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银保监会发布的银行业金融机构监管数据标准化规范(2019版)文件。

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简介:
通用说明1. 适用机构:在境内依法设立的银行机构,包括政策性银行、大型商业银行、股份制商业银行、城市商业银行、民营银行、农村信用社、农村商业银行、农村合作银行、村镇银行、外资银行、中德住房储蓄银行。2. 数据结构:《中国银保监会银行业金融机构监管数据标准化规范(2019版)》(以下简称《规范》)共包括十个监管主题域、66张数据表、1852个数据项。数据表报送范围及数据项在《规范》中均有说明。3. 数据来源:银行机构根据《规范》要求报送除理财业务域以外的九个监管主题域,从行内相关信息系统中获取数据,其中信息系统包括但不限于以下系统:核心业务系统、信贷系统、国结系统、票据系统、人力资源等。理财登记中心根据《规范》要求,向银保监会报送采集范围内的数据。各报数单位现有信息系统无法满足数据填报需求时,应及时采取措施,完善信息系统建设,并制定具体工作方案计划,以逐步达到数据报送要求。4. 数据采集:银行机构首次按本《规范》集中报送数据时,公共信息、客户信息、信贷管理等相关数据表报送采集时间段内存续数据,账户类及交易明细类数据报送时间段内的全量数据。银行机构持续报数时,公共信息、客户信息相关数据表报送采集时间段内存续全量数据。理财登记中心按照理财业务相关数据表的采集要求报送数据。报送账户、借据全量数据时,采集时间段内结清、未结清,销户、未销户都应上报。5.数据校验:银行机构按照数据检核规则报送数据。首次集中报送时,银行机构按照数据检核规则完成对报送数据的整改工作。持续报送时,银行机构应在一个报送周期内完成对不符合校验规则数据的整改和入库。6.数据分层存储:所有采集数据分层存储在银保监会(或其派出机构)和报数机构。每批次数据采集时,报数机构将全部数据存至本机构存储平台,并按照《规范》要求,将其中部分数据报送至银保监会(或其派出机构)。存至本机构的数据要单独存放、隔离管理,并建立安全可靠的传输通道和保障机制,支撑银保监会数据调阅与应用。存储平台中的数据,未经银保监会许可,不得导出、拷贝和删改。7. 关联数据项:不同表存在数据项名称、填报内容定义相同的数据项时,应保证所填数据在这些表格中一致。例如:不同表的客户统一编号、工号、合同号应保持表间一致。“备注”栏所列“关联数据项”意为表之间数据项存在相关关系,用于指导银行机构填报存在相关关系的数据及监管查找关联数据之用。8. 银行自定义数据项:由于银行机构业务和信息系统的差异性,规范中一些数据数据项填报要求注明由银行自定义,此类数据数据项报送应注意使用中文字典或中文描述,避免使用英文或代码表示。对于《规范》中已经列出数据项值的数据项,严格依照标准中已有的分类上报。9. 敏感信息处理:对于客户隐私均在备注栏内做了注解,分为“隐私,暂不取”、“隐私,银行机构变形”两种情况。对于“隐私,暂不取”数据项,保留在银行机构,作为可追索数据项;对于“隐私,银行机构变形”数据项,按照以下规则进行变形:(1)个人件号码:若件号码中有英文字母,应先统一转换成大写英文字母;变形后的件号码(38字节) = 件号码前6字节(6个英文字符/数字,或2个汉字,或1个汉字+3个英文字符/数字) + MD5(件号码全文UTF-8编码)(32字符,英文按小写输出),若件号码为空,则按空值报送。例:18位公民身份号码:33010219801212031X,变形后:33010268162287691742b48cbc3ae8b70650a715位公民身份号码:330102801212031,变形后:330102b88ce0d0e99298c224409414db399920军官证/武警部队警官证:参字第1234567号,变形后:参字3d0b11c17f6130dbd8502a416a7935ef护照:E12345678,变形后:E12345d02f3cf86bb402a904f98df6373eb1ac(2)包含个人件号码的客户统一编号:若件号码中有英文字母,应先统一转换成大写英文字母;将件号码部分用件号码全文UTF-8编码的MD5杂凑值替换,其余部分不变。(3)客户名称和所有对方户名信息:三个汉字以内(包含三个汉字)的名称,做有限暴露方式的脱敏处理,只保留最后一个字,其余长度的名称不变形。银行机构员工和业务办理人员、自然人股东、单位负责人姓名不变形。10. 数据约束:数据结构备注中PK为监管部门作为唯一性约束的参考条件,含有多个PK的,表示联合主键的参考,并不作为主外键唯一性约束的条件,可根据数据实际使用用途情况作出调整。11. 数据项报送:《规范》中所有数据项均作为必填项对待,确实无法对应的数据项应报监管部门备案,并参照以下处理:①未开办此类业务,则无须报送;②已经开办此类业务,但需要一次性录入索引类数据,应当在实施过程中另行建表维护或对源系统进行技术改造。12. 数据格式:报送数据若为字符串,则字符串中不能包含\n、\r、双引号等控制字符和转义字符,且字符串首尾不能包含空格。报送数据若为浮点数,则必须为123.789形式,前后不可补0、补+号。