金融數據如何標准化

❶ 金融機構數據採集方式主要包括

金融機構數據採集方式主要包括：人工（填報、導入）和系統採集（自動）。

金融機構從外部機構採集的數據源包括但不限於：關系資料庫、XML、CSV、Excel-結構化文本、非結構化文件等。

金融機構從金融消費者採集的數據源包括但不限於：賬戶信息、鑒別信息、金融交易信息、個人身份信息、財產信息、借貨信息和其他反映特定個人金融信息主體某些情況的信息。

❷ 金融統計管理規定

第一章總則第一條為科學、有效地組織金融統計工作，發揮金融統計在管理金融活動、指導金融業健康發展中的重要作用，根據《中華人民共和國統計法》、《中華人民共和國中國人民銀行法》、《中華人民共和國商業銀行法》制定本規定。第二條本規定適用於中國人民銀行（以下簡稱人民銀行）、商業銀行、政策性銀行、信託投資公司、財務公司、融資租賃公司、保險公司、信用合作社、證券公司、投資擔保公司、郵政儲蓄機構以及經人民銀行批准從事金融業務的其他金融機構。第三條本規定所稱金融機構系指除人民銀行之外的各金融機構。第四條本規定所稱金融統計是指金融機構統計部門對各項金融業務活動的情況和資料進行收集、整理和分析的活動。第五條金融統計工作的基本任務是：根據黨和國家的方針政策和國家管理經濟的要求，及時、准確、全面地完成各項金融業務統計報表；收集、整理、積累金融和有關國民經濟的統計資料；開展統計調查和統計分析，為金融部門和國家進行宏觀經濟決策、檢查和監督經濟、金融運行情況、加強金融監管和經營管理提供依據。第六條金融統計工作遵循客觀性、科學性、統一性、及時性和保密性的原則。第七條金融統計實行統一領導、分級負責的管理體制。人民銀行總行是組織、領導和協調全國金融統計工作的主管機關。第八條金融統計應逐步實現規范化、標准化、數據處理和傳輸技術的現代化。第二章統計機構和統計人員第九條人民銀行總行設計專職調查統計部門，負責組織、領導和協調全國金融統計工作；人民銀行省（區）、地、市級分行設立專職調查統計機構，負責領導、協調所轄金融機構的統計工作；人民銀行縣級支行配備專職或兼職統計人員。第十條各金融機構總行、總公司設立專業統計機構，管理所轄機構的統計工作；各金融機構分支機構的統計機構設置、統計人員配備，由其總行、總公司自行決定。第十一條人民銀行統計機構行使下列職權：
一、人民銀行總行制定金融系統統計制度和規定。
二、領導、管理、協調、監督、檢查金融機構的統計工作。
三、匯總、編制、管理金融系統統計報表。
四、科學系統地收集、整理、積累金融統計資料和有關國民經濟資料。
五、按規定向有關部門提供金融統計資料，對外公布綜合性金融統計資料，協調、審核金融機構對外公布的統計數字。
六、組織金融機構開展統計調查、統計分析和統計預測。
七、組織和促進金融統計標准化、現代化建設、建立統一的金融統計數據匯總及傳遞網路和資料庫管理系統，在金融系統內實行信息共享。
八、組織開展統計法規和統計質量檢查，培訓統計人員。
九、人民銀行總行代表金融系統參加國內、國際金融統計活動。第十二條金融機構統計部門行使下列職權：
一、制定本系統金融統計制度、辦法，領導和管理本系統金融統計工作。
二、匯總、編制、管理本系統金融統計報表。
三、科學系統地收集、整理本系統金融統計資料和有關國民經濟資料。
四、按規定向人民銀行報送統計報表和統計資料，對外公布本系統金融統計資料。
五、認真完成人民銀行布置的各項統計調查任務，在本系統組織開展統計調查、統計分析和統計預測。
六、執行人民銀行規定的統一編碼和介面。
七、領導、組織本系統開展統計法規和統計質量檢查，培訓統計人員。第十三條統計人員的職責和權利。
統計人員的主要職責是：
一、執行統計法律、法規、制度，按規定及時、准確、全面地填報統計數字，編制統計報表，不得虛報、瞞報、偽造、篡改統計數據；
二、嚴格遵守保密制度；
三、收集、整理、提供統計資料；
四、執行統計調查、統計分析和統計預測任務。
統計人員依法行使下列職權：
一、依照規定的審批程序，要求有關單位、部門和人員提供金融業務資料，詢問情況和查閱原始資料；
二、檢查統計資料的准確性，要求改正不確實的統計資料；
三、拒報不符合規定的統計報表，揭發和檢舉違反統計法令、法規、制度的行為。第十四條人民銀行和金融機構的統計機構及統計人員依照國家頒布的統計法律、法規和本規定行使上述職權，任何單位和個人不得非法干預。

