近年来，随着金融监管数字化持续推进，监管机构对银行经营管理提出了更高要求。
监管方式正在从传统现场检查逐步向数据驱动、风险穿透方向转变，监管数据已经成为识别银行业务风险、评价机构经营管理能力的重要依据。
在这一背景下，监管机构对银行数据质量提出了更加严格的要求，不仅关注数据是否按时报送，更关注数据是否真实反映业务情况，是否能够支撑风险识别和监管分析。
近期，国家金融监督管理总局及各地监管机构公布多起行政处罚案例，其中部分银行因信息科技风险管理不到位、监管数据质量不符合规范要求等问题受到处罚。
纵观以上典型处罚案例不难看出，数据质量隐患贯穿金融机构全部经营流程。不论是 EAST 监管报送的数据出错，还是日常业务原始记录失真，都是全链路的数据治理存在漏洞。
对于各家金融机构来说，整改不能只停留在修改出错的数据表层工作。需要从业务源头抓起，完善数据标准、操作留痕、日常校验、问题溯源和事后问责整套流程，打通从一线业务到监管报送整条数据流，从根源规避各类数据合规风险。
随着监管数字化水平不断提升，监管机构持续加强对银行监管数据质量的检查。
从近年来公开处罚案例来看，部分银行因以下问题受到监管关注：
例如，部分银行因EAST数据质量不符合规范要求受到行政处罚。
从监管处罚事项来看，问题并不仅仅是某一张报表、某一个字段出现错误，而是反映出银行在数据产生、加工、校验、管理全过程中仍存在薄弱环节。
（一）监管关注已从“数据报送”转向“数据真实性”
（二）数据质量问题暴露银行基础管理短板
（三）多系统数据不一致成为监管检查重点
数据质量提升首先要解决源头问题。
银行需要加强：
基础数据规范管理； 数据标准统一； 业务录入管理； 数据责任落实。
通过提升业务数据产生环节的准确性，减少后续监管报送问题。
面对监管数据量大、关联关系复杂的特点，单纯依靠人工检查已经难以满足要求。
银行需要建立多层次数据质量校验体系，包括：
通过规则化、自动化校验，将风险发现从事后检查转向事前预警。
数据质量问题并非单一部门能够解决。
银行需要推动数据治理由局部管理向全行治理转变。
建立：数据标准体系、数据质量管理体系、数据问题整改机制、数据责任管理机制。
形成：发现问题、分析原因、整改处理、效果验证、持续优化的数据治理闭环。
从监管处罚案例可以看出，监管对数据质量的要求正在不断提升。
数据质量问题表面是监管报送问题，深层反映的是银行业务管理能力、信息科技能力和数据治理能力。
未来，银行需要从“满足监管报送要求”向“主动治理监管数据”转变，将数据治理融入业务流程和经营管理全过程。
苏州银丰睿哲持续聚焦金融监管数据治理领域，围绕1104、EAST、一表通等监管场景，帮助银行构建数据采集、标准管理、质量校验、问题分析及整改闭环能力，提升监管数据质量管理水平，助力银行数字化合规建设。
