金融数据如何标准化

❶ 金融机构数据采集方式主要包括

金融机构数据采集方式主要包括：人工（填报、导入）和系统采集（自动）。

金融机构从外部机构采集的数据源包括但不限于：关系数据库、XML、CSV、Excel-结构化文本、非结构化文件等。

金融机构从金融消费者采集的数据源包括但不限于：账户信息、鉴别信息、金融交易信息、个人身份信息、财产信息、借货信息和其他反映特定个人金融信息主体某些情况的信息。

❷ 金融统计管理规定

第一章总则第一条为科学、有效地组织金融统计工作，发挥金融统计在管理金融活动、指导金融业健康发展中的重要作用，根据《中华人民共和国统计法》、《中华人民共和国中国人民银行法》、《中华人民共和国商业银行法》制定本规定。第二条本规定适用于中国人民银行（以下简称人民银行）、商业银行、政策性银行、信托投资公司、财务公司、融资租赁公司、保险公司、信用合作社、证券公司、投资担保公司、邮政储蓄机构以及经人民银行批准从事金融业务的其他金融机构。第三条本规定所称金融机构系指除人民银行之外的各金融机构。第四条本规定所称金融统计是指金融机构统计部门对各项金融业务活动的情况和资料进行收集、整理和分析的活动。第五条金融统计工作的基本任务是：根据党和国家的方针政策和国家管理经济的要求，及时、准确、全面地完成各项金融业务统计报表；收集、整理、积累金融和有关国民经济的统计资料；开展统计调查和统计分析，为金融部门和国家进行宏观经济决策、检查和监督经济、金融运行情况、加强金融监管和经营管理提供依据。第六条金融统计工作遵循客观性、科学性、统一性、及时性和保密性的原则。第七条金融统计实行统一领导、分级负责的管理体制。人民银行总行是组织、领导和协调全国金融统计工作的主管机关。第八条金融统计应逐步实现规范化、标准化、数据处理和传输技术的现代化。第二章统计机构和统计人员第九条人民银行总行设计专职调查统计部门，负责组织、领导和协调全国金融统计工作；人民银行省（区）、地、市级分行设立专职调查统计机构，负责领导、协调所辖金融机构的统计工作；人民银行县级支行配备专职或兼职统计人员。第十条各金融机构总行、总公司设立专业统计机构，管理所辖机构的统计工作；各金融机构分支机构的统计机构设置、统计人员配备，由其总行、总公司自行决定。第十一条人民银行统计机构行使下列职权：
一、人民银行总行制定金融系统统计制度和规定。
二、领导、管理、协调、监督、检查金融机构的统计工作。
三、汇总、编制、管理金融系统统计报表。
四、科学系统地收集、整理、积累金融统计资料和有关国民经济资料。
五、按规定向有关部门提供金融统计资料，对外公布综合性金融统计资料，协调、审核金融机构对外公布的统计数字。
六、组织金融机构开展统计调查、统计分析和统计预测。
七、组织和促进金融统计标准化、现代化建设、建立统一的金融统计数据汇总及传递网络和数据库管理系统，在金融系统内实行信息共享。
八、组织开展统计法规和统计质量检查，培训统计人员。
九、人民银行总行代表金融系统参加国内、国际金融统计活动。第十二条金融机构统计部门行使下列职权：
一、制定本系统金融统计制度、办法，领导和管理本系统金融统计工作。
二、汇总、编制、管理本系统金融统计报表。
三、科学系统地收集、整理本系统金融统计资料和有关国民经济资料。
四、按规定向人民银行报送统计报表和统计资料，对外公布本系统金融统计资料。
五、认真完成人民银行布置的各项统计调查任务，在本系统组织开展统计调查、统计分析和统计预测。
六、执行人民银行规定的统一编码和接口。
七、领导、组织本系统开展统计法规和统计质量检查，培训统计人员。第十三条统计人员的职责和权利。
统计人员的主要职责是：
一、执行统计法律、法规、制度，按规定及时、准确、全面地填报统计数字，编制统计报表，不得虚报、瞒报、伪造、篡改统计数据；
二、严格遵守保密制度；
三、收集、整理、提供统计资料；
四、执行统计调查、统计分析和统计预测任务。
统计人员依法行使下列职权：
一、依照规定的审批程序，要求有关单位、部门和人员提供金融业务资料，询问情况和查阅原始资料；
二、检查统计资料的准确性，要求改正不确实的统计资料；
三、拒报不符合规定的统计报表，揭发和检举违反统计法令、法规、制度的行为。第十四条人民银行和金融机构的统计机构及统计人员依照国家颁布的统计法律、法规和本规定行使上述职权，任何单位和个人不得非法干预。

