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　　每经记者|刘嘉魁 每经编辑|黄博文

　　2026年开年以来 ，多家银行机构因违反金融统计管理规定收到央行罚单
。

　　《每日经济新闻》记者注意到
，仅在3月3日一天内，中国农业发展银行广西壮族自治区分行因“违反金融统计相关规定”被警告并罚款62.47万元；中国农业银行陕西省分行因同类违规被处以38万元罚款。

　　回溯至今年2月 ，天津滨海扬子村镇银行
、鹰潭农村商业银行、邮储银行新余市分行等机构也因违反金融统计相关规定相继被罚
，罚金从数十万元至上百万元不等 。

　　这场针对金融统计数据真实性 、准确性与及时性的集中执法，呼应了2026年央行工作会议提出的“研究构建与现代中央银行制度相匹配的金融统计制度和标准体系 ”的核心任务
。

　　接近监管部门的人士对记者表示 ，银行机构在报送1104、EAST等监管报表时，往往需要大量人工进行数据提取
、转换、补录和交叉核验
，随着监管对数据报送的颗粒度 、穿透性和时效性要求不断提升，传统管理模式已捉襟见肘。部分罚单中“违反金融统计管理规定
”与“违反金融科技管理规定”事由并存 ，暴露了银行在系统架构
、数据质量控制等底层能力上的系统性缺失 。

截图来源：中国人民银行网站

　　近期央行系统公示的行政处罚信息
，清晰地勾勒出金融统计违规已成为银行业普遍面临的合规挑战。处罚案例覆盖了政策性银行、国有大型商业银行 、股份制银行
、城商行、农商行乃至村镇银行等全类型机构
。这不仅涉及中国邮政储蓄银行 、中国农业银行等系统重要性机构，也包含了天津滨海扬子村镇银行等小型法人机构 ，显示出问题存在的广泛性。

　　根据央行2002年发布的《金融统计管理规定》
，金融统计是对各项金融业务活动的情况和资料进行调查收集
、整理和分析的总称，涵盖货币统计、信贷收支统计 、金融监管统计
、金融市场统计等多个领域 。该规定的第四条提及 ，金融统计工作的基本任务是“及时、准确 、全面地完成各项金融业务统计 ”
，并为国家宏观经济决策、金融监管和机构自身经营管理提供统计信息和统计咨询意见
。因此，任何对统计数据真实性
、完整性和及时性的破坏 ，都直接影响了金融监管和宏观决策的准确性。

　　某资深银行业研究人士指出
，从公开罚单的案由表述分析，所谓的“违反金融统计相关规定
”是一个统称 ，其下可能涵盖多种具体违规行为 。除了常见的“虚报、瞒报金融统计资料”，还包括“伪造 、篡改金融统计资料 ”“拒报或者屡次迟报金融统计资料
”以及未经批准自行编制发布统计调查表等
。

　　该人士进一步分析
，部分银行分支机构在月末
、季末等关键考核时点，为满足存贷款规模、不良率等指标要求 ，可能通过技术性手段调整数据报送口径
，或进行“以贷转存”等资金空转操作，导致上报数据严重偏离业务实质。这种数据失真虽能短暂美化报表 ，却使得监管层难以准确判断区域信贷投放的真实流向与风险状况
，为宏观政策传导埋下梗阻 。

　　银行金融统计违规频发的表象之下，是内部治理机制缺陷与外部技术能力不足交织形成的系统性病灶
。

　　前述研究人士认为 ，首要根源在于部分银行仍未彻底扭转“规模导向 ”和“时点考核
”的粗放发展模式。在行业净息差持续收窄 、同业竞争白热化的背景下
，存贷款市场份额
、资产规模增速等指标，仍是许多银行内部绩效考核的“指挥棒” 。这种压力自上而下传导至基层业务单元 ，可能诱使一线人员为完成业绩目标而对数据进行“修饰 ”
，甚至引发系统性数据造假冲动
。

