亚太地区精细数据监管报告法规
什么是精细数据监管报告?
在全球范围内，监管合规领域正在经历一场重大变革，而精细数据则是重中之重。根据新的GDR报告要求，银行将需要以细粒度分类数据集的形式向监管机构提交交易/记录级别的数据，以补充目前基于模板的汇总报告要求。这些数据集必须符合监管机构规定的数据模型。
在所有亚太地区，精细数据报告使用不同的术语，如数码监管报告(DRR)、数据模型报告、数据计划报告等。
GDR对监管机构和受监管者的好处：
- 全球各地的监管机构都将高质量的精细数据报告视为提高透明度和改进财务数据校准技术的途径。这将支持监管机构改进监管和制定监管/宏观审慎政策。
- 数据概念得到统一，使监管机构和行业参与者之间能够更好地沟通。精细数据，分类数据集有望降低语义歧义性，更易于由银行提供。
- 通过最大限度地减少数据收集的重复，减轻行业的监管数据负担，并从长远角度减轻银行的特别报告负担。
- 一旦GDR系统投入使用，监管机构将能够执行近乎实时的数据分析和监控（使用API提取机制等）。
亚太地区精细数据报告法规：
香港金融管理局，HKMA GDR:
根据金融机构的规模，HKMA分阶段实施GDR法规。
- 2019-2020年（选定银行试点阶段：
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- 住房抵押贷款(RML)
- 企业贷款(CL)
- 2021年（扩大到覆盖更多的报告银行）：
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- 银行间贷款(IBL)
- 持有的债务证券(DSH)
- 2022年：（进一步扩大到覆盖更多的报告银行）：
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- 企业贷款(CL)
- 银行间贷款(IBL)
- 持有的债务证券(DSH)
澳大利亚审慎监管局，APRA ARS220：
APRA计划分阶段在ADI公司实施GDR法规：
- 第一阶段ARS 220（信贷质量）正在实施。该标准预计将取代当前基于模板的报告套件中的3份报告。这些新法规将于2023年第一季度生效。
- ARS 220收集的数据将构成ADI金融工具数据模型的基础，该模型将在未来扩展到包括信用风险的资本充足率等主题以及其他相关领域。
- 按照目前的做法，APRA将公开咨询任何变更，然后将其纳入任何数据收集。APRA提出了一种基于风险的方法，根据ADI的复杂性进行报告，其中不太复杂的ADI降低了报告要求。这种酌情调整的方法寻求监管数据负担与监管要求之间的平衡。
泰国银行：
泰国银行是首批引入数据集API提交的银行之一。
阶段：
- 监管数据转换(RDT)程序将于2021年至2023年实施。
- 信用风险数据集自2021年起生效，这些规定将逐步扩大到其他报告领域。
亚洲其他GDR法规/白皮书：
中国银行保险监督管理委员会、中国人民银行、国家外汇管理局（中国）、印度储备银行（印度）、印度尼西亚银行（印度尼西亚）、菲律宾央行（菲律宾）。
其他地区的GDR法规：
- 欧洲中央银行 – AnaCredit
- 美联储 – FRY14, 2502A, 2590
报告机构考虑因素：
- 监管机构对数据模型的要求非常规范和细化。
- 与当前传统的基于模板的报告相比，报告实体将不得不发布更多的数据点。
- 这也意味着报告实体需要提交大量数据。
- 报告实体必须做好自身准备，弥补其上游/核心银行业务系统中的差距，以满足这些新的额外数据点要求。
- 银行应建立适当的系统、流程和控制措施，以保持数据的准确性/可靠性，这些流程应由外部审计师进行审查和测试。
- 监管机构希望对数据进行近乎实时的分析和监控，此类数据收集的频率可能高于传统的基于模板的报告。
- GDR程序将分阶段实施。在监管机构实施GDR程序的初始阶段，提议的GDR模型可能会不断发展，银行应准备好应对变更的速度/数量。
未来的监管环境？
随着监管机构接受不同的采集速度，监管机构将收集越来越细粒度和结构化的数据。我们可以预期将利用这些新的由数据驱动的报告要求来补充现有的基于模板的报告，而非完全取代它们。
VERMEG的能力和专业知识有助于为报告实体的GDR报告义务提供支持：
报告机构将受益于使用完全自动化的报告解决方案，如用于GDR的AGILEReporter，该解决方案可以处理大量数据，具有可扩展性，并可以实现快速数据处理。VERMEG在全球范围内成功实施GDR方面拥有丰富的经验，例如，针对AnaCredit和美联储的要求，而且我们完全有能力支持银行满足亚太地区不断发展的GDR要求。
VERMEG的GDR能力将帮助银行无缝实施，以满足所需的GDR合规要求，例如：
- 端到端的GDR合规要求完全自动化，从银行源数据到自动监管传输
- 在数据集内、跨数据集、跨时间段对数据集（监管机构定义的和用户定义的）进行自动验证
- 支持对数据集进行数据操作（编辑、批量编辑）
- 审核在数据集上执行编辑的工作流程
- 数据集审批工作流（双重审核，三重审核）
- 跨数据集的数据世系
- 对账目的重要报告
- 支持增量提交和期间与期间变化
- 数据集分析能力
- 支持各种不同的提交机制，例如，XML、XBRL、CSV、API
- 在当前基于模板的报告和新的GDR数据集之间进行交叉验证
- 支持本地部署和托管云部署
- 利用大数据技术支持海量数据和快速处理