金融机构数据质量考核

⑴ 工作布置及数据质量评价

为认证不同的地抄球物理方法的有效性，增强成矿预测的可靠性，对综合找矿潜力较好的28线至52线采用高频大地电磁法(EH－4)进行了剖面测量工作，测区位置及测网布设见图9－9，工作网度按(100×40)m。

图9－9 安庆铁铜矿南部测区EH－4测网布设图

为了保证测量的精度及可靠性，我们用均方相对误差进行数据质量评估。均方相对误差采用以下公式计算:

危机矿山深部隐伏矿大比例尺定位定量预测技术研究

式中:δ是均方相对误差， 分别是第i点的原始观测值和检查测值，n为检查点数。

本次进行的EH－4测量的设计精度和实际达到的精度数据见表9－1，表明此次现场地球物理数据采集质量均达到设计规定的精度要求。考虑到测区处于矿山周边，人为干扰严重，加上地质噪声比较大，为保证原始数据的观测精度，在现场采集数据时，多采用滤波、陷波和多次叠加技术，实时监测离差和相关系数，直到观测数据达到满意指标为止。

表9－1 地球物理观测精度评价表

⑵ 银行或金融单位的数据分析岗需要具备什么能力

最重要还是数据治理和数据分析的能力！

近年来，随着大数据产业的蓬勃发展，企业和政府对于自身数据资产的价值也产生了重新的认识。但遗憾的是数据本身并不能直接产生价值。当我们想利用数据产生价值的时候，很多问题都会暴露出来，比如：数据标准缺失，数据源头不清晰，数据质量缺乏监管等。这就要求我们要有统一的数据标准和良好的数据质量来构成数据价值实现的基础。而数据治理恰是保障这一基础的存在。

国际数据管理协会（DAMA）对数据治理给出的定义是：数据治理是对数据资产管理行使权力和控制的活动集合。它是一个管理体系，包括组织、制度、流程、工具。

在国内企业的实际应用中，一般将数据治理和数据管理综合考虑，认为数据治理是将数据作为组织资产而展开的一系列的集体化工作，包括从组织架构、管理制度、操作规范、信息技术应用、绩效考核支持等多个维度对组织的数据模型、数据架构、数据质量、数据安全、数据生命周期等方面进行全面的梳理、建设以及持续改进的过程。

五、 数据和AI中台

随着金融业正在迈入第四个重大发展阶段--数字化时代，给各金融机构带来了发展机遇，同时也伴随着严峻的挑战。如何解决数据孤岛、新应用与老系统结合难？现有IT能力不足以支撑业务的快速变化？数据调用方式多样且标准不统一质量差？以及数据资源未被挖掘数字化能力得不到释放等问题，是企业面临的共同难题。数据集成和数据资产管理是解决这些问题的有效途径之一。

本课程将从如何进行有效的数据集成、各种数据平台建设介绍、如何有效开展数据治理，以及数据资产管理与数据中台的建设这四个大的方面进行开展。帮助企业在数字化进程中快速建立系统间的数据集成体系，支撑用户数据集成应用的快速实现；提供完善数据管理体系和有效的完成数据整合方案，支撑起上层数据的挖掘、分析应用；对企业的发展战略和业务创新提供有效的数据支撑，洞察企业的运营状态和市场趋势等，提高企业新业务灵活性，创建数据应用敏捷环境。

