Part.1 数据治理范围

主要覆盖行业划分、企业划型、风险划类“三划”问题类别产生的源头数据，涵盖了数据真实性、准确性、完整性和及时性等维度，其中行业划分自查领域包括借款人所属行业、贷款投向行业，企业划型自查领域包括大中小微企业认定、科技企业认定、数字经济核心产业认定、养老产业认定、绿色融资产业认定，数据范围覆盖金监局采集的1104、EAST、客户风险及区域特色报表，具体如下：

Part.2 数据治理对象

涵盖全辖内中外资法人银行、政策性银行分行、大型银行分行、股份制银行分行、城市商业银行分行、外资银行分行、商业银行专营机构（如信用卡中心）、村镇银行、信托公司、财务公司、金融租赁公司、汽车金融公司和消费金融公司等多类型机构，体现了监管局对数据质量监管的细致与全面。

Part.3 治理时间规划

1.工作启动阶段（2025年6月）

01 成立“三划”问题源头数据治理领导小组。

02 制定工作方案，明确时间节点和责任分工。

03 开展集中培训，统一自查标准和要求。

2.问题自查阶段（2025年6月—9月）

01 各机构开展自查，梳理现状、追溯源头、认真排查。

02 报送自查报告，包括问题描述、原因分析及整改计划。

03 自查内容详实、资料归档完善。

3.集中整改阶段（2025年9月—11月）

01 各机构按照自查报告结果，明确责任，逐条整改。

02 重点解决顽固性和难改性问题。

03 建立整改台账，加强整改效果跟踪和长效机制建设。

4.总结交流阶段（2025年6月—11月）

01 总结治理经验和成效，推广优秀案例。

02 形成交流报告推动行业整体数据治理水平提升。

Part. 4 金融机构建议

短期内，应做好以下三方面工作

强化组织领导，明确责任分工

围绕“三划”问题，成立由高层领导牵头的数据治理专项小组，统筹协调“三划”数据治理相关工作，明确整改时间表和责任人，确保整改落地。

开展全面自查，细化排查指标

依据监管要求和附件标准，结合机构实际，全面梳理“三划”相关数据，重点识别错误、遗漏和逻辑冲突。

建立问题整改台账和闭环机制

针对发现的各类问题，明确整改措施、责任人和完成时限，定期跟踪督促，确保整改措施落地见效。

中长期内，应规划以下工作

建立数据质量管理制度

树立源头数据治理理念，建立覆盖数据录入、采集，到加工、校验、报送、评价等全流程的数据质量全生命周期管理机制，确保数据真实性、准确性、完整性和及时性。

推行源头管控和流程优化

从业务受理、系统录入、数据传输等源头环节入手，利用数据管理平台和专业工具，加强内控检查，采用自动校验、智能风控等技术手段减少人工错误和数据漏报，提高治理效率和精准度。

强化培训与制度宣贯

定期组织员工培训，提升统计法制意识和数据质量管理能力，确保全员理解治理要求和标准。

以上建议旨在帮助金融机构全面响应上海金监局“三划”问题源头数据治理工作要求，系统提升数据质量管理能力，推动数据治理机制化、常态化和科学化，助力金融行业高质量发展。

中软融鑫基于近30年的行业积累，在监管统计领域拥有深度参与和深刻见解，对金融机构的业务和数据质量问题有全面了解，并已成功为千余家金融机构提供数据质量提升服务方案。