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“监”听则明:2023年三季度金融业监管数据处罚分析及洞察建议

发布时间: 2023-12-28 次浏览

  “监”听则明:2023年三季度金融业监管数据处罚分析及洞察建议2023年9月30日,各金融机构按照通知要求开展提升非现场监管报表审核质效工作,包括补充完善跨期校验工具、增加表间审核提示、强化报表审核质量和履职要求、强化数据审核人员配备等。

  “一表通”监管数据采集平台建设推进天博·体育。继2023年4月,国家金融监督管理总局在《中国银保监会2022年法治政府建设年度报告》提出“金融监管总局持续加强监管科技信息化建设,试行一表通监管数据采集平台”的要求后,“一表通”监管数据采集平台建设持续推进中。

  本季度国家金融监督管理总局持续发布了一系列新监管政策和办法,其中包括《汽车金融公司管理办法》 、《保险销售行为管理办法》等。

  2023年8月财政部印发了《企业数据资源相关会计处理暂行规定》。对数据资源入表加强指引,规范企业数据资源的会计处理,并强化数据资源相关信息披露要求。

  毕马威继续收集并整理了人民银行和国家金融监督管理总局2023年第3季度的公开处罚信息,以“数据”、“信息”、“统计”和“报送”作为识别数据相关罚单(以下简称“数据罚单”或“罚单”)的关键词,通过对监管机构、被监管机构、被处罚人员以及处罚事由的分析,识别监管机构关注点,结合外部环境趋势和金融同业实践,对金融机构数据工作的趋势和发展提出建议。

  本刊数据来源于人民和国家金融监督管理总局官方网站公开发布的处罚信息,毕马威通过对处罚信息内容开展“关键词”分析,整理形成本刊编写的数据基础。

  2023年第3季度,人民及金融监管总局向银行、公司、证券公司等金融机构共开出数据罚单425张,罚款金额为76.9亿元,涉及266家法人。本季度罚单数量较上一季度环比上涨40.3%,较去年同期同比上涨32.4%,罚单数量整体成稳步上升态势。但本季度罚款金额出现了巨量增长,较去年同期同比上涨约30倍,较上一季度环比上涨超20倍,主要原因是3季度监管机构对非银支付机构共计开出了3张超大额罚单(单张罚金额超20亿元),非银支付机构的罚款金额达73亿元。不考虑非银支付机构的数据罚单,其他类型金融机构的本季度罚款金额合计较上一季度环比上涨11.27%,较去年同期同比上涨77.13%。

  因超大额罚单,人民银行罚款金额呈现巨量增长,金融监管总局罚单数量和罚款金额均创下了其单季度历史新高

  人民银行第三季度共开出85张数据罚单天博·体育,罚款金额为48.2亿元,包括2张对非银支付机构的超大额罚单,罚款金额合计46.57亿元,占本季度人民银行总罚款金额的96.74%;

  金融监管总局第三季度共开出340张数据罚单天博·体育,罚款金额 28.7亿元,均创下了单季度历史新高,涉及1张对非银支付机构的26.33亿元超大额罚单,占本季度金融监管总局总罚款金额的91.61%;

  2023年三季度人民银行总行和金融监管总局较地方监管明显发力,超千万大额的7张罚单均来自人民银行总行和金融监管总局;

  2023年8月份人民银行和金融监管总局的罚单数量均高于7月和9月,2023年7月份人民银行和金融监管总局的罚款金额均远高于8月和9月。

  本季度非银支付机构共收到5张罚单,罚款金额跃居各类金融机构第1位,罚款金额占比达94.87%,创造了单一机构类型单季度罚款金额的历史新高。最高的3张超20亿元罚单均向非银支付机构开出,罚款金额分别为26.3亿元、24.3亿元、22.3亿元。

  银行和保险机构罚单数量合计407张,占3季度全部罚单总数的95.77%,罚款金额约3.7亿元,占整体罚金的4.83%。

  毕马威分析人民银行和金融监管总局数据罚单的处罚事由,通过提炼关键词,将处罚事由归纳为如下五类。

  财政部于2023年8月1日印发了《企业数据资源相关会计处理暂行规定》(财会[2023]11号,以下简称《暂行规定》),自2024年1月1日起施行。在监管数据报送的视角下,各金融机构的监管统计管理部门也予以高度关注。首先,与数据资源入表相关的财务数据也是1104、人行大集中、财政局、EAST等各类监管报表的重要组成部分需及时准确报送。其次,《银行保险监管统计管理办法》要求 “银行保险机构应保证同一指标在监管报送与对外披露的一致性。”如何能保证监管统计数据与对外披露的一致也是需要应对的一个挑战。目前行业探讨的热点包括有:数据资源范围该如何界定、外购数据或采集客户数据是否可以入表、数据资源如何判定为无形资产还是存货、数据资源其价值有效期/使用寿命如何估计等。我们认为监管统计报送的视角下探讨数据资源入表还需回归本源,全面理解《暂行规定》的准则要求,并从实务角度理解。

  基于《指南》的相关要求,可以依据数据资源盘点的“定范围、搭框架、设属性、成目录、做维护”五步法来开展数据资源盘点。但在盘点过程中可以重点关注以下几点:

 
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