❸ 如何构建商业银行数据分析能力

数据是银行的战略性资产 在银行业高度信息化的同时，盈利水平和发展规模也在不断扩大，积累的客户数据、交易记录、管理数据等呈爆炸性增长，海量数据席卷而来。信息未必一定通过数据来展现，但数据一定是信息的基础，海量数据意味着海量机遇和风险，可以通过多种方式为银行提供变革性的价值创造潜力。如何利用数据这一商业银行重要的资产来开展有效的分析和挖掘，从而促进管理并提升企业价值，是目前大多数商业银行所面临的重要挑战之一。 用数据帮助决策。目前国内银行业的战略发展和经营管理决策多数依赖于决策者的经验。面对激烈的市场竞争，管理层迫切需要数据的决策支持，提高经营和决策的科学性。银行各项产品能带来怎样的利润？如何判断客户是否有发展潜力？在哪里开设新的分行？将数据充分应用到经营管理决策的各个层面，这些原本看似很难回答的问题会变得清晰起来，管理者的决策过程实现由“依赖经验”逐步过渡至“有数可依”，在深入了解和把握银行自身乃至市场状况的基础上，更加科学地评价经营业绩、评估业务风险、配置全行资源。 用数据提升管理精细度。随着银行业务转型及精细化管理的推进和深化，涉及资产、负债、客户、交易对手及业务过程中产生的各种数据资产，在风险控制、成本核算、资本管理、绩效考核等方面发挥着重要的作用。如银行贵宾卡服务，会考虑设置相应的资金要求和贵宾待遇，银行可以在分析本行客户数据的基础上确定最合适的目标客户群及期望达到的卡均余额和交易量。数据资产直接关系业务管理的精细化水平，也是银行开展业务多元化、多方面分析的基础。“数据—信息—商业智能”将逐步成为商业银行定量化、精细化管理的发展路线，为有效提升服务能力提供强大支持。 用数据促创新，赢先机。我国商业银行提供的服务和产品存在较大的同质性，但比较竞争优势要求银行突破同质性，实施差异化战略。银行可以利用其掌握的数据资源，在客户挖掘、交叉营销、产品创新等方面大有作为，在零散的、无序的、历史的、当前的各种数据背后发现独特的业务规律，锁定特定客户群，根据不同市场需求和不同客户群制定相应的市场战略与产品服务方案，根据客户需求变化及时主动开展业务产品创新，在激烈的同业竞争中，通过充分利用数据取得先发优势，打造不可复制的核心竞争力。 用数据实现真正的全面风险管理。国际上，新巴塞尔协议对银行数据的广度、深度以及数据的完整性、准确性等方面提出了明确具体的要求，并将数据质量纳入操作风险的计量范围之内。在国内，各大监管机构也对银行提出了信息披露的要求，如资产负债表、利润表、统计报表、经营管理资料等。数据资产不仅是满足外部日趋严格的监管要求的客观需要，更是银行有效防范金融风险的必然要求，只有掌握全面的、权威的、合规的风险基础数据，才能准确地计算加权风险资产、构建风险模型、及时了解业务非正常变动、跟踪影响因子情况，从而更有效地防范金融风险。 在国内银行业加快转型发展的今天，如何评估最大化数据战略性资产的价值，已成为各家银行能否抢占先机、赢得优势地位的重要因素。 数据管理是实现数据资产价值的基石 目前国内银行普遍面临数据质量不高和数据支持决策的能力不强等问题，导致数据远未发挥其应有的价值。因此，数据问题已经成为银行提高竞争力的巨大障碍，主要表现在五个方面：数据管理职责不清、数据需求难以满足、数据标准不统一、数据质量不高、数据安全性不强。 为了有效解决数据问题，满足监管机构的要求，银行需要大力加强数据管理体系建设，建立健全“目标方向、管理机制、执行规范”三层数据管理体系（见图1），着力解决业务、数据、技术三方面的分工与协作体系，为管理决策、业务经营、信息披露提供准确、快捷、全方位的信息服务，从而促进数据资产价值最大化，推动银行核心竞争力的持续提升。数据管理体系的实施过程应重点关注以下五大任务。 建立统一的数据规划目标。数据规划是数据管理体系的“指南针”。它是根据业务对数据产生的需求，对满足业务应用的数据进行统一规划和协调管理，对现有数据和未来计划需求的数据进行前瞻性的管理工作，使数据能够适时地满足外部监管和信息披露以及内部经营管理、分析和发展目标的需求。数据规划的核心工作是针对数据生命周期的各个环节，提出相应的管理策略和原则，用以指导数据需求管理成果的落实。数据生命周期规划既需要针对数据应用制定方向性的策略，也需要为每个数据项指明对应的处理方法。 建立科学的数据管理工作机制。数据管理工作机制是数据管理体系的“奠基石”。数据管理工作机制的建设依赖于银行高层管理人员的重视和不断推动，同时也需要建立相应的数据管理机制的决策和控制机制。有效的数据管理需要明确专门的部门或组织承担整个银行的数据管理和应用职责。该组织负责从战略的角度进行统筹和规划，确定数据管理的范围，明确数据资产的归属、使用和管理等流程，明确数据管理的组织、功能、角色和职责，以及确定数据管理的工具、技术和平台等内容，切实有效促进数据共享、提高数据价值。 建立统一的数据标准规范。数据标准规范是数据管理体系的“粘合剂”。它是改进、保障和提高数据质量的依据，也是数据管理工作成败的关键。数据标准化旨在促成数据标准的形成和使用而进行的与之相关的一整套数据标准规范，即制订和实施数据标准、提高数据管理水平的过程。数据标准的制订需要参考行业监管和标准机构已制定的数据标准，同时也应参考各个部门内部使用的特定数据的定义，制订出数据标准体系框架，可以分为基础类数据标准、业务类数据标准和应用类数据标准等，并在此标准基础上进行细分。在数据标准体系框架下，通过对数据标准的梳理工作，以在业务属性和技术属性层面实现全行的数据标准化。 建立持续的数据质量管理规范。数据质量管理是数据管理体系的“助推器”。它是对支持业务需求的数据进行全面的质量管理，保障各项数据管理工作能够得到有效落实，达到数据准确、完整的目标，并能够提供有效的增值服务的重要基础。数据质量管理包括数据质量管理团队建设、数据质量管理制度建设、数据质量管理流程建设以及数据质量管理监控平台建设等，其中，数据质量管理监控平台建设至关重要。在数据统一管理的框架下，银行需要依据数据在数据生命周期的各个阶段的特性，建立数据质量管理监控平台，及时发现数据质量问题，不断改善数据的使用质量，降低数据质量导致的业务风险，实现数据更大的应用价值，满足业务分析和管理决策的需要。在2012年下半年伴随上海银监局发起的“夯实统计信息基础，提升银行业数据质量”饿竞赛活动，诸多银行从制度到流程启动数据质量的全面梳理核查。 建立完善的数据安全防范规范。数据安全防范是数据管理体系的“防护罩”。近年来，银行业有关数据泄露的事件时有发生，如何保障数据不被泄露和非法访问，已经成为数据安全管理非常迫切的问题。数据安全管理问题的解决，可以从以下5个角度着手：（1）制度及流程规范。通过建立数据安全和数据保密的相关管理制度和流程，合理划分数据安全级别，规范数据在数据生命周期中的安全。（2）数据安全意识。加强对数据拥有者、数据管理者和数据使用者的安全意识培养，提高数据对于银行业务的重要性认识。（3）数据保密性。系统中的个人身份信息、银行账户信息等是否要进行加密，以避免数据被非法访问。（4）应用系统的访问控制。通过对应用系统的访问权限统一管理及单点登录，达到防止非法访问的目的。（5）数据安全审计。建立数据安全审计机制，检查数据中的安全风险，防患于未然。 数据分析是实现数据资产增值的重要手段 数据分析是指一整套技术、流程与应用工具，通过建立分析模型对数据进行核对、检查、复算、判断等操作，将样本数据的现实状态与理想状态进行比较，从而发现潜在的风险线索并搜集证据的过程。