数字经济时代，数据要素正在成为关键要素。作为典型的数据驱动行业，银行业积累了大量的客户数据、交易数据、外部数据，数据治理作为基础工作重要性更为凸显。今年9月，中国银保监会印发《商业银行监管评级办法》，将“数据治理”这一全新要素纳入评估体系并占评级要素5%的权重。不难看出，监管部门对银行业务机构监管数据报送及时性要求越来越高、颗粒度越来越细、覆盖面越来越广，这对金融机构数据治理工作提出更高要求。
近年来，银行业多措并举，稳妥开展金融科技的应用和新模式探索，监管数据治理水平得到了一定程度的提升。由于系统建设速度、监管制度更新速度、数据源质量的不匹配，监管数据治理过程中或多或少存在着数据权责不清、数据字典不完善、数据源质量不高、数据源覆盖滞后、源头数据管控不足、团队建设不足等问题，无法形成快速有效的需求响应。融合监管业务和科技技术的监管数据治理方案可实现健全组织架构、完善治理制度，清晰职责边界的功能，提升数据治理标准管理与质量管理水平，将成为金融机构监管数据治理实践中的必选项。
在这样的大背景之下，天阳科技秉承“以用促治，以治带用”的理念，经过十多年的经验沉淀与产品打造，建立了监管报送数据治理的“静动机制”，并形成了包含监管数据池、监管数据资产管理、监管应用门户、数据中台等组件在内的成熟的监管数据产品体系，助力金融机构打破“数据孤岛”。目前，该体系已应用于国有大型商业银行、全国性股份制银行、城市商业银行、省级农信联社、农村商业银行、民营银行、资产管理公司、信托公司、金融租赁公司、消费金融公司等近50家金融机构，有效提升监管数据质量治理的效率，更好地推动监管数据治理和监管数据共享与应用。
监管数据池
基于大数据平台架构，面向监管应用设计的监管数据池，可以满足监管明细数据和统计类数据的报送需求，通过监管主题模型设计，最大限度屏蔽业务系统变更的影响。通过指标体系建设，统一指标标准、指标命名、指标定义、指标口径和指标映射管理，确保不同监管报表指标口径一致，通过完善指标链路，实现数据溯源分析及数据影响分析。
监管数据资产管理
监管数据资产管理以监管指标、检核规则、数据质量的统一管理为目标，致力于实现指标加工可视化配置，自动解析加工规则，支持实时数据获取与加工，降低开发成本，提高开发效率，快速响应业务需求。同时，监管数据资产管理可实现对检核规则的分类及重要程度评级设置，通过定期更新监管规则，整合合并检核规则，审核并确保检核规则库的合理性、准确性、全面性。对于检核产生的问题数据以及监管机构现场检查反馈的问题，合并生成数据质量库，逐一进行问题分析、整改并登记处理方案，长期积累形成问题知识库，不断推动数据治理工作。
监管应用门户
监管应用门户可提供数据查询、数据补录、数据审核、数据监控等功能，将审核后的数据按照监管机构采集规范要求的格式生成报文，并通过不同接口方式上报至监管机构。
数据中台
监管数据与非监管数据相类似，都具有从数据采集、数据存储、数据加工、数据整合到数据报送的数据全流程，因此应在不同流程节点进行针对性的监管数据治理。天阳科技数据中台从监管数据采集、数据整合、数据管理、数据运营五个方面提供综合性监管数据治理能力，通过数据的共享融合、组织处理、建模分析、管理治理和服务应用，统一数据标准口径，实现数据能力的全局抽象、共享、复用和敏捷化，为前台业务部门提供数据洞见、决策支持、数据营销及监管合规等，为银行业机构监管数据治理提供全流程落地实施平台。
在金融业“严监管”步入常态化的当下，监管数据治理正从监管端治理向业务端治理扩展，数据端向技术端延深，监管数据资产化成为未来的发展趋势。天阳科技将充分发挥在监管数据治理领域的产品与经验优势，从效率、规范、安全、成本等方面全方位赋能监管数据治理工作，以创新科技助力金融机构数字化转型。