⑶ 金融机构绩效考核系统存在哪些问题

我国商业银行简单粗放的绩效考核模式弊端越来越多地暴露出来，如经营行为短期化、经营风险滞后显现等。如何推动商业银行稳健发展，提高其核心竞争力，构建科学合理的绩效考评体系显得日益重要。 一、我国商业银行绩效考评体系的现状目前，我国商业银行在法人层面上均建立了较为完善的绩效考评体系，都把加强管理、规避风险和实现利润最大化作为绩效考评的目标。但在商业银行高级管理层面上，对待绩效考评的指导思想呈政绩化、短期化倾向，与商业银行法人层面上的绩效考评目标不一致。究其根源，主要是中国特有的银行管理体制，特别是法人治理结构和组织架构的不完善。商业银行高级管理层出于任期内政绩的追求和考核压力，急于扩大存贷款规模，追求短期效益，掩盖不良资产，以图把成绩放大，而把问题和风险缩小，导致我国商业银行法人层面上的绩效考评目标缺乏连续性。主要体现在以下几个方面：（一）在绩效考评指标设置上，考评指标较侧重规模扩张与短期效益。这些指标虽包括存款规模、贷款规模、发卡量、中间业务、不良资产控制、当期利润等，但更多的指标则是倾向于财务指标，对风险与质量指标、管理指标相对重视不够。在单纯追求规模扩张和当期经营利润的过程中，忽略了业务盈利性和风险性的平衡。（二）在绩效考评计划制定上，缺乏对银行实际情况和长远发展的深入思考。对绩效考评的理解，简单地认为是对部门、分支机构、员工计划指标完成情况的考核，如此导致盲目地自上而下制定计划、并将计划指标层层分解、层层加码，严重脱离现实。（三）在绩效考评激励机制上，片面通过员工利益的最大化来体现绩效的激励作用。激励手段变成单纯的收入奖励和职务升迁，没有将个人利益和银行长远发展相结合。考核结果与员工绩效工资奖金直接挂钩，激励方法手段简单、刚性强、弊端多，员工缺乏不断开拓创新的动力，极不利于提升商业银行可持续的竞争力。二、建立科学合理的商业银行绩效考评体系的重要意义（一）有利于贯彻和落实科学发展观，形成强有力的目标导向。科学发展观内涵丰富，要将其落实到实处，转化为各分支机构、各部门工作的指导思想和实际行动，需要有一套科学的评价标准和考评体系。科学的绩效评估和考核，将科学发展观的原则要求转变为可以量化的目标体系，借此强化各分支机构、各部门的绩效意识，形成正确的决策导向和工作导向，为树立和落实科学发展观提供强有力的支撑。（二）有利于商业银行完善公司治理结构。商业银行治理结构是以股东价值最大化为目标，合理分配出资人、董事会和高级经营管理层之间权利与责任的制度或组织安排，科学合理的商业银行绩效考评体系能进一步完善和优化公司治理结构；合理配置和行使商业银行的控制权，使剩余索取权与控制权相对称，董事会、经营管理层权责分明；建立良好的评价考评和激励约束机制；明晰信息披露和分析机制。（三）有利于加快引入先进的考评方法，达到业务盈利性与风险性的平衡。科学合理的绩效考评体系能引进先进的绩效考评指标与方法，经济资本法、平衡计分卡、经济增加值等先进的绩效考评技术方法，进一步促进商业银行在先进的绩效考评技术方法指引下，达到短期财务指标和银行长远发展战略的结合、业务发展和业务创新能力的结合、业务发展与人力资源的结合，促使商业银行达到业务盈利性与风险性的平衡。引进先进的方法和工具，将使银行对绩效的度量由原来简单的量化和经验判断，逐步向以先进的量化模型进行科学测算为基础转变，银行的绩效管理水平将得到大大提高。（四）有利于建立健全绩效考评的激励约束机制，激发员工的主观能动性和创造性。科学合理的绩效考评体系在绩效考评激励约束机制上，将绩效考评当做激励员工长远发展的手段和引导员工自我发展的依据，规划员工的职业生涯，有利于商业银行激发员工的创造力，调动员工的积极性、激发员工对工作和目标的热情。现代商业银行所面临的经营环境比以往任何时候都要复杂，所面临的金融竞争也比以往任何时候更为激烈，调动员工的工作积极性和创造性显得尤为重要，而科学合理的绩效考评体系能在员工的激励约束上发挥极大的效力。只有建立良好的绩效考评体系才能留住人才，发挥人才的聪明才智，使员工更具有归属感和使命感。（五）有利于加强内部控制、规避风险，推动业务健康、稳健的发展，增强商业银行的竞争力。科学合理的绩效考评体系应该涵盖平衡计分卡中的“内部业务流程”中的内部管理与内部控制，能不断健全银行业务制度，完善业务流程，加强内部控制与管理，防范案件发生，堵住漏洞，规避风险，建立良好的金融执业规范和金融秩序，积极推动商业银行业务有效、健康、可持续的发展。