推广 热搜: 2022  财务  微信  法律    网格化  管理  营销  总裁班  安全 

银行数据治理实践:监管数据治理体系规划实施

主讲老师: 周红伟 周红伟

主讲师资:周红伟

课时安排: 2天
学习费用: 面议
课程预约: 隋老师 (微信同号)
课程简介: 在数字化转型和强化公司治理的大背景下,融机构如何高质量的金完成监管数据报送,如何构建一整套监管制度保障体系、监管数据治理体系、监管数据资产管理体系、监管数据报送体系、监管数据应用体系。本课程针对监管政策解读、监管数据体系创新方法论与数据问题改进,、监管数据治理体系、监管数据资产管理体系、监管数据报送体系、监管数据应用体系的实践落地。
内训课程分类: 综合管理 | 人力资源 | 市场营销 | 财务税务 | 基层管理 | 中层管理 | 领导力 | 管理沟通 | 薪酬绩效 | 企业文化 | 团队管理 | 行政办公 | 公司治理 | 股权激励 | 生产管理 | 采购物流 | 项目管理 | 安全管理 | 质量管理 | 员工管理 | 班组管理 | 职业技能 | 互联网+ | 新媒体 | TTT培训 | 礼仪服务 | 商务谈判 | 演讲培训 | 宏观经济 | 趋势发展 | 金融资本 | 商业模式 | 战略运营 | 法律风险 | 沙盘模拟 | 国企改革 | 乡村振兴 | 党建培训 | 保险培训 | 银行培训 | 电信领域 | 房地产 | 国学智慧 | 心理学 | 情绪管理 | 时间管理 | 目标管理 | 客户管理 | 店长培训 | 新能源 | 数字化转型 | 工业4.0 | 电力行业 |
更新时间: 2023-07-04 13:54

课程背景

近期,银保监会严肃查处一批监管标准化数据(EAST)数据质量领域违法违规案件,对政策性银行、国有大型银行、股份制银行等共21家银行机构依法做出行政处罚决定,处罚金额合计8760万元。监管要求的 日益严格,无疑对商业银行提出了更高的数据治理要求。

在数字化转型和强化公司治理的大背景下,融机构如何高质量的金完成监管数据报送,如何构建一整套监管制度保障体系、监管数据治理体系、监管数据资产管理体系、监管数据报送体系、监管数据应用体系。本课程针对监管政策解读、监管数据体系创新方法论与数据问题改进,、监管数据治理体系、监管数据资产管理体系、监管数据报送体系、监管数据应用体系的实践落地。

授课形式

理论讲解+案例分析+视频分享+课堂练习+实战演练+小组研讨+互动答疑

课程大纲

一、监管数据治理体系整体解读

1.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

2.《银行业金融机构数据治理指引》关于数据治理体系的解读

3.《关于开展监管数据质量专项治理工作的通知》政策解读

(1)总体要求

(2)专项治理范围

(3)工作进度安排

4.银保监会监管报送政策解读:主要包括非现场监管报表(1104)、客户风险数据报送(部分银行报送)、监管数据标准化(EAST)

二、监管数据一体化和数字化管控趋势分析

1.建立智慧化的监管数据质量专项治理系统

2.智慧化的监管数据质量专项治理系统一般可以分为四个模块

3.EAST专项治理推进路径

4.EAST专项治理方案内容

5.建立先进的数据质量管理系统

三、监管数据治理体系规划和实施路径

1.银行数据治理面临的挑战

2.完整的银行数据治理体系包含三个层次的目标

3.银行数据治理的实施路径

4.建立以BLM模型为核心的数据治理体系

(1)数据治理分析(差距分析、宏观环境分析、数据治理行业分析、竞争对手分析、标杆研究、企业自身情况)

(2)数据治理战略(发展定位、发展目标、发展模式、发展步骤、发展策略、发展举措)

(3)创新焦点(数据治理模式、数据治理策略、数据治理举措)

(4)体系建设(数据治理架构、数据治理策略、数据治理手册、数据治理流程、数据治理制度、作业指导书、数据治理表格、专项数据治理、数据治理信息系统)

5.数据治理体系解码

(1)数据治理目标分解(未来公司5年数据治理目标分解、未来事业部5年数据治理目标分解、未来部门5年数据治理目标分解)

(2)制定公司年度数据治理规划

(3)制定事业部/部门年度数据治理规划

6.数据治理体系执行

(1)关键任务(公司层面关键任务、业务层面关键任务、部门层面关键任务)

(2)数据治理人才(数据治理人才任职资格标准设计、数据治理人才任职资格管理体系设计及实施、数据治理人才选育用留)

(3)数据治理督导(数据治理督导体系设计、数据治理体系监督、数据治理体系实施辅导)

(4)考核评估(数据治理考核指标设计、组织实施数据治理考核、数据治理体系评价)

四、监管数据认责和数据问题解决策略

1.银保监会开重磅罚单

(1)9家保险公司被银保监会通报

(2)数据质量对保险业至关重要

(3)六大行、中信、光大合计被罚1970万事件分析

2.主要问题分析

(1)数据质量不高

(2)频繁迟报增量数据

(3)数据漏报问题严重

(4)数据错报现象严重

(5)完整性自核工作开展不力

(6)数据整改延期

3.核心原因分析

(1)机构在对待数据质量及报送问题上的不严谨

(2)金融机构内部缺少常态化监督机制

(3)金融机构缺少智慧化的监管数据质量专项治理系统

(4)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

(5)客户提供的信息错误或拒绝提供相关信息

4.重要改进对策

(1)监管数据质量专项治理系统改进对策

(2)建立智慧化的监管数据质量专项治理系统

(3)建立先进的数据质量管理系统

(4)保险公司具体改进对策

(5)银行具体改进对策

 
反对 0举报 0 收藏 0
更多>与银行数据治理实践:监管数据治理体系规划实施相关内训课
《零售转型之新逻辑—业务发展、管理创新、团队塑造》 《数字化转型过程中四大国有银行零售业务产品对比分析》 《数字化转型后网点的经营与财富管理》 《数字化转型下的场景营销攻略—变革、触达、开口》 《银行数字化转型过程中的思维、行为与动作》 《数字化进程中招行代发工资模式介绍》 《数字化转型后的批量获客攻略》 数字化转型后的批量获客攻略
周红伟老师介绍>周红伟老师其它课程
金融风险管理及应用 金融大数据典型应用 机器学习:数据挖掘分析 国企数字化与资本转型与十四五规划政策解读 当前宏观经济形势分析与金融监管政策解读 大数据产业与数字经济: 国内外产业布局与政策解读 大数据:Python风险预测模型 从招行业务领先模型 看新时代企业战略领导力发展
网站首页  |  关于我们  |  联系方式  |  诚聘英才  |  网站声明  |  隐私保障及免责声明  |  网站地图  |  排名推广  |  广告服务  |  积分换礼  |  网站留言  |  RSS订阅  |  违规举报  |  京ICP备11016574号-25