近期，国家金融监督管理总局（以下简称“金融监管总局”）秉承2023年中央金融工作会议精神，提出通过构建监管统计新格局、建设监管大数据平台，实现监管数字化转型，提升金融监管能力的目标。“一表通”监管报送建设成为新的关注重点之一，旨在统一监管数据标准和加工逻辑，强化数据集成、穿透能力，构建与“五大监管”（机构监管、行为监管、功能监管、穿透式监管、持续监管）相适应的监管数据体系。2023年，金融监管总局下发“一表通”报送要求和规范，目前已在六大国有银行以及辽宁、上海、江苏、福建、重庆、四川各地区的股份制和区域性机构中试点推行。“一表通”对于监管报送、数据治理、数字化转型会将产生重大影响，建议机构统筹规划，及早准备。
一、监管数据趋势
（一）历史沿革
回顾我国银行业监管报送工作的发展历程，大致经历了手工阶段、自动化阶段、标准化阶段和数字化阶段四个阶段。四个阶段的主要时间周期、代表模块、报送特点总结如下：
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手工阶段 |
自动化阶段 |
标准化阶段 |
数字化阶段 |
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时间周期 |
1997-2006年 |
2007-2012年 |
2013-2019年 |
2020年至今 |
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代表模块 |
人民银行全科目统计 |
1.大集中统计 |
1.理财与资金信托统计 |
1.金融基础数据统计 |
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报送特点 |
全科目统计 |
以监管报表形式为主 |
监管报送明细化、标准化 |
监管数据治理、监管数据共享 |
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机构应对 |
主要依赖 |
逐步开始利用 |
开始建立监管报送平台与监管数据集市，对监管报送集中管理。 |
推动不同监管报送的统一和监管报送数字化转型、开展监管数据治理工作、沉淀与运营监管数据资产、提升实现监管数据价值。 |
（二）“一表通”的特点
与传统银行业监管统计制度（1104、EAST、客户风险统计）相比，“一表通”主要在以下几点对监管数据进行重构：
报送方式：从“数据报送”到“数据拉取”
传统的监管统计是“数据报送”方式，即机构产出监管报告后，按照监管要求的格式与渠道，将监管数据报送至监管端，监管部门搭建监管数据平台存储、计算、应用数据，报送机构端与监管端完全隔离。
“一表通”采用“数据拉取”报送方式，在机构端按照监管端统一标准建设规范搭建监管数据可信区，机构按照监管制定的监管统计资源层规范要求从业务系统产出数据存放至可信区，监管制定可信区至监管报告数据需求的规则在可信区执行监管可以随时访问机构可信区的监管数据，提高实时监管能力。
数据基础：构建监管统计的“共同输入层”
为解决不同监管报送制度带来的监管数据重复报送、模块间数据不统一等弊端，“一表通”的资源层被设计为承担着监管统计标准化“共同输入层”的作用，即“一表通”资源层标准化数据可以加工审慎监管与行为监管的风险管理数据与业务行为数据。虽然完善资源层标准化程度、提升监管规则精确度还需要一个过程，但是由一表通逐步替换精简现有监管统计报告将成为未来发展趋势。
报送时效：“低频报送”向“高频报送”转变
新的环境下，监管部门需要及时的相关数据以实现对金融风险的监测与金融机构行为的监管，使得监管报送从“低频报送”向“高频报送”转变。传统的监管统计以按月报送频度为主，监管端需要对报送数据进行入库、质量检核与沟通、监管数据分析应用，数据应用频度低。
“一表通”要求机构端资源层数据按照T+1时效报送至可信区，在可信区中按照监管规则T+1时效加工计算穿透层数据。监管端若有监管数据需求，可通过可信区数据服务拉取资源层与穿透层数据，实现监管数据应用的“准实时”。