❸ 如何構建商業銀行數據分析能力

數據是銀行的戰略性資產 在銀行業高度信息化的同時，盈利水平和發展規模也在不斷擴大，積累的客戶數據、交易記錄、管理數據等呈爆炸性增長，海量數據席捲而來。信息未必一定通過數據來展現，但數據一定是信息的基礎，海量數據意味著海量機遇和風險，可以通過多種方式為銀行提供變革性的價值創造潛力。如何利用數據這一商業銀行重要的資產來開展有效的分析和挖掘，從而促進管理並提升企業價值，是目前大多數商業銀行所面臨的重要挑戰之一。 用數據幫助決策。目前國內銀行業的戰略發展和經營管理決策多數依賴於決策者的經驗。面對激烈的市場競爭，管理層迫切需要數據的決策支持，提高經營和決策的科學性。銀行各項產品能帶來怎樣的利潤？如何判斷客戶是否有發展潛力？在哪裡開設新的分行？將數據充分應用到經營管理決策的各個層面，這些原本看似很難回答的問題會變得清晰起來，管理者的決策過程實現由「依賴經驗」逐步過渡至「有數可依」，在深入了解和把握銀行自身乃至市場狀況的基礎上，更加科學地評價經營業績、評估業務風險、配置全行資源。 用數據提升管理精細度。隨著銀行業務轉型及精細化管理的推進和深化，涉及資產、負債、客戶、交易對手及業務過程中產生的各種數據資產，在風險控制、成本核算、資本管理、績效考核等方面發揮著重要的作用。如銀行貴賓卡服務，會考慮設置相應的資金要求和貴賓待遇，銀行可以在分析本行客戶數據的基礎上確定最合適的目標客戶群及期望達到的卡均余額和交易量。數據資產直接關系業務管理的精細化水平，也是銀行開展業務多元化、多方面分析的基礎。「數據—信息—商業智能」將逐步成為商業銀行定量化、精細化管理的發展路線，為有效提升服務能力提供強大支持。 用數據促創新，贏先機。我國商業銀行提供的服務和產品存在較大的同質性，但比較競爭優勢要求銀行突破同質性，實施差異化戰略。銀行可以利用其掌握的數據資源，在客戶挖掘、交叉營銷、產品創新等方面大有作為，在零散的、無序的、歷史的、當前的各種數據背後發現獨特的業務規律，鎖定特定客戶群，根據不同市場需求和不同客戶群制定相應的市場戰略與產品服務方案，根據客戶需求變化及時主動開展業務產品創新，在激烈的同業競爭中，通過充分利用數據取得先發優勢，打造不可復制的核心競爭力。 用數據實現真正的全面風險管理。國際上，新巴塞爾協議對銀行數據的廣度、深度以及數據的完整性、准確性等方面提出了明確具體的要求，並將數據質量納入操作風險的計量范圍之內。在國內，各大監管機構也對銀行提出了信息披露的要求，如資產負債表、利潤表、統計報表、經營管理資料等。數據資產不僅是滿足外部日趨嚴格的監管要求的客觀需要，更是銀行有效防範金融風險的必然要求，只有掌握全面的、權威的、合規的風險基礎數據，才能准確地計算加權風險資產、構建風險模型、及時了解業務非正常變動、跟蹤影響因子情況，從而更有效地防範金融風險。 在國內銀行業加快轉型發展的今天，如何評估最大化數據戰略性資產的價值，已成為各家銀行能否搶佔先機、贏得優勢地位的重要因素。 數據管理是實現數據資產價值的基石 目前國內銀行普遍面臨數據質量不高和數據支持決策的能力不強等問題，導致數據遠未發揮其應有的價值。因此，數據問題已經成為銀行提高競爭力的巨大障礙，主要表現在五個方面：數據管理職責不清、數據需求難以滿足、數據標准不統一、數據質量不高、數據安全性不強。 為了有效解決數據問題，滿足監管機構的要求，銀行需要大力加強數據管理體系建設，建立健全「目標方向、管理機制、執行規范」三層數據管理體系（見圖1），著力解決業務、數據、技術三方面的分工與協作體系，為管理決策、業務經營、信息披露提供准確、快捷、全方位的信息服務，從而促進數據資產價值最大化，推動銀行核心競爭力的持續提升。數據管理體系的實施過程應重點關注以下五大任務。 建立統一的數據規劃目標。數據規劃是數據管理體系的「指南針」。它是根據業務對數據產生的需求，對滿足業務應用的數據進行統一規劃和協調管理，對現有數據和未來計劃需求的數據進行前瞻性的管理工作，使數據能夠適時地滿足外部監管和信息披露以及內部經營管理、分析和發展目標的需求。數據規劃的核心工作是針對數據生命周期的各個環節，提出相應的管理策略和原則，用以指導數據需求管理成果的落實。數據生命周期規劃既需要針對數據應用制定方向性的策略，也需要為每個數據項指明對應的處理方法。 建立科學的數據管理工作機制。數據管理工作機制是數據管理體系的「奠基石」。數據管理工作機制的建設依賴於銀行高層管理人員的重視和不斷推動，同時也需要建立相應的數據管理機制的決策和控制機制。有效的數據管理需要明確專門的部門或組織承擔整個銀行的數據管理和應用職責。該組織負責從戰略的角度進行統籌和規劃，確定數據管理的范圍，明確數據資產的歸屬、使用和管理等流程，明確數據管理的組織、功能、角色和職責，以及確定數據管理的工具、技術和平台等內容，切實有效促進數據共享、提高數據價值。 建立統一的數據標准規范。數據標准規范是數據管理體系的「粘合劑」。它是改進、保障和提高數據質量的依據，也是數據管理工作成敗的關鍵。數據標准化旨在促成數據標準的形成和使用而進行的與之相關的一整套數據標准規范，即制訂和實施數據標准、提高數據管理水平的過程。數據標準的制訂需要參考行業監管和標准機構已制定的數據標准，同時也應參考各個部門內部使用的特定數據的定義，制訂出數據標准體系框架，可以分為基礎類數據標准、業務類數據標准和應用類數據標准等，並在此標准基礎上進行細分。在數據標准體系框架下，通過對數據標準的梳理工作，以在業務屬性和技術屬性層面實現全行的數據標准化。 建立持續的數據質量管理規范。數據質量管理是數據管理體系的「助推器」。它是對支持業務需求的數據進行全面的質量管理，保障各項數據管理工作能夠得到有效落實，達到數據准確、完整的目標，並能夠提供有效的增值服務的重要基礎。數據質量管理包括數據質量管理團隊建設、數據質量管理制度建設、數據質量管理流程建設以及數據質量管理監控平台建設等，其中，數據質量管理監控平台建設至關重要。在數據統一管理的框架下，銀行需要依據數據在數據生命周期的各個階段的特性，建立數據質量管理監控平台，及時發現數據質量問題，不斷改善數據的使用質量，降低數據質量導致的業務風險，實現數據更大的應用價值，滿足業務分析和管理決策的需要。在2012年下半年伴隨上海銀監局發起的「夯實統計信息基礎，提升銀行業數據質量」餓競賽活動，諸多銀行從制度到流程啟動數據質量的全面梳理核查。 建立完善的數據安全防範規范。數據安全防範是數據管理體系的「防護罩」。近年來，銀行業有關數據泄露的事件時有發生，如何保障數據不被泄露和非法訪問，已經成為數據安全管理非常迫切的問題。數據安全管理問題的解決，可以從以下5個角度著手：（1）制度及流程規范。通過建立數據安全和數據保密的相關管理制度和流程，合理劃分數據安全級別，規范數據在數據生命周期中的安全。（2）數據安全意識。加強對數據擁有者、數據管理者和數據使用者的安全意識培養，提高數據對於銀行業務的重要性認識。（3）數據保密性。系統中的個人身份信息、銀行賬戶信息等是否要進行加密，以避免數據被非法訪問。（4）應用系統的訪問控制。通過對應用系統的訪問許可權統一管理及單點登錄，達到防止非法訪問的目的。（5）數據安全審計。建立數據安全審計機制，檢查數據中的安全風險，防患於未然。 數據分析是實現數據資產增值的重要手段 數據分析是指一整套技術、流程與應用工具，通過建立分析模型對數據進行核對、檢查、復算、判斷等操作，將樣本數據的現實狀態與理想狀態進行比較，從而發現潛在的風險線索並搜集證據的過程。