在实际应用中，数据分析可帮助银行做出判断，以便采取适当行动。因此，数据分析的过程就是组织有目的地收集数据、分析数据，最终使数据实现资产增值。 数据分析的目的是通过透视海量表面看似杂乱无章的数据，进行数据统计、定量分析、解释与模型预测，并通过基于事实的管理，找出隐藏在数据背后的内在规律和风险意义，最终推动整体抉择。目前，数据分析在通讯业、零售业和制造业等行业中已经得到广泛运用，而不少银行也已经于近几年开始着手建立用于业务经营分析的数据集市和数据仓库。 数据，作为银行重要战略资产，在实现完善管理后，实施有效的数据分析是使数据资产增值的最佳方式，也是唯一方式。 数据分析工作流程 一个基于风险导向的银行数据分析工作可以分为五个步骤进行，包括确定分析目标、基础数据收集、数据挖掘与分析、风险点跟踪、数据指标固化。其中，数据挖掘与分析是整个工作流程中的核心关节。 确定分析目标。明确的分析目标是确保数据分析过程有效性的首要条件。执行分析的负责人需要明确具体的业务领域和相应的分析目标，并据此制订整体分析项目的进度计划、资源配置和结果评审等事项。 基础数据收集。有目的的收集数据，是确保数据分析过程有效的基础。分析负责人需要对收集数据的内容、渠道、方法进行策划，根据分析目标确定需要获取的具体数据字段和数据结构，将识别的需求转化为具体的要求。 数据挖掘与分析。完成基础数据收集工作后，便可以展开相应的分析工作。目前主要可以应用的数据分析方式有：数据质量复核；异常特征分析；探索性挖掘分析等。 风险点跟踪。在通过分析得出结果后，需要对结果所揭示的问题进行进一步跟踪调查。这同样也是将数据分析结果与客观事实情况进行结合的过程，通过将空洞的数字指标落实为实际的业务问题行为来进一步拓展数据的价值。 数据指标固化。最后对已经确认存在风险的数据特征进行系统固化，通过在数据集市或数据仓库中设置监控阀值，由信息系统对业务数据进行持续的指标性监控，以确保在第一时间发现新增类似风险事件，或者更进一步，将数据分析的结果作为持续审计或非现场审计平台的审计指标。 主要数据分析方法 目前银行业数据分析比较典型的数据分析方法主要为：数据质量复核（Data Quality Reconciliation）；异常特征分析（Exceptional Analysis）；探索性数据挖掘（Exploration Data Mining）。这三种数据分析方法对数据量和分析复杂度的要求也存在层级递进的关系。 数据质量复核。复核分析即以通过重计算和核对的方法对银行数据进行二次校验，以确保数据的完整性和准确性。主要包括： 存贷款利息重计算； 摊余成本计算复核； 票据贴现转贴现核算； 存贷款分户账与总账核对； 利息或息税调整时计息结息核算 …… 此类数据分析一般存在固定的分析计算方式；数据分析范围也以抽取样本的方式确定；对于分析工具的要求也可以根据需要计算的样本量选择电子表格或者小型数据库。从测试的本质上来说，此类数据分析更加接近计算机辅助审计技术（CAATs）的概念，是银行数据分析的基础类型。 异常特征分析。即根据数据中特定字段的相应特征，分析和筛选存在异常和风险的内容，并对结果进行进一步的跟进。分析对象主要包括： 违规处理的长期冻结账户； 异常计结息； 异常大额交易； 违规投资交易； 存贷款账户异常波动； …… 此类数据分析主要建立在确认存在风险的特定数据字段的基础上。数据分析范围一般根据测试期间的要求，选择一季度或一整年的全量业务数据；而数据分析工具则需要随着数据量增长的需要引入大型数据库来容载分析数据。 该类分析可以有效识别出银行业务流程中的潜在风险，而不仅仅局限于数据本身的准确性，是银行业数据分析的主要分析手段，同时也是非现场审计等自动化审计平台的核心审计模块。 探索性数据挖掘。探索性数据挖掘分析侧重于在数据之中发现新的特征，作为特征型数据分析的延伸，帮助分析者从看似无关的数据中挖掘出有意义的风险指标。 在这种分析中，除了数据本身，还需要引入成熟有效的数据分析模型，结合分析者自身的统计分析知识，综合运用，从而达到“发现数据背后的业务规律”这一目的。笔者在这里简要的列示一些常用的数据分析模型，并给出模型适用的具体测试应用项目（见表1）。 此类数据分析主要依靠数学模型对数据本身进行规则归纳，并根据获得的规则进行风险判断。数据分析的范围除了测试期间的全量业务数据以外，还需要进一步获取前几个期间的数据作为数据建模元数据；而执行此类分析，所需要的工具除了数据库之外，还需要引入专业的统计分析工具进行数学建模。 通常的数据挖掘分析步骤为：获取历史违约数据并混合正常样本作为训练集；选择合适的数学模型进行数据挖掘，并生成预测规则；使用预测规则对目标测试数据进行分析；更新训练集对预测规则进行完善。 数据分析案例 笔者在此就以不良贷款预测分析和分支行业务健康度分析为例，简要阐述一下探索性数据分析的具体方法： 不良贷款预测分析 不良贷款率向来是银行的重要指标，如何降低不良贷款率，减少可能的贷款违约风险一直是银行管理层所关注的重点。通过有效的探索性数据挖掘，可以在对银行的历史违约贷款的数据特征进行归纳分析的基础上，得到有效的潜在违约贷款风险特征，从而对高违约风险贷款的发放采取更加严格的审批和复核。换言之，利用昨日的“失”，获取明天的“得”。具体的分析方式为： 1. 将历史违约贷款数据与正常贷款数据混合作为训练集，根据业务风险判断初步确定实还本息比率、贷款期限、贷款人信用评级、抵押物价值比率、担保方式等关键数据字段。 2. 选择合适的数学模型，比如C5.0决策树模型对训练集进行建模和规则归纳，根据信用审核职业判断以及模型置信度等指标，确定适合的数学模型和相应的特征阀值。 3. 使用模型对新增贷款项目进行验证，判别高违约风险贷款。 4. 最终形成树状判断结构，其中每一个节点都代表由于某个属性（例如贷款企业的资产回报率小于某个特定值）对该企业贷款违约可能性的影响和相应概率。 分支行业务健康度分析 对于规模庞大，分支行众多的商业银行来说，如何有效监控和管理各个分支行是总行和高级管理层所主要关注的重点。而通过数据分析中的聚类分析方法，就可以有效的对各个分支行进行较为全面的横向对比，从而了解各分支行的差异情况，并根据结果量身定制发展方针。聚类分析的具体步骤如下： 1. 通过数据汇总和运算，获取测试期间内各个支行相应的指标数据，包括：存贷比，贷款损失率，综合收益率，综合存贷利率差。 2. 选择合适的聚类算法进行聚类分析，并生成聚类图表，通过分析每个类群中代表性支行的特征，来推断相应类群的特征。 3. 对存在高风险的类群以及异常离群的分支行进行着重调查，并通过数据分析统计结果，明确对其聚类结果产生决定性影响的指标。 4. 最终形成有聚合倾向的点状分析结果（见图2）：图中每一个小方格均代表一个分支行实体，并显著的聚合形成三个类，同时还存在若干无法明确的归于某一类的分行个例。 数据挖掘分析是银行业数据分析中的高级分析手段，也是成熟完善的数据分析体系的标志。即通过数据本身来分析数据，形成企业数据增值的良性循环。 需要强调的是：数据分析的方式并非相互孤立，也并非线性的渐进演化，而是应根据实际业务需求，选择合适且有效的数据分析方法，或结合和统一应用多种分析手段来达成目标。 随着对数据的管理从仅局限在信息系统层面，扩展到整个银行的运营流程；对数据的认识，从单纯信息转变为银行的重要资产；数据的作用，从支持业务运营的大后台，走向确定管理决策的最前台。笔者相信：数据，通过对其有效的管理与分析，将会成为银行完善自身、实现增值的重要助推器。 （作者单位：德勤华永会计师事务所）

