近年来，银保监会对银行数据治理的监管趋严，相关处罚接二连三。

８月４日，国家金融监督管理总局发布的行政处罚信息显示，宁波ＣＸ农村商业银行存在多项违法违规行为，其中包含“数据治理不完善”等，依据《中华人民共和国银行业监督管理法》第四十六条【银行业金融机构有下列情形之一，由国务院银行业监督管理机构责令改正，并处二十万元以上五十万元以下罚款；情节特别严重或者逾期不改正的，可以责令停业整顿或者吊销其经营许可证；构成犯罪的，依法追究刑事责任：（一）未经任职资格审查任命董事、高级管理人员的；（二）拒绝或者阻碍非现场监管或者现场检查的；（三）提供虚假的或者隐瞒重要事实的报表、报告等文件、资料的；（四）未按照规定进行信息披露的；（五）严重违反审慎经营规则的；（六）拒绝执行本法第三十七条规定的措施的】，被宁波监管局罚款３３０万元。

同一天，国家金融监督管理总局发布的另一张银行罚单也涉及数据治理问题。ＤＧ银行深圳分行因存在“数据治理不到位”等两项主要违法违规行为，依据《中华人民共和国银行业监督管理法》第四十六条（内容见前段），《中华人民共和国商业银行法》第七十四条【商业银行有下列情形之一，由国务院银行业监督管理机构责令改正，有违法所得的，没收违法所得，违法所得五十万元以上的，并处违法所得一倍以上五倍以下罚款；没有违法所得或者违法所得不足五十万元的，处五十万元以上二百万元以下罚款；情节特别严重或者逾期不改正的，可以责令停业整顿或者吊销其经营许可证；构成犯罪的，依法追究刑事责任：（一）未经批准设立分支机构的；（二）未经批准分立、合并或者违反规定对变更事项不报批的；（三）违反规定提高或者降低利率以及采用其他不正当手段，吸收存款，发放贷款的；（四）出租、出借经营许可证的；（五）未经批准买卖、代理买卖外汇的；（六）未经批准买卖政府债券或者发行、买卖金融债券的；（七）违反国家规定从事信托投资和证券经营业务、向非自用不动产投资或者向非银行金融机构和企业投资的；（八）向关系人发放信用贷款或者发放担保贷款的条件优于其他借款人同类贷款的条件的】，被深圳监管局罚款９０万元，并被没收违法所得８７７７３．７３元。

就在前不久的６月９日，宁波两家银行的罚单同样涉及数据治理问题。其中，宁波ＦＨ农村商业银行存在“数据治理问题突出”等多项违法违规行为，被罚款３８０万元。宁波ＹＺ农村商业银行因“ＥＡＳＴ数据与１１０４数据交叉校核不一致、ＥＡＳＴ数据与客户风险统计数据交叉校核不一致、ＥＡＳＴ数据存在错报漏报等数据质量问题”，被罚款９０万元。

事实上，涉及数据治理问题的罚单真不少。而之前更是出现过银行业的“集中性处罚”。２０２２年３月，原银保监会查处一批ＥＡＳＴ数据质量领域违法违规案件，对２１家银行作出行政处罚决定，包括３家政策性银行、６家国有银行、１２家股份制银行，处罚金额合计８７６０万元。２０２０年５月９日，６大行加中信、光大银行因ＥＡＳＴ系统数据质量及报送存在违法违规行为，曾被原银保监会罚款共计１７７０万元。

关于银行数据治理的监管规定，２０１８年５月，原银监会发布了《银行业金融机构数据治理指引》，为商业银行搭建完善的数据治理体系提供了指导，同时首次将数据治理提高到银行常规管理的战略高度。

《指引》从数据治理架构、数据管理、数据质量控制、数据价值实现、监督管理等方面规范了银行业金融机构的数据管理活动，也是监管机构首次将数据治理提高到银行常规管理的战略高度，标志着银行已经全面进入数据治理时代。

根据《指引》，数据治理是指银行业金融机构通过建立组织架构，明确董事会、监事会、高级管理层及内设部门等职责要求，制定和实施系统化的制度、流程和方法，确保数据统一管理、高效运行，并在经营管理中充分发挥价值的动态过程。

在银行数据管理方面，《指引》规定：１、结合自身发展战略、监管要求等，制定数据战略并确保有效执行和修订。２、制定全面科学有效的数据管理制度，包括但不限于组织管理、部门职责、协调机制、安全管控、系统保障、监督检查和数据质量控制等方面。３、制定与监管数据相关的监管统计管理制度和业务制度，及时发布并定期评价和更新。４、建立覆盖全部数据的标准化规划，遵循统一的业务规范和技术标准。５、持续完善信息系统，覆盖各项业务和管理数据。６、建立数据安全策略与标准，依法合规采集、应用数据，依法保护客户隐私，划分数据安全等级，明确访问和拷贝等权限，监控访问和拷贝等行为，完善数据安全技术，定期审计数据安全。７、建立数据治理自我评估机制，明确评估周期、流程、结果应用、组织保障等要素的相关要求。８、建立问责机制，定期排查数据管理、数据质量控制、数据价值实现等方面问题，依据有关规定对高级管理层和相关部门及责任人进行问责。

在银行数据质量控制方面，《指引》规定：１、确立数据质量管理目标，建立控制机制，确保数据的真实性、准确性、连续性、完整性和及时性。２、加强数据源头管理，确保将业务信息全面准确及时录入信息系统。３、建立数据质量监控体系，覆盖数据全生命周期，对数据质量持续监测、分析、反馈和纠正。４、建立数据质量现场检查制度，定期组织实施，原则上不低于每年一次，对重大问题要按照既定的报告路径提交，并按流程实施整改。５、建立数据质量考核评价体系，考核结果纳入本机构绩效考核体系，实现数据质量持续提升。６、建立数据质量整改机制，对日常监控、检查和考核评价过程中发现的问题，及时组织整改，并对整改情况跟踪评价，确保整改落实到位。７、建立监管数据质量管控制度，包括但不限于：关键监管指标数据质量承诺、数据异常变动分析和报告、重大差错通报以及问责等。

此外，２０２１年原银保监会发布《商业银行监管评级办法》（银保监发〔２０２１〕３９号），将“数据治理”纳入了评价体系，权重占比５％，“数据治理”被列入了商业银行风险监管的评价指标，银行业的数据治理成为了　“严监管”的重要领域。

２０２２年，原银保监会在《关于印发２０２２年银行保险机构股权和关联交易专项整治工作要点的通知》中再次强调，银行保险机构要提高数据报送质量，对于反复出现数据错报、漏报、瞒报的责任人要实施内部问责。今年２月１日起实施的《银行保险监管统计管理办法》（令２０２２年第１０号），明确要求银行保险机构应将本单位监管统计工作纳入数据治理范畴，明确机构法定代表人或者主要负责人对数据质量负责。原银保监会办公厅今年４月颁布实施的《关于２０２３年加力提升小微企业金融服务质量的通知》（银保监办发〔２０２３〕４２号）强调“加强小微业务数据治理，提高数据报送质量和规范性”等。