在實際應用中，數據分析可幫助銀行做出判斷，以便採取適當行動。因此，數據分析的過程就是組織有目的地收集數據、分析數據，最終使數據實現資產增值。 數據分析的目的是通過透視海量表面看似雜亂無章的數據，進行數據統計、定量分析、解釋與模型預測，並通過基於事實的管理，找出隱藏在數據背後的內在規律和風險意義，最終推動整體抉擇。目前，數據分析在通訊業、零售業和製造業等行業中已經得到廣泛運用，而不少銀行也已經於近幾年開始著手建立用於業務經營分析的數據集市和數據倉庫。 數據，作為銀行重要戰略資產，在實現完善管理後，實施有效的數據分析是使數據資產增值的最佳方式，也是唯一方式。 數據分析工作流程 一個基於風險導向的銀行數據分析工作可以分為五個步驟進行，包括確定分析目標、基礎數據收集、數據挖掘與分析、風險點跟蹤、數據指標固化。其中，數據挖掘與分析是整個工作流程中的核心關節。 確定分析目標。明確的分析目標是確保數據分析過程有效性的首要條件。執行分析的負責人需要明確具體的業務領域和相應的分析目標，並據此制訂整體分析項目的進度計劃、資源配置和結果評審等事項。 基礎數據收集。有目的的收集數據，是確保數據分析過程有效的基礎。分析負責人需要對收集數據的內容、渠道、方法進行策劃，根據分析目標確定需要獲取的具體數據欄位和數據結構，將識別的需求轉化為具體的要求。 數據挖掘與分析。完成基礎數據收集工作後，便可以展開相應的分析工作。目前主要可以應用的數據分析方式有：數據質量復核；異常特徵分析；探索性挖掘分析等。 風險點跟蹤。在通過分析得出結果後，需要對結果所揭示的問題進行進一步跟蹤調查。這同樣也是將數據分析結果與客觀事實情況進行結合的過程，通過將空洞的數字指標落實為實際的業務問題行為來進一步拓展數據的價值。 數據指標固化。最後對已經確認存在風險的數據特徵進行系統固化，通過在數據集市或數據倉庫中設置監控閥值，由信息系統對業務數據進行持續的指標性監控，以確保在第一時間發現新增類似風險事件，或者更進一步，將數據分析的結果作為持續審計或非現場審計平台的審計指標。 主要數據分析方法 目前銀行業數據分析比較典型的數據分析方法主要為：數據質量復核（Data Quality Reconciliation）；異常特徵分析（Exceptional Analysis）；探索性數據挖掘（Exploration Data Mining）。這三種數據分析方法對數據量和分析復雜度的要求也存在層級遞進的關系。 數據質量復核。復核分析即以通過重計算和核對的方法對銀行數據進行二次校驗，以確保數據的完整性和准確性。主要包括： 存貸款利息重計算； 攤余成本計算復核； 票據貼現轉貼現核算； 存貸款分戶賬與總賬核對； 利息或息稅調整時計息結息核算 …… 此類數據分析一般存在固定的分析計算方式；數據分析范圍也以抽取樣本的方式確定；對於分析工具的要求也可以根據需要計算的樣本量選擇電子表格或者小型資料庫。從測試的本質上來說，此類數據分析更加接近計算機輔助審計技術（CAATs）的概念，是銀行數據分析的基礎類型。 異常特徵分析。即根據數據中特定欄位的相應特徵，分析和篩選存在異常和風險的內容，並對結果進行進一步的跟進。分析對象主要包括： 違規處理的長期凍結賬戶； 異常計結息； 異常大額交易； 違規投資交易； 存貸款賬戶異常波動； …… 此類數據分析主要建立在確認存在風險的特定數據欄位的基礎上。數據分析范圍一般根據測試期間的要求，選擇一季度或一整年的全量業務數據；而數據分析工具則需要隨著數據量增長的需要引入大型資料庫來容載分析數據。 該類分析可以有效識別出銀行業務流程中的潛在風險，而不僅僅局限於數據本身的准確性，是銀行業數據分析的主要分析手段，同時也是非現場審計等自動化審計平台的核心審計模塊。 探索性數據挖掘。探索性數據挖掘分析側重於在數據之中發現新的特徵，作為特徵型數據分析的延伸，幫助分析者從看似無關的數據中挖掘出有意義的風險指標。 在這種分析中，除了數據本身，還需要引入成熟有效的數據分析模型，結合分析者自身的統計分析知識，綜合運用，從而達到「發現數據背後的業務規律」這一目的。筆者在這里簡要的列示一些常用的數據分析模型，並給出模型適用的具體測試應用項目（見表1）。 此類數據分析主要依靠數學模型對數據本身進行規則歸納，並根據獲得的規則進行風險判斷。數據分析的范圍除了測試期間的全量業務數據以外，還需要進一步獲取前幾個期間的數據作為數據建模元數據；而執行此類分析，所需要的工具除了資料庫之外，還需要引入專業的統計分析工具進行數學建模。 通常的數據挖掘分析步驟為：獲取歷史違約數據並混合正常樣本作為訓練集；選擇合適的數學模型進行數據挖掘，並生成預測規則；使用預測規則對目標測試數據進行分析；更新訓練集對預測規則進行完善。 數據分析案例 筆者在此就以不良貸款預測分析和分支行業務健康度分析為例，簡要闡述一下探索性數據分析的具體方法： 不良貸款預測分析 不良貸款率向來是銀行的重要指標，如何降低不良貸款率，減少可能的貸款違約風險一直是銀行管理層所關注的重點。通過有效的探索性數據挖掘，可以在對銀行的歷史違約貸款的數據特徵進行歸納分析的基礎上，得到有效的潛在違約貸款風險特徵，從而對高違約風險貸款的發放採取更加嚴格的審批和復核。換言之，利用昨日的「失」，獲取明天的「得」。具體的分析方式為： 1. 將歷史違約貸款數據與正常貸款數據混合作為訓練集，根據業務風險判斷初步確定實還本息比率、貸款期限、貸款人信用評級、抵押物價值比率、擔保方式等關鍵數據欄位。 2. 選擇合適的數學模型，比如C5.0決策樹模型對訓練集進行建模和規則歸納，根據信用審核職業判斷以及模型置信度等指標，確定適合的數學模型和相應的特徵閥值。 3. 使用模型對新增貸款項目進行驗證，判別高違約風險貸款。 4. 最終形成樹狀判斷結構，其中每一個節點都代表由於某個屬性（例如貸款企業的資產回報率小於某個特定值）對該企業貸款違約可能性的影響和相應概率。 分支行業務健康度分析 對於規模龐大，分支行眾多的商業銀行來說，如何有效監控和管理各個分支行是總行和高級管理層所主要關注的重點。而通過數據分析中的聚類分析方法，就可以有效的對各個分支行進行較為全面的橫向對比，從而了解各分支行的差異情況，並根據結果量身定製發展方針。聚類分析的具體步驟如下： 1. 通過數據匯總和運算，獲取測試期間內各個支行相應的指標數據，包括：存貸比，貸款損失率，綜合收益率，綜合存貸利率差。 2. 選擇合適的聚類演算法進行聚類分析，並生成聚類圖表，通過分析每個類群中代表性支行的特徵，來推斷相應類群的特徵。 3. 對存在高風險的類群以及異常離群的分支行進行著重調查，並通過數據分析統計結果，明確對其聚類結果產生決定性影響的指標。 4. 最終形成有聚合傾向的點狀分析結果（見圖2）：圖中每一個小方格均代表一個分支行實體，並顯著的聚合形成三個類，同時還存在若干無法明確的歸於某一類的分行個例。 數據挖掘分析是銀行業數據分析中的高級分析手段，也是成熟完善的數據分析體系的標志。即通過數據本身來分析數據，形成企業數據增值的良性循環。 需要強調的是：數據分析的方式並非相互孤立，也並非線性的漸進演化，而是應根據實際業務需求，選擇合適且有效的數據分析方法，或結合和統一應用多種分析手段來達成目標。 隨著對數據的管理從僅局限在信息系統層面，擴展到整個銀行的運營流程；對數據的認識，從單純信息轉變為銀行的重要資產；數據的作用，從支持業務運營的大後台，走向確定管理決策的最前台。筆者相信：數據，通過對其有效的管理與分析，將會成為銀行完善自身、實現增值的重要助推器。 （作者單位：德勤華永會計師事務所）