❹ 如何做好银行金融大数据治理平台建设

大数据、云计算、互联网等技术，将人类带入了一个以PB为单位的大规模生产、分享和应用数据的新时代。当治理的对象发生变化时，治理体系也应进行改进以适应大数据的发展变化。
（1）完善数据管控相关标准，提升相关系统控制能力
大数据时代，银行数据除了从传统的客户、协议、账户等结构化数据外，已经逐步扩展到非结构化数据的存储管理及应用，因此需从数据标准、数据模型、元数据、数据质量、数据生命周期等方面依据非结构化数据的特点，补充相关治理管控标准，并通过相应的管控系统实现控制，确保非结构化数据得到有效的管控和应用。
（2）利用大数据技术提升数据集成及共享能力
海量数据给银行数据治理带来挑战，但也是一种机遇，利用大数据技术，可使数据治理的方法和手段更加丰富，数据价值可以获得更大的发挥。
一方面，采用分布式计算等大数据技术，构建开放、高效、异构、弹性的大数据平台，实现“全渠道、全客户、全产品”信息的综合分析与快速共享，提升客户拓展、风险管控和创新营销能力。
另一方面，利用大数据技术，重点完善补充银行业务以外的其它基础信息（如行外政府部门、第三方合作机构等各类有价值的数据），并按照统一的客户标准进行客户信息整合，形成更加完善的客户视图；通过大数据技术实现“数据地图”等可视化服务，提升数据资产易用性；通过元数据的统一管理和分析，提供信息检索、指标灵活定制等数据服务，提升数据资产的一致性和可用性。

亿信华辰在数据治理领域也持续深耕，从数据质量管理平台、元数据管理平台，到发布智能数据治理平台-睿治，实现了数据治理全场景覆盖，包含九大核心模块：元数据、数据标准、数据质量、主数据、数据资产、数据安全、数据交换、数据处理、数据生命周期等，所有模块可自由组合，并支持本地或云上使用，全面满足客户各类治理需求。

