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數據治理商業銀行信貸論文

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數據治理商業銀行信貸論文

1信貸數據質量不高的原因

信貸基礎數據的來源主要包括信貸人員信貸管理系統錄入、信貸管理系統自動生成、關聯系統實時接入以及關聯系統批量抽取數據等。因此,造成商業銀行信貸數據質量不高的原因主要源于以下幾個方面:

(1)信貸管理系統錄入。信貸管理系統錄入造成信貸數據質量不高包括3個方面的內容。一是由于系統本身用戶界面不友好,不方便信貸人員數據錄入,或是不符合用戶常規的操作習慣,導致用戶容易出錯。二是個別信貸系統操作人員的責任心不強、業務素質不高,操作失誤,錄入錯誤。三是基層領導對數據質量重視不夠,鑒于業務收入是基層的生命線,迫于激烈的市場競爭壓力,個別基層領導為了爭奪客戶甚至會讓錄入人員做出一些違規的操作。

(2)信貸管理系統自動生成。由信貸管理系統自動生成造成數據質量不高的原因有兩個:一是系統程序開發缺陷,且在測試過程中未被測試出來。二是系統缺乏對業務的必要支持信息,如:利率、擔保物等數據確認、核實與數值準確性校驗等。

(3)信貸管理系統關聯系統。直接與信貸管理系統進行關聯的系統包括:客戶管理系統、審批管理系統、授信管理系統、用信管理系統、押品管理系統、現金管理系統等數十個系統。關聯系統實時接入和批量抽取數據的實時性、準確性等,直接影響到信貸數據的質量。

2信貸數據治理采取的解決辦法

商業銀行信貸數據管理大致經歷了以下4個階段:一是手工操作,紙質記錄、匯總、統計階段。二是信貸業務核心數據地市集中階段。三是信貸業務核心數據省域集中階段。四是信貸業務核心數據全行集中階段。隨著信息化建設的全面深入開展與信息化水平的不斷提高,商業銀行產生了一系列的信貸數據質量問題,例如:屬性缺失、數據不完整、數據不準確、數據重復、數據邏輯不一致等,從而影響信貸數據的完整性、及時性、有效性和一致性。商業銀行在滿足日常內外部監管要求和信貸核心數據集中過程中,大致采用了以下3種方式進行數據治理:一是信貸管理系統優化;二是專項檢查;三是成立數據整改項目組。

(1)信貸管理系統優化。通過對信貸管理系統程序本身的優化,對系統功能、數值、流程、前后臺校驗控制進行優化,并從用戶界面友好性、操作便捷性等方面對系統進行了多角度、深層次的改善,確保信貸數據質量。

(2)專項檢查。根據商業銀行內外部日常監管需要,設定某一階段具體整改任務,成立專項檢查組。按照具體任務需要,采用堵漏洞式的方法,臨時開發整改程序。這種信貸數據治理方式效率低下,同時,軟件復用性較差,但能滿足臨時的數據檢查與監管需求。

(3)成立信貸數據整改項目組。信貸數據整改項目組是針對一定時期內的歷史數據進行全面的治理。治理的范圍包括審批與用信等基礎數據整改、合同憑證等數據一致性整改、擔保物等數據合法性整改、客戶信息整改、缺失數據補錄等。從信貸數據的整體數據邏輯關系、數據之間的邏輯關系、數據本身的邏輯、信貸系統與關聯系統數據之間的邏輯、信貸系統新增管理功能以及信貸業務數據采集等方面,對商業銀行信貸核心數據進行了及時、必要的整改,有效地提升信貸數據質量。

3信貸數據質量全面提升

通過信貸系統優化、信貸數據專項檢查與數據整改項目組等數據治理方式,有效地提高了存量信貸數據的質量。面對日新月異、變幻莫測的信貸管理規章、制度與市場需求,新增信貸數據的質量難以有效控制。近年來,商業銀行立足本身業務、科技管理水平,加大信貸數據質量監控力度,實現對信貸管理系統數據的自定義規則檢查、錯誤數據分發、錯誤數據整改、整改情況檢查等全方位、多角度信貸數據質量在線管理,滿足各內外部監管部門以及業務條線對信貸數據的專項檢查、定期檢查、整改及評價等要求,從根本上全面提高商業銀行的信貸數據質量。

4信貸數據發展前景展望

圍繞信貸管理系統這一信貸數據核心系統而展開的信貸系統優化、專項檢查、成立數據整改組等信貸數據被動治理方式,勉強滿足了過去和當前的業務發展,以及內外部監管檢查臨時需要。商業銀行信貸數據質量在線監控,有望滿足未來一段時期信貸數據的自動檢查、分發、整改以及評價需要,達到信貸數據的主動自愈。由互聯網金融、云計算等技術浪潮引領的大數據時代已經到來,在新形勢下,商業銀行核心信貸數據存儲、數據管理、數據處理、數據分析與挖掘等問題都需要進一步研究。相信隨著商業銀行科技實力的不斷增強,以及信息化管理手段的不斷提升,信貸數據質量提升的研究會越來越深入。

作者:黃新民單位:中國農業銀行總行

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