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对比 |
一表通 |
传统监管统计 |
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报送方式 |
数据服务 银行将报送数据加载并存储至搭建在银行端的“可信区”;监管端有用数需求后，银行需提供已有或按监管要求加工计算数据，以数据服务+文件传输提供。 |
数据文件 银行按照监管报送制度要求生成所需报送的数据文件；监管端获取数据文件后自主搭建数据存储与计算平台开展监管数据分析。 |
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报送时效 |
报送时效-T+1 资源层数据：银行端按照T+1时效加载存储至“可信区”;穿透层数据：可信区按照监管数据需求T+1时效加工计算；监管端：根据监管需要，向可信区发起“准实时”数据需求。 |
按月 以月度报送频度为主：如EAST是月后20日；1104是按月(月后6或13日)、按季度(季后13或18日)、按半年(半年后18日);客户风险也是按月报送。 |
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数据规范 |
数据规范-逻辑统一 银行端负责数据源头>>资源层的数据加工；资源层>>穿透层以及与1104、EAST加工逻辑监管进行统一设计；EAST与1104报送所需维度，在资源层接口中整合统一。 |
加工各异 EAST与1104通常独立建设，分属于不同部门与用户；由于监管制度与银行理解，EAST与1104业务口径不一致；虽有部分EAST与1104交叉验证，整体并不严谨与完整。 |
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制度升级 |
资源层制度升级与传统方式类似，试点及前期升级频繁；穿透层制度升级由监管下发新的加工逻辑在“可信区”升级； |
制度升级：1104每年年底发布制度升级，银行按照最新制度报送；EAST基本每2年发布新版本，每年在版本中提出完善要求；银行需要根据最新制度完成E2E升级。 |
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软硬件设施 |
银行端报送系统软硬与传统方式类似，监管无要求；可信区系统需按监管标准规范建设；基础设施监管提出应用信创或互联网架构，提出版本与数量要求。 |
监管无特定要求。 |
（三）“一表通”对于监管报送的影响
从“一表通”可以看到监管报送主要呈现出以下趋势：
报送制度持续升级：现阶段我国已建立起宏观审慎管理与微观审慎监管规则体系，并不断完善行为监管规则体系，后续还将会持续升级监管报送数据内容。监管报送数据需适应最新的金融发展要求和金融监管规则，同时完善在科技金融、绿色金融、普惠金融、养老金融、数字金融“五篇大文章“相关领域的报送数据，以支撑金融高质量发展。
多种报送模式并行：监管报送数据应支撑金融监管与政策的持续性，要确保稳健与创新并举，因而现阶段监管统计报表形式（如“人民机构大集中模式”、1104）、监管明细数据形式（如EAST、金融基础数据统计），以及监管数据“一表通”创新与金融统计数据共享试点等多种形式的监管报送模式将在一定时间内并行，初期会进行数据的交叉验证，成熟后逐步精简替代。
数据内容全面覆盖：监管报送已覆盖多类型、多层次的数据，其中金融统计主要覆盖机构财务账务数据，审慎监管统计主要覆盖机构风险管理数据，行为监管主要采集机构与人员数据、产品与合约数据、账户与交易数据。预计未来监管部门将进一步拓展监管报送数据范围，在监管机构内部进行监管报送数据共享，同时引入外部数据与监管报送数据进行整合，监管端的监管报送数据内容预计将全面覆盖甚至超过机构端的业务数据。
穿透与高频监管报送：穿透式监管是本轮金融监管改革“五大金融监管”中的重大利器，“一表通”设计了数据资源层与数据穿透层，将1104报表指标维度细化到明细数据要素中，通过“一表通”数据可实现监管数据到业务数据、指标数据到明细数据、层层业务交易和资金循环的穿透。