❹ 如何做好銀行金融大數據治理平台建設

大數據、雲計算、互聯網等技術，將人類帶入了一個以PB為單位的大規模生產、分享和應用數據的新時代。當治理的對象發生變化時，治理體系也應進行改進以適應大數據的發展變化。
（1）完善數據管控相關標准，提升相關系統控制能力
大數據時代，銀行數據除了從傳統的客戶、協議、賬戶等結構化數據外，已經逐步擴展到非結構化數據的存儲管理及應用，因此需從數據標准、數據模型、元數據、數據質量、數據生命周期等方面依據非結構化數據的特點，補充相關治理管控標准，並通過相應的管控系統實現控制，確保非結構化數據得到有效的管控和應用。
（2）利用大數據技術提升數據集成及共享能力
海量數據給銀行數據治理帶來挑戰，但也是一種機遇，利用大數據技術，可使數據治理的方法和手段更加豐富，數據價值可以獲得更大的發揮。
一方面，採用分布式計算等大數據技術，構建開放、高效、異構、彈性的大數據平台，實現「全渠道、全客戶、全產品」信息的綜合分析與快速共享，提升客戶拓展、風險管控和創新營銷能力。
另一方面，利用大數據技術，重點完善補充銀行業務以外的其它基礎信息（如行外政府部門、第三方合作機構等各類有價值的數據），並按照統一的客戶標准進行客戶信息整合，形成更加完善的客戶視圖；通過大數據技術實現「數據地圖」等可視化服務，提升數據資產易用性；通過元數據的統一管理和分析，提供信息檢索、指標靈活定製等數據服務，提升數據資產的一致性和可用性。

億信華辰在數據治理領域也持續深耕，從數據質量管理平台、元數據管理平台，到發布智能數據治理平台-睿治，實現了數據治理全場景覆蓋，包含九大核心模塊：元數據、數據標准、數據質量、主數據、數據資產、數據安全、數據交換、數據處理、數據生命周期等，所有模塊可自由組合，並支持本地或雲上使用，全面滿足客戶各類治理需求。