报送数据若为整数,则必须为123456形式,数值前不可补0、补+号,数值后不能带小数点。13. 拆分原则:明确采集分支机构数据的银行机构,由总行按照一级分行进行数据拆分,并由一级分行报送属地银监局。若多个一级分行归属同一银监局管辖区域,则应由多个一级分行分别独立报送。数据拆分应当以满足交易描述的完整性为基本原则,账户归属地、业务发生地不在一个一级分行的,归属地、发生地应当分别报送。14. 标准引用:下列标准中的条款通过本规范的引用而成为本规范的条款。凡是注日期的引用文件,其随后所有的修改单(不包括勘误的内容)或修订版均不适用于本规范,然而,鼓励各方研究是否可使用这些文件的最新版本。凡是不注日期的引用文件,其最新版本适用于本规范。银保监会《金融机构代码编码规则》ISO/IEC 10646 Information Technology -- Universal Coded Character Set (UCS)GB 32100-2015 法人和其他组织统一社会信用代码编码规则GB 11714-1997 全国组织机构代码编制规则GB 11643-1999 公民身份号码GB/T 2261-2003 个人基本信息分类与代码GB/T 4754 国民经济行业分类GB/T 7408-2005 数据元和交换格式 信息交换 日期和时间表示法(ISO 8601:2000,IDT)GB/T 12406-2008 表示货币和资金的代码(ISO 4217:2001,IDT)GB/T 18142-2000 信息技术 数据元素值格式记法(ISO/IEC 14957:1996,IDT)GB/T 4658-2006 学历代码GB/T 8561-2001 专业技术职务代码GB/T 2659-2000 世界各国和地区名称代码

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客服
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  • 中国2019).xlsx
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    此文件为中国银保监会发布的2019年版本的银行业金融机构监管数据标准化规范,旨在统一和规范银行业监管数据的标准。 1. 适用范围:本规范适用于在中国境内依法设立的银行机构,包括但不限于政策性银行、大型商业银行、股份制商业银行、城市商业银行、农村信用合作社以及外资银行等。 2. 数据完整性与约束条件: 所有数据项均为必填字段,若无具体对应信息,则需向监管机构备案并遵循以下指导原则:业务未开展时无需报送;已开展但需要一次性录入索引类数据的应另行建表维护或对源系统进行技术升级。同时,在备注中标识为PK的数据作为唯一性参考条件,并允许根据实际用途调整主键和外键约束。 3. 数据拆分规则: 对于需采集分支机构信息的银行,由总行负责将下辖一级分行数据进行分割处理并上报属地银监局;若多个一级分行位于同一监管区域内,则各自独立提交报告。在执行过程中必须确保交易描述完整性为优先原则,如账户归属与业务发生地点分属于不同的一级分行时,需分别报送。 4. 数据格式规范: - 字符串类型数据中严禁包含特殊字符(例如换行符、回车符和双引号等)及空格; - 浮点数值必须采用123.789形式表示且不允许前置零或加号以及后置小数点; - 整型数字则应以123456格式书写,禁止添加前导零或者正负符号。 5. 脱敏处理规则: 在涉及个人证件号码(包括但不限于身份证、军官证/武警警官证及护照)时需进行脱密化操作。具体方法为将原码转换成UTF-8编码后计算MD5散列值代替原始数据;客户名称和对方账户名信息中的短字符则仅保留最后一个汉字。 6. 标准引用: 本规范参考了多项国家标准与国际标准,包括但不限于《金融机构代码编码规则》、ISO/IEC 10646信息技术—通用码集(UCS)、GB32100-2015法人和其他组织统一社会信用代码编码规则等。这些被引用的标准为本规范提供了重要的技术支撑和数据交换基础。 7. 数据报送流程: 明确采集分支机构信息的银行,由总行负责将下辖一级分行的数据进行拆分,并分别提交给对应的属地银监局;当多个一级分行处于同一监管区域时,则各自独立完成上报工作。在执行过程中必须确保交易描述完整性为优先原则,如账户归属与业务发生地点分属于不同的一级分行时,需分别报送。 8. 特殊数据项处理: 对于未开展的特定类型业务无需提交相应信息;而已经展开但需要一次性录入索引类数据的情况,则应当建立新的表格进行维护或对源系统实施技术改造。所有这些操作都需要提前向监管机构备案并获得批准后方可执行。
  • 中国
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    该规范由中国银监会制定,旨在推动银行业金融机构的数据标准统一,提升监管效率和准确性,保障金融体系稳定运行。 本段落介绍了中国银监会于2017年3月发布的银行业金融机构监管数据标准化规范。该规范涵盖了标准引用和采集数据结构等内容,旨在统一银行业金融机构的监管数据收集与管理流程,提升数据质量及监管效率。
  • 中国报送说明
