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2020-03-26 01:50 评论0

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  【摘 要】本文通过对数据标准框架体系介绍,解析了数据标准对商业银行业务发展、基础业务系统以及管理会计信息平台建设重要性,同时还结合国内银行业发展实际,对国内商业银行数据标准建设路径提出了实施建议,并指出数据标准框架体系持续完善,将有利于促进银行数据治理以及精细化管理水平提升.

  中国加入WTO以来,中国银行业伴随着宏观经济发展加速融入了全球化经济进程,实现了跨越式发展.随着市场竞争加剧、金融脱媒深化、利率市场化推进以及监管机构对银行发展资本硬约束,都迫使银行要目前外延粗放经营模式,建立以盈利核算分析体系为核心银行现代化管理会计体系,而统一规范化数据标准以及良好数据质量则是保证银行现代化管理会计体系应用价值关键所在.

  对于企业来讲,需要遵循数据标准包括了由国际标准化组织(ISO)、国际电工委员会(IEC)和国际电信联盟(ITU)以及国际标准化组织确认并公布其他国际组织制定标准、由中国国家标准化管理委员会发布国内标准、由我国各主管部、委(局)批准发布,在该部门范围内统一使用行业标准、由省、自治区、直辖市标准化行政主管部门制定地方标准以及由企业内部依据中华人民共和国标准化法制定企业标准.对于银行来讲,除了要遵循国际、国内标准外,需要重点关注则是全国金融标准化技术委员会(以下简称金标委)制定金融系统数据标准.

  (1)内部精细化管理需要.如上所述,随着宏观经济环境变化以及资本监管等刚性约束,国内银行业传统粗放式经营模式受极大挑战.为了应对日趋激烈市场竞争,各银行都不得不开始进行业务结构调整,通过建立管理会计信息平台将银行业务数据和财务数据进行有机整合,实现准确计量客户、产品、机构、条线等盈利情况,提高银行定价、风控水平以及精准营销能力.而上述应用价值体现关键则在于管理会计信息平台是否能、准确地提供有效、完整标准化基础数据,否则即使是系统设计理念再先进、方案再完善、硬件再高级,假设没有高质量、符合管理会计数据颗粒度需求标准化源数据,也难以形成对业务有效支持,更难以对银行战略决策提供支持.

  银监会也在2012年发布了监管统计数据质量良好数据标准,从组织机构及人员、制度建设、系统保障和数据标准、数据质量监控、检查及评价等五方面对银行数据规范性、准确性提出了监管要求,同时在2014年监管统计工作会议上,银监会也提出要建设非现场监管EAST数据系统.上述举措表明监管机构未来会对银行统计数据提供时效性和准确性提出更高标准,不仅会要求报送非现场监管统计报表,还会要求各银行上报业务明细数据,对银行数据质量考核也将更加全面和深入,这求银行有专门数据管理部门,通过对数据运营全流程管理,产出标准化、规范化基础源数据,满足监管机构需求.

  数据标准体系建设内容包含数据标准与数据质量两大.前者涵盖数据标准管理体系规划、数据标准框架、数据标准管理平台搭建以及数据标准相关主题定义、映射及落地;后者则涵盖了数据质量管理体系规划、数据质量检核体系以及数据质量管理平台搭建与落地实施.其中,数据标准主题包括基础主题与应用主题,从业界实践来看,基础主题主要有客户、产品、机构、协议、事件、地址、营销、渠道、财务、资产、公共代码等数据标准,它是指银行在日常经营中对于各种业务环节中或从各种渠道采集基础性业务数据或财务数据进行标准定义,并适用于银行所有业务及管理系统数据标准,银行客户、机构、产品基础信息,以及合同标准分类等;应用主题包括规则计算类、应用信息类、应用代码类三大主题标准,它主要指银行通过对基础数据进行特定维度汇总、整合、分析应用,并按一定业务规则进行加工后拥有相对复杂业务逻辑标准数据,关于风险应用、盈利性分析应用等数据. 三、数据标准建设实施建议

  数据标准建设周期较长、涉及部门较多,且涵盖了银行几乎所有业务和管理系统.对于城商行来讲,目前还面临着业务发展与同业竞争压力,与此同时数据标准化所带来成效并不是立竿见影,其在建设期间还会给银行成本收入比带来一定压力,实践中也着数据录入部门和数据使用部门,数据属主部门和系统属主部门之间缺乏有效协调沟通,导致出现众多数据质量问题.因此数据标准制定与落地也亟需银行建立一个专门数据管理组织来统筹协调、推动行里进行业务及管理流程再造,进而提高数据质量以及管理效率.