❺ 如何認識金融業標准中國在實施這些標准時應持何種態度

一、正確認識標准化工作對互聯網金融行業的意義
隨著全球經濟一體化進程的加快，標准已成為現代國際經濟發展重要的競爭手段和合作紐帶，成為一個國家提高整體競爭力的戰略制高點。近年來，在黨中央、國務院領導下，人民銀行和金融監管部門高度重視、各家金融機構聯合推動，我國金融標准化建設呈現跨越式發展態勢，在推動信息化建設由分散走向集中，促進金融和相關產業的發展，以及宏觀審慎管理中發揮著越來越重要的作用[1]，也積累了豐富的經驗。在新形勢下，國務院出台了《深化標准化工作改革方案》，明確了簡政放權、放管結合、國際接軌、統籌推進的改革方向，提出了建立政府引導、市場驅動、社會參與、協同推進的標准化工作格局的總體目標，標准化工作必將在國家治理體系發揮更大的作用。
在我國，互聯網金融是一種以互聯網支付、網路借貸（P2P）、股權眾籌融資和網路金融產品銷售等為代表的新的金融業務模式，雖然名曰「互聯網金融」，其功能仍然是資金融通、支付清算和財富管理等。一方面，互聯網金融具有「開放、共享、平等、普惠、去中心化」等新型特點，在提高金融服務效率，降低交易成本，滿足多元化的投融資需求，提升微型金融、農村金融的普惠性水平等方面發揮著積極作用。另一方面，互聯網金融行業與傳統金融行業類似，同樣強調風險管控，與傳統金融機構相比，以第三方支付機構、P2P平台為主的互聯網金融機構起步較晚，風控意識、服務意識和管理水平相對滯後。因此，互聯網金融監管總體上應當體現開放性、包容性、適應性，堅持鼓勵和規范並重、培育和防險並舉，維護良好的競爭秩序、促進公平競爭。在「適度監管、分類監管、協同監管、創新監管」[2]的框架下，如果能科學合理地運用標准化手段，充分調動相關市場主體和社會團體組織的積極性，則可以發揮標准統籌協調作用和試點示範效應，提升市場主體的自律和自治能力，在全行業樹立合法合規經營意識，強化整個行業對各類風險的管控能力，對監管框架形成有力補充。
二、如何做好互聯網金融行業標准體系規劃
本質上講，互聯網金融是利用互聯網技術實現資金融通的一種新型金融服務模式，涵蓋了技術、產品和服務等方面內容，應從技術標准、產品標准和服務標准三個層面做好互聯網金融行業標准體系框架的規劃和設計。
堅持技術標准先行，創新與可控並重。
技術創新是互聯網金融的基礎，典型的包括支付技術的變革，以及移動互聯、大數據、雲計算、搜索引擎等技術的應用等等，技術創新在支付清算、信息處理、風險管控、籌融資等方面發揮了顯著作用。當前互聯網金融領域技術創新呈百花齊放、百家爭鳴的現象，以支付技術為例，從最初的網銀支付到基於NFC的移動支付[3]，再到二維碼支付、聲波支付、指紋支付和刷臉支付等，技術創新使得越來越多的市場主體參與到支付服務中，產業鏈更加復雜，推動了線下（Offline）金融服務與線上（Online）金融服務有效融合，不斷催生出新的金融產品和業務模式，同時也對安全管理提出了更高的要求。制定統一的技術標准，一方面有利於引導產業各方向安全、自主可控的方向發展；另一方面，有利於推動產業各方形成分工協作、利益共享、互利互惠的運作模式，建立符合社會效益最大化、公平開放、競爭有序的合作發展機制，切實做到普惠民生。在制定和實施技術標准時，應兼顧標準的強制性、演進性和包容性，在信息安全方面，要實施強制性標准，依託檢測、認證、檢查等手段，確保標準的實施和落地；此外，要注重標準的演進性和包容性，在保障安全的前提下允許新的技術和業務模式出現，鼓勵創新並營造良性競爭的氛圍。
做好產品標准，強化風險管控。
藉助互聯網渠道銷售的傳統金融產品，包括存款業務、各類基金、股票和部分保險業務等，一方面有明確的監管要求和市場准入規則，另一方面，有標准化的產品設計流程和風控機制，較完備的風險提示和信息披露機制，以及標准化的產品說明書。而一些新型的互聯網金融產品在這些方面與傳統金融產品相比有所欠缺，如部分P2P網貸產品。針對這些新的互聯網金融產品，在從監管層面進行規范的同時，也要從行業自律角度，制定相關標准對其具體的要素和指標進行約束，一是規范產品的設計流程和風控指標體系，並在各環節中體現風控的思想，二是規范產品說明書要素，對產品要素，投資管理，費用，收益說明，以及發行、運行、到期等階段需要公開的信息進行明確，三是規范產品風險提示機制，對風險揭示書的要素，包括風險級別、風險點、適應人群等進行細化。通過制定和實施各項標准，切實做好風險管控，為互聯網金融產品創新奠定良好的基礎，推動其向多元化方向發展。
完善服務標准，保障消費者權益。
互聯網金融發展呈現個性化、碎片化、微小化等特徵，讓更多的用戶體驗到了隨時、隨地、隨身和無門檻的金融服務。如，P2P模式使得個人可利用「碎片化」的資金參與以前只有大量資金才能參與的投資項目，余額寶以「小額、靈活」的碎片化理財理念填補了草根理財的空白。對於這些普通用戶而言，金融知識往往比較欠缺，維權意識不足，另一方面，部分互聯網企業在提供金融服務時，省略了傳統金融產品面簽、紙質文書等環節，導致維權環節多、舉證難，此外還存在信息透明度不高、對用戶隱私保護不足、糾紛調節機制不完善等問題，使得群體性追討債事件時有發生，帶來了不良影響。針對這種情況，在嚴格履行政府部門的監管要求之外，還應當有行業自律組織進行監督，並推動形成統一的行業服務標准，對各類互聯網金融企業的服務流程、關鍵服務指標、信息披露規則、用戶隱私保護機制、糾紛機調節制等進行規范，強化企業的內部治理，加強對服務事項的事中事後監督，加大對違規行為的處罰力度，引導互聯網金融企業切實履行社會責任。
三、如何推動互聯網金融領域標准化戰略的有效實施
此次標准化改革方向是由政府單一供給的標准體系，轉變為由政府和市場共治的新型標准體系，政府主導制定的標准側重於保基本，市場自主制定的標准側重於提高競爭力。事實上，無論是哪種性質的標准，其目的都是在於加強行業監管和協調，規范和引導市場健康發展。在技術標准、產品標准和服務標准為條線的體系框架下，根據標准所規范的對象不同，對標准類型，及其制定、推行主體應有清晰的定位，這是確保標准化戰略有效執行的關鍵。
具體來說，在涉及到保障信息安全和財產安全、堅守業務底線等方面，應由政府主導實行強制性標准，並做好對實施情況的監督，確保其執行效力；在涉及技術創新、服務規范及市場競爭等方面，應充分發揮市場自身的自律作用，實行團體標准，引導互聯網金融企業履行社會責任，特別是大型企業應在建立行業標准、服務實體經濟、服務社會公眾等方面起到排頭兵和模範引領作用。此外，充分發揮政府對市場的指導作用，行業主管部門應逐步研究制定互聯網金融領域團體標准發展的指導意見，建立與業界和社會公眾的良好溝通與互動機制，推動團體標準的進一步完善和有效實施。

