金融數據報告

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金融數據報告范文第1篇

（一）數據更新不夠及時

主要表現為客戶貸款實際上已歸還，但信用報告中仍然存在，影響了客戶的信用。由于《個人信用信息基礎數據庫管理暫行辦法》（以下簡稱《辦法》）對個人信用信息的報送時間沒有具體明確，因此，商業銀行更新頻率不一。相對于頻繁的個人信用行為和銀行受理貸款高頻率查詢，由于數據更新頻率低，造成反映客戶真實的信用狀況與信用報告出具的個人信用狀況不符，使得客戶對個人信用報告提出異議。

（二）數據報送質量不高

一是接口程序不完善。目前商業銀行都采用自身信貸管理系統與個人信用信息基礎數據庫對接的方式，由各家總行“一點式”接入，部分商業銀行接口程序的缺陷問題導致上報信息差錯較多。二是基層行經辦人員錄入信息時不認真，導致報送數據不準確。

（三）數據糾錯機制存在漏洞

從反映的情況來看，大部分異議申請經過人民銀行協調和溝通，基本上由商業銀行自行解決，不影響客戶辦理業務。但也有部分機構工作人員不愿意調查了解個人異議信息，或發現數據錯誤后，不按要求修改和重報異議信息，僅要求異議申請人通過異議操作流程修改錯誤數據，客戶只能等到數據修改過來后才能辦理業務，損害了客戶的利益。同時缺乏主動發現錯誤數據的方法和渠道，影響了數據的質量和信用報告的準確性。

（四）異議處理制度不完善

目前異議處理相關制度不盡完善，異議處理流程過于繁雜，一方面要收集異議證明材料及填寫申請表，另一方面異議信息錯誤的糾正權在人民銀行總行征信中心和商業銀行總行，而商業銀行普遍未明確從異議受理至異議回復的時限要求，申請人提出異議申請后等待時間不確定，造成申請人心理壓力過大，重復提出異議申請。

二、相關建議

（一）及時更新數據，提高異議處理效率

一是要明確個人信用信息的上報時間，及時更新數據。二是向社會公布異議處理的機構、程序、方式以及簡單異議的快速解決辦法，使客戶對異議處理的整個過程有全面的了解。三是建立高效、快捷的異議處理機制，完善異議處理子系統功能，保證客戶的異議申請得到及時處理，提高異議處理工作效率。

（二）規范操作流程，保證數據報送質量

數據報送質量差是產生異議的重要原因，商業銀行要根據《辦法》制定規范的操作流程。同時，定期進行信貸業務數據的核對工作，使個人信用信息數據報送、核查、更正完全程序化，以保證個人信用信息數據的報送質量。

（三）堵住、糾錯漏洞，建立數據糾錯機制

積極與商業銀行溝通協作，共同探索、建立高效的錯誤數據識別和修改機制，堵住并糾錯漏洞。同時要加快信息數據報送頻率，縮短數據加載、數據遷移時間，簡化錯誤數據修改流程，減少數據在各部門之間流轉的時間。建立和完善數據糾錯核查機制，提高個人征信信息數據入庫率，加快更正信息的上報速度。

（四）完善相關制度，強化個人信用意識

金融數據報告范文第2篇

【關鍵詞】金融信用信息基礎數據庫 小微機構 小額貸款公司

一、研究背景：小微機構與金融信用信息基礎數據庫相互需要卻又無法“牽線搭橋”

近年來，村鎮銀行、小貸公司、融資性擔保公司、農村合作銀行等小微機構數量和信貸業務發展迅速，2013年末，全國有小貸公司7839家，貸款余額8191億元，已開業的村鎮銀行987家，隨著金融業對民間資本的開放，會有更多小微信貸機構的涌現，這些機構必將通過中國人民銀行金融信用信息基礎數據庫來考查貸款人的信用情況，其對數據庫的需求也在同步增加。同時小微信貸業務也將產生大量的信用信息，這是需要納入金融信用信息基礎數據庫的。

金融信用信息基礎數據庫作為收集信貸數據的數據庫，數據是其靈魂，信貸數據的缺失或不完善，將影響其發展。截止2014年4月，全國個人征信系統收錄8.45億條自然人的個人信息，但僅有3.31億自然人有信用記錄，對于那些沒有信貸數據或未收錄到數據庫中的自然人，部分已發生過信貸業務，但因數據發生機構未實現向數據庫報數，在數據庫中沒有信用記錄。目前，各國有商業銀行、股份制銀行的分支機構已通過各種方式將發生的信貸數據報入了數據庫，實現了信息共享。但村鎮銀行、小貸公司等小微機構，由于自身的特點，接入工作推進緩慢，使數據庫缺少了大部分小微機構的信貸信息。2013年末，個人征信系統接入小貸公司123家，接入村鎮銀行62家，企業征信系統接入小貸公司183家，村鎮銀行54家。一邊是數據庫中大部分信息主體沒有信貸數據，另一邊是大量小微機構未將數據上報數據庫，也未獲得系統使用權，小微機構和數據庫相互需要，卻沒有現實對接，應盡快探索出有效的接入辦法。本文以小額貸款公司為例，研究了小貸公司的接入辦法，其他小微機構可參照執行。