监管数据治理与数字化转型：加强监管数据治理，构建监管数字化转型基础，已成为监管部门的共识。监管部门将机构数据治理工作纳入公司治理评价与监管评级，将数字化转型评估纳入科技监管评级，监管报送数据质量作为监管部门评价机构数据治理与数字化转型能力的首要依据，也是机构开展数据治理与实现数字化转型的关键驱动力。
二、“一表通”实施过程中存在的挑战
“一表通”作为我国金融监管统计创新性的试点，观察到机构在准备过程中会遇到诸多挑战：
（一）业务、数据及系统支撑不足
“一表通”的数据结构设计考虑通用的金融监管规则与金融会计准则，站在顶层视角提取形成监管数据标准。在实际落地过程中，“一表通”部分数据设计仍存在标准化程度不足、缺乏统一的明确定义，导致不同机构对监管解读有不同理解。另外，不同金融机构的业务模式、数据情况、系统情况存在差异，部分机构需要对业务流程进行重新梳理、对产品服务进行盘点、对系统进行完善，以适配“一表通”要求。
（二）不同监管报送主题之间口径不统一
传统的监管统计制度(如EAST，1104等)下，由于监管数据需求部门、制度发布时间、监管意图不同，在金融机构各报送主题大多分阶段独立建设和管理，可能存在对不同报送制度有理解差异。报送口径不统一、数据来源不统一、数据管理不统一，机构缺乏报送主题间的数据交叉验证。“一表通”作为监管统计“共同输入层”，统一整合监管统计数据需求，在与传统监管统计制度并行期间，上述情况可能导致的报送结果差异或将暴露在监管端。如在“一表通”中存在产品、协议、客户等多项识别编号类信息，作为表间索引跨主题实现交叉验证。机构在上报时如不注意加强表间关联性校验，不同报送模块则会造成不同报送结果，可能招致处罚风险。另外，多个报送主题模块中，重叠度最高的标识类、状态类、索引类信息会被多个报送模块、多张报表不断引用，而很多机构对于这些信息重视程度不够，在试点过程中暴露了很多问题。
（三）盲目关注“报送”而忽视监管意图和本质
部分机构对于“一表通“的认识仅仅停留在另一个监管报送主题的层面，而相对忽视了监管意图与数据本身的价值。不少机构仍使用传统的报送思维、报送方式应对”一表通“。然而，本次监管的侧重点在于加强监管科技能力建设，推动监管数字化转型。从近年来开展的多轮监管数据治理工作来看，机构加强底层数据治理才是应对持续多变、编织复杂关系的报送要求的有效途径。多数机构在应对过程中，很大程度上仍停留在“头痛医头、脚痛医脚”的方式，无暇或未能从数字化转型的角度与高度驱动改进监管报送工作。例如，部分试点机构存在缺乏产品管理标准和归口管理部门的问题，没有全行维系标准化产品清单，无法实现以产品为管理准绳的管理模式，将越来越难以适应监管报送需求。
（四）监管报送模块分散，缺少数据整合应用工具
多数金融机构尚未搭建统一的监管数据报送平台，各个监管报送主题的工作和管理部门分散隔离，缺少模块间数据的交叉检核与统一管理。监管报送功能仅局限于满足监管数据填报流程，不能为进一步监管数据治理与监管数据应用提供可使用的工具。“一表通”建设对于监管数据报送、监管数据质量管理、监管数据应用提出了新的要求，如何搭建集监管数据报送、监管数据管控、监管数据应用于一体的监管数字平台，是机构亟需考虑的问题。
三、“一表通”建设实施建议
针对“一表通”的准备工作和建设需求，结合监管要求与行业实践，提出以下几点建议：
（一）提前布局规划
对于参与“一表通”试点阶段工作的机构，建议利用试点到最终全面落地的时间缓冲期，结合整体要求，进一步完善“一表通”整体规划。而对于尚未开展“一表通”试点的机构，可结合现行报送要求和相关制度进行差异分析，提前做好布局准备，具体来说可以做到以下几方面工作：
差异分析：从数据报送口径与逻辑、业务系统建设与系统数据、行内业务开展、技术架构与数据架构几个方面进行差异分析。
建设规划：根据“一表通”试点与推广的整体节奏，分为提前准备阶段、监管模块并行阶段、交叉验证阶段、精简替换阶段进行整体建设规划。
数据认责：开展“一表通”数据精细化认责，同时也站在机构业务与监管意图对应的业务与数据视角确保数据的整体性。