❻ 金融數據安全治理，要從基礎做起

2020年4月9日，中共中央、國務院印發《關於構建更加完善的要素市場化配置體制機制的意見》，要求「加快培養數據要素」，將數據作為新型生產要素，正式與土地、勞動力、資本、技術等傳統生產要素並列為國家基礎戰略性資源和 社會 生產創新要素之一。

中國人民銀行副行長范一飛表示，金融業作為數據密集型行業要深刻認識數據重要意義、深化研究數據管理機制、深度挖掘數據內在價值，為金融裝上數據引擎，實現多向賦能。

同時，范一飛強調，目前部分消費者和金融機構數據保護意識相對不足，對數據泄露環節和危害認識不到位，而不法分子竊取數據的手段卻不斷翻新，從面對面誘騙到遠程網路攻擊，從木馬病毒到簡訊嗅探，個人隱私泄露等安全事件頻頻發生，甚至危及人民群眾生命財產安全，數據安全保護刻不容緩。

此外，范一飛進一步指出數據及數據安全對於金融行業的重要意義，數據已經成為了金融行業發展的新引擎，在使用數據之前要做好數據安全保護。金融機構不僅僅要做好數據治理，更要做好數據安全治理。這對於金融機構來說不是簡單的事情。

以銀行為例，根據《中小銀行數據安全治理報告》顯示，雖然92.5%的銀行已經開展了數據安全治理工作，但是採用成熟的方法論幾乎是0%。

《報告》指出，目前中國中小銀行數據安全治理的總體態勢存在三大短板：數據安全體系建設成效參差不齊；未遵循科學的方法論；知識和能力不足。

採用科學的、正確的方法，才能少走彎路，更容易成功。那麼什麼是數據安全治理的方法論？數據安全治理該怎麼做呢？

分級指南：數據安全治理的基礎

2020年9月23日，中國人民銀行正式發布《金融數據安全數據安全分級指南》（JR/T 0197-2020）（以下簡稱《指南》）。

《指南》給出了金融數據安全分級的目標、原則和范圍，以及數據安全定級的要素、規則和定級過程。值得注意的是，《指南》雖為推薦性行業標准，但數據分類分級是金融機構所必須進行的重要工作。

《網路安全法》第二十一條規定網路運營者應當採取數據分類、重要數據備份和加密等措施，以防止網路數據泄露或者被竊取、篡改。

2020年4月9日，中共中央、國務院《關於構建更加完善的要素市場化配置體制機制的意見》明確提出「要推動完善適用於大數據環境下的數據分類分級安全保護制度」。

標准主要起草人、國家金融 科技 測評中心（銀行卡檢測中心）的陳聰博士表示，對數據資產進行梳理並開展數據安全分級是機構開展數據安全管理的起始點。對數據實施分級管理，能夠進一步明確數據保護對象，有助於金融機構合理分配數據保護資源和成本，是金融機構建立完善的數據生命周期保護框架的基礎，也是有的放矢地實施數據安全管理的前提條件。

有了分級的框架，後續才能夠對數據採集和使用等情形進行界定，例如何種金融服務能採集哪些數據、數據如何存儲及其留存期限、哪些數據必須加密或脫敏、機構內部和機構之間哪些數據在何種情況下能夠進行跨部門、跨機構、跨行業，甚至跨國境的數據共享和傳輸等等。

因此，《指南》是解決金融行業數據安全應用和數據價值發掘痛點的根本，主要作用是敲地基，是數據安全相關標准制定和實施的基礎和前提。換句話說，《指南》是數據安全治理方法論的基礎。

數據使用和數據安全的兩全之法

對數據的爭奪，就是對商機和客戶的爭奪，而是否能夠在這場爭奪戰中占據優勢地位，取決於金融機構自身的數據安全治理能力。

對金融數據的使用和安全，中國人民銀行 科技 司司長李偉曾表示，要制定數據分級標准，基於全局數據資產目錄將數據進行分級。針對不同等級數據採取差異化的控制措施，實現數據精細化管理。規范數據共享流程，確保數據使用方在依法合規、保障安全前提下，根據業務需要申請使用數據。

由此可以看出，金融數據不是不能共享，也不是不能使用，而是在依法合規、保障安全前提下有序進行。也就是數據使用和數據安全的兩全之法。

當前，數據安全能力已經成為金融機構核心競爭力的代表。金融機構自身數據資產安全梳理和數據安全分級作為數據安全管理的第一步，是切實保障金融數據安全應用、強化金融機構數據安全能力的有力保障。

相對體量龐大、業務復雜的機構，從釐清數據資產的難度角度，中小型金融機構落地指南的難度相對較低。

但是從數據安全管理工作一致性和完整性的角度，大型機構具備相對更為完善的組織、崗位和制度體系，以及更為豐富的資源和更加雄厚的資本，數據安全分級落地實施的過程中，能夠進行更為全面和有力的統籌和規劃，並能夠獲得更加專業、多樣的外部支援力量（如專業人才、外部專家、第三方機構等），能夠將數據安全分級與後續數據安全管理有機結合起來，在完成本階段金融數據安全分級的同時，更加規范、有效地部署和實現覆蓋數據生命周期全過程的金融數據安全管理體系。

因此，對於各類型金融機構，數據安全分級工作沒有例外、更沒有捷徑可走。

數據分級首先需要對數據資產進行安全梳理，包括數據資產全面梳理、數據合規資料整理、不同數據安全需求分析以及對數據安全影響情況的評估等工作，即便是對於中小型機構，特別是此前沒有將數據安全納入機構日常安全管理規劃中的機構來說，仍然是一項需要給予足夠重視和投入才能完成好的工作。