　　该人士强调，当员工的薪酬、晋升与月末 、季末的时点数据强相关时 ，统计合规的成本在某些情境下被异化为达成业绩的“必要代价”，使得乱象难以根除。

　　其次
，部分银行自身数据治理体系与金融科技应用能力存在显著短板，难以支撑日益复杂
、精细和实时的监管统计要求 。

　　上述研究人士解释 ，许多银行
，尤其是中小金融机构，历史上陆续建设了众多业务系统 ，但数据标准不统一
，系统间接口不畅，形成严重的“数据孤岛
”。

　　“银行机构在报送1104、EAST等监管报表时 ，往往需要大量人工进行数据提取 、转换
、补录和交叉核验
。这种高度依赖人工作业的模式
，不仅效率低下，更在冗长的流程中极易引入操作差错。”他表示 ，随着监管对数据报送的颗粒度、穿透性和时效性要求不断提升
，传统管理模式已捉襟见肘 。

　　该人士指出，部分罚单中“违反金融统计管理规定 ”“违反金融科技管理规定
”事由并存 ，暴露了部分银行在系统架构 、数据质量控制等底层能力上的系统性缺失
。

　　再者，部分机构对金融统计工作的战略重视程度和内控管理存在不足。根据《金融统计管理规定》
，各金融机构总行（总公司、总局）应设立专职统计部门或岗位，统计责任人需对本机构统计数据的真实性负责 。然而 ，在实践中
，统计工作可能被简单视为“报数”的辅助性任务，未能从公司治理层面建立完善的数据质量管控机制
、跨部门交叉校验流程和严肃的内部问责制度 ，使得数据质量问题难以在萌芽阶段被及时发现和纠正
。

　　面对金融统计领域的沉疴
，监管的应对正从个案处罚向构建长效机制、升级技术标准纵深演进。

　　记者注意到，2026年央行工作会议将“进一步提升金融管理和服务能力 ”列为年度七大重点任务之一 ，并明确要“持续做好金融‘五篇大文章’ 、融资平台债务等重点领域统计监测
” 。

　　前述研究人士预判
，从处罚趋势来看，未来的监管逻辑正在发生深刻转变：从“发现并纠正数据错误” ，转向“构建难以产生错误的机制 ”
。这意味着监管检查将更加关注银行数据治理的顶层设计
、系统架构的稳健性以及数据从产生到报送的全流程自动化水平。

　　“央行等部门推动的数据共享与穿透式监测
，必须依托统一的数据标准和强大的技术平台，以实现跨机构、跨市场数据的有效关联与风险洞察 。
”该人士还表示 ，“随着监管数据标准化（如‘一表通’）要求的深化和检查手段的科技化，银行依靠人工干预 、事后修补来应对监管数据报送的模式将越来越难以为继
，建设内嵌式
、智能化的主动数据质量管控体系已成为生存和发展的必然选择
。”

　　对于银行业而言，适应新的监管环境意味着必须进行一场深刻的自我革新。

　　上述研究人士建议 ，银行需从三方面着手应对 。

　　一是有效改革内部绩效考核与资源配置机制
，降低对时点规模等表象指标的依赖，转向更加注重业务实质、客户价值创造和风险调整后收益的综合评价体系 ，从源头上消除“数据造假 ”的动机。

　　二是将数据治理与金融科技建设提升至全行战略高度
，加大资源投入，推动核心系统整合与数据中台建设 ，实现监管数据从业务源头到报送出口的全流程自动化 、标准化和可追溯化
，从根本上提升数据生产能力
。

　　三是在全行范围内培育“数据即资产
、真实即底线
”的合规文化，将统计数据的真实性视为不可逾越的红线 ，并建立与之匹配的内部问责机制
，确保合规要求穿透到每一个业务环节和岗位。

　　封面图片来源：每日经济新闻