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    本文件由中国银监会制定,旨在为银行业金融机构提供关于监管数据标准化及报送的具体指导和要求,确保信息准确性和一致性。 本段落介绍了中国银监会银行业金融机构监管数据标准化规范报送的相关内容,包括通用说明和公共信息部分。该规范的目的是为了统一银行业金融机构的数据报送流程,提升数据质量和监管效率。具体内容涉及了数据提交的时间、格式以及所需包含的信息等方面的要求。
  • 中国及采集技术接口说明.doc
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    这份文档为中国银保监会制定,旨在规范银行业金融机构的数据标准与采集技术接口,确保行业内数据的一致性和准确性。 本段落档规定了依据《中国银保监会银行业金融机构监管数据标准化规范(2019版)》所采集的数据的物理存储与传输方式,即数据的技术接口要求,包括文件命名规则、字符集、行分隔符、字段分隔符、缺省值处理和隐私保护措施等。此外,文档还涵盖了全量采集和增量采集两种集中或持续的数据收集模式的具体技术规范。这些技术接口的要求是强制性的。 除上述内容外,本段落档也提供了数据采集频率及报送介质的参考性建议,包括连续数据收集的时间间隔以及用于集中的和持续的数据传输所使用的媒介类型。非技术接口的相关要求则具有一定的灵活性,监管机构可根据各自辖区的具体情况自行决定或调整适用标准。
  • 中国概览表
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    该文档为中国银监会制定,概述了针对银行业金融机构的数据报送标准与规范,包括各类报表的结构和内容要求。 中国银监会发布的银行业金融机构监管数据标准化规范包括了数据结构一览表。
  • (2021)通用说明.docx
    优质
    该文档为《银行业金融机构监管数据标准化规范(2021版)》的通用部分,详细解释了新版规范的目标、原则及实施方法,旨在提高银行业的数据质量和透明度。 《银行业金融机构监管数据标准化规范(2021版)通用说明》文档对银行业金融机构的数据报送标准进行了详细规定,旨在提高监管效率和准确性。该文件涵盖了各类银行机构所需遵循的报告要求、数据格式及提交流程等方面的指导原则。通过实施这一新版规范,监管部门能够更好地监控金融行业的运行状况,并及时发现潜在风险点。 请注意原文中并未包含任何联系方式或网址信息,在此重写过程中也没有添加此类内容。
  • 2019)+EAST 4.0
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    《金融机构监管数据标准化规范(2019版)》是基于EAST 4.0的数据报送标准制定的,对银行业金融机构向监管部门提交的数据进行了详细的分类和定义。此规范有助于提高监管效率与数据分析能力。 1. 中国银保监会发布的《银行业金融机构监管数据标准化规范(2019版)》 2. 对于该文件的解析内容 3. 关于采集技术接口的相关说明
  • (2021年概览表(适用于east5.0)
    优质
    《银行业金融机构监管数据标准化规范(2021年版)》提供了针对EAST 5.0的数据结构概览,旨在提升银行机构监管信息的准确性和一致性。 EAST 5.0 银保监会(金融监督管理局)发布的银行业金融机构监管数据标准化规范(2021版)的数据结构一览表。
  • 治理指引(〔2018〕22号)
    优质
    该指引由中国银行保险监督管理委员会发布,旨在规范和指导银行业金融机构开展数据治理工作,提升数据质量与利用效率,保障行业健康发展。 银行业金融机构数据治理指引(银保监发〔2018〕22号)要求银行建立健全数据治理体系,确保数据质量,并提升利用数据支持业务决策的能力。
  • 治理实践及客户基本信息描述
    优质
    本书汇集了银行业在数据治理方面的实践经验,并详细阐述了监管数据标准化和客户基本信息描述的标准规范。适合从业者参考学习。 以下是关于商业银行数据资产管理体系建设实践的报告及相关文档列表: - 浦发银行、IBM与中国信通院联合发布的《商业银行数据资产管理体系建设实践报告》。 - 一份针对XX银行的数据治理建设方案PDF文件。 - 包含金融银行业模型的相关资料(doc格式)。 - 论述银行数据治理体系构建与数据质量的论文文档(pdf格式)。 - 银行企业标准中关于基础类数据的标准说明文件(pdf格式)。 - 汇总了银行业数据分析指标的图表文件(jpg格式)。 - 德勤公司发布的《银行业务治理实践》PDF报告。 - 中国人民银行制定的数据安全规范,即金融数据生命周期的安全管理规定(JR∕T 0223-2021版本)。 - 关于中小银行在当前阶段下进行数据治理的现状分析文档(pdf格式)。 - 使用SM3密码杂凑算法实现脱敏规则的相关资料。 - 银保监会发布的银行业金融机构监管数据标准化规范(2021版),包括其结构一览表、报送清单以及检核结果等文件,均以电子表格形式提供。 - 有关该标准的采集技术接口说明文档与检核规则详细列表。 此外还有一些案例分析资料和关于如何通过提升数据质量来实现合规监管及业务精准分析的文章。最后还有一篇论文探讨了在数字化转型过程中银行业面临的数据治理新挑战,以及DAMA(数据管理协会)的知识体系对此可能带来的帮助价值。