因此可以考慮藉助工具、第三方測評機構的技術能力和實施經驗等，結合自身數據資產、機構特點、業務情況等，開展數據安全分級，以確保數據安全分級工作合法合規的同時，節約成本，提高效率。

❼ 金融統計管理規定

法律分析：《金融統計管理規定》》是2002年6月17日中國人民銀行第26次行長辦公會通過的規定。

2002年11月1日,中國人民銀行頒布了修訂後的《金融統計管理規定》(以下簡稱《規定》),並於同年12月5日起施行.這是適應金融改革,強化金融統計管理的重要舉措.1.認真學習,准確把握修訂後《規定》要求.繼2001年末加入世貿組織後,我國又於2002年4月15日正式加入國際貨幣基金

法律依據：《金融統計管理規定》

第一條 為適應金融管理體制改革和金融業務的發展，依法強化金融統計管理，規範金融統計行為，提高金融統計質量，根據《中華人民共和國統計法》、《中華人民共和國統計法實施細則》、《中華人民共和國中國人民銀行法》、《中華人民共和國商業銀行法》、《金融違法行為處罰辦法》等法律、法規，制定本規定。

第二條 本規定適用於中國人民銀行，以及經中國人民銀行批准從事金融業務的中、外資金融機構，包括政策性銀行、商業銀行、城市信用合作社、農村信用合作社、信託投資公司、企業集團財務公司、金融租賃公司、金融資產管理公司、郵政儲匯局等。

第三條 本規定所稱金融統計，系指中國人民銀行和各金融機構統計部門對各項金融業務活動的情況和資料進行調查收集、整理和分析，提供統計信息和統計咨詢意見，實行信息交流與共享，進行金融統計管理和監督等活動的總稱。它包括貨幣統計、本外幣信貸收支統計、現金收支統計、貸款累放累收統計、金融監管統計、資金流量統計、金融市場統計、銀行中間業務及各種專項統計等金融業務統計。

本規定所稱統計部門，系指中國人民銀行和各金融機構內部從事金融統計業務的工作部門。

第四條 金融統計工作的基本任務是：及時、准確、全面地完成各項金融業務統計；收集、整理、積累金融和有關國民經濟的統計資料；開展統計調查、統計分析和統計預測，依法進行統計管理和統計檢查，為國家和金融部門進行宏觀經濟決策、監測經濟與金融運行情況、金融監管和經營管理提供統計信息和統計咨詢意見；為社會公眾提供統計信息；進行國際交流和為有關國際金融組織提供信息資料。

第五條 金融統計工作遵循客觀性、科學性、統一性、及時性的原則。

第六條 金融統計實行統一領導、分級負責的管理體制。中國人民銀行是組織、領導、監督、管理和協調全國金融統計工作的主管機關。

第七條 金融統計要以計算機網路為依託逐步實現自動化、規范化、標准化管理。

第八條 加快金融統計與國際接軌的進程，逐步實現按國際准則加工和披露金融統計數據。

第九條 金融統計是以會計科目和各類賬戶信息為基礎的全面統計，在此基礎上形成各類統計報表。

第十條 中國人民銀行總行統一管理金融系統全國性統計報表，並負責金融系統全國性統計報表的制定、頒發與撤銷。中國人民銀行各分支行負責監督、檢查轄區內金融機構執行統計報表、統計數據管理制度的情況。

❽ 金融標准化「十四五」規劃出爐，強調釐清科技服務與金融業務邊界

日前，央行會同市場監管總局、銀保監會、證監會聯合印發《金融標准化「十四五」發展規劃》(下稱《規劃》)，其中，金融業數字生態建設成為《規劃》的一個重要方面，在業內人士看來，這將為數字經濟帶來更多機遇。受此影響，2月9日，數字貨幣、雲計算概念等板塊集體拉升。

《規劃》明確指出，要穩步推進金融 科技 標准建設，系統完善金融數據要素標准，健全金融信息基礎設施標准，強化金融網路安全標准防護，推進金融業信息化核心技術安全可控標准建設，穩妥推進法定數字貨幣標准研製。

業內的共識在於，目前我國數字經濟發展進入快車道，增長模式從要素投入轉向創新驅動，傳統金融服務模式已難以匹配新的經濟發展形勢。這就要求金融業加快運用現代 科技 手段創新金融產品與服務，提升金融資源配置效率，使投融資更匹配新型經濟結構、更滿足多元經貿需求，這也對金融 科技 的標准設置提出了更多要求。

由此，在推進金融 科技 標准建設方面，《規劃》明確了一系列舉措，包括加強雲計算、區塊鏈、大數據、人工智慧、生物識別、物聯網等標准研製和有效應用，引領金融 科技 規范 健康 發展；深入實施金融 科技 發展指標評價標准，為自律組織實時發布發展指數提供支撐；推動金融領域 科技 倫理治理標准體系建設；加快實施函證數據標准，促進函證數字化穩步發展。堅持金融業務與非金融業務嚴格隔離，釐清 科技 服務與金融業務邊界，防範借 科技 名義違法違規從事金融業務。

實際上，堅持金融業務與非金融業務嚴格隔離一直是監管的原則。此前監管層面多次強調要加快打造包容審慎的金融 科技 創新監管工具，平衡好安全與創新的關系，為金融 科技 創新劃定剛性法規底線，設置柔性管理邊界，預留充足發展空間，營造良好的發展政策環境。

除了應用層面，《規劃》對相關的數據標准也做出了規定，稱要統籌金融數據開發利用、公共安全、商業秘密和個人隱私保護，加快完善金融數據資源產權、交易流通、跨境傳輸和安全保護等標准規范。

同時，完善金融大數據標准體系， 探索 制定金融大數據採集、清洗、存儲、挖掘、分析、可視化演算法等技術創新配套標准；制定金融數據質量、脫敏、分級分類等標准；制定金融數據應用建模、元數據、演算法評價等標准；制定銀行業客戶交互行為數據採集等業務數據標准。

據了解，在此前，在有關金融管理部門的推動下，銀行、證券、保險業金融機構，非銀行支付機構，以及金融行業監測認證機構依據國家數據安全有關法律法規與技術標准，已經啟動了「金融數據安全」系列標准研製。其中《金融數據安全 數據安全分級指南》、《金融數據安全數據生命周期安全規范》已經實施。

