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銀行數據治理實踐:監管數據治理體系規劃實施

主講老師: 周紅偉 周紅偉

主講師資:周紅偉

課時安排: 2天
學習費用: 面議
課程預約: 隋老師 (微信同號)
課程簡介: 在數字化轉型和強化公司治理的大背景下,融機構如何高質量的金完成監管數據報送,如何構建一整套監管制度保障體系、監管數據治理體系、監管數據資產管理體系、監管數據報送體系、監管數據應用體系。本課程針對監管政策解讀、監管數據體系創新方法論與數據問題改進,、監管數據治理體系、監管數據資產管理體系、監管數據報送體系、監管數據應用體系的實踐落地。
內訓課程分類: 綜合管理 | 人力資源 | 市場營銷 | 財務稅務 | 基層管理 | 中層管理 | 領導力 | 管理溝通 | 薪酬績效 | 企業文化 | 團隊管理 | 行政辦公 | 公司治理 | 股權激勵 | 生產管理 | 采購物流 | 項目管理 | 安全管理 | 質量管理 | 員工管理 | 班組管理 | 職業技能 | 互聯網+ | 新媒體 | TTT培訓 | 禮儀服務 | 商務談判 | 演講培訓 | 宏觀經濟 | 趨勢發展 | 金融資本 | 商業模式 | 戰略運營 | 法律風險 | 沙盤模擬 | 國企改革 | 鄉村振興 | 黨建培訓 | 保險培訓 | 銀行培訓 | 電信領域 | 房地產 | 國學智慧 | 心理學 | 情緒管理 | 時間管理 | 目標管理 | 客戶管理 | 店長培訓 | 新能源 | 數字化轉型 | 工業4.0 | 電力行業 |
更新時間: 2023-07-04 13:54

課程背景

近期,銀保監會嚴肅查處一批監管標準化數據(EAST)數據質量領域違法違規案件,對政策性銀行、國有大型銀行、股份制銀行等共21家銀行機構依法做出行政處罰決定,處罰金額合計8760萬元。監管要求的 日益嚴格,無疑對商業銀行提出了更高的數據治理要求。

在數字化轉型和強化公司治理的大背景下,融機構如何高質量的金完成監管數據報送,如何構建一整套監管制度保障體系、監管數據治理體系、監管數據資產管理體系、監管數據報送體系、監管數據應用體系。本課程針對監管政策解讀、監管數據體系創新方法論與數據問題改進,、監管數據治理體系、監管數據資產管理體系、監管數據報送體系、監管數據應用體系的實踐落地。

授課形式

理論講解+案例分析+視頻分享+課堂練習+實戰演練+小組研討+互動答疑

課程大綱

一、監管數據治理體系整體解讀

1.數據成為新型生產要素——《中共中央國務院關于構建更加完善的要素市場化配置體制機制的意見》解讀

2.《銀行業金融機構數據治理指引》關于數據治理體系的解讀

3.《關于開展監管數據質量專項治理工作的通知》政策解讀

(1)總體要求

(2)專項治理范圍

(3)工作進度安排

4.銀保監會監管報送政策解讀:主要包括非現場監管報表(1104)、客戶風險數據報送(部分銀行報送)、監管數據標準化(EAST)

二、監管數據一體化和數字化管控趨勢分析

1.建立智慧化的監管數據質量專項治理系統

2.智慧化的監管數據質量專項治理系統一般可以分為四個模塊

3.EAST專項治理推進路徑

4.EAST專項治理方案內容

5.建立先進的數據質量管理系統

三、監管數據治理體系規劃和實施路徑

1.銀行數據治理面臨的挑戰

2.完整的銀行數據治理體系包含三個層次的目標

3.銀行數據治理的實施路徑

4.建立以BLM模型為核心的數據治理體系

(1)數據治理分析(差距分析、宏觀環境分析、數據治理行業分析、競爭對手分析、標桿研究、企業自身情況)

(2)數據治理戰略(發展定位、發展目標、發展模式、發展步驟、發展策略、發展舉措)

(3)創新焦點(數據治理模式、數據治理策略、數據治理舉措)

(4)體系建設(數據治理架構、數據治理策略、數據治理手冊、數據治理流程、數據治理制度、作業指導書、數據治理表格、專項數據治理、數據治理信息系統)

5.數據治理體系解碼

(1)數據治理目標分解(未來公司5年數據治理目標分解、未來事業部5年數據治理目標分解、未來部門5年數據治理目標分解)

(2)制定公司年度數據治理規劃

(3)制定事業部/部門年度數據治理規劃

6.數據治理體系執行

(1)關鍵任務(公司層面關鍵任務、業務層面關鍵任務、部門層面關鍵任務)

(2)數據治理人才(數據治理人才任職資格標準設計、數據治理人才任職資格管理體系設計及實施、數據治理人才選育用留)

(3)數據治理督導(數據治理督導體系設計、數據治理體系監督、數據治理體系實施輔導)

(4)考核評估(數據治理考核指標設計、組織實施數據治理考核、數據治理體系評價)

四、監管數據認責和數據問題解決策略

1.銀保監會開重磅罰單

(1)9家保險公司被銀保監會通報

(2)數據質量對保險業至關重要

(3)六大行、中信、光大合計被罰1970萬事件分析

2.主要問題分析

(1)數據質量不高

(2)頻繁遲報增量數據

(3)數據漏報問題嚴重

(4)數據錯報現象嚴重

(5)完整性自核工作開展不力

(6)數據整改延期

3.核心原因分析

(1)機構在對待數據質量及報送問題上的不嚴謹

(2)金融機構內部缺少常態化監督機制

(3)金融機構缺少智慧化的監管數據質量專項治理系統

(4)銀行經辦人員對有關指標的概念和范圍理解不清、粗心大意

(5)客戶提供的信息錯誤或拒絕提供相關信息

4.重要改進對策

(1)監管數據質量專項治理系統改進對策

(2)建立智慧化的監管數據質量專項治理系統

(3)建立先進的數據質量管理系統

(4)保險公司具體改進對策

(5)銀行具體改進對策

 
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