三个阶段:一是从1978年-1992年,这是人民银行大一统监管的阶段,这个阶段人民银行不但制定货币政策,同时对银行、证券、保险等行业进行监管;第二阶段是1993年到2016年,这期间证监会、保监会、银监会相继成立,形成了“一行三会”的分业监管格局;2017年政治局第四十次集体学习时对金融监管提出了三个统筹的要求,同年成立了金融稳定与发展委员会,后续银保监会合并,金融监管进入“一委一行两会”的综合监管时代。

     

    图1.3

     

    作为完整经历了金融监管三个发展阶段的人民银行来说,其监管的内容和方式也不断变化,从人行金融统计看也可以分为三个阶段,第一阶段是1984-1996年,这个阶段主要是手工报表的阶段,仅统计到总行和一级分行,主要内容是信贷收支相关;1997年,人行建立了金融市场统计制度,全面推行全科目统计,后续陆续增加了信贷专项和国家政策相关专项报表,并在2009年实现了全国集中,实现了总对总一点报送,商业银行报送层级到了支行,报送内容扩大到资产负债全表;2018年3月,国务院办公厅发布了《关于全面推进金融业综合统计工作的意见》,同年人行推出资管产品统计制度,2019年国家金融基础数据中心成立,今年7月,国家金融基础数据统计制度正式下发,标志着人行监管进入大数据时代。

     

    图1.4

     

    监管机构发现数据质量问题主要通过两个方式,一是对通过日常报送的数据进行检核分析,二是对商业银行进行现场检查,每年抽检不同金融机构,根据监管部门当期关注重点或银行日常表现确定重点检查内容,会对统计正确性,系统中明细数据与指标数据一致性,原始凭证与系统中明细数据一致性进行检查。这种检查会发生在总行一级,也会在一级、二级分行层级上进行。

     

    我跟踪整理了现场检查被处罚的内容,发现问题主要集中在三个方面,一是制度执行,比如说统计人员变动没有及时报备;二是系统数据不完整,造成报送时有缺漏;三是统计数据准确性,统计数据准确性主要反映在三个方面,一是明细汇总与总账不等,二是业务分类错误造成统计准确,比如将事业单位和企业的存款混淆等;三是统计口径定义错误,造成应纳入未纳入,或者统计了不该统计进来的内容。这三类问题中因为数据质量问题造成的统计数据准确性的比例占到了八成。

     

    图1.5

     

    多年来,业界对数据质量问题在准确性、规范性、完整性、一致性、关联性等方面做了大量研究,我今天想从监管指标生成的整个数据链路上来分析下数据质量的主要问题,首先是源系统数据,这是数据产生的入口,是所有数据加工的原材料,源系统数据的质量直接决定了统计指标准确与否,在源系统中主要的问题有四类,一是数据不一致,比如,系统内部或系统之间同样数据内容没有同步更新,比如因为系统先后建设、系统外购、数据标准执行不到位等原因造成同一客户机构在不同系统里编码不一致;二是数据缺失,这包括了建设初期仅考虑业务需求没考虑管理需求造成的缺失,也包括有字段但是没录入数据的情况;三是数据内容不正确,比如说我们会发现有个别客户名称就是个小超市,但注册地却在安道尔,这是因为客户经理录入时直接选择下拉选项中第一项,或者分类比较多或需要细细考虑客户经理直接选其他;四是数据逻辑错误,比如录入了身份证号又录入了年龄,但这两个不一致。

     

    图1.6

     

    图1.7

     

    数据只要有落地就有产生问题的可能,所以当多个源系统数据在数据仓库或集市中做整合也会产生数据质量问题,一是整合过程中数据关联错,关联到了不对的内容或多条内容无法取舍;二是因为关联错或关联不到,有的数据就被舍弃了,整合后发现明细数据加总与总账不等;三是不同业务处理间对同一业务采用不同处理逻辑造成数据集不一致,比如说我们的客户规模有大中小微四类,同样取小微企业贷款,有人取小微两类,有人取不是大中的企业,如果有客户没有分类,这两种处理逻辑出来的数据就会不一致;四是上游系统供数错或新业务发生未获知而没有整合。

     

    图1.8

     

    最后就是统计加工使用出现的质量问题,主要有两类,一是因制度理解问题造成的统计口径错误,二是用错数了,这类问题是低级错误但是会经常发生,比如错把本外币当成本币数据给出去了。

     

    图1.9

     

    从金融监管最近发布的各项制度看,监管的逻辑在发生改变,主要表现在几个方面,一是监管方式从报表指标向指标和明细并重的方式转变;二是报送频率从按月按季的低频报送向按日报送的高频连续变化;三是关注重点从分类与总量相等向总分和业务关联关系并重变化;四是监管范围从宏观总量监管拓展到微观关联关系探查。这些变化对银行的数据质量提出了更高的要求,因为监管部门使用明细数据发现作物变得非常简单。再比如资管新规后报送的资管理财明细数据,每家金融机构仅报送自己上下游,监管机构自己在串整个资金流程,这个过程中任何一家金融机构数据有错误就会马上被发现。所以要求金融机构在基础数据整合、数据标准执行、数据质量控制等方面加大工作力度,将数据质量要求落实到所有业务环节。

     

    图1.10

     

    为了应对新的监管形势,金融机构需要在制度建设、队伍建设、系统建设等方面加大力度,首先要建立严治理环境下的数据质量管理机制,落实好每个环节的责任,比如说可以针对重要的关键数据考虑在整个数据链条上每个环节都对直接上游提出质量约束并定期进行检核,同时对自己给出去的数据按照下游要求进行约束,不正确的数据解决问题后再下传;其次要在日常工作中做好质量管控,主要来说就是建立流程,首先对数据质量提出明确要求,建立规范;然后分门别类在各个业务环节、在各个系统中落实质量规则;在日常工作中要定期或不定期进行质量监测,及时发现数据质量问题,对发现的问题要分析问题出现的原因,针对成因确定整改方案;制定完成后要推动方案的执行,并且在整改完成后对整改效果进行跟踪回访,做好整改评估,确保整改到位,推动数据质量不断改善。

     

    图1.11

     

    在数据质量落实和整改的过程中,要重点关注对四类人群数据质量文化的传导,第一类是录入人员,我们的数据绝大部分都是前台录入人员录入的,他们的工作质量直接影响数据的质量,而他们恰恰是对数据质量对不敏感的人群,因此,对录入人员尤其要加大培训,特别是数据质量文化的培训;第二类是业务人员,包括制定数据质量规则人员、制定统计口径的人员,这类人员要对关键的数据项业务含义透彻理解,逐一制定质量规则,做好录入内容设计,降低录入判断难度,减轻录入人员负担;第三类是技术人员,在开发的过程中要把业务人员制定的数据质量要求落实到系统中,在不影响效率的基础上尽量多地增加系统校验,用技术手段减少出错可能;第四类是数据管理人员,这类人员要做好跨部门跨系统的关键数据项协调管理工作,牵头做好数据质量分析、责任定位、问题整改等工作。

     

    我今天的分享就这么多,感谢各位聆听。

     

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