二、接入工作的實際意義

（一）防范金融風險

一方面是獲取客戶信息，實現風險防控。小貸公司客戶包括未達到銀行信用評級的客戶、短期借貸用于歸還銀行貸款并未將資金投向實體經濟的客戶，加上小貸公司本身貸款風險評估能力不足，使得小貸公司本身就是一個高風險的行業。隨著小貸公司的增多，一個客戶可能在多個小貸公司進行融資，也可能同時在銀行和小貸公司進行融資，而這些信貸信息都不能被共享，進一步加大了小貸公司的經營風險，且風險波及相關銀行。據21世紀經濟報道，重慶華倫房地產開發有限公司就利用小貸公司信息未報入企業征信系統這一缺陷，以3500萬注冊資金的小公司實力，從銀行獲得8億融資的同時，還從小貸公司借貸7億元，最終公司資金鏈斷裂，使銀行受損，小貸公司經營陷入困難。可以看出，因為小貸公司信貸信息未進入數據庫，使得在銀行和小貸公司之間多頭借貸的信息未能被共享，導致信息不對稱，從而增加了銀行貸前審查信息盲點，加大了銀行貸款風險。對此，需要小貸公司接入數據庫，將客戶的信貸信息實現共享，小貸公司也能高效便捷的查詢客戶信用信息。

（二）落實《征信業管理條例》，推動《社會信用體系建設規劃綱要》實施

2013年實施的《征信業管理條例》第二十九條明確規定“從事信貸業務的機構應當按照規定向金融信用信息基礎數據庫提供信貸信息”，一切從事信貸業務的機構，包括村鎮銀行、小貸公司、融資性擔保公司、公積金中心等機構一旦發生了信貸業務，數據信息就從法律上強制要求必須報入數據庫，強制報數是從事信貸業務的機構必須履行的法定義務。但就執行情況看，央行對中小微機構接入數據庫采取謹慎態度，以自愿接入為原則，大量中小微機構的信貸數據游離于數據庫之外，未履行法定的報數義務。

2014年國務院印發的《社會信用體系建設規劃綱要》（2014―2020年）在金融領域的信用建設明確提出“加強金融信用信息基礎設施建設，進一步擴大信用記錄的覆蓋面，強化金融業對守信者的激勵作用和對失信者的約束作用”。這明確提出，要加大數據庫的數據采集范圍。小微機構的信貸記錄是重要的經濟信息，是社會信用體系建設的重要內容，應及早將這些信息報入數據庫，增加客戶的違約成本，營造誠實守信的社會經濟氛圍，推動社會信用體系建設。

（三）促進征信產品發展，推動征信工作開展

信用報告作為金融信用信息基礎數據庫目前最重要的產品之一，得到了信貸機構、政府部門及信用評級機構的廣泛認可。但在目前數量眾多的小微機構信貸數據未能實現報入數據庫的情況下，個人信用報告必然少了未接入金融機構的信貸數據，無法綜合反映個人的信用狀況，降低了個人信用報告的參考價值，且2014年6月起對一年內查詢個人信用報告三次以上的開始收費，這就對信用報告的完整性提出了更高的要求。

小微機構未實現接入數據庫，不能查詢客戶的信用報告，但又需要使用數據庫的信息，目前只有一種獲得途徑，就是要求客戶到人民銀行查詢后提供。據對到人民銀行柜臺查詢信用報告的客戶調查，有60%以上的為公積金、小貸公司貸款需要提供，按去年轄區受理的3953份統計，約有2300多份查詢原因屬于此類。人民銀行提供本人查詢的目的本是為想了解個人信用報告的個人提供查詢服務，而事實上卻成為未接入數據庫卻在使用數據庫信息的眾多貸款公司了解客戶信用信息的免費渠道，人民銀行也無法拒絕客戶的查詢申請，不得不花費較多的人力在信用報告查詢上，而每個征信部門的工作人員是有限的，這必然影響其他征信工作的開展。

（四）緩解中小企業融資難

融資難一直是困擾中小企業發展的難題。除了中小企業所特有的不足，金融機構與中小企業之間的信息不對稱是主要原因。由于信息不對稱，使得金融機構不能有效識別效益高的中小企業，從而導致了中小企業很難獲得貸款，中小企業的成長之路步履維艱。對于只能從小貸公司獲得融資的小微企業來說，只有小貸公司將其數據報入數據庫，才能積累自身信用價值，提高資信水平，獲得更多金融支持。

三、保山市小貸公司發展現狀

2009年，保山第一家小貸公司成立，截止2014年5月，保山市已批準成立23家小貸公司，其中有兩家2014年新成立，還未正式營業，全部注冊資金8.45億，資金規模9.23億，其中，7家小貸公司注冊資金少于1000萬，6家在大于1000萬小于5000萬，8家在5000到6000之間，一家達2億元，2013年機構數占全省小貸公司總數的5.14%，從業人員占全省小貸公司從業人員的5.26%。借款客戶主要是個休工商戶、農戶、部分小企業，2014年5月末個人貸款余額7.88億，占貸款余額的85.98%。

