银行数据治理及数据质量问题解决
银行数据治理及数据质量问题解决详细内容
银行数据治理及数据质量问题解决
银行数据治理和数据质量问题解决
课程背景:
很多银行存在以下问题:
➢ 不知道如何准确理解银保监会数据治理相关政策及要求?
➢ 不清楚如何有效解决数据治理及数据质量遇到的重要问题?
➢ 科技条线不清楚如何配合业务人员更好地提高数据质量?
学员收获:
➢ 深入理解银保监会数据质量专项治理相关政策。
➢ 深入掌握数据治理及数据质量问题的解决方法。
➢ 深入学习银保监会监管数据质量专项治理方法。
课程特色:
➢ 有实战案例
➢ 有原创观点
➢ 有精彩解读
授课老师: 坚鹏老师 中国银行业协会特聘讲师
授课特点:
➢ 焕发精神、启发思考、激发行动
授课风格:
➢ 以案例的方式解读原创方法论
➢ 以互动的方式增强学员获得感
➢ 以咨询的方式提高培训实效性
培训对象:
银行参与数据治理的相关从业人员。
课程大纲:
监管数据治理体系整体解读
数据成为新型生产要素——《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》解读
《银行业金融机构数据治理指引》关于数据治理体系的解读
《关于开展监管数据质量专项治理工作的通知》政策解读
总体要求
专项治理范围
工作进度安排
银保监会EAST5.0最新政策解读
在监管数据管理领域,2023年开始执行的《银行保险监管数据统计管理办法》与《银行业金
融机构数据治理指引》一脉相承
监管数据认责和数据问题解决策略
银保监会开重磅罚单
18家全国性银行被罚款7420万元
三家政策性银行共计被罚1340万元
农商行同样收到巨额罚单
主要问题分析
数据质量不高:包括各个业务部门针对客户联系不上、客户不愿意配合、历史数据无法
处理等
频繁迟报增量数据
数据漏报问题严重
数据错报现象严重
完整性自核工作开展不力
数据整改延期
核心原因分析
机构在对待数据质量及报送问题上的不严谨
金融机构内部缺少常态化监督机制
金融机构缺少智慧化的监管数据质量专项治理系统
银行经办人员对有关指标的概念和范围理解不清、粗心大意
客户提供的信息错误或拒绝提供相关信息
重要改进对策
监管数据质量专项治理系统改进对策
建立智慧化的监管数据质量专项治理系统
建立先进的数据质量管理系统
银行具体改进对策:针对各个业务部门针对客户联系不上、客户不愿意配合、历史数据
无法处理等问题提出具体的改进对策
监管数据治理体系规划和实施路径
银行数据治理面临的挑战
完整的银行数据治理体系包含三个层次的目标
银行数据治理的实施路径
建立以BLM模型为核心的数据治理体系
数据治理体系解码
数据治理体系执行
从科技条线的角度如何提升监管数据质量(配合业务人员提升数据质量的方法)
建立智慧化的监管数据质量专项治理系统
设计智慧化的监管数据质量专项治理系统重点功能
明确EAST专项治理推进路径
明确EAST专项治理方案内容
建立先进的数据质量管理系统
研讨:银行自身存在的主要数据质量问题及解决对策
解决数据质量问题的8大举措
明确数据治理的定义与框架
建立数据治理部门
建立数据治理制度
建立数据治理考核机制
明确业务部门数据治理职责
制定数据标准
明确监管部门对于数据质量的要求
提升数据价值
银行数据治理体系落地与数据质量问题解决的五大关键
明确管理部门责权,建设数据治理专业人才团队
科学监管数据确权,落实业务闭环数据质量责任
加强数据安全保护,保障数据全生命周期管理
完善问责和激励机制,加强数据应用和分析
提升数字化水平,促进数据业务发展
内容总结与行动计划
内容总结
心得分享
问答与交流
行动计划
练习:根据工作中存在的问题和实际情况制定行动计划
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