在此背景下，苏州银丰睿哲信息科技有限公司（以下简称“本公司”）聚焦监管导向与行业痛点，制定本方案，为银行业金融机构提供“监管合规-质量提升-价值转化”全流程解决方案。通过构建数据治理体系、强化智能化工具支撑，助力机构快速夯实数据质量根基，建立敏捷响应机制，实现风险防控与数据资产价值挖掘的双重目标，为业务创新与高质量发展提供核心驱动力。

        本次专项治理包含大型银行、股份制银行、城市商业银行、农村商业银行、外资银行、信用合作社等吸收公众存款的金融机构，政策性银行，国家开发银行以及保险集团（控股）公司、保险公司、保险资产管理公司。

        方案覆盖监管数据及相关源头数据，具体包括国家金融监督管理总局的非现场监管（1104）、客户风险、监管数据标准化（EAST）、一表通、保险统计信息、保险偿付能力、保险资金运用等系统采集的核心监管指标，以及中国人民银行的金融基础数据、利率报备、征信管理体系、反洗钱和大集中。数据质量聚焦真实性、准确性、完整性三大核心维度。

        《银行业金融机构数据治理指引》为银行数据治理工作提供了方向性指导，在本次金监会监管数据质量专项治理中，银行可依据该指引确保监管数据一致性，建立数据质量管控制度，通过完善监管统计系统提升数据加工自动化水平，并依托监管统计管理制度与业务制度形成保障机制。全行数据治理与监管数据治理应协同推进，以全行数据治理夯实监管数据质量基础，同时以监管数据治理为契机深化银行整体数据治理工作，这本身也是银行开展数据治理的有效路径。

        我方提供《监管数据质量管控平台》助力金融机构全面提升监管报送数据质量，平台框架如下：

        该平台整合了1104、EAST及客户风险等监管报送制度与填报标准，内置数万条符合监管要求的合规性校验规则，并由公司每月动态更新这些规则，确保其时效性、权威性与准确性。
        该系统支持自动或手动导入1104、EAST及客户风险等监管报送数据，自动执行数据校验并生成质量报告，实现问题识别功能。虽然表面问题可通过人工修正，但根本原因仍需依托平台的数据治理三大核心模块——数据标准、元数据管理和数据质量——进行溯源分析。
        数据标准模块涵盖监管报送业务标准和技术标准，元数据管理模块可对报送数据的问题字段进行追踪溯源，向下穿透至监管报送集市、数据仓库及核心信贷等系统，定位问题根源。数据质量模块基于监管报送数据标准，对相关系统的数据进行全面质量校验，确保基础明细数据的合规性，从而完成问题溯源工作。
        “问题溯源”的工作过程中，我方可以提供咨询服务支持，以加速行方的监管报送数据的治理工作。

        1、学习监管要求，制定专项方案
        本公司为银行机构深入解读本次《专项治理通知》的政策要求，明确治理工作的具体内容与实施时间节点，协助银行快速建立职责清晰、分工明确、责任到位的组织架构，并对参与人员进行专项知识培训。同时开展数据治理与数据质量提升专题宣讲，统一全行认识，营造良好的数据治理文化氛围。

        2、表象问题排查，追溯源头问题
        通过报送数据审核模块对1104、客户风险及EAST等监管数据进行严格校验，重点保障数据的完整性、准确性、真实性及及时性要求。针对发现的数据质量问题，依托源数据追溯模块快速定位问题根源，同时联合各业务部门数据统计人员开展专项访谈，系统收集日常统计工作中暴露的数据异常情况。基于系统检测与人工调研双重验证机制，全面梳理行内监管数据质量缺陷，按照报送模块类别进行问题归集与根因分析，最终形成《监管数据质量分析报告》。在此基础上，严格遵循监管机构的自查自评规范，编制并提交符合监管要求的《自查自评报告》。