（一）業務發展迅速，規模差異較大

2009年成立了三家小貸公司，此后每年至少以一家的速度增長，2012年新成立10家，至2014年，小貸公司覆蓋保山市全部縣區，最多的隆陽區有8家，最少的龍陵縣也有2家。資本規模從2009年的9200萬元擴大到現在的9億多，最大一家小貸公司達3億元，占全市小貸公司資產規模的32.51%，最小的5家占比總和不到10%。2013年，全市19家小貸公司放發貸款11.12億元，放貸金額最多的一家放款4.54億元，占全部放款金額的40.7%，其中最大一筆放貸額已遠超最小兩家小貸公司全年放貸額總和，放款金額最少的五家總計放貸2165萬元，占全市小貸公司放貸金額的1.96%。2014年5月全市小貸公司貸款余額9.16億元，比2010年末增加7.83億元，增長了近7倍。

（二）從業人員業務素質不高，信息化水平較低

小貸公司發展普遍存在從業人員學歷水平不高、專業人員匱乏、信息化水平較低、業務不規范、抗風險能力較弱等問題。據調查，小貸公司平均員工為13人，其中本科以上學歷和有金融從業經歷的均少于4人，目前23家小貸公司中僅有6家采用完全電子化的方式處理業務，有7家還未建立電子化的業務系統，用完全手工的方式處理業務，尚未有小貸公司接入數據庫。

四、接入工作進展緩慢原因分析

（一）數據質量不高，審核難達要求

征信中心2013年全國性銀行個人征信數據在信貸業務完整率、借款人完整率、賬戶記錄更新及時率、借款人名下賬戶數一致率、重點數據項一致率6項指標都達到了99.8%以上的高水平。而轄區多數小貸公司沒有一個較成熟的信貸業務系統，導致其信貸數據準確率較低，數據準確率很難達到這一水平的。這些數據報入數據庫，會產生多種不良后果，使得人民銀行在審核小貸公司接入申請時，始終持謹慎態度。

（二）接入后容易被監管，加劇競爭，影響接入意愿

一方面是接入征信系統后，小額貸款公司必須向數據庫報送相關信貸數據，業務規范方面更加嚴格。作為填補個人和小企業貸款難而誕生的小貸公司，其業務特點是小額、分散、服務三農和小企業，率利在基準率利4倍以內。但目前民間融資的合法化推高了資金回報率，也增加了小貸公司的資金成本，對收益的追求使其忽視了風險以追求更高的回報，業務范圍已申向房地產等高回報行業，率利也遠超基準率利4倍。2013年轄區有11家小貸公司的單筆貸款超百萬，其中一家達千萬元，一家小貸公司平均每筆放貸金額已達243萬，小貸公司做的不只是“小額”放貸。由于目前其業務數據停留在本公司內，未在任何一個平臺上實行共享，監管機構對其監測的數據來自于小貸公司單方面提供，且沒有一個連續性，對這些業務務真實性的監管比較困難，這些大額貸款的真實投向更是無從得知。另一方面是在同等條件下，客戶更愿意選擇不良記錄不會被報入金融信用信息基礎數據庫的信貸機構，這也是目前小貸公司的優勢之一，接入數據庫后，必然散失了這種暫時的優勢，據調查，有7家小貸公司有這方面的擔憂。一方面是高風險、低效率、不透明的放款帶來的超額利潤，另一方面是低風險、高效率、高透明的操作流程引發的客戶流失，小貸公司在這兩方面難以找到平衡。

（三）接入費用難承受，使用性價比不高

目前多數小貸公司還處在發展的初級階段，規模較小，贏利數額不大，2013年轄區19家小貸公司稅后利潤1347.29萬元，平均每家70.91萬元。從目前可選擇的接入方式看，小貸公司需要購買或開發專門的信貸管理系統和數據接口程序，還需購置相應的硬件設備，這些都是大多數小貸公司目前的經營狀況所不能承受的，據調查，有5家小貸公司明確表示，即使10萬元的接入費用，也是無法承受的。部分小貸公司使用系統頻率不高也影響接入意愿，2013年全轄已開業的19家小貸公司共發放貸款1021筆，平均每家54筆，有10家小貸公司月平均貸款筆數在3筆以下，13家年業務筆數在50筆以下，詳看圖5。為了每月3筆的信用報告，還要花費大量的人力、物力、財力接入數據庫，每月還需上報信貸數據，查詢還是付費的，對小貸公司來說，真是一個“不劃算”的選擇，而且，目前可以要求客戶提供人民銀行出具的信用報告，業務量較少，離當地人行也比較近，并沒有覺得不方便。

（四）管理不規范，違規查詢隱患大

小貸公司僅作為一種新生信貸機構以企業身份注冊成立，非金融機構身份，對其管理沒有像銀行一樣的高要求，以及本身從業人員學歷低，流動大，法律意識不強，缺乏專業培訓特點，易出違規查詢、信息買賣或異議處理不當等問題，引發信息主體的異議和投訴風險。