有分析稱，上述標准將有助於金融機構統籌規劃並建立完善的金融數據安全保護標准體系，進一步提升金融行業整體數據安全保護能力，為金融行業數據相關業務的穩健發展提供有力保障。

此外，《規劃》還稱，將健全金融雲平台標准體系，制定金融業上雲指引，賦能中小金融機構信息基礎設施集約綠色發展。研究構建金融業信息基礎設施運行指標體系。研究制定物聯網軟硬體、系統中間件、數據管理在人民幣印製生產等環節中的應用標准。

另在推進法定數字貨幣標准研製方面，《規劃》明確，將研究制定法定數字貨幣信息安全標准，保障流通過程中的可存儲性、不可偽造性、不可重復交易性、不可抵賴性；研究制定法定數字貨幣業務和應用標准，確立發行、流通和回籠各環節的標准化流程等。

❾ 金融標准化是指什麼

金融標准化是指什麼

金融標准化是指在金融等社會實踐中，對重復性的事物和概念，通過制訂、發布和實施標准達到統一，在規範金融市場秩序、強化金融行業內部管理推動金融業技術進步與創新等方面具有重要作用。金融標准化在顯著推進了金融信息化建設的同時，又有效促進金融業務和相關產業的發展並有力地保障了金融業安全穩定運行，不僅對宏觀審慎管理發揮著越來越重要的作用，還大大促進了我國金融行業的發展。 中國人民銀行、銀監會、證監會、保監會、國家標准委聯合發布《金融業標准化體系建設發展規劃（2016—2020年）》，明確提出了「十三五」金融業標准化工作的指導思想、基本原則、發展目標、主要任務、重點工程和保障措施。

❿ 金融統計管理規定(2002修正)

第一章 總則第一條 為適應金融管理體制改革和金融業務的發展，依法強化金融統計管理，規範金融統計行為，提高金融統計質量，根據《中華人民共和國統計法》、《中華人民共和國統計法實施細則》、《中華人民共和國中國人民銀行法》、《中華人民共和國商業銀行法》、《金融違法行為處罰辦法》等法律、法規，制定本規定。第二條 本規定適用於中國人民銀行，以及經中國人民銀行批准從事金融業務的中、外資金融機構，包括政策性銀行、商業銀行、城市信用合作社、農村信用合作社、信託投資公司、企業集團財務公司、金融租賃公司、金融資產管理公司、郵政儲匯局等。第三條 本規定所稱金融統計，系指中國人民銀行和各金融機構統計部門對各項金融業務活動的情況和資料進行調查收集、整理和分析，提供統計信息和統計咨詢意見，實行信息交流與共享，進行金融統計管理和監督等活動的總稱。它包括貨幣統計、本外幣信貸收支統計、現金收支統計、貸款累放累收統計、金融監管統計、資金流量統計、金融市場統計、銀行中間業務及各種專項統計等金融業務統計。
本規定所稱統計部門，系指中國人民銀行和各金融機構內部從事金融統計業務的工作部門。第四條 金融統計工作的基本任務是：及時、准確、全面地完成各項金融業務統計；收集、整理、積累金融和有關國民經濟的統計資料；開展統計調查、統計分析和統計預測，依法進行統計管理和統計檢查，為國家和金融部門進行宏觀經濟決策、監測經濟與金融運行情況、金融監管和經營管理提供統計信息和統計咨詢意見；為社會公眾提供統計信息；進行國際交流和為有關國際金融組織提供信息資料。第五條 金融統計工作遵循客觀性、科學性、統一性、及時性的原則。第六條 金融統計實行統一領導、分級負責的管理體制。中國人民銀行是組織、領導、監督、管理和協調全國金融統計工作的主管機關。第七條 金融統計要以計算機網路為依託逐步實現自動化、規范化、標准化管理。第八條 加快金融統計與國際接軌的進程，逐步實現按國際准則加工和披露金融統計數據。第九條 金融統計是以會計科目和各類賬戶信息為基礎的全面統計，在此基礎上形成各類統計報表。第二章 金融統計資料的管理與統計調查第十條 中國人民銀行總行統一管理金融系統全國性統計報表，並負責金融系統全國性統計報表的制定、頒發與撤銷。中國人民銀行各分支行負責監督、檢查轄區內金融機構執行統計報表、統計數據管理制度的情況。第十一條 金融機構總行（總公司、總局）管理本系統金融統計報表，並負責系統內全國性定期統計報表的制定、撤銷，但須報中國人民銀行總行備案。第十二條 中國人民銀行各分行、營業管理部、省會（首府）城市中心支行可以制定地區性統計報表，但須報中國人民銀行總行備案；金融機構省分行（分公司、分局）可以制定本系統地區性統計報表，但須報中國人民銀行分行、省會（首府）城市中心支行備案。中國人民銀行省會（首府）城市中心支行以下分支機構和金融機構省分行（分公司、分局）以下分支機構不得制定地區固定性統計報表。但在徵得上級部門同意後，可根據實際需要制定地區臨時性統計報表。臨時性報表的期限一般不超過一年。第十三條 中國人民銀行分行、營業管理部、省會（首府）城市中心支行，金融機構總行（總公司、總局）、省分行（分公司、分局），在遵循中國人民銀行總行統一規定的統計項目、統計指標下，可增設必要的統計項目、統計指標。中國人民銀行各分行、營業管理部、省會（首府）城市中心支行根據金融管理的需要，可要求轄區內金融機構增設必要的統計項目、統計指標和附表、統計台賬和原始統計記錄。第十四條 中國人民銀行和各金融機構及其分支機構應嚴格控制臨時性統計報表的制定和印發，減少臨時性統計報表的數量。第十五條 中國人民銀行制定統一的金融統計標准，以保障統計調查中採用的指標含義、計算方法、分類目錄、調查表式和統計編碼等方面的標准化。第十六條 中國人民銀行向各金融機構收集統計數據由中國人民銀行統計部門歸口管理，各金融機構內設部門向中國人民銀行報送的與中國人民銀行統一金融統計指標（全科目統計指標）相關的統計數據由各金融機構統計部門歸口管理，以保證統計數據的准確和一致。