Vingt ans de reprise de la gouvernance des données de surveillance financière, la gouvernance des données financières est entrée dans une ère de raffinement. Avec la poursuite de la normalisation des travaux statistiques réglementaires, comment la gouvernance descendante des données des institutions financières fonctionnera – t – elle?
Avec l’amélioration de la technologie de surveillance, la gouvernance des données des institutions bancaires et d’assurance a été améliorée.
Récemment, le CIRC a publié des mesures administratives pour la surveillance et les statistiques de l’assurance bancaire (projet d’avis) (ci – après dénommé « projet d’avis»), qui énoncent des exigences réglementaires pour la gestion centralisée des statistiques de surveillance, la responsabilité en matière de qualité des données, la protection de la sécurité des données, la gouvernance des données et la réalisation de la valeur des données. Il s’agit également de la première mise à jour des normes de gestion des statistiques de surveillance par le CIRC au cours des 20 dernières années après la publication des mesures provisoires de gestion des statistiques de surveillance bancaire en septembre 2004.
Au cours des dernières années, les exigences réglementaires en matière de gestion des risques des institutions bancaires et d’assurance se sont constamment améliorées,
Vingt ans de reprise de la gouvernance des données de surveillance financière, la gouvernance des données financières est entrée dans une ère de raffinement. Avec la poursuite de la normalisation des travaux statistiques réglementaires, comment la gouvernance descendante des données des institutions financières fonctionnera – t – elle?
Avec le développement de la surveillance financière en Chine, la qualité et l’efficacité de la présentation des données ont été améliorées.
La crise financière asiatique de 1997 a attiré l’attention de la Chine sur la surveillance financière. En 1998, la Chine a lancé la réforme du système de surveillance financière, mis en place un système de surveillance de la Division du travail et de la coopération entre les secteurs bancaire, des valeurs mobilières et des assurances, et lancé le processus de présentation de la surveillance. À ce moment – là, la présentation de la surveillance dépend principalement de la collecte et de l’enregistrement manuels des données, avec un risque élevé de divulgation de l’information, une faible sécurité et une qualité des données susceptible d’être affectée par des erreurs statistiques manuelles.
Par conséquent, les organismes de réglementation ont commencé à étudier les rapports automatisés, par exemple, la c
En novembre 2003, l’ancienne CBRC a lancé la construction d’un système d’information sur la surveillance des institutions financières du secteur bancaire, à savoir la construction d’un système de « Rapport 1104 ». Conformément à l’idée de « séparation des responsabilités, clarification des responsabilités et des pouvoirs, coordination unifiée et fonctionnement efficace », elle a progressivement mis en oeuvre la séparation entre l’inspection sur place et la surveillance hors site et a encore renforcé le pouvoir de surveillance hors site.
Le système de données normalisées sur la réglementation (East) a été mis au point en 2008 et la version 1.0 de East a été mise en service en 2012. En 2017, l’ancienne CBRC a révisé et formé la norme de normalisation des données réglementaires des institutions financières bancaires. Le champ d’application du système East a été étendu à tous les établissements bancaires et les critères statistiques des différentes tailles de banques ont été harmonisés.
Au cours des cinq dernières années, le CIRC a publié des documents visant à normaliser la gestion des données des institutions financières bancaires et à punir les institutions qui enfreignent la loi.
En mai 2018, le CIRC a publié les lignes directrices sur la gouvernance des données pour les institutions financières du secteur bancaire, qui énoncent de nouvelles exigences en matière de gouvernance des données pour les institutions financières du secteur bancaire et intègrent la gouvernance des données dans l’ensemble du processus d’exploitation des entreprises, de gestion des risques et de contrôle interne des institutions d’assurance bancaire.
En 2020, les mesures d’inspection sur place du CIRC (essai) sont entrées en vigueur. C’est également l’année où le CIRC a publié pour la première fois des contraventions liées à la qualité des données de l’Est et à la présentation de données illégales et illégales. Huit banques, dont China Construction and Agricultural relations, postal Storage, CITIC et Everbright, ont été passibles de sanctions administratives d’un montant total de 17,7 millions de RMB.