（五）鼓勵的接入態度，謹慎的接入原則

雖然銀辦發[2011]1號文件規定了小額貸款公司接入征信系統的組織管理、流程管理和接入后的業務管理，提出了接入征信系統的四種模式，但沒有具體的接入方案。銀辦發[2013]45號文件明確“兩類機構接入數據庫的工作目標是將具備接入條件同時具有接入意愿的機構納入數據庫”，接入工作按照“模式開放、間接查詢、穩步推進、風險可控”的總體接入原則，即對小貸公司的接入還在研究調研階段，對達到接入要求同時具有接入意愿的可以申請接入，而非強制接入，與對商業銀行的強制接入要求有所不同，這在一定程度使部分小貸公司達到接入條件但出于其他原因考慮不愿申請接入數據庫。

五、四種接入模式分析

目前征信中心提供了四種接入模式，直接接入，一口接入，通過商業銀行接入，介質報數。據對轄區小貸公司的調查來看，介質報數方式符合大多數小貸公司的實際，選擇此種報數方式的達9家，其次是省級平臺一口接入，選擇這種報數方式的是7家，小貸公司偏向于這兩種接入方式的主要原因是出于網絡條件和成本考慮。有兩家小貸公司選擇了商業銀行間接接入，但就轄區商業銀行來看，都是由省行或總行直接從系統提數，小貸公司如果要通過商業銀行報數，必須由上級行審批，而銀行普遍認為小貸公司業務不規范，數據錯誤率高，沒有一家商業銀行愿意為小貸公司報數，此種方式在轄區并不可行。直接接入不僅需要小貸公司有較成熟的信貸業務系統，還需要有專門的網絡，目前沒有一家小貸公司能達到此要求。有兩家規模非常小、業務較少沒有接入意愿。從調查結果看，應著重開發介質報數方式和省級平臺一口接入方式。從未來還有更多類型的小微型信貸機構增加的角度看，介質報數渠道是一勞永逸的方式，適合大多數小微信貸機構起步階段的數據報送方式。

六、對接入工作的建議

（一）統一信貸管理系統，產生規范接口文件

無論采用哪一種報數方式，都必須要求小貸公司業務電子化處理。目前多數小貸公司技術條件和硬件設施普遍較落后，又無資金投入引進成熟的信貸業務系統。要想提高小貸公司的信貸業務數據質量，必須有一套成熟的信貸業務系統，靠一家小貸公司的資金實力難以實現。可由省級人民銀行或金融辦開發、運行統一的小額貸款公司信貸管理系統，無成熟業務系統的小貸公司分攤成本購買使用，不僅能規范業務操作，提高工作效率，信貸數的質量也能有所保證，產生了符合報入條件的接口文件，數據報入才有可能。

（二）介質報數為基礎，一口接入重點開發

目前小貸公司開業三個月后即向人民銀行金融統計監測管理信息系統報送統計數據，其報數方式也是通過介質報數，區別于其他銀行直接從系統提數，就執行情況來看，效果比較理想，征信系統的數據報送也可以參照此方法。此種方法對人民銀行來說，并不會增加太大的工作量，因為人民銀行所需要做的只是一個數據傳輸工作，且隨著信用報告互聯網查詢的推廣以及下一步貸款卡行政許可的取消，目前對外窗口人滿為患的情況會有所緩解，增加的數據報送工作只是一個工作重心的轉移。對于新報數的小貸公司和采取其他三種方式報數的小貸公司，也可先通過介質報數，有一個試報期，等數據穩定后，在通過其它模式報數，且此種報數模式也能運用到其他新型信貸機構，是一個值得采取的報數方式。全省小貸公司數據眾多，經營情況較好，業務發展成熟的也不在少數，介質報數最終也是為了走向網絡報數，因此一口接入是值得重點推進的報數方式。

（三）區別于商業銀行的數據展示，提高小貸公司接入積極性

根據目前異議處理的情況來看，多數異議申請者的異議內容為逾期記錄。由于小貸公司的貸款業務多是取得借款時一次付息，到還款日一次歸還貸款，或到期還本付息，且借款時間比較短，據對轄區小貸公司的調查，借款期限半數在6個月以內，有的甚至不足一個月。這種顯然與銀行不同的貸款結構和還款方式，對沒有成熟的信貸業務系統的小貸公司，在報送數據時可考慮與銀行不同的報送方式，只報送客戶借款金額和期限，不報送違約情況的相關記錄，客戶結清數據時，在對數據進行更新。對于借款期限較短、甚至只有幾天的小貸公司業務來說，展示其負債情況的作用遠高于違約情況。且此種方式省去了中間的數據更新要求以及逾期情況記錄，能大大減少數據出錯的概率。對于參看信用報告的人來說，違約信息可以根據貸款期限作出判斷，并不會影響信用報告客觀記錄違約信息的本質。

（四）細化接入標準，達到條件的要求接入

銀辦發[2011]1號文件對接入應具備的條件中規定“開業一年以上”，其他在無具體內容。應對接入制定更具體的規定，可參照已接入的地方性商業銀行接入的規定，對于達到一定營業規模，如年貸款放發額達1000萬的或年放貸筆數達80筆以上的，已有成熟的信貸業務系統，數據比較規范的，要求報數。