❺ 如何认识金融业标准中国在实施这些标准时应持何种态度

一、正确认识标准化工作对互联网金融行业的意义
随着全球经济一体化进程的加快，标准已成为现代国际经济发展重要的竞争手段和合作纽带，成为一个国家提高整体竞争力的战略制高点。近年来，在党中央、国务院领导下，人民银行和金融监管部门高度重视、各家金融机构联合推动，我国金融标准化建设呈现跨越式发展态势，在推动信息化建设由分散走向集中，促进金融和相关产业的发展，以及宏观审慎管理中发挥着越来越重要的作用[1]，也积累了丰富的经验。在新形势下，国务院出台了《深化标准化工作改革方案》，明确了简政放权、放管结合、国际接轨、统筹推进的改革方向，提出了建立政府引导、市场驱动、社会参与、协同推进的标准化工作格局的总体目标，标准化工作必将在国家治理体系发挥更大的作用。
在我国，互联网金融是一种以互联网支付、网络借贷（P2P）、股权众筹融资和网络金融产品销售等为代表的新的金融业务模式，虽然名曰“互联网金融”，其功能仍然是资金融通、支付清算和财富管理等。一方面，互联网金融具有“开放、共享、平等、普惠、去中心化”等新型特点，在提高金融服务效率，降低交易成本，满足多元化的投融资需求，提升微型金融、农村金融的普惠性水平等方面发挥着积极作用。另一方面，互联网金融行业与传统金融行业类似，同样强调风险管控，与传统金融机构相比，以第三方支付机构、P2P平台为主的互联网金融机构起步较晚，风控意识、服务意识和管理水平相对滞后。因此，互联网金融监管总体上应当体现开放性、包容性、适应性，坚持鼓励和规范并重、培育和防险并举，维护良好的竞争秩序、促进公平竞争。在“适度监管、分类监管、协同监管、创新监管”[2]的框架下，如果能科学合理地运用标准化手段，充分调动相关市场主体和社会团体组织的积极性，则可以发挥标准统筹协调作用和试点示范效应，提升市场主体的自律和自治能力，在全行业树立合法合规经营意识，强化整个行业对各类风险的管控能力，对监管框架形成有力补充。
二、如何做好互联网金融行业标准体系规划
本质上讲，互联网金融是利用互联网技术实现资金融通的一种新型金融服务模式，涵盖了技术、产品和服务等方面内容，应从技术标准、产品标准和服务标准三个层面做好互联网金融行业标准体系框架的规划和设计。
坚持技术标准先行，创新与可控并重。
技术创新是互联网金融的基础，典型的包括支付技术的变革，以及移动互联、大数据、云计算、搜索引擎等技术的应用等等，技术创新在支付清算、信息处理、风险管控、筹融资等方面发挥了显著作用。当前互联网金融领域技术创新呈百花齐放、百家争鸣的现象，以支付技术为例，从最初的网银支付到基于NFC的移动支付[3]，再到二维码支付、声波支付、指纹支付和刷脸支付等，技术创新使得越来越多的市场主体参与到支付服务中，产业链更加复杂，推动了线下（Offline）金融服务与线上（Online）金融服务有效融合，不断催生出新的金融产品和业务模式，同时也对安全管理提出了更高的要求。制定统一的技术标准，一方面有利于引导产业各方向安全、自主可控的方向发展；另一方面，有利于推动产业各方形成分工协作、利益共享、互利互惠的运作模式，建立符合社会效益最大化、公平开放、竞争有序的合作发展机制，切实做到普惠民生。在制定和实施技术标准时，应兼顾标准的强制性、演进性和包容性，在信息安全方面，要实施强制性标准，依托检测、认证、检查等手段，确保标准的实施和落地；此外，要注重标准的演进性和包容性，在保障安全的前提下允许新的技术和业务模式出现，鼓励创新并营造良性竞争的氛围。
做好产品标准，强化风险管控。
借助互联网渠道销售的传统金融产品，包括存款业务、各类基金、股票和部分保险业务等，一方面有明确的监管要求和市场准入规则，另一方面，有标准化的产品设计流程和风控机制，较完备的风险提示和信息披露机制，以及标准化的产品说明书。而一些新型的互联网金融产品在这些方面与传统金融产品相比有所欠缺，如部分P2P网贷产品。针对这些新的互联网金融产品，在从监管层面进行规范的同时，也要从行业自律角度，制定相关标准对其具体的要素和指标进行约束，一是规范产品的设计流程和风控指标体系，并在各环节中体现风控的思想，二是规范产品说明书要素，对产品要素，投资管理，费用，收益说明，以及发行、运行、到期等阶段需要公开的信息进行明确，三是规范产品风险提示机制，对风险揭示书的要素，包括风险级别、风险点、适应人群等进行细化。通过制定和实施各项标准，切实做好风险管控，为互联网金融产品创新奠定良好的基础，推动其向多元化方向发展。
完善服务标准，保障消费者权益。
互联网金融发展呈现个性化、碎片化、微小化等特征，让更多的用户体验到了随时、随地、随身和无门槛的金融服务。如，P2P模式使得个人可利用“碎片化”的资金参与以前只有大量资金才能参与的投资项目，余额宝以“小额、灵活”的碎片化理财理念填补了草根理财的空白。对于这些普通用户而言，金融知识往往比较欠缺，维权意识不足，另一方面，部分互联网企业在提供金融服务时，省略了传统金融产品面签、纸质文书等环节，导致维权环节多、举证难，此外还存在信息透明度不高、对用户隐私保护不足、纠纷调节机制不完善等问题，使得群体性追讨债事件时有发生，带来了不良影响。针对这种情况，在严格履行政府部门的监管要求之外，还应当有行业自律组织进行监督，并推动形成统一的行业服务标准，对各类互联网金融企业的服务流程、关键服务指标、信息披露规则、用户隐私保护机制、纠纷机调节制等进行规范，强化企业的内部治理，加强对服务事项的事中事后监督，加大对违规行为的处罚力度，引导互联网金融企业切实履行社会责任。
三、如何推动互联网金融领域标准化战略的有效实施
此次标准化改革方向是由政府单一供给的标准体系，转变为由政府和市场共治的新型标准体系，政府主导制定的标准侧重于保基本，市场自主制定的标准侧重于提高竞争力。事实上，无论是哪种性质的标准，其目的都是在于加强行业监管和协调，规范和引导市场健康发展。在技术标准、产品标准和服务标准为条线的体系框架下，根据标准所规范的对象不同，对标准类型，及其制定、推行主体应有清晰的定位，这是确保标准化战略有效执行的关键。
具体来说，在涉及到保障信息安全和财产安全、坚守业务底线等方面，应由政府主导实行强制性标准，并做好对实施情况的监督，确保其执行效力；在涉及技术创新、服务规范及市场竞争等方面，应充分发挥市场自身的自律作用，实行团体标准，引导互联网金融企业履行社会责任，特别是大型企业应在建立行业标准、服务实体经济、服务社会公众等方面起到排头兵和模范引领作用。此外，充分发挥政府对市场的指导作用，行业主管部门应逐步研究制定互联网金融领域团体标准发展的指导意见，建立与业界和社会公众的良好沟通与互动机制，推动团体标准的进一步完善和有效实施。