制度流程：建立“一表通”的制度体系与管理流程，以符合监管统计要求及“一表通”报送的时效性与流程复杂性。
业务梳理：结合“一表通”报送制度的监管合规要求与业务建设要求，对机构业务进行梳理。如“一表通”产品类主题的设计，间接要求机构要全面梳理建立产品目录体系，加强对产品与服务的管理。协议类数据的报送，需要机构在流程中有建立维护相关业务协议的机制。
（二）夯实数据基础，提升数据应用能力
建议机构从整体规划监管数据架构、统一整合监管数据标准、构建监管数据资产模型、加强监管数据价值应用几个方面，夯实“一表通”报送的数据基础。
完善数据标准：加强“一表通”数据是监管站在行业视角，基于机构业务、监管规则、风险要素设计的适用于机构的监管统计数据“共同输入层”，数据保准化程度高、价值密度大，商业机构数据标准建设时可充分参考借鉴，将监管数据标准与机构数据标准整合统一。
构建数据模型：构建统一监管数据模型，作为“一表通”、EAST、1104、客户风险等报送主题的数据底座，统一监管统计模块的数据来源，降低口径与数据不一致风险。
监测数据质量：按照监管质量检核规则，在上报至可信区前，对“一表通”资源层数据进行数据质量检核。如对进行“一表通”数据和EAST明细数据以及1104统计项目的交叉检核。
挖掘数据应用与价值：除满足报送要求，建议机构充分探索相关数据在合规、运营、营销等方向的应用，提升数智化程度。
（三）完善监管报送科技能力
加强分层数据输出能力：按照“一表通”需求，建议机构建制资源层、穿透层等不同层面数据输出能力：如“一表通”报送模式下，穿透层数据按照监管提供的规则在可信区计算产出，除监管当局外，包括机构自身在内不允许从可信区拉取数据。穿透层的设计对于机构产出现行监管报告以及数据应用具备价值，因此建议机构内部按照监管规则提前产出穿透层数据。
确保监管报送功能：报送功能支持行内用户对资源层进行上报前的填报、审核、查看等工作流，支持按照规范要求数据脱敏、生成报送文件。
落实可信区建设：按照可信区建设规范建设可信区，满足“一表通”数据存储、数据加工、数据服务、安全控制、运维等需求。
升级改造业务系统：“一表通”增加了一些业务要素的设计，以及部分业务要素需要落在业务明细数据级，增加了业务要素采集范围，可能涉及系统的改造升级。除此之外在业务系统层面需要满足报送频度要求、业务系统与财务系统总分核对要求等。
增强数据溯源能力：“一表通”T+1报送时效与数据穿透要求，建议机构在报送系统建设中或数据资产管理平台中维护“一表通”端到端的数据结构与加工逻辑，支持进行数据溯源，具备快速查找与定位数据问题能力。
构建监管数据资产目录：建议机构建立起监管数据资产目录，实现对监管数据资产目录、监管数据认责、监管加工逻辑的统一管理，确保监管数据资产可以被看得到、找得着、看得懂。
四、完善监管数据治理能力的重点工作
监管当局基于监管报送数据建立起监管大数据平台，开展智能监管检查，在新的监管报送模式下，银行应当充分引入最新的监管技术，尤其是Al技术。加强监管技术在数据报送、数据治理、数据应用中的运用。
监管报送数字平台
商业银行应当建设基于大数据架构、采用微服务方式等监管报送数字平台，以灵活适配监管报送数据计算需求。同时构建各类监管报送制度统一信息门户，实现监管报送统一的数字化管理。
一表通可信区建设
各家银行采用监管统一的可信区建设标准搭建可信区，我们建议银行自身搭建可信区大数据架构，可信区应用通过采购标准化产品以降低开发成本与风险。
监管数据溯源能力建设
一表通T+1报送频度的要求，以及银行数据>>模型数据>>资源层+穿透层多层次的数据架构，我们建议银行在报送平台基础上构建数据溯源能力，以快速查找定位数据。
统一监管数据质量管控
银行应当在监管报送平台或监管数据资产管理平台中建立起统一监管数据质量管控体系，支持监管数据质量全生命周期、多视角、持续性管控。
构建监管数据资产目录
我们建议银行建立起监管数据资产目录，实现对监管数据资产目录、监管数据认责、监管加工逻辑的统一管理，确保监管数据资产可以被看得到、找得着、看得懂。