（五）推廣協議查詢

雖然數據庫以互惠共享信息為前提，即對報送數據的機構，給予客戶授權查詢信用報告的權限，但由于目前小貸公司特殊的人員構成情況，對于查詢風險較大，業務量不大的，或對于不符合開通查詢權限或有較大違規嫌疑的，可通過間接查詢達到信息共享的目的，減少違規查詢的隱患。如目前轄內推行的協議查詢制，即村鎮銀行與人民銀行簽一份協議，由一名工作人員帶上有客戶書面授權的查詢資料，到人民銀行查詢業務。對于轄區的小貸公司來說，由于業務量不大，離當地人民銀行均較近，并不會有太多的不方便，根據對轄區22家小貸公司的調查，18家小貸公司可以接受這種查詢方式。

（六）加強制度建設，嚴格執行上崗資格考試制度

為防止出現違規查詢、信用買賣等操作風險，對申請開通查詢的小貸公司，要建立征信業務管理相關的制度，將目前全省統一的云南省金融機構征信業務人員上崗資格考試制度和個人征信系統異常查詢監測系統應用于開通查詢權限的小貸公司，并嚴格執行。中國人民銀行征信管理部門要加強業務指導，充分發揮其監督管理職責，進行現場非現場檢查，不定期檢查，嚴防操作風險。

七、小結

本文通過對轄區小貸公司接入緩慢原因分析，給出了對接入工作的建議。本文存在以下不足之處，是對一口接入的費用沒有直觀的評估數據，二是對提出的介質報數方式沒有做深入的分析，在其數據保密方面有待下一步研究。

參考文獻

[1]中國人民銀行.“中國人民銀行辦公廳關于小額貸款公司接入人民銀行征信系統及相關管理工作的通知”，2011.

[2]中國人民銀行.“中國人民銀行辦公廳關于小額貸款公司和融資性擔保公司接入金融信用信息基礎數據庫有關事宜的通知”，2013.

金融數據報告范文第3篇

關鍵詞：歐央行；中央證券數據庫；金融統計標準化；啟示

中圖分類號：F832.2 文獻標識碼：A 文章編號：1003-9031（2013）05-0029-03 DOI：10.3969/j.issn.1003-9031.2013.05.06

一、CSDB簡介

CSDB系統是由歐洲央行（ECB）統計處建立，旨在將所有證券類數據按照元數據逐筆統計的方式聚集在單一的數據倉庫，為歐洲中央銀行系統（ESCB）提供全面、準確、一致和及時的證券類相關統計信息，以滿足國際和國內層面的各類統計數據需求。經過幾年的建設和運行，截止目前CSDB累計包含大約500萬條由歐盟成員國或其他國家居民發行的債務型證券、股票和互惠基金份額/單元信息，并提供多個證券類數據統計報告[1]。

二、CSDB的主要特點

（一）具有強大的數據集中功能

CSDB由歐洲中央銀行系統（ESCB）共享，通過一致和統一的證券統計口徑，實現了數據“大集中”的特點。一是數據集中范疇廣，不僅包括歐元區居民證券發行者或持有者，還包括國外居民證券發行者或持有者。二是數據集中來源寬，不僅包括各國中央銀行（NCBs）提供的數據，還包括商業數據提供商及政府統計部門數據。三是數據集中內容豐，徹底改變以往表單式匯總數據統計模式。

（二）提供多維的金融統計信息

CSDB的數據提供者無需了解數據匯總制度及匯總關系，僅需按照工具分類、部門組成等屬性分類標準報送元數據，由數據管理機構對數據信息進行檢查，并根據需要加工和處理。目前，CSDB不僅提供國際收支、國際投資持倉和投資基金統計，同時還提供前瞻性的貨幣金融機構（MFIs）和金融工具公司統計（FVCs），為歐元區提供全面、準確、統一和及時的證券交易（流量）和持倉（存量）等數據信息[2]。CSDB還計劃將提供證券持倉（包括金融賬戶統計）、金融穩定、政府融資和證券發行統計等，為貨幣政策研究、金融穩定分析和市場運營分析提供直接的數據支撐[3]。

（三）使用開放的數據統計結構

CSDB在統計理念上是以金融工具為主線，在元數據逐筆統計的基礎上，通過設定國際通用的金融工具分類標準，廣泛收集該工具不同的業務屬性信息。同時還根據不同時期對統計需求的發展和變化，隨時調整或擴充金融工具所需的特定屬性信息。此外，ECB將繼續與NCBs合作，考慮將證券持有人按經濟部門劃分并收集相關數據信息納入CSDB，同時還考慮收集未在歐元區注冊或很少在二級市場交易的持有人信息。為獲得這些信息ECB還致力于與數據報告機構、托管人、證券結算系統或其他信息來源渠道合作，完善證券統計體系[3]。