En mai de la même année, le CIRC a publié l’avis du Bureau général du CIRC sur la mise en oeuvre de la gouvernance spéciale des données sur la qualité des données réglementaires. Conformément aux exigences pertinentes, le CIRC a précisé trois modules importants de présentation des données réglementaires pour les banques: le rapport de surveillance hors site (1104 rapports), la présentation des données sur les risques des clients (certaines présentations bancaires) et la normalisation des données réglementaires (est).
En janvier de cette année, le CIRC a officiellement publié l’avis du Bureau général du CIRC sur l’impression et la distribution de la norme pour les données réglementaires des institutions financières bancaires (version 2021), et le système East a également été mis à jour à la version 5.0. Toutefois, le projet d’avis publié par le CIRC fournit des orientations clés aux institutions d’assurance bancaire au niveau opérationnel.
« dans le passé, le niveau de numérisation des petites et moyennes banques était relativement en retard, le soutien des systèmes informatiques institutionnels n’était pas suffisant, de nombreuses données devaient être traitées manuellement, il y avait souvent des inexactitudes et des omissions, et la qualité des données sous – jacentes était mauvaise. Ces dernières années, les exigences réglementaires en matière de présentation des données ont continué d’augmenter, nous avons commencé à investir des fonds pour construire divers systèmes informatiques.» Une personne liée à une petite et moyenne Banque a déclaré aux journalistes.
Lin Chaoyang, Président de l’Institut taiya des technologies de l’information (Tej), a souligné que la surveillance et la promotion de la gouvernance des données des institutions financières constituent une bonne occasion de recueillir et d’appliquer des données par l’intermédiaire d’institutions motivées par des forces extérieures, afin que les institutions financières puissent comprendre l’importance de la transformation numérique dans la pratique et obtenir le moteur interne du développement de la transformation numérique.
Hundsun Technologies Inc(600570) « au cours des dernières années, les institutions financières se sont progressivement rendu compte que le modèle traditionnel de construction de la cheminée de soumission réglementaire ne pouvait pas répondre aux exigences d’exactitude, de rapidité et d’efficacité de la soumission
Après 20 ans d’exploration, la science et la technologie réglementaires chinoises ont progressivement encouragé la gouvernance des données institutionnelles
En ce qui concerne l’itération de la version East 5.0, Wang Health, analyste à l’Institut de recherche Head Leopard, a déclaré aux journalistes que, par rapport à la version 4.0, les nouvelles normes et spécifications complètent et modifient la portée de la présentation, les exigences de présentation, les seuils de déclaration, les valeurs d’énumération des données, les règles de désensibilisation, etc., en mettant davantage l’accent sur la qualité des données et les questions de confidentialité et de sécurité des données dans le processus de présentation.
Plus précisément, les cinq modifications ci – dessus sont les suivantes: premièrement, le champ d’application de l’institution applicable est élargi et les banques de vente directe et les filiales de gestion financière sont ajoutées sur la base de la version 4.0; Deuxièmement, le domaine de la réglementation est divisé et ajusté en fonction des activités réelles afin d’améliorer encore la compréhension et la disponibilité des données de l’Est. Le troisième est l’ajout et la révision d’une partie du rapport d’affaires, le rapport est plus détaillé; Quatrièmement, les types de valeurs d’énumération sont plus riches, et les éléments de données et les formats d’éléments de données sont définis plus précisément. Cinquièmement, les règles de désensibilisation de ont été améliorées, en mettant davantage l’accent sur la protection de la vie privée des clients de La protection de la vie privée des clients a été renforcée.
Il convient de noter que le dernier projet d’avis met également l’accent sur la protection de la sécurité des données, qui indique que « les travaux statistiques réglementaires et la gestion des données doivent être strictement conformes aux lois, règlements, règles réglementaires et normes pertinents en matière de confidentialité, de cybersécurité, de sécurité des données, de protection des renseignements personnels, etc. les unités et les personnes concernées doivent être strictement confidentielles conformément à la loi et aux règlements afin d’assurer la sécurité des données statistiques réglementaires ».
” « ce projet de consultation reflète pleinement les aspects actuels de la gouvernance des données, de la sécurité des données et de l’analyse et de l’exploration des données
L’introduction progressive de normes pertinentes fournit des orientations pour la gouvernance des données des institutions financières, mais pour différentes institutions, il existe un écart de développement dans la construction de systèmes liés à la surveillance et à la présentation.