  关于数据相关论文范文文献视程度不尽相同,对于数据标准化重要性认识与运用还有一个过程,而且在数据管控过程中还会触动原有经营和管理模式,不可避免地会管理上抵触与压力.因此对于上述情况,我们需要对数据管控工作难度要有清醒认识,要不断地向各经营单位宣贯数据标准理念,并通过数据标准管控流程完善,强化全行数据管控意识.其次,在数据标准建设过程中,要遵循行里业务发展实际,以实用性为先导、并先易后难路径来安排标准主题建设,将行里关注盈利分析核算所需客户、机构、产品主题标准建设安排在第一阶段,将与业务息息相关、但对系统改造冲击较大协议、事件、资产等主题放在第二阶段,将在国际上银行通用,但与国内实际不适用地址标准主题建设暂时搁置.通过在实践中先试先行,推进,提高各经营单位对数据标准化管控粘度与深度.

  (1)建立完善数据管控体系.银行数据管控组织由数据管控委员会、数据管控办公室和数据管理团队.其中,数据管控委员会是银行数据标准和数据质量管理决策机构,一般由行里高管层以及各业务和管理部门负责人担任,它负责对全行数据管控工作集中统一领导并协调相关职能部门进行管控运作,审议并确定银行数据管控战略、方针和政策,对重大数据质量问题进行问责与等;数据管控办公室是数据管控日常工作机构,它负责制定数据管控工作计划,沟通协调、组织推动数据管理团队执行数据管控策略和行动方案,一般由行里专门管理信息中心或相关业务管理部门担任;数据管理团队则包含了元数据管理团队、数据标准管理团队、数据质量管理团队,由数据标准管理员、数据质量管理员以及各部门数据管理专员,它们负责行里数据管控要求,收集、整理并提交数据标准变更、新增需求,进行数据质量检核,并遵照业务流程对数据管控平台进行日常维护.在日常软件开发流程中,相关部门数据管理专员还需要对数据标准进行审核与确认,并对数据质量问题进行跟踪,提出解决方案.通过有效落实数据管控专人专岗,各司其职,确保证全行数据管控体系高效运转.

  (2)制定并完善数据标准框架体系.数据标准数据规范化定义,既是数据治理工作基础和起点,也是数据标准管理核心内容.由于数据标准是一套在业务和信息技术层面都适用且唯一标准,所以它制定和实施也是贯通数据从业务需求到技术实现桥梁.因此银行在制定数据标准时应前瞻性地到企业级数据架构设计和数据规范,也在制定数据标准时不仅要到国际、国内标准和银行已有业务标准,还要将银行暂时没有但未来可能业务标准在内,确保标准框架体系完整性、准确性以及可扩展性.

  在数据标准映射及落地实施时,也要以业务驱动为原则,结合数据标准执行难度、实施成本、实施风险和影响范围等多个方面现实情况,根据先易后难、先新后旧、先小后大原则,拟定标准执行优先顺序和执行内容.对于新建系统,要严格制定数据标准无条件予以执行;对于已建系统,如果业务有非常明确需求,要与相关系统属主进行沟通,协商拟订出标准嵌入分步实施方案,在未来系统升级改造过程中选取适当时机与方式执行数据标准;对于那些未有明确业务需求,且系统改造成本及风险较大,则暂缓按数据标准执行.同时还要求业务部门在制定和修订业务管理制度时,要将数据标准在业务层面管控及执行机制纳入到业务制度中,在业务人员进行数据录入操作时,要求其严格遵循数据标准要求,将数据管控嵌入到业务操作流程中,通过多管其下,从业务源头上保证数据标准执行有效性.

  (3)持之以恒地推进数据治理工作.如前所述,银行精细化管理离不开管理会计信息平台高效运行,而管理会计信息平台对于数据质量要求非常高,数据颗粒度要求也非常细.从目前很多银行实践来看,源系统间都程度地系统间客户、产品、机构等没有统一识别规则,相关数据关键属性缺失,源数据录入不规范,系统间交互总分不平等数据质量问题,使得源系统无法产出有效标准化数据,数据完整性、准确性大打折扣,其质量高低也是决定管理会计职能能否真正发挥决策支持作用关键.据不完全统计,国内多家商业银行在推进数据标准以及管理会计信息平台建设时,基础数据治理所牵涉时间与精力要占整个实施工作量60以上.可以说,数据治理是一个长期、艰巨过程,不仅于项目建设期间,在数据标准管控平台上线运行以后,数据标准维护与更新、数据标准执行、数据质量治理工作仍将持之以恒地推进下去.

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