三、CSDB的建設經驗

（一）建立中央證券統計數據集成系統

ESCB實際為一個證券統計數據集成系統（SIET），SIET主要依托關系數據庫、分析數據庫和多維數據庫進行原始數據的收集、轉換、處理、校驗和統計報表的輸出。首先，將收集到的數據存儲至關系數據庫（見圖1），并實施以驗證為主的第一層次數據質量控制，對于缺失數據進行估值補充。其次，將已經驗證和完善的數據復制到分析數據庫，并以一致性檢驗和比較的方法實施第二級別數據質量控制，數據不同維度的業務屬性信息傳送至多維數據庫保存。最后，從分析數據庫和多維數據庫提取所需的數據信息形成多維的統計報表[4]。

（二）注重金融交易的跨境監測

CSDB的數據范疇將包括歐元區居民發行的證券以及持有和交易的歐元區或非歐元區發行的證券，同時還包括非歐元區居民持有的歐元區居民發行的證券或少數非歐元區居民發行的證券。無論是歐元區或非歐元區居民發行的證券，只要以歐元計價，都將引進CSDB數據系統。圖2列示了CSDB的取數范疇，其中粗黑線條表示CSDB數據總集，必要時CSDB數據范疇將擴大至D子集。

（三）構建統計數據屬性框架

CSDB數據框架（見圖3）屬性主要依托于兩個關鍵字段，即證券發行人和證券持有人，囊括證券工具類別、機構部門、發行人和持有人居住國、價格（報價）、收入、與證券發行相關的交易和持倉（如發行、贖回和余額等）、與證券投資相關的交易和持倉（如投資、銷售和股票等）和公司事件等內容。其中公司事件主要包括股票分割、逆向回購、收購和兼并等會影響發行者或證券余額的活動信息。

（四）對工具屬性進行標準化分類

大多數證券都擁有一個國際證券識別編碼（ISIN），CSDB則基于ISIN作為數據庫系統唯一標識符。發行者的機構部門和金融工具類別也是兩類重要的識別標識。發行者機構部門主要根據1995年歐洲國家和區域賬戶系統（ESA 95）進行劃分，將機構部門確定為非金融公司、金融公司和廣義政府。金融工具類別分類（CFI）則是一種商業化目的的統計分類，其諸多屬性也適合ESA 95標準下的證券分類。

（五）建立科學的數據處理流程

一是數據收集。CSDB的數據（見圖4）主要由商業數據提供商及中央銀行提供。ECB將會以一種通用的數據結構或形式來接收相關數據，同時還會通過與其他中央銀行合作，編制金融統計標準，以確保不同來源的數據集中且獲得完整和統一的記錄。二是數據“清洗”。數據的“清洗”主要通過在CSDB內部建立一些規則或校驗關系來進行，為每一個存在矛盾的數據選擇最可靠的數據來源。在清理過程中，CSDB還會將一些數據提交給數據質量管理進行測試，以確保數據質量。三是數據估值。估值主要以市場價、交易價或名義價為原則進行。例如對于債務型證券，根據發行人的計價貨幣、剩余期限和信用余額進行估價或依賴于過去某一種金融工具的回報率來定價。如果沒有可觀測的市場價格且估價方式不可行，那么CSDB將會恢復自動初始值。

（六）加強數據質量后臺檢查

CSDB將會與歐洲央行、數據提供商進行聯網運營，數據提供商、國家統計部門和信息來源機構將會從CSDB加載數據并進行質量監控檢查，以確定數據離群值和誤差程度。并通過建立一套完善的統計數據標準（如數據報送標準和質量監控標準），提高數據質量。

四、啟示和借鑒

“全面、統一、協調、敏銳”是金融統計標準化的最終目標，與CSDB“全面、準確、統一、及時”的統計目標具有高度的相似性，其建設經驗值得參考借鑒。

（一）建設中央銀行數據庫集成系統

在進一步完善相關技術準備的前提下，通過在系統內部組建臨時數據庫、正式數據庫和多維數據庫等方式，形成一個完善的數據庫集成功能，實現以金融機構的最小業務單元（逐筆統計）為基礎的業務元數據采集功能。

（二）建立開放可拓的統計框架體系

從實際統計需求出發，以金融工具為主線，在對金融工具屬性進行標準化分類的基礎上，構建統計數據屬性框架。屬性內容至少需要包括金融工具類型、持有人、價格和余額等信息內容。今后還可根據統計需求的變化，調整金融工具及其屬性分類。

（三）制定標準化統計數據處理流程

在數據收集方面，需要制定數據報送標準，統一報送格式和指標內容，確保原始數據收集的一致性；在數據處理方面，建議由科技部門和調查統計部門一起設置數據庫的映射規則或校驗標準，“清洗”和過濾存在錯誤或矛盾的統計數據；數據運用方面，要加強數據質量測試，并需要定期對數據報送機構進行數據質量檢查。

（四）拓寬金融統計基礎數據的來源

人民銀行積極加強與“三會”、工商、統計等部門的溝通協調與合作，對金融統計信息覆蓋面進行擴充。同時，對于能夠提供真實、準確、可靠金融數據的商業數據提供商，也需加以考慮，廣泛拓寬原始數據來源，豐富并完善統計內容。

參考文獻：

[1]ECB， The Centralized Securities Database In Brief[R]. ECB Report， Feb.2012.

[2]ECB， Centralized Securities Database Current Use in

the Production of the Euro Area Balance of Payments and International Investment Position[R]. Twenty Second Meeting of the IMF committee on balance of payments statistics in Shanghai， Nov.2009.

