银行数据质量问题有哪些

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『贰』 银行数据质量问题包括哪几类

银行数据质量问题包括3类，具体如下：

1、监控检查、问题治理与考核存在的问题：在标准建立的前提下数据的录入监控检查、问题治理、形成配套的考核激励机制是基础数据质量提升的前提。

2、业务系统数据管理问题：因银行涉及各类业务众多，且分散在各具体业务经办部门，多数银行由于系统建设初期没有从更高的角度看待系统建设问题，未对业务信息系统建设进行统筹规划。

3、标准不统一执行不到位：未制定统一的基础数据录入标准及相应的执行规范，基础数据归类相互混淆、错误录入的情况屡见不鲜。常见情况主要有，前台柜员或客户经理为客户录入基础信息时，仅凭个人理解进行系统字段录入，导致账户开立时，将机关团体账户、财政专户等开立为普通单位账户。

制度须知

在统一的标准执行指导下，加强人工审核力度是提升基础数据质量重要关口，审核人员应具备较强的业务审核能力及工作责任心，才能切实把好数据质量审核关。

对已出现过的数据质量问题进行分析总结，将可以通过系统规则对数据质量问题进行技术提示的，落地到系统中，通过技术手段自动审核数据质量，提升数据审核效率。

『叁』 银行的数据质量问题包括哪几类

未制定统一的基础数据录入标准及相应的执行规范，基础数据归类相互混淆、错误录入的情况屡见不鲜。

常见情况主要有，前台柜员或客户经理为客户录入基础信息时，仅凭个人理解进行系统字段录入，导致账户开立时，将机关团体账户、财政专户等开立为普通单位账户，将同业业务中商业银行、资产管理公司、基金公司、特定目的载体存款等按交易对手分类选择相互混淆。

客户类型判别时，个体工商户与法人企业，预算事业单位与机关事业单位等判别不清，录入国标行业、企业规模、控股经济分类等关键字段时，因缺乏专业知识培训，未切实按照开户资料信息对应选择正确选项，导致录入信息错误。