        3、面向专项问题，搭建治理体系
        本公司严格对标《指引》和《专项治理通知》的监管要求，为银行机构制定覆盖监管数据全生命周期、工作内容具体、职责边界清晰、流程切实可行的监管数据质量治理管理办法；同时协助银行搭建数据管理系统中的质量管控模块，实现存量与增量数据的自动化问题筛查，建立问题分发、整改跟踪机制，并定期生成数据质量提升评估报告，持续完善监管数据质量管理体系。

        4、制定整改方案，落实整改到位
        基于《监管数据质量分析报告》的评估结果，协同数据使用部门、源系统主管部门及数据治理归口部门开展联合研讨，将问题划分为监管数据质量问题和源头数据质量问题两类。秉持”标本兼治、报送优先”的原则，综合考量整改难易度、实施周期及问题影响程度等因素确定整改优先级。针对问题成因（如报表系统取数逻辑错误、基础数据录入不规范、源系统数据缺失等），制定专项整改方案并明确责任主体，同步建立数据标准规范并将其转化为系统可执行的质量校验规则，通过数据管理系统生成涵盖系统、机构及个人维度的整改清单。最终形成包含明确质量目标、考核机制在内的完整提升方案，由责任部门正式发文推进整改实施。机构管理员、牵头部门通过数据管理系统定期了解数据质量提升情况，并根据考核方案对行内机构进行考核排名，公布考核结果，推送数据质量提升落实。

        5、完善治理体系，落实长效机制
        在满足监管数据质量专项提升架构的基础上，为全面满足《指引》和《专项治理通知》的要求，还需要补齐在组织、制度、机制、系统方面的工作短板。
        本公司围绕《指引》和《专项治理通知》的要求，根据在多家银行实施数据治理的经验，为行内构建完整的数据治理体系。基本步骤如下图所示：

        1）数据治理现状分析
        为确保数据治理工作的顺利推进，首先面向相关人员开展数据治理知识宣讲，使其建立基本认知；随后针对各部门及管理层展开全面调研与访谈，内容涵盖组织架构、制度规范、业务活动、系统建设现状以及数据问题反馈和使用需求等方面，并同步实施基础数据质量检查；最终通过系统梳理调研访谈结果与数据质量检查情况，形成完整的《数据治理现状分析报告》。

        2)数据治理蓝图规划
        基于《数据治理现状分析报告》的调研成果，结合短期、中期和长期三个实施阶段，对银行内部数据治理工作进行全面规划，最终形成具有指导意义的《数据治理蓝图规划和实施路径》。

        3)数据治理制度完善
        完善行内数据治理管理制度，包括《数据治理组织架构》、《数据质量管理办法》、《数据标准管理办法》、《元数据管理办法》、《数据安全管理办法》、《数据治理绩效考核办法》等。

        4)数据标准建设
        依据在他行实施的经验，为行内制定或引入完整的数据标准，包括《客户主题数据标准》、《协议主题数据标准》、《事件主题数据标准》、《财务主题数据标准》、《产品主题数据标准》、《资产主题数据标准》、《公共代码数据标准》。

        5)数据质量管理
        基于现状分析结论，重点针对报送、风险管理、营销及统计等关键领域的基础数据开展全行数据质量评估，通过系统化数据画像全面掌握数据质量现状，并形成《数据质量报告》。根据数据问题对监管报送、营销支持、风险管控及统计分析等核心业务的影响程度，结合整改实施周期及技术可行性等维度，科学制定整改优先级排序。最终形成包含标准化数据规范、责任部门划分、整改实施方案及考核评估机制等完整内容的《数据质量提升方案》，为数据治理主管部门提供可落地执行的指导文件。

        6)数据治理平台搭建
        为行内搭建涵盖数据标准管理、数据质量管理、元数据管理的数据治理平台，以系统来落实推动数据治理制度、流程，确保咨询成果落地，数据质量提升得到保障，同时确保数据治理工作长效。