金融业监管中的数据统计问题与技术挑战(以欧盟为例)

本内容选自2016年6月15日,召开的以“金融监管数据的反思与应对”为主题的国际金融数据监管报告及技术研讨会(欧盟篇)上,亲历欧盟数据标准制定工作的数据报告专家Michal Piechock所做的《金融业监管中的数据统计问题与技术挑战》的报告。
 
在报告中,Michal Piechock深度剖析欧盟金融监管统计数据报告的现状和技术标准,详细介绍了欧盟对银行业、资本市场和保险行业的行业微观监管机制及跨行业的金融宏观监管协调机制。
 
在应对07年次贷危机和08年金融危机的过程及事后反思中,国际金融业监管机构深刻认识到,在金融监管数据的范围和质量方面存在着严重问题。为此,2009年4月,G20集团指定国际货币基金组织(IMF)和金融稳定理事会(FSB)着手研究数据统计间的差异,最终形成G20的《消除数据缺口提案》(DGI: Data Gaps Initiative),提出消除缺口的20条建议。在落实建议的行动中,欧盟走在了其他国家的前面,其中一项成果就是提出了DPM(Data Point Model)的数据模型框架和方法论。

Michal详细介绍了欧盟对银行业、资本市场和保险行业的行业微观监管机制及跨行业的金融宏观监管协调机制(以图为例)。在微观监管层面,欧盟由欧洲金融监管系统(ESFS)负责,分别由欧洲银行管理局(EBA)负责银行业监管,欧洲保险和职业养老金管理局(EIOPA)负责保险行业监管,欧洲证券及市场管理局(ESMA)负责资本市场监管,其中每个监管机构的主席,与欧洲中央银行(ECB)和欧盟委员会(European Commission)构成了宏观监管层面的欧洲系统风险委员会(ESRB)。2014年11月生效的单一监管机制(SSM)进一步加强了欧洲央行(ECB)在欧盟银行系统监管方面的权力。根据Michal的介绍,当前的监管机制虽然存在某些不确定或需要协调和动态平衡的因素,但整体而言仍然奏效。

监管机制的有效运行,并不能保证在监管报告、监管数据层面的一致性。在建立统一数据标准之前,在跨行业、跨国家、不同监管框架下欧盟所面临的数据一致性、准确性方面面临着诸多挑战。Michal也给出了相应的案例:银行业监管要求Basel III与保险行业监管要求Sovency II之间的一致性,欧盟区监管要求与全球监管要求的一致性,Basel监管框架与国际财务报告准则(IFRS)的一致性,以及单一报告与整合报告之间的一致性等等。这些挑战都迫切要求在金融监管数据层面,设计一套兼容各区域、各行业、各监管框架的统一数据标准,从而有效提升监管数据的一致性、准确性,有效支撑前述的协调监管机制。

最终Michal基于理论讲解、案例说明、录像和工具演示为参会嘉宾深度说明了DPM的概念、原理、成果及其对欧盟金融监管数据的规范性、一致性带来的诸多收益。DPM是一套覆盖各行业监管机构的监管数据需求的数据字典,一个数据点(Data Point)是某个监管报告所需的数据元素,具有同样含义的数据元素会共享一个数据点。基于这样的设计,会统一不同监管框架、监管报告中的数据语义,确保监管报告数据的一致性和协调性。

本次会议由国际数据管理协会(DAMA)中国分会、清华大学经济管理学院、五道口金融学院、法学院和数据科学研究院联合主办。出席研讨会的嘉宾约30余人,来自中国人民银行、中国银行业监督管理委员会、中国证券监督管理委员会及其下属单位、中国银行、中国建设银行、中信证券、中国经济信息社等监管机构及金融机构,以及来自国家标准化研究院、工信部电子工业标准化研究院、清华大学、中国人民大学、北京语言大学等研究机构。出席活动的会议主办方代表包括国际数据管理协会中国分会胡本立主席、清华大学法学院高西庆教授、经济管理研究院金融系何平副教授、数据科学研究院韩亦舜执行副院长。国际数据管理协会中国分会的刘晨主持了本次会议。
 

后续将陆续开展北美篇、中国篇研讨会。