据监管要求与相关业务部门开展专题治理行动

6．建立数据质量管理流程

通常情况下，商业银行数据质量管理流程主要分为5个步骤，包括问题收集、问题分析、制定方案、实施治理和考核监测。每个步骤都规定了具体的工作任务和质量管理事项。

(1)问题收集  问题收集是银行数据质量管理流程的第一步。一般来说，问题收集的方法主要有以下4种：

1)根据监管要求与相关业务部门开展专题治理行动。

中国人民银行、中国银行业监督管理委员会等金融监管机构对各大商业银行报送的信息质量都会定期考核，并且也会根据我国银行业发展中遇到的问题对商业银行内部各系统、各业务的数据质量提出相关要求。为了达到监管部门对数据质量的要求，避免被监管部门通报或罚款，涉及部门会通过召开专题会议的形式，向数据质量管理牵头部门介绍当前监管中发现的数据质量问题，并共同分析问题产生原因，制定治理方案。

例如，中国人民银行要求的个人客户存款账户信息真实性核实工作，要求各商业银行在规定期限内完成本行个人客户存款账户对应的姓名、开户证件类型和开户证件号码的核实工作。这种治理活动由于有监管部门的明确要求，各部门开展治理的积极性较高，数据质量问题分析和纠改的进展较为顺利，并且由于监管要求是具有持续性的，在存量错误数据纠改完成后，增量数据通过持续的监测与考核可以有效防止问题的反弹，达到持续性治理的效果。

但是，监管往往具有滞后性，已经发现的数据质量问题可能已经积累了较长时间，调整起来对当前业务会产生较大的影响，也会有较高的治理成本。