三、构建科学合理的商业银行绩效考评体系的基本思路（一）适应国内外经济形势的深刻变化，按照监管当局的监管要求，正确落实科学发展观，是构建科学合理绩效考评体系的前提条件。随着我国金融体制的深化改革，以及国际上对银行业监管要求的日趋严格，商业银行必须顺应经济新形势的发展，结合发展战略目标，根据央行和银监会监管要求，制定科学合理的绩效考评体系。同时应以科学发展观为指导，建立符合各分支机构实际的绩效考评体系，在绩效考核指标设计上要体现以下要求：一是体现科学发展观的要求；二是体现银行的发展战略；三是体现当代绩效管理理论和实践的成果；四是体现商业银行的实际行情、分支机构的差异、不同层次及不同地区的差别。（二）完善法人治理结构和内部组织结构，构建科学合理的绩效考评体系的基础。商业银行应积极探索理顺委托代理关系，逐步解决商业银行内部人控制、商业银行经营者个人利益短期化和经营者利益高于商业银行法人利益的问题。商业银行董事会在战略决策上应将短期效益与长远发展相结合，引导商业银行稳健经营、可持续发展，同时董事会应排除外来干扰，严格按照《中华人民共和国公司法》的要求任命高级管理人员。高级管理人员应相对稳定，以减少其在任期内对政绩的追求，急于扩大存贷款规模、追求短期效益等非理性行为。商业银行监事会应对银行绩效考评体系进行监督检查，对有损银行稳健经营、可持续发展的绩效考评体系要及时制止。商业银行在内部组织架构上应朝矩阵化方向发展，实现垂直化管理，建立机构水平线考评和产品业务考评相结合的模式。（三）引进先进的绩效考评技术方法和技术支持，构建科学合理的绩效考评体系的信息支撑。引入先进的绩效考评技术和方法，改进商业银行绩效考评体系，如360度考核法、关键事件法、平衡计分卡、经济资本法等，不断提高绩效考评的全面性、科学性、有效性。加快完善信息管理系统，引人管理会计方法，建立科学的内部定价系统和内部转移成本分析系统，清楚列明每个部门、每个小组、每个员工在考核期间业务开拓、成本耗费和收益创造等多方面的详细情况，对利润中心和费用中心进行量化分析，为综合经营计划的编制、分解和监控提供依据，为绩效考评机制的有效推行提供强有力的信息支持。（四）引入资本约束下的理性发展机制，树立管理出效益和风险补偿的理念，完善绩效考评激励约束机制，构建科学合理的绩效考评体系的激励机制。商业银行应将股东价值最大化作为绩效考评的最终目标，将拨备后的利润最大化作为绩效考评的中间目标，将提供有竞争力、高质量的金融产品与服务作为绩效考评的操作目标。商业银行应在绩效考评中引入资本约束下的理性发展机制，强化资本观念，树立资本占用、资本制约规模扩张和资本覆盖风险等经营理念。树立管理出效益和风险补偿的理念，绩效考评指标内容和权重向经营效益、资产质量和内部管理等方面的指标倾斜，效益指标应体现风险调整后的资本收益情况。制定绩效考评计划时应注重协调与沟通，实现自上而下和自下而上的有机结合，确保指标计划既符合全行的经营发展战略目标，又适应分支机构的实际情况。在考评计划制定和执行过程中，要建立全员参与制，增强员工对绩效考评的认同感。在完善绩效考评激励约束机制时，应将个人利益和银行长远发展相结合，在给予被考评对象当期物质奖励报酬的同时，应关注员工长远利益和个人发展。（五）逐步构建以风险调整后的资本收益为核心效益的考核指标，实现风险控制与效益增长平衡的绩效考评指标设置。风险调整后的资本收益指标包括风险调整后的资本收益率（RAROC）和经济增加值（EVA）。RAROC通过预期损失来调整盈利，运用RORAC考核能对风险预算超出银行承担能力的机构和个人得到有效的遏止。经济增加值（EVA）为税后净营业利润与全部资本成本之间的差额，运用经济增加值体现了商业银行持续的价值创造力，不计资本成本的短期行为实施者将得到有效的行为制约。两指标构成商业银行核心效益考核指标，同时在资产质量、经营效率、业务创新、内部管理和人力资源等方面对分支机构进行全面考核，促进商业银行均衡发展。（六）加强绩效考评的反馈工作是构建科学绩效考评体系的重要工作。商业银行应从单一的绩效考核向包括绩效计划、绩效辅导、绩效评估、绩效回报和绩效改进的全过程转变，重视绩效管理前期规划、绩效偏差的过程控制以及考核之后的反馈与改进。通过绩效考评的反馈工作，对今后的绩效考评体系不断地改进和完善，发挥其真正的激励机制与效力。