金融數據報告范文第4篇

一、華坪縣小額貸款公司概況

華坪縣現有4家小額貸款公司，注冊資本合計26000萬元，共有員工33人，其中管理層11人。2013年10月末，貸款余額26029萬元。通過調查了解，4家小額貸款公司均有意愿接入征信系統。

二、小額貸款公司接入征信系統的意義

（一）運用征信系統信息優勢防范信貸風險

目前，4家小額貸款公司對客戶信用信息的來源主要來自收入證明、實地資產調查、利用社會關系了解打聽等，獲得的信息存在許多不確定性風險。由于區域限制、時間限制、對人民銀行征信查詢系統不了解等原因，4家小額貸款公司都不要求客戶提供企業征信報告或個人征信報告。接入征信系統后，小額貸款公司可以方便快捷的查詢到貸款申請企業或者個人的信用報告，獲得與各大商業銀行同步的客戶信用信息，及時了解客戶的信用情況，為小額貸款公司準確的做出信貸風險分析提供有效幫助。

（二）縮短貸前審查時間提高信貸效率

據了解，現階段小額貸款公司的貸款審查時間一般為2至3個工作日，如需提供征信信用報告的再延長1至2個工作日，對比商業銀行效率相仿。但針對小額貸款公司客戶群多以中小企業和個人為主，客戶對貸款時間要求較為緊急的特點，還是存在較大的改進空間。接入征信系統后，小額貸款公司可以利用征信系統在5分鐘之內獲得客戶的信用報告，幫助小額貸款公司對客戶的貸款申請作出快速的處理，大大提高了工作效率。

（三）避免多頭授信情況出現

小額貸款公司未接入征信系統導致小額貸款公司獲得客戶信息與商業銀行獲得信息不對稱，存在多頭授信的潛在風險，直接導致小額貸款公司不良貸款的增加。調查得知，某某利用小額貸款公司信息不對稱的漏洞使用其土地證及房產證原件在利達小額貸款公司辦理200萬元抵押貸款，同時用該房屋土地證及房產證復印件在楊源小額貸款公司辦理150萬元保證貸款，出現多頭授信情況，加大了信貸風險。接入征信系統后，客戶大部分與金融機構相關的信貸業務將錄入征信系統供金融機構使用，彌補了現在小額貸款公司發放貸款情況不能在企業或個人信用報告中體現的漏洞，避免客戶在多家小額貸款公司或者小額貸款公司與商業銀行間重復貸款的信貸危險，大大降低小額貸款公司的信貸風險。

（四）對貸款客戶形成信用約束

貸款客戶在商業銀行貸款逾期未歸還或未按時支付貸款利息會產生不良信用記錄，然而由于小額貸款公司未接入征信系統，在小額貸款公司借款不還也不會產生不良信用記錄，致使小額貸款公司對客戶還貸無約束力。更有甚者，一些客戶為防止形成不良信用記錄，向小額貸款公司貸款歸還商業銀行后以各種理由拖欠小額貸款公司。接入征信系統后，在小額貸款公司貸款逾期歸還或未按時歸還利息的，也將錄入征信系統形成不良信用記錄，從機制上產生小額貸款公司對客戶的約束力，保護小額貸款公司的利益。

（五）推動信用貸款業務發展

自成立以來，華坪縣4家小額貸款公司累計發放貸款819筆，其中抵押貸款202筆；質押貸款19筆；保證貸款597筆；信用貸款1筆。由于征信體系構建不完善，為規避信貸風險，4家小額貸款公司信貸業務均以抵押貸款和保證貸款為主，信用貸款鮮有涉及。接入征信系統后，小額貸款公司客戶在其他小額貸款公司的信貸信息也能在其信用報告中體現，能夠幫助小額貸款公司更真實準確地了解客戶信貸情況，有助于小額貸款公司發掘潛在優質客戶發放信用貸款，推動信用貸款業務的新增長。

三、小額貸款公司接入征信系統所面臨的困難

（一）對征信系統知識認識有限

在實地走訪過程中發現華坪縣4家小額貸款公司員工對征信知識認識較為薄弱，特別是多數業務員都是非經濟類專業畢業，對經濟金融知識了解有限，加之入職時未參加系統的入職培訓，對征信處于一知半解的狀態。由于小額貸款公司未接入征信系統，人民銀行在做金融機構征信業務培訓時也不涉及小額貸款公司業務操作人員，導致其征信業務水平無法得到提高。

（二）接入征信系統成本偏高

4家小額貸款公司均表示目前運營成本偏高，能接受的一次性投入接入征信系統成本在5至20萬元之間，若接入征信系統成本過高將難以接受，只能無奈選擇放棄。同時，期望征信系統后期運營維護成本能維持在每月1000元以內。

（三）缺乏專業系統管理人員

接入征信系統后，各小額貸款公司均能查詢大量客戶信用信息，對小額貸款公司的計算機安全、網絡安全等提出嚴格的要求，必須由專業的計算機管理操作人員進行系統日常維護及問題處理解決。而走訪過程中發現4家小額貸款公司均無計算機專業管理維護人員，其計算機操作及維護基本由年輕職工完成，如遇到處理不了的問題直接送至計算機維修點進行維修，暫時不具備接入征信系統的硬件要求。

