监管加强，银行业的数据报送管理变得更加严苛。软件开发中心积极行动，实施多项措施确保数据准确，并提高报送效率，效果明显。
主动谋变迎挑战
监管机构对银行业数据报送管理加强了监管，这种情况下，软件开发中心意识到挑战即将到来。他们没有被动等待，而是主动寻求改变，并提前做好了准备。软件开发中心深知，如果不能迅速适应新的要求，后续的数据报送工作将会面临很多困难。这一认识促使管理层立即采取行动，积极部署了一系列应对策略，为后续工作打下了坚实的基础。
完善管理机制
软件开发中心对监管报送的管理体系进行了优化。他们设立了清晰的规定和步骤，确保数据报送有据可依。此外，明确了每个工作人员的职责，减少了工作中的责任推诿。这一改进使得工作流程更加流畅，从数据搜集到报送的每个步骤都井然有序，显著提升了工作效率和数据的准确性。
构建评估机制
建立一套监管报送能力成熟度评价体系至关重要。要细致检查各个环节，清晰识别各部门的长处和短板。通过有针对性的改进方案，可以持续提高整体的报送水平。比如，某些原本较为薄弱的部分，经过评估并实施有效策略后，迅速提升了效率，为保障数据质量贡献了重要力量。
多方面治理提升
银监会对监管报送和“金审2.0”报送主题的各项目组团队实施四项治理措施。在产品运营层面，每个季度都会编制运营报告，以便及时发现并解决问题。同时，IT系统的校验规则和偏离度监测指标的实施，确保了系统风险在可控范围内。此外，对运维应急策略和手册的持续优化和更新，旨在确保在紧急情况下能迅速恢复正常工作。
流程管理促闭环
在流程管理方面，遇到数据问题便接入数据质量管理平台，便于迅速找到问题所在。同时，将经验汇总至知识管理库，以防错误重犯。业务确认环节的增多，确保了数据生成的精确性，从而实现了对数据质量问题的全面管理，提升了数据整体质量。
强化数据治理
数据治理的重要性不可小觑。我们需要明确提升途径，确保各团队对数据治理给予足够重视。通过推动上游部署溯源规则，我们确保了上游数据的优质，从而在源头提高了监管报送数据的品质，有效避免了下游数据出现问题的可能。
研发保障数据质量
研发和实施同等关键。通过核心指标的偏离度预警监测，可以迅速发现数据异常。业务确认和线下修订机制，确保了数据的准确性。这些做法有效提高了数据质量，使得监管报送的数据更为可信。
精准切入夯成果
为了巩固治理成效，我们从四个关键点进行精确操作。首先，通过增加测试数据的覆盖面，梳理业务领域，确保测试数据更加全面，业务模拟更加逼真，并对数据质量进行彻底检查。其次，核心程序的自动化测试覆盖率大幅上升，从40%提升至80%，这不仅增强了程序的精确度和稳定性，还降低了因程序故障引发的数据错误风险。
规则检验稳推进
对新增的近3000条数据监控规则，我们逐条进行检验，确保规则有效，并提高监控范围，以便迅速发现数据异常。验收流程完善，依托成熟度模型挑选案例，并与评估体系结合，实现智能推送功能，帮助系统迭代升级，保证治理工作高效完成。
持续发展再起航
各报送主题的治理工作已圆满完成，数据质量得到显著提升，风险得到了有效控制。接下来，软件开发中心的监管报送团队将继续秉持“48字”的工作理念，与评估工作相配合，着重强化“六个导向”，明确“六个抓手”，致力于打造一个高数据质量系统，并持续努力。
你如何看待软件开发中心不断优化监管报送流程的做法？这种做法对其他行业能提供哪些有益的启示？