❻ 金融数据安全治理，要从基础做起

2020年4月9日，中共中央、国务院印发《关于构建更加完善的要素市场化配置体制机制的意见》，要求“加快培养数据要素”，将数据作为新型生产要素，正式与土地、劳动力、资本、技术等传统生产要素并列为国家基础战略性资源和 社会 生产创新要素之一。

中国人民银行副行长范一飞表示，金融业作为数据密集型行业要深刻认识数据重要意义、深化研究数据管理机制、深度挖掘数据内在价值，为金融装上数据引擎，实现多向赋能。

同时，范一飞强调，目前部分消费者和金融机构数据保护意识相对不足，对数据泄露环节和危害认识不到位，而不法分子窃取数据的手段却不断翻新，从面对面诱骗到远程网络攻击，从木马病毒到短信嗅探，个人隐私泄露等安全事件频频发生，甚至危及人民群众生命财产安全，数据安全保护刻不容缓。

此外，范一飞进一步指出数据及数据安全对于金融行业的重要意义，数据已经成为了金融行业发展的新引擎，在使用数据之前要做好数据安全保护。金融机构不仅仅要做好数据治理，更要做好数据安全治理。这对于金融机构来说不是简单的事情。

以银行为例，根据《中小银行数据安全治理报告》显示，虽然92.5%的银行已经开展了数据安全治理工作，但是采用成熟的方法论几乎是0%。

《报告》指出，目前中国中小银行数据安全治理的总体态势存在三大短板：数据安全体系建设成效参差不齐；未遵循科学的方法论；知识和能力不足。

采用科学的、正确的方法，才能少走弯路，更容易成功。那么什么是数据安全治理的方法论？数据安全治理该怎么做呢？

分级指南：数据安全治理的基础

2020年9月23日，中国人民银行正式发布《金融数据安全数据安全分级指南》（JR/T 0197-2020）（以下简称《指南》）。

《指南》给出了金融数据安全分级的目标、原则和范围，以及数据安全定级的要素、规则和定级过程。值得注意的是，《指南》虽为推荐性行业标准，但数据分类分级是金融机构所必须进行的重要工作。

《网络安全法》第二十一条规定网络运营者应当采取数据分类、重要数据备份和加密等措施，以防止网络数据泄露或者被窃取、篡改。

2020年4月9日，中共中央、国务院《关于构建更加完善的要素市场化配置体制机制的意见》明确提出“要推动完善适用于大数据环境下的数据分类分级安全保护制度”。

标准主要起草人、国家金融 科技 测评中心（银行卡检测中心）的陈聪博士表示，对数据资产进行梳理并开展数据安全分级是机构开展数据安全管理的起始点。对数据实施分级管理，能够进一步明确数据保护对象，有助于金融机构合理分配数据保护资源和成本，是金融机构建立完善的数据生命周期保护框架的基础，也是有的放矢地实施数据安全管理的前提条件。

有了分级的框架，后续才能够对数据采集和使用等情形进行界定，例如何种金融服务能采集哪些数据、数据如何存储及其留存期限、哪些数据必须加密或脱敏、机构内部和机构之间哪些数据在何种情况下能够进行跨部门、跨机构、跨行业，甚至跨国境的数据共享和传输等等。

因此，《指南》是解决金融行业数据安全应用和数据价值发掘痛点的根本，主要作用是敲地基，是数据安全相关标准制定和实施的基础和前提。换句话说，《指南》是数据安全治理方法论的基础。

数据使用和数据安全的两全之法

对数据的争夺，就是对商机和客户的争夺，而是否能够在这场争夺战中占据优势地位，取决于金融机构自身的数据安全治理能力。

对金融数据的使用和安全，中国人民银行 科技 司司长李伟曾表示，要制定数据分级标准，基于全局数据资产目录将数据进行分级。针对不同等级数据采取差异化的控制措施，实现数据精细化管理。规范数据共享流程，确保数据使用方在依法合规、保障安全前提下，根据业务需要申请使用数据。

由此可以看出，金融数据不是不能共享，也不是不能使用，而是在依法合规、保障安全前提下有序进行。也就是数据使用和数据安全的两全之法。

当前，数据安全能力已经成为金融机构核心竞争力的代表。金融机构自身数据资产安全梳理和数据安全分级作为数据安全管理的第一步，是切实保障金融数据安全应用、强化金融机构数据安全能力的有力保障。

相对体量庞大、业务复杂的机构，从厘清数据资产的难度角度，中小型金融机构落地指南的难度相对较低。

但是从数据安全管理工作一致性和完整性的角度，大型机构具备相对更为完善的组织、岗位和制度体系，以及更为丰富的资源和更加雄厚的资本，数据安全分级落地实施的过程中，能够进行更为全面和有力的统筹和规划，并能够获得更加专业、多样的外部支援力量（如专业人才、外部专家、第三方机构等），能够将数据安全分级与后续数据安全管理有机结合起来，在完成本阶段金融数据安全分级的同时，更加规范、有效地部署和实现覆盖数据生命周期全过程的金融数据安全管理体系。

因此，对于各类型金融机构，数据安全分级工作没有例外、更没有捷径可走。

数据分级首先需要对数据资产进行安全梳理，包括数据资产全面梳理、数据合规资料整理、不同数据安全需求分析以及对数据安全影响情况的评估等工作，即便是对于中小型机构，特别是此前没有将数据安全纳入机构日常安全管理规划中的机构来说，仍然是一项需要给予足够重视和投入才能完成好的工作。