（四）客戶信息安全保護措施不足

4家小額貸款公司客戶信息電子文檔均存儲于連接互聯網的普通計算機上，并且計算機只安裝了一般計算機用戶使用的360防火墻軟件，既沒有做到物理隔離，又缺乏專業防護軟件支持，客戶信息存在嚴重的潛在風險。同時，由于業務人員信息安全防范意識薄弱，未對結束交易的客戶信息形成一個完善的處理機制，導致這些客戶信息同樣存在巨大風險。

（五）上報數據質量要求嚴格

目前，對小額貸款公司上報數據管理較為寬松，只要求其每月按時上報公司報表，同時對重大事項進行報備，無其他報表要求。而接入征信系統后，基于征信系統基礎信息構建及信息準確性要求，必將要求小額貸款公司上報數據質量更為嚴格，數量也有提升，對報表數據采集等工作難度有所加大。

四、對小額貸款公司接入征信系統的對策建議

（一）開展員工征信知識培訓

小額貸款公司應該要求業務人員了解相關基本征信知識。同時，人民銀行也應對小額貸款公司進行征信從業人員培訓，增強業務人員的征信意識、提高業務人員的征信技術技能。加強與小額貸款公司溝通，加強業務指導，針對小額貸款公司缺乏必要征信知識且缺少系統培訓平臺的特殊情況，靈活調整征信培訓的時間、方式、目標人群等。

（二）強化風險防范機制

小額貸款公司在貸款審批過程中，必須嚴格按照審批程序并要求客戶提供企業或個人信用報告，利用規范、合理的風險防范機制規避貸款風險，減少“人情債”、“朋友債”及依托社會打聽了解個人信用情況等現象產生的貸款風險。注重業務人員風險防范教育、明確業務人員的風險責任、建立風險控制獎懲機制，多措并舉落實風險防范。

（三）規范管理操作流程

小額貸款公司對客戶檔案信息管理時，應參照商業銀行檔案管理辦法，紙質檔分類存放于檔案室內，并根據貸款種類規定保存時間存放，以便于人民銀行或國家司法機關需要時查看，對超過保存期的，按照要求進行統一銷毀；電子檔存儲于未連接互聯網的獨立計算機上，并安裝防護軟件，確保客戶信息的安全。業務操作中，嚴格按照操作規范辦理業務，明確崗位職能，實行崗位責任制，專崗專職、明確分工、落實責任。

金融數據報告范文第5篇

在互聯網上，到底是哪些人最熱衷“買買買”？互聯網消費蓬勃發展的背后，又有著怎樣的復雜行業生態體系？最新的《2016中國互聯網消費生態大數據報告》給出了答案。

該報告集聚聯合淘寶、天貓、滴滴出行等15家互聯網公司數據源，涵蓋了電商消費、社交消費、娛樂消費、休閑消費、內容消費、金融消費、分享消費、地產消費和互聯網消費基礎設施9大互聯網行業。通過對各家數據的交叉匯總，首次深入九大互聯網領域，描繪出以消費者需求為運行核心的互聯網消費生態圖景。

報告顯示，中國7.1億網民將成為潛在的互聯網消費者。通過數據可使網民對于互聯網的應用從獲取信息轉向消費與體驗，是由消費者需求為互聯網消費核心驅動力的集中表現。而需求推動的互聯網各消費領域的運行，從某一方面也體現出互聯網消費路徑日漸滲透。

報告打破了以往研究細分領域用戶畫像的慣例，首次嘗試融合9大行業15家互聯網平臺數據，描繪消費人群全景畫像。

80后與90后作為互聯網消費領域的核心消費人群，90后在線上擁有鮮明消費特征，主要的標簽是娛樂至上、愛新鮮和個性化。90后在玩樂方面的興趣廣泛，既表現出對桌游、美食、夜生活的喜郟也對二次元、游戲等虛擬領域有著更高的付費意愿。

相比較下，80后則更顧家，在互聯網理財、互聯網地產、電商等消費領域有顯著的消費特征，是互聯網消費的主力人群。從閱讀內容方面看，80后更加偏愛看健身、旅游、時尚、房產等話題的資訊；購物方面看，80后也更偏愛大家電、汽車用品、童裝等居家物品，由此可以看出，80后互聯網消費者特征的關鍵詞是家庭化、品質和資訊控。

移動互聯網的滲透和眾多新應用的興起使得我國互聯網消費生態不斷孕育繁衍，消費者的需求也因此更加清晰細分，便捷與品質的訴求是兩大明顯特征。

報告中提出，消費趨勢的便捷主要體現在降低門檻、資源優化、服務整合和隨時隨地四個特性。以滴滴出行為例，滴滴優化夜間運力資源極大滿足了人們夜間個性化出行的需求。數據顯示，機場、火車站、餐飲等夜間交通資源不足的地方，使用滴滴出行的偏好度均呈現上升趨勢，體現出網約車滿足了消費者的交通需求。