⑷ 金融统计数据质量控制包括

一般来说，内部分为三类质量管理人员，C，质量控制，E，质量工程，和A质量保证，如果是外专部质量数据统计，属是A的，如果是内部质量，则是C。
统计数据\质量控制\金融
一般来说，内部分为三类质量管理人员，C，质量控制，E，质量工程，和A质量保证，如果是外部质量数据统计，是A的，如果是内部质量，则是C。

⑸ 数据质量管理的MTC-DQM 数据质量管理的方法与步骤

熟悉六西格玛管理的人应该知道，六西格玛强调以事实驱动管理。但事实是用数据版说话。映射到六西权格玛管理方法，MTC-DQM推荐采用十步数据质量管理方法。
1. 定义和商定问题、时机和目标，以指导整个数据质量管理的工作。
2. 收集、汇总、分析有关形式和信息环境。设计设计捕获和评估的方案。
3. 按照数据质量维度对数据质量进行评估。
4. 使用各种技术评估劣质数据对业务产生的影响。
5. 确定影响数据质量的真实原因，并区分这些原因的影响的数据质量的级别。
6. 最终确定行动的建议，为数据质量改善制定方案，包括数据级和组织级的。
7. 建立数据错误预防方案，并改正当前数据问题。
8. 通过改进组织管理流程，最大限度控制由管理上的缺陷造成的数据质量问题。
9. 对数据和管理实施监控，维护已改善的效果。
10.沟通贯穿管理始终，循环的评估组织管理流程，以确保数据质量改善的成果得到有效保持。

⑹ 数据质量评价

可依据《国土资源数据库数据质量检查验收规范》中的相关内容进行建库数据质量的检查与评价，或参照制定地质钻孔数据建库质量监控方法进行数据质量评价。

⑺ 数据质量管理的数据质量管理评估维度

由于数据清洗（DataCleaning）工具通常简单地被称为数据质量（Data Quality）工具，因此很多人认为数据质量管理，就是修改数据中的错误、是对错误数据和垃圾数据进行清理。这个理解是片面的，其实数据清洗只是数据质量管理中的一步。数据质量管理（DQM），不仅包含了对数据质量的改善，同时还包含了对组织的改善。针对数据的改善和管理，主要包括数据分析、数据评估、数据清洗、数据监控、错误预警等内容；针对组织的改善和管理，主要包括确立组织数据质量改进目标、评估组织流程、制定组织流程改善计划、制定组织监督审核机制、实施改进、评估改善效果等多个环节。
任何改善都是建立在评估的基础上，知道问题在哪才能实施改进。通常数据质量评估和管理评估需通过以下几个维度衡量。 完整性 Completeness：完整性用于度量哪些数据丢失了或者哪些数据不可用。
规范性 Conformity：规范性用于度量哪些数据未按统一格式存储。
一致性 Consistency：一致性用于度量哪些数据的值在信息含义上是冲突的。
准确性 Accuracy：准确性用于度量哪些数据和信息是不正确的，或者数据是超期的。
唯一性 Uniqueness：唯一性用于度量哪些数据是重复数据或者数据的哪些属性是重复的。
关联性 Integration：关联性用于度量哪些关联的数据缺失或者未建立索引。 配置管理 Config Management：此维度用于度量数据在其生命周期内的一切资源是否得到了控制和规范，即数据的计划、产生、变更直至消亡的过程中，与数据相关的计划、规范、描述是否收到控制。评估指标包括：评估配置项的细化粒度、评估基线准确度和频度以及变更流程是否合理完善等。
培训 Training：此维度用于度量数据的生产和使用者在数据生命周期内的一切活动中是否经过了知识和技能的培训、培训效果是否满足岗位需要；受训的知识和技能是否经过审核和确认，受训的内容是否与企业文化和价值观一致；培训流程是否合理完善等；
验证和确认 Verify & Validation：此维度用于度量数据在其生命周期内是否得到验证和确认。评估内容包括是否通过验证流程确保工作产品（数据）满足指定的要求、是否通过“确认”流程保证工作产品（数据）在计划的环境中满足使用的要求；“验证”和“确认”的流程是否完善；
监督和监控 Monitoring：此维度用于度量产生和使用数据的流程在数据的整个生命周期内是否真正受控。脱离监控的信息、技术、计划、流程、制度，会导致数据质量低下。监督和监控的流程是否完善。

