因银行数据质量问题！被罚款！

一、12 月 3 日处罚情况

国家金融监督管理总局大连监管局发布行政处罚信息，3 家银行因 “数据质量问题整改不到位” 遭罚且各有 1 名负责人被罚，具体如下：

• 大连旅顺口蒙银村镇银行：被罚 15 万元，时任运营管理部负责人被警告，其最大股东为内蒙古银行（持股比例 40%）。

• 大连保税区珠江村镇银行：被罚 20 万元，时任综合管理部负责人被警告，最大股东为广州农商银行（持股比例 81.43%）。

• 大连金州联丰村镇银行：被罚 15 万元，时任行长助理及运营管理部总经理被警告，最大股东为蒙商银行（持股比例 30%）。

二、12 月 2 日处罚情况

12 月 2 日同样是国家金融监督管理总局大连监管局发布的行政处罚信息显示，4 家银行因 “数据质量问题整改不到位” 被罚，各有 1 名负责人被罚（其中 3 人为科技部门负责人），详情如下：

• 大连银行：被罚款 15 万元，时任该行信息科技部总经理被警告。

• 大连农村商业银行：被罚款 15 万元，时任该行首席信息官兼信息科技部总经理被警告。

• 瓦房店长兴村镇银行：被罚款 15 万元，时任该行信息科技部副总经理被警告。

• 大连甘井子浦发村镇银行：被罚款 20 万元，时任该行综合管理部副总经理被警告。

三、数据质量问题来源

银行数据质量问题是一个较为复杂的范畴，以下是一些可能涉及的具体方面：

1.数据准确性问题

客户信息错误：例如客户的姓名、身份证号码、联系方式等基本信息录入有误。这可能是由于在开户过程中柜员手工输入错误，或者系统接口传输数据时出现偏差。比如，客户名字中的某个字被写错，或者身份证号码数位颠倒。这种错误可能导致银行在后续的服务中，如营销推广、账户安全验证等环节出现问题。

交易数据不准确：包括交易金额、交易时间、交易类型等记录错误。以贷款交易为例，如果贷款发放金额记录错误，可能会影响银行的资产负债表统计，也会对客户的还款计划产生误导。再如，将一笔取款交易错误记录为存款交易，会导致银行资金账目的混乱。

2.数据完整性问题

缺失关键数据元素：某些重要业务数据的缺失是比较严重的问题。比如，在信用卡审批流程中，如果缺少客户的信用评分记录或者收入证明文件信息，银行就难以准确评估客户的信用风险，可能导致不合理的信用卡额度授予，增加坏账风险。

数据记录不完整：如在金融产品销售记录中，只记录了销售金额和产品名称，但缺少销售人员、销售渠道等信息。这会影响银行对销售业绩的评估和渠道有效性的分析。

3.数据一致性问题

不同系统间数据不一致：银行内部通常有多个业务系统，如核心业务系统、信贷管理系统、财务管理系统等。如果这些系统之间的数据不一致，会造成很大的麻烦。例如，核心业务系统中的客户存款余额与财务管理系统中的记录不符，可能是因为系统间的数据同步不及时或者数据转换规则不一致。

报表数据与原始数据不一致：银行需要定期生成各种报表用于监管报送、内部管理决策等。如果报表中的数据与底层原始数据不一致，会影响决策的准确性。例如，在计算银行的资本充足率报表时，若风险加权资产的数据与实际业务数据不一致，可能导致银行对自身风险承受能力的误判。

4.数据时效性问题

数据更新不及时：例如客户的信用状况发生变化，如出现逾期还款等情况，但银行的信用评估系统没有及时更新数据，仍然按照旧的信用状况为客户提供服务，可能会增加银行的信贷风险。

数据滞后性：在金融市场数据方面，银行如果依赖滞后的数据来进行投资决策，可能会错过最佳的交易时机或者做出错误的资产配置决策。比如，外汇交易数据没有及时更新，银行可能会按照过时的汇率进行交易操作，导致损失。