因此可以考虑借助工具、第三方测评机构的技术能力和实施经验等，结合自身数据资产、机构特点、业务情况等，开展数据安全分级，以确保数据安全分级工作合法合规的同时，节约成本，提高效率。

❼ 金融统计管理规定

法律分析：《金融统计管理规定》》是2002年6月17日中国人民银行第26次行长办公会通过的规定。

2002年11月1日,中国人民银行颁布了修订后的《金融统计管理规定》(以下简称《规定》),并于同年12月5日起施行.这是适应金融改革,强化金融统计管理的重要举措.1.认真学习,准确把握修订后《规定》要求.继2001年末加入世贸组织后,我国又于2002年4月15日正式加入国际货币基金

法律依据：《金融统计管理规定》

第一条 为适应金融管理体制改革和金融业务的发展，依法强化金融统计管理，规范金融统计行为，提高金融统计质量，根据《中华人民共和国统计法》、《中华人民共和国统计法实施细则》、《中华人民共和国中国人民银行法》、《中华人民共和国商业银行法》、《金融违法行为处罚办法》等法律、法规，制定本规定。

第二条 本规定适用于中国人民银行，以及经中国人民银行批准从事金融业务的中、外资金融机构，包括政策性银行、商业银行、城市信用合作社、农村信用合作社、信托投资公司、企业集团财务公司、金融租赁公司、金融资产管理公司、邮政储汇局等。

第三条 本规定所称金融统计，系指中国人民银行和各金融机构统计部门对各项金融业务活动的情况和资料进行调查收集、整理和分析，提供统计信息和统计咨询意见，实行信息交流与共享，进行金融统计管理和监督等活动的总称。它包括货币统计、本外币信贷收支统计、现金收支统计、贷款累放累收统计、金融监管统计、资金流量统计、金融市场统计、银行中间业务及各种专项统计等金融业务统计。

本规定所称统计部门，系指中国人民银行和各金融机构内部从事金融统计业务的工作部门。

第四条 金融统计工作的基本任务是：及时、准确、全面地完成各项金融业务统计；收集、整理、积累金融和有关国民经济的统计资料；开展统计调查、统计分析和统计预测，依法进行统计管理和统计检查，为国家和金融部门进行宏观经济决策、监测经济与金融运行情况、金融监管和经营管理提供统计信息和统计咨询意见；为社会公众提供统计信息；进行国际交流和为有关国际金融组织提供信息资料。

第五条 金融统计工作遵循客观性、科学性、统一性、及时性的原则。

第六条 金融统计实行统一领导、分级负责的管理体制。中国人民银行是组织、领导、监督、管理和协调全国金融统计工作的主管机关。

第七条 金融统计要以计算机网络为依托逐步实现自动化、规范化、标准化管理。

第八条 加快金融统计与国际接轨的进程，逐步实现按国际准则加工和披露金融统计数据。

第九条 金融统计是以会计科目和各类账户信息为基础的全面统计，在此基础上形成各类统计报表。

第十条 中国人民银行总行统一管理金融系统全国性统计报表，并负责金融系统全国性统计报表的制定、颁发与撤销。中国人民银行各分支行负责监督、检查辖区内金融机构执行统计报表、统计数据管理制度的情况。

❽ 金融标准化“十四五”规划出炉，强调厘清科技服务与金融业务边界

日前，央行会同市场监管总局、银保监会、证监会联合印发《金融标准化“十四五”发展规划》(下称《规划》)，其中，金融业数字生态建设成为《规划》的一个重要方面，在业内人士看来，这将为数字经济带来更多机遇。受此影响，2月9日，数字货币、云计算概念等板块集体拉升。

《规划》明确指出，要稳步推进金融 科技 标准建设，系统完善金融数据要素标准，健全金融信息基础设施标准，强化金融网络安全标准防护，推进金融业信息化核心技术安全可控标准建设，稳妥推进法定数字货币标准研制。

业内的共识在于，目前我国数字经济发展进入快车道，增长模式从要素投入转向创新驱动，传统金融服务模式已难以匹配新的经济发展形势。这就要求金融业加快运用现代 科技 手段创新金融产品与服务，提升金融资源配置效率，使投融资更匹配新型经济结构、更满足多元经贸需求，这也对金融 科技 的标准设置提出了更多要求。

由此，在推进金融 科技 标准建设方面，《规划》明确了一系列举措，包括加强云计算、区块链、大数据、人工智能、生物识别、物联网等标准研制和有效应用，引领金融 科技 规范 健康 发展；深入实施金融 科技 发展指标评价标准，为自律组织实时发布发展指数提供支撑；推动金融领域 科技 伦理治理标准体系建设；加快实施函证数据标准，促进函证数字化稳步发展。坚持金融业务与非金融业务严格隔离，厘清 科技 服务与金融业务边界，防范借 科技 名义违法违规从事金融业务。

实际上，坚持金融业务与非金融业务严格隔离一直是监管的原则。此前监管层面多次强调要加快打造包容审慎的金融 科技 创新监管工具，平衡好安全与创新的关系，为金融 科技 创新划定刚性法规底线，设置柔性管理边界，预留充足发展空间，营造良好的发展政策环境。

除了应用层面，《规划》对相关的数据标准也做出了规定，称要统筹金融数据开发利用、公共安全、商业秘密和个人隐私保护，加快完善金融数据资源产权、交易流通、跨境传输和安全保护等标准规范。

同时，完善金融大数据标准体系， 探索 制定金融大数据采集、清洗、存储、挖掘、分析、可视化算法等技术创新配套标准；制定金融数据质量、脱敏、分级分类等标准；制定金融数据应用建模、元数据、算法评价等标准；制定银行业客户交互行为数据采集等业务数据标准。

据了解，在此前，在有关金融管理部门的推动下，银行、证券、保险业金融机构，非银行支付机构，以及金融行业监测认证机构依据国家数据安全有关法律法规与技术标准，已经启动了“金融数据安全”系列标准研制。其中《金融数据安全 数据安全分级指南》、《金融数据安全数据生命周期安全规范》已经实施。

