銀保監會2022年3月25日發布公告，對21家銀行機構（含政策性銀行、國有大型銀行、股份制銀行等）在EAST數據質量專項檢查中出現的漏報錯報和交叉校核對有偏差等問題，作出合計8760萬元的處罰決定，所列違規罰點最高達18項，同時還指出其中兩家機構2018年行政處罰問題依然存在。與2020年5月9日銀保監會對8家機構監管標準化數據(EAST)系統數據質量及報送開出罰單的1770萬罰單相比，一是幅面顯著變寬，2022年不僅增加了政策性銀行，受處罰機構總量也從8家大幅增加到21家；二是力度顯著加大，由2020年的每張罰單平均220萬元提升到2022年的417萬元，幾乎翻倍；三是罰點顯著增多，2020年每張罰單罰點平均約七項，最高一張罰單有8個罰點，2022年罰點合計325個，平均每張罰單涉及超15個罰點，其中，18個罰點的罰單有4張，15個罰點及以上的罰單達16張。

EAST全稱Examination and Analysis System Technology,從啟動立項至今已超十年。從其全稱看，旨在形成檢查分析系統技術。始建至今，從局部銀監局試點到全面深入應用，管理機構由?。ǖ胤?、農村金融機構）到大、由中資到外資、由銀到非銀（信托、財務公司、壽險、財險等），不斷擴展監管業務領域，隨著今年1月銀保監會發布新版《銀行業金融機構監管數據標準化規范》,EAST邁入5.0階段。其在風險管理、執行國家政策監督等方面管理實效，和在打擊銀行卡非法買賣、刷卡套現、服務收費、熱點業務監管、貸款核銷、行為排查等方面的延伸應用成效不斷顯現。

早在2015年，EAST尚處2.0階段，已有33家銀監局對437家銀行機構展開了314個現場檢查項目，八家機構針對當時資管及同業等熱點業務的現場檢查項目數據采集，進一步完善形成58張表和1480個字段的監管數據標準化規范；EAST5.0則在4.0的基礎上進行了修訂完善，公開信息顯示，5.0新增15項報表，涉及660個數據項；修訂55項報表，涉及811個數據項；并針對冗余報送數據、報送規則和填報合理性等方面，刪除9項報表，涉及390個數據項。從總體上看，4.0覆蓋10個監管主題域、66張報表，5.0進一步擴展到11個監管主體域和70張報表。隨著監管數據質量治理力度持續加大，包括EAST在內的數據類系統能力正在不斷快速升級。

EAST作為基于數據的管理系統，要發揮其強大能力，前提無疑是確保各類數據一致性、準確性、完整性、可用性?；诟黝惪尚趴煽繑祿撵`活應用，方可實施數字化、精細化乃至智能化的經營、服務、管理、風控及監管，推動進入行業全面數字化轉型的新階段。因此，對于不同商業機構而言，因其數據基礎條件不同，所面臨的不同程度挑戰也隨之逐步顯現。系統支撐的業務范圍越全，對于業務門類越多、管理體系越復雜、源系統越多的金融機構，數倉或監管數據集市等建設和管理要求就越高，要提高報送質量和報送時效，對于數據關聯關系、關聯系統聯動交叉校驗等要求也越高，對于梳理和識別業務關系、數據關聯邏輯、數字關系、上下游系統校驗安排等業務端需求提出能力和技術端高水準實現能力都提出了更高要求，隨之而來的還有必要的系統改造，這些均需形成以業務為先導、技術服務業務的體系化工作安排。

事實上，繼2020年5月9日對八家機構開出EAST罰單之后，銀保監會即啟動數據質量專項治理，5月20日發布《中國銀保監會辦公廳關于開展監管數據質量專項數據治理工作的通知》，要求各屬地監管機關、所有銀行與保險類金融機構，對包括監管報送數據和相關源頭數據做出數據治理安排，明確整改分工和時間表，追根溯源，“夯實管理基礎，補足組織、制度、機制、系統等方面工作短板”（詳見《通知》原文），治理工作歷時一年，于2021年5月完成。所指治理內容，包括非現場監管（1104）、客戶風險和監管數據標準化（EAST）數據，真實性、準確性、完整性是其治理之本。2018年5月30日發布的《銀行業金融機構數據治理指引》所提出的全面強化數據質量“五性”要求（真實性、準確性、連續性、完整性和及時性），為落實專項治理要求提供了有益指導，其對于數據治理不滿足法律法規及監管審慎經營規則要求的機構可進行責令整改、或與監管評級掛鉤、依法采取監管措施及實施行政處罰等制度安排，也為深化數據治理監管提供了依據。

在滿足監管數據要求之外，金融機構基于自身服務、經營、管理目標達成和行業競合所需，對各類數據的需求更為頻繁、細致和多樣，應該說，抓好數據基礎，以不變的銅墻鐵壁，應監管及經營管理的萬變要求，既是最任重道遠也是最為踏實之選。而越是基礎薄弱的機構，面臨的形勢將越加嚴峻，工作任務更為復雜多樣，要補的課越加“深””，搶抓數字化轉型升級機遇難度也越大。如果說，對于存量，出于重要性認識、實現手段、趨勢判斷等等歷史原因，有諸多不盡如人意的安排，那么，對于增量建設，以及在增量建設過程中能夠同步進行的存量優化安排，則應謹慎妥善以對，用好用足每一次修正機會。越是難以直接短期量化衡量的事項，越見從業者的專業能力和職業精神。

總而言之，言而總之，標準化是萬變之宗，數據治理則是萬變之基。這是一門無法回避繞過也無法投機取巧的必修課，只有先修快干，扎實以對，才能在鏡花水月和志在必得之間找到自家數字化轉型的合適位置。

責任編輯：方杰