5.数据合规性问题

不符合监管要求：银行需要遵守众多金融监管规定，如反洗钱法规要求银行对客户身份进行严格验证并记录相关交易信息。如果银行的数据不符合这些监管要求，如未能完整记录客户的交易对手信息用于反洗钱监测，就会面临监管处罚。

数据隐私问题：银行掌握大量客户敏感信息，若数据安全措施不到位，导致客户数据泄露或者数据在使用过程中违反隐私保护原则，也是数据质量问题的一种体现。例如，未经客户同意将其账户信息用于第三方营销活动。

四、确保数据质量

银行可通过以下措施确保数据质量，避免因数据问题而遭受处罚：

1.建立完善的数据治理体系

设立数据治理组织架构：成立专门的数据治理委员会或类似机构，成员涵盖高层管理人员、各业务部门负责人以及数据管理专业人员等，负责制定数据治理策略、规划和政策，协调各部门间的数据管理工作，推动数据治理项目的实施与监督.

制定数据管理制度与规范：明确数据从产生到销毁全生命周期各环节的操作流程和质量标准，包括数据采集、录入、存储、处理、分析、共享、备份恢复等，确保数据的准确性、完整性、一致性、时效性和合规性 。例如，规定数据录入的格式要求、审核流程，数据存储的加密方式、访问权限等.

2.加强数据质量管理流程

2.1.数据采集阶段：

确保数据源可靠：优先选择权威、准确的数据源获取数据，如从内部核心业务系统、官方渠道等采集客户信息和交易数据。对于外部数据源，要进行严格的评估和筛选，确保数据质量可靠.

多源数据验证与比对：从多个数据源采集同一数据时，进行交叉验证和比对，及时发现并解决数据差异和矛盾问题。如在评估客户信用风险时，对比内部交易数据与外部征信数据中的客户还款记录、负债情况等信息.

数据采集监控与校验：建立实时的数据质量监控机制，在数据采集过程中对数据进行格式检查、逻辑校验等，防止错误数据或不完整数据进入系统。如设置必填字段检查、数据取值范围检查等规则.

2.2.数据存储阶段 ：

优化数据存储架构：采用先进的数据存储技术和架构，如分布式数据库、数据仓库等，确保数据存储的安全性、可靠性和可扩展性。对重要数据进行冗余存储和定期备份，防止数据丢失或损坏。

数据版本控制与审计：对数据的变更进行版本记录，包括更新时间、内容、操作人员等信息，以便在出现问题时能够追溯数据的历史状态，进行数据恢复和责任认定。

2.3.数据处理与分析阶段 ：

数据清洗与预处理：运用数据清洗工具和算法，去除重复数据、纠正错误数据、填充缺失值等，提高数据的可用性。对数据进行标准化和归一化处理，使不同来源、不同格式的数据具有一致性，便于后续分析。

数据质量评估与监控：建立数据质量评估指标体系，定期对数据的质量状况进行评估和监测，如计算数据的准确率、完整率、一致性比例等指标。当指标低于设定阈值时，及时触发数据质量改进流程。

数据分析模型验证：在使用数据分析模型时，进行充分的验证和优化，通过交叉验证、测试集评估等方法，确保模型的准确性和可靠性，避免因模型错误导致的数据质量问题。

3.提升员工数据质量意识与能力

开展数据质量培训：定期组织面向全体员工的数据质量管理培训，包括数据基础知识、数据质量标准、数据操作规范、数据安全意识等内容，提高员工对数据质量重要性的认识和数据处理能力.

建立数据文化：通过内部宣传、知识竞赛、案例分享等方式，营造重视数据质量的企业文化氛围，使员工在日常工作中自觉遵守数据管理制度，积极参与数据质量提升工作.

4.强化数据安全与合规管理

数据安全保障：采取多种技术手段和管理措施确保数据安全，如数据加密技术防止数据在传输和存储过程中被窃取或篡改，访问控制机制限制对敏感数据的访问权限，安全审计定期检查数据安全措施的有效性等.

合规性管理：密切关注金融监管机构关于数据管理的法规政策，如反洗钱、数据隐私保护等要求，确保银行的数据处理活动完全符合相关法律法规，避免因违规行为导致的处罚。