有分析称，上述标准将有助于金融机构统筹规划并建立完善的金融数据安全保护标准体系，进一步提升金融行业整体数据安全保护能力，为金融行业数据相关业务的稳健发展提供有力保障。

此外，《规划》还称，将健全金融云平台标准体系，制定金融业上云指引，赋能中小金融机构信息基础设施集约绿色发展。研究构建金融业信息基础设施运行指标体系。研究制定物联网软硬件、系统中间件、数据管理在人民币印制生产等环节中的应用标准。

另在推进法定数字货币标准研制方面，《规划》明确，将研究制定法定数字货币信息安全标准，保障流通过程中的可存储性、不可伪造性、不可重复交易性、不可抵赖性；研究制定法定数字货币业务和应用标准，确立发行、流通和回笼各环节的标准化流程等。

❾ 金融标准化是指什么

金融标准化是指什么

金融标准化是指在金融等社会实践中，对重复性的事物和概念，通过制订、发布和实施标准达到统一，在规范金融市场秩序、强化金融行业内部管理推动金融业技术进步与创新等方面具有重要作用。金融标准化在显著推进了金融信息化建设的同时，又有效促进金融业务和相关产业的发展并有力地保障了金融业安全稳定运行，不仅对宏观审慎管理发挥着越来越重要的作用，还大大促进了我国金融行业的发展。 中国人民银行、银监会、证监会、保监会、国家标准委联合发布《金融业标准化体系建设发展规划（2016—2020年）》，明确提出了“十三五”金融业标准化工作的指导思想、基本原则、发展目标、主要任务、重点工程和保障措施。

❿ 金融统计管理规定(2002修正)

第一章 总则第一条 为适应金融管理体制改革和金融业务的发展，依法强化金融统计管理，规范金融统计行为，提高金融统计质量，根据《中华人民共和国统计法》、《中华人民共和国统计法实施细则》、《中华人民共和国中国人民银行法》、《中华人民共和国商业银行法》、《金融违法行为处罚办法》等法律、法规，制定本规定。第二条 本规定适用于中国人民银行，以及经中国人民银行批准从事金融业务的中、外资金融机构，包括政策性银行、商业银行、城市信用合作社、农村信用合作社、信托投资公司、企业集团财务公司、金融租赁公司、金融资产管理公司、邮政储汇局等。第三条 本规定所称金融统计，系指中国人民银行和各金融机构统计部门对各项金融业务活动的情况和资料进行调查收集、整理和分析，提供统计信息和统计咨询意见，实行信息交流与共享，进行金融统计管理和监督等活动的总称。它包括货币统计、本外币信贷收支统计、现金收支统计、贷款累放累收统计、金融监管统计、资金流量统计、金融市场统计、银行中间业务及各种专项统计等金融业务统计。
本规定所称统计部门，系指中国人民银行和各金融机构内部从事金融统计业务的工作部门。第四条 金融统计工作的基本任务是：及时、准确、全面地完成各项金融业务统计；收集、整理、积累金融和有关国民经济的统计资料；开展统计调查、统计分析和统计预测，依法进行统计管理和统计检查，为国家和金融部门进行宏观经济决策、监测经济与金融运行情况、金融监管和经营管理提供统计信息和统计咨询意见；为社会公众提供统计信息；进行国际交流和为有关国际金融组织提供信息资料。第五条 金融统计工作遵循客观性、科学性、统一性、及时性的原则。第六条 金融统计实行统一领导、分级负责的管理体制。中国人民银行是组织、领导、监督、管理和协调全国金融统计工作的主管机关。第七条 金融统计要以计算机网络为依托逐步实现自动化、规范化、标准化管理。第八条 加快金融统计与国际接轨的进程，逐步实现按国际准则加工和披露金融统计数据。第九条 金融统计是以会计科目和各类账户信息为基础的全面统计，在此基础上形成各类统计报表。第二章 金融统计资料的管理与统计调查第十条 中国人民银行总行统一管理金融系统全国性统计报表，并负责金融系统全国性统计报表的制定、颁发与撤销。中国人民银行各分支行负责监督、检查辖区内金融机构执行统计报表、统计数据管理制度的情况。第十一条 金融机构总行（总公司、总局）管理本系统金融统计报表，并负责系统内全国性定期统计报表的制定、撤销，但须报中国人民银行总行备案。第十二条 中国人民银行各分行、营业管理部、省会（首府）城市中心支行可以制定地区性统计报表，但须报中国人民银行总行备案；金融机构省分行（分公司、分局）可以制定本系统地区性统计报表，但须报中国人民银行分行、省会（首府）城市中心支行备案。中国人民银行省会（首府）城市中心支行以下分支机构和金融机构省分行（分公司、分局）以下分支机构不得制定地区固定性统计报表。但在征得上级部门同意后，可根据实际需要制定地区临时性统计报表。临时性报表的期限一般不超过一年。第十三条 中国人民银行分行、营业管理部、省会（首府）城市中心支行，金融机构总行（总公司、总局）、省分行（分公司、分局），在遵循中国人民银行总行统一规定的统计项目、统计指标下，可增设必要的统计项目、统计指标。中国人民银行各分行、营业管理部、省会（首府）城市中心支行根据金融管理的需要，可要求辖区内金融机构增设必要的统计项目、统计指标和附表、统计台账和原始统计记录。第十四条 中国人民银行和各金融机构及其分支机构应严格控制临时性统计报表的制定和印发，减少临时性统计报表的数量。第十五条 中国人民银行制定统一的金融统计标准，以保障统计调查中采用的指标含义、计算方法、分类目录、调查表式和统计编码等方面的标准化。第十六条 中国人民银行向各金融机构收集统计数据由中国人民银行统计部门归口管理，各金融机构内设部门向中国人民银行报送的与中国人民银行统一金融统计指标（全科目统计指标）相关的统计数据由各金融机构统计部门归口管理，以保证统计数据的准确和一致。