⑻ 数据质量的评价指标有哪些

1、对于高速数据，主要看眼形图。

2、对于普通信号，主要看失真度、延迟时间、上升时专间、下属降时间、超调量、稳定性等。数据是组织最具价值的资产之一。企业的数据质量与业务绩效之间存在着直接联系，高质量的数据可以使公司保持竞争力并在经济动荡时期立于不败之地。有了普遍深入的数据质量，企业在任何时候都可以信任满足所有需求的所有数据。

⑼ 数据质量包括什么方面

数据质量包括数据质量控制和数据治理。

数据是组织最具价值的资产之一。企业的数据质量与业务绩效之间存在着直接联系，高质量的数据可以使公司保持竞争力并在经济动荡时期立于不败之地。有了普遍深入的数据质量，企业在任何时候都可以信任满足所有需求的所有数据。

一个战略性和系统性的方法能帮助企业正确研究企业的数据质量项目，业务部门与 IT 部门的相关人员将各自具有明确角色和责任，配备正确的技术和工具，以应对数据质量控制的挑战。

(9)金融机构数据质量考核扩展阅读：

控制方法：

1、探查数据内容、结构和异常

第一步是探查数据以发现和评估数据的内容、结构和异常。通过探查，可以识别数据的优势和弱势，帮助企业确定项目计划。一个关键目标就是明确指出数据错误和问题，例如将会给业务流程带来威胁的不一致和冗余。

2、建立数据质量度量并明确目标

Informatica的数据质量解决方案为业务人员和IT人员提供了一个共同的平台建立和完善度量标准，用户可以在数据质量记分卡中跟踪度量标准的达标情况，并通过电子邮件发送URL来与相关人员随时进行共享。

3、设计和实施数据质量业务规则

明确企业的数据质量规则，即，可重复使用的业务逻辑，管理如何清洗数据和解析用于支持目标应用字段和数据。业务部门和IT部门通过使用基于角色的功能，一同设计、测试、完善和实施数据质量业务规则，以达成最好的结果。

4、将数据质量规则构建到数据集成过程中

Informatica Data Quality支持普遍深入的数据质量控制，使用户可以从扩展型企业中的任何位置跨任何数量的应用程序、在一个基于服务的架构中作为一项服务来执行业务规则。

数据质量服务由可集中管理、独立于应用程序并可重复使用的业务规则构成，可用来执行探查、清洗、标准化、名称与地址匹配以及监测。

5、检查异常并完善规则

在执行数据质量流程后，大多数记录将会被清洗和标准化，并达到企业所设定的数据质量目标。然而，无可避免，仍会存在一些没有被清洗的劣质数据，此时则需要完善控制数据质量的业务规则。Informatica Data Quality可捕获和突显数据质量异常和异常值，以便更进一步的探查和分析。

5、对照目标，监测数据质量

数据质量控制不应为一次性的“边设边忘”活动。相对目标和在整个业务应用中持续监测和管理数据质量对于保持和改进高水平的数据质量性能而言是至关重要的。

Informatica Data Quality包括一个记分卡工具，而仪表板和报告选项则具备更为广泛的功能，可进行动态报告以及以更具可视化的方式呈现。

⑽ 银行业金融机构绩效考核的合规指标包括哪些指标

银行业金融机构绩效考评指标包括五大类：
合规经营类指标、（）、经营效益类指标、发展转型类指标、社会责任类指标。

管理类指标