证券时报：真实性乃数据质量之基础

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在大数据时代，高质量数据的重要性日益突出。在“数据就是生产力”的浪潮下，数据治理越来越受到金融机构和监管者的重视。

近日，中国保监会启动了监管数据质量专项治理工作，重点关注监管数据及相关源数据的真实性、准确性、完整性和及时性，其中真实性是重中之重。

今年5月，包括6家大银行在内的8家银行因在监管标准化数据(东)系统的数据质量和数据提交方面违反法律法规而被罚款1770万元。这也是中国银行业监督管理委员会首次对东方银行提交的数据发出罚款。

高质量的数据可以帮助金融机构提高服务能力，挖掘新的动能，并提高其运营和管理的质量和效率。近年来，在业务快速发展的过程中，金融机构积累了客户数据、交易数据、外部数据(603138，咨询单位)等海量数据。数据已成为金融业的重要资产和核心竞争力，但数据质量仍存在诸多问题。

一方面，金融机构数据的准确性和完整性不足，时效性和适应性不足；另一方面，一些机构违规操作导致数据不真实、不完整等问题时有发生，数据的真实性和准确性长期以来难以监管。

据统计，今年一季度，银监会对保险业共发出470项监管处罚，总金额为7254.16万元，涉及140家保险机构。在处罚中，许多涉及提供和准备虚假报告、文件和虚假费用等。

监管部门对金融机构违规行为和数据真实性保持严格监管，同时加强对金融机构数据质量的指导和监管。早在2018年5月，银监会就发布了《银行业金融机构数据治理指引》，指导银行业金融机构加强数据治理，提高数据质量，充分发挥数据价值。

除了数据本身，数据生成过程也需要关注。数据收集过程决定了金融机构可以在其中发挥的主动性。

记者对2019年车险费用和佣金进行了统计和调查。结果表明，费用和佣金支出不仅出现在“费用和佣金”科目中，还出现在其他业务成本、业务和管理费用中，甚至在补偿费用类别中，广告费、促销费和服务费都可能出现在费用和佣金中。这种状况不仅是行业车险费率改革走向深水区的必然现象，也是财产保险公司车险业务的无奈，以及强大的规模导向市场的冷漠刺激，以及产品同质化严重、保险公司治理结构和考核机制存在缺陷等核心问题。

如果高质量的数据是竞争力，真实性和准确性无疑应该是基础和核心价值。实现数据真实性需要付出很多努力。市场运行模式、市场发展阶段、金融机构的价值取向和科学监管导向与金融机构能否坚持合规管理、维护数据真实性密切相关。