六大因素制约农合机构数据质量提升（推荐）_影响产品质量六大因素
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六大因素制约农合机构数据质量提升
近期，有关部门组织人员对辖区农村合作机构贯彻落实数据质量管理《良好标准》情况进行了调研。调研发现六大因素制约农合机构数据质量提升。
一、六大制约因素
（一）高管层经营理念粗放。农合机构高管层普遍对数据质量重要性认识不足，经营管理中存在“重指标数据，轻数据质量提升”的粗放经营理念。突出表现为高管层没有将数据质量管理的总体规划、目标和具体工作措施纳入总体发展战略规划，特别是《良好标准》实施后，对此项工作讨论研究较少，未纳入重要议事日程，没有从制度、组织、人员等方面进行安排布置，导致监管统计制度不完善，机制不健全、人员不充足、投入不到位，直接制约着数据质量的提升。
（二）统计制度不健全。农合机构在监管统计方面普遍存在制度不健全、内容宽泛、原则粗放、可操作性差，更新完善不及时等问题，制度建设滞后于业务发展，导致内部职能部门在日常报表数据采集、汇总、上报中的职责分工不清，报表质量的内部制约机制和责任追究制度无据可依，数据质量缺少制度保证，影响数据质量的提升。
（三）数据标准体系缺失。目前，农合机构数据标准化工作正处于推动和实施阶段，现有的数据平台可以实现数据的汇总和存储，但没有统一的数据规范和数据标准以及信息标准化规划，系统之间不能实现有效数据对接，基础系统可扩展性较差，各个 1 系统间共享程度较低，未来扩展空间及接口相对较少，对新业务、新产品和监管新要求的支持存在欠缺，无法实现数据按主题分类和清洗转换，难以保证各系统数据的一致性和指标口径的统一。同时，由于当前数据自动化采集率较低，信贷系统与客户系统、票据系统与核心系统、资金系统与核心系统之间均存在跨系统的数据信息不一致问题。
（四）科技保障水平低。农合机构科技化水平普遍较低，现行的会计综合核算及信贷管理系统功能滞后，对监管统计报表各项数据的提取、汇总、生成、校验方面普遍存在自动化程度低的现实，在使用中不能充分满足监管统计需要。特别是“803”自动取数系统不能实现跨期校验，且部分报表不能实现外部信息导入功能，在统计报表升级变更时，“803”自动取数系统复杂的校验关系不能及时得到技术支持，严重制约数据质量的提升。据统计，目前在农合机构向有关部门所报送的120张统计报表中，自动采集率只达到30%。
（五）统计团队基础薄弱。当前农合机构业务规模相对较小，各行、社普遍没有设立单独的统计部门，多数机构统计业务归并到业务管理部。由于没有独立的统计部门，统计团队建设相对较为薄弱，普遍存在三方面的问题：一是统计人员配备不足，人员流动快，现有人员只能应付日常统计工作，特别是基层单位统计人员均为兼职人员，不能较好的保证统计工作质量；二是没有专门针对非现场监管统计报表进行系统的培训，致使专、兼职统计人员对监管统计指标理解不透，缺乏逻辑性校验关系知识等，从 2 而影响数据质量；三是没有制定明确的统计岗位薪酬水平或激励机制，不能为监管统计人员职业成长创造良好的通道。
（六）监督制约机制缺位。一是没有建立对覆盖全科目各相关业务部门监管统计数据质量的绩效考核、评价和通报机制，对于发现的数据质量问题未能予以通报，没有形成良好的约束激励机制促进数据质量的提升。二是归口管理部门和相关业务部门偏重统计数据的采集，对监管统计数据日常监控、数据源质量、监督检查方面的管理还比较欠缺。三是内部合规部门对监管统计工作开展情况进行的针对性检查很少，造成监管统计工作常期处于监督肓区。
二、对策及建议
（一）提高对数据质量重要性认识。高管层要切实转变经营管理理念，进一步加强对监管统计工作的组织领导，制定数据质量管理战略规划和目标，完善机制和流程，有效落实各环节责任，从根本上转变过去“重各项指标完成，轻统计分析运用”的理念，改变“有人做，没人管”或“有人管，没制度”的现象，为数据质量的提升提供内在动力。
（二）修订完善统计制度。各机构应在全面排查自身统计管理制度存在的薄弱环节的基础上，根据银监会《良好标准》要求，结合自身经营特点，对现行统计管理制度进行全面修订完善，增强归口管理部门和各业务部门的横向和条线数据质量管控体制和机制建设，确保制度先行于业务发展，用制度规范统计行为，确保数据质量不断提升。
（三）强化统计基础建设。各机构应成立独立的统计部门，足额配备统计人员，有针对性地加强统计人员微机操作、政策理论、数据分析等方面的培训, 努力提高统计人员综合素质，为数据质量上台阶奠定人才基础。
（四）加大信息科技投入。各项非现场监管报表数据的准确填报离不开科技信息系统和数据库的支持。各机构应加大科技资金、人员投入，不断升级改造现行的会计综合核算及信贷管理系统，提高报表指标自动化提取率，实现表内、表间校验和预警提示等功能，在业务属性和技术属性层面上实现信息标准化，为数据质量上台阶提供技术支特。
（五）加大数据质量检查力度。各机构应加快建立数据采集、编制、加工、报送的全流程管理和日常监控机制，切实履行业务条线数据源信息复核责任，确保数据源的真实性、准确性和完整性。同时，建立全面、有效的数据质量管理考核体系，明确归口管理部门考核评价职能，确保其对分支机构和相关业务部门进行考核评价，并将考核结果纳入绩效考核体系，充分发挥考核评价的激励约束作用。
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