为了帮助金融机构应对严监管挑战，及时、准确、完整、高效地完成监管数据报送工作，进一步提升监管数据治理能力，索信达控股（股票代码：03680.HK，以下简称“索信达”）于今日正式发布灵矩全景式监管合规平台，以数智科技赋能金融监管，助力金融机构提升合规管理能力。
金融“严 ”监管趋势日益显著
包括EAST5.0在内的一系列监管制度的陆续出台，以及不断加大的处罚与整治力度，无不体现了监管层日趋严格的要求。
据梳理发现，2018年5月银保监会发布《银行业金融机构数据治理指引》；2020年5月银保监会下发《关于开展监管数据质量专项数据治理工作的通知》，开展为期1年的监管专项数据治理工作；2020年7月，人民银行发布《关于建立金融基础数据统计制度的通知》；2021年9月银保监会发布《商业银行监管评级办法》，“数据治理”要素首次纳入评价体系，并占5％的权重。2022年1月，《中国银保监会银行业金融机构监管数据标准化规范（2021 版）》（EAST5.0）发布，要求金融机构切实推进数据治理，提升数据质量和数据专业性，进一步增强数据规范性。
随着明细业务数据标准化上收及各类自评估、评级要求，监管层对金融机构数据质量及业务合规性的要求不断提升， 金融“严”监管趋势日益显著。
金融监管数据建设与数据治理的挑战与应对
“当前，金融监管数据建设与治理呈现出全局化、标准化、下沉式、跨应用的趋势。一家金融机构通常要面临近40个监管应用。” 信达控股业务总监段宜瑾表示。
索信达控股产品总监黄一青总结，金融机构常见的数据报送问题包括：缺乏整体的监管数据管控体系，缺乏统一的指标口径、缺乏系统支撑、时效性不强、数据补录问题、数据应用及服务问题等。银行等金融机构传统的监管报送系统存在着系统壁垒、数据孤岛、伪统一、取数升级难、数据管控难等问题；在数据治理平台和数据实施层面，存在着重复建设、资源浪费、治理工作量大，成本高、响应时间长、数据质量问题大、无法确保开发遵循治理规范、长期治理低效等困扰。
段宜瑾认为，面对愈发严格的监管要求，金融机构需持续加强监管数据治理能力建设。金融机构可建立从解读监管制度、设计监管模型，到明确采集数据的自上而下的全景式监管集市建设思维模型。
在监管数据质量方面，提升识别能力，建立符合监管要求和自身业务特性的数据质量校验模型，准确识别监管数据质量问题，平台化常态化进行数据质量检测；在监管数据治理方面，引入监管视角，以监管应用场景驱动监管数据质量整改，建立长效机制，从源头进行治理，确保数据的真实性、准确性、完整性、及时性；在监管报送方面，构建事前、事中、事后监管机制及数据质量检核规则库；在监管数据应用方面，利用监管数据开展风险建模、合规分析等活动。
总之，监管专项数据治理建设重点是建立自上而下的全局化、导向性、强管理的建设思路。
索信达灵矩全景式监管合规平台，助力金融机构数据治理与合规发展
索信达控股为金融机构打造的灵矩全景式监管合规平台，以微服务、中台化的思路，“全景式”满足金融机构面向人民银行、银保监会、外汇管理局等的监管合规要求，助力金融机构及时、准确、完整、高效地完成监管数据报送工作，快速响应金融监管机构的要求。
在数字化金融监管趋势下，金融机构对于监管不仅仅是完成监管数据报送，而是要自上而下的构建一整套监管制度保障体系、监管数据治理体系、监管数据资产管理体系、监管数据报送体系、监管数据应用体系，实现自外而内的“数据化”。
本文源自金融界