« par le passé, certaines institutions financières n’ont pas désigné le Président, le Président, etc., comme la première personne responsable de la qualité des données. L’absence de la première personne responsable rend difficile pour les institutions d’obtenir l’inclinaison et la garantie des ressources en matière de gouvernance des données, et la poursuite des travaux connexes est également relativement difficile. En outre, le problème des murs interministériels entre les institutions persiste, et le département chef de file des statistiques réglementaires a du mal à obtenir la coopération d’autres départements d’affaires, ce qui entraîne une qualité inégale des données.» Un haut fonctionnaire d’une société de technologie financière a déclaré aux journalistes.
Hundsun Technologies Inc(600570) Deuxièmement, il existe des problèmes tels que Troisièmement, l’accumulation de En ce qui concerne les entreprises de taille moyenne et de queue, le volume d’affaires est relativement faible et il n’y a pas beaucoup de scénarios de vérification de la mise à niveau technologique, ce qui entraîne une amélioration limitée de leur capacité de gouvernance des données.
Les petites et moyennes banques ne sont pas les seules à faire face au problème de la gouvernance des données, les grandes institutions financières ont également leurs propres problèmes.
Au cours de ses recherches et de ses échanges avec les institutions financières, Hu Junjie, analyste principal à l’Institut de recherche léopard, a constaté qu’une banque a généralement des centaines de systèmes d’information et de données, que les grandes banques d’État peuvent même en avoir des milliers, que les architectures et les normes logicielles varient considérablement et que les exigences en matière de transformation et de migration sont extrêmement élevées. Plus l’institution financière est volumineuse, plus il est difficile d’accéder à ses données et à ses processus opérationnels. Hu Junjie a dit aux journalistes, face à la dispersion des sources de données, à l’échelle massive des données, à l’hétérogénéité des attributs des données, au coût élevé de l’ETL, à la présentation des données en temps opportun, à l’exhaustivité, à l’exactitude des lacunes et des lacunes.
Par conséquent, Hu Junjie suggère qu’au niveau de la macro – conception, il est nécessaire de bien comprendre la « gouvernance des données », de planifier l’ingénierie des systèmes pour construire un ensemble complet de systèmes institutionnels de « Collecte, stockage, gestion et service », et de commencer la mise en page de la gouvernance des Données à partir de la structure organisationnelle, des règles de gestion d’entreprise et de la culture d’entreprise. Le choix du modèle de remplacement du côté des affaires ne peut pas être universel, nous devons trier la situation spécifique des affaires et prendre des décisions en fonction de la demande réelle et du jugement raisonnable du développement des affaires. Pour surmonter les obstacles aux données, il faut combiner la transformation de la structure organisationnelle et des relations d’affaires. Ensuite, les données locales circulent sur l’infrastructure par le cloud privé, les répliques primaires et secondaires, etc. Pour l’appel de données, il est nécessaire non seulement de réaliser une vue unifiée des données, mais aussi de planifier la sécurité des données, y compris, sans s’y limiter, l’autorisation de l’utilisateur, l’isolement des ressources et la défense des liens.
Une personne morale d’assurance bancaire et ses succursales au niveau du comté ou au – dessus désignent respectivement un cadre supérieur (ou une personne responsable principale) comme personne responsable de la surveillance et des statistiques, qui est responsable de l’Organisation et du déploiement des travaux de surveillance et de statistique de cette institution et de la garantie de l’affectation des ressources telles que les postes, le personnel, la rémunération et le soutien scientifique et technologique.
En ce qui concerne le mécanisme de gestion de la qualité des données
Hundsun Technologies Inc(600570) La rectification de la qualité des données de surveillance est guidée par le scénario d’application de la surveillance, et un mécanisme à long terme est mis en place pour traiter les données à partir de la source afin d’assurer l’exactitude, l’exhaustivité et l’actualité des données. En ce qui concerne la supervision et la présentation, la base de règles de contrôle de la qualité des données est établie. En outre, en renforçant la technologie et le soutien aux produits, afin d’améliorer la capacité de gouvernance des données et de résoudre les difficultés et les points douloureux de la présentation quotidienne des données, ce qui non seulement améliore l’efficacité de la présentation, mais permet également aux institutions financières de se libérer de l’état épuisant.
