监听则明：金融业监管数据处罚分析及洞察建议

金融业监管 “监 ”听则明 麦好在种，秋好在管 毕马威金融数字化赋能咨询2024年6月 2024年一季度，城市商业银行处罚金金额最高为0.55亿元，较上年一季度同比上涨0.16亿元；而国有大行与股份制银行处罚金额同比减少。 按罚金金额——前10大法人机构类别 国有大型商业银行 股份制商业银行 2024年一季度2023年四季度2023年一季度 从罚单金额上看，金融机构总部最多为0.46亿元，分支机构从区域分布来看浙江地区处罚金额较高，为0.41亿元。 按罚金金额——前10大处罚地域 排名处罚地域 2024年一季度2023年四季度2023年一季度 2024年一季度，因数据质量处罚法人数量最高，为173家，罚单数量最多，为332张，罚金金额最高，约1.97亿元。数据合规处罚有所下降。 处罚法人数量（家） 未按规定报送 未按规定备案 未按规定披露信息 处罚单数量（张） 未按规定报送 未按规定备案 未按规定披露信息 处罚金金额（亿元） 未按规定报送 未按规定备案 未按规定披露信息 2024年一季度，银行、保险业处罚原因以数据质量为主，共处罚机构166家，涉及罚单329张，罚金金额1.9亿元。 机构数量（家） 罚单数量（张） 罚金金额（亿元） 数据质量方面，银行业处罚原因以数据准确性和真实性为主，保险业处罚原因以数据真实性为主 。 机构数量（家） 罚单数量（张） 罚金金额（万元） 数据合规方面，银行业处罚原因以数据收集、使用和查询为主，保险业处罚原因以数据泄露为主。 机构数量（家） 罚单数量（张） 罚金金额（万元） 分散、竖井式的报送模式导致各报送体系割裂 金融机构开展了数十年的监管报送信息系统建设，“烟囱式”建设了多套监管报送系统，同时暴露出各式监管报送及内部管理问题： ①加工路径不统一 ②加工链路不透明 以“一表通”为契机重构监管统计体系 不少金融机构以“一表通”为契机，开展监管统计体系的重构工程，构建统一的监管数据模型和底座，实现数据加工系统化，统计规则可视化，数据质量自动化，数据应用智能化，更好的支持一体化监管报送。 业务定义可视化质量监控自动化 统一的口径 统计规则显性化异动预警自动化 统一的底层 统计路径可追溯流程跟踪自动化 统一的路径 数据基础 数据质量 数据应用 监管报送数据全流程、全生命周期管理 毕马威建议，从数据基础、数据质量、数据应用方面，通过以下三步重构金融机构监管报送体系： 一、数据基础 统一取数源头、统一口径管理 做到三“统一”、六 “可” 统一计算 统一服务 统一治理 二、数据质量 加强全流程监管质量监测预警 表内校验 表间校验 异动校验 报表层校验 全流程质量监测预警 明细层质量监控将明细数据的空置性、规范性校验等前移至源头明细，加强对源系统数据质量的监控； 规范性校验逻辑性校验异动校验机构层级校验 指标层质量监控通过指标间逻辑校验，加强不同监管体系间指标的勾稽统一，及时提示指标异动； 应用层质量监控开展跨体系报送项目间的一致性校验，如EAST、客户风险与银保监1104间的一致性； 空置性校验规范性校验逻辑性校验 总分校验实现贯穿应用层、指标层、业务主题明细层间的总分一致性校验； 三、数据应用 提供基于监管数据的业务视角分析，反哺经营决策 以RWA为例，业务部门需要对资本计量结果及规则调整引起的结果变动有更深入的了解，可通过相应自主分析服务与知识库查询明细及相关信息，了解具体计量过程。