21笔EAST罚单密集发布，来看看都集中在哪类业务数据？

当周总体情况分析

当周（2022年03年21日-27日），商业银行监管部门对商业银行累计开出罚单83张，与上周的92张相比，下降了10.0%。总处罚金额10410.80万元，较上周增加了6742.49万元。

图表1：总体处罚情况

表2：各类处罚机构占比分布

图表3：新增处罚情况

EAST处罚情况

当周罚金突增的主要原因为：EAST系统数据质量及报送违规类罚单密集发布。

在所有罚单中，有21家银行的EAST系统数据质量及数据报送存在违法违规行为，占全部罚单的25.30%。且该类罚单处罚金额较大，总计达8760万元，在银保监会开出的所有罚单中，占比为88.69%。

从银行性质来看，银保监会针对EAST系统报送违规做出处罚的处罚对象主要为股份制商业银行，共处罚单12笔，占比为57.14%，其次为国有商业银行和政策性银行，分别占比28.57%、14.29%。

图表4：EAST处罚银行性质分布情况

通过对“EAST系统数据质量及报送违规”类罚单的“主要违法违规事实”进行拆分分析，我们总结出21笔罚单背后的处罚理由，共计325个处罚案由，共7个方面：信贷业务类数据150个、理财投资业务类数据103个、存款业务类数据14个、中间业务类数据13个、内部控制类数据10个、银行承兑汇票类数据1个，另还有34个其他方面的案由。

图表5：EAST系统数据业务分布情况

通过对罚单案由进行分析可以发现，银保监会对“EAST系统《对公信贷业务借据》表错报”的处罚频次最高，共出现18次。出现频率较高的处罚案由还包括：EAST系统理财产品底层持仓余额数据存在偏差、EAST系统《表外授信业务》表错报等。

以下为处罚案由细项情况：

01

信贷业务类数据

图表6：信贷业务类数据中出现的处罚案由

其中“EAST系统《对公信贷业务借据》表错报”、“EAST系统《表外授信业务》表错报”、“漏报贷款核销业务EAST数据”、“漏报抵押物价值EAST数据”、“漏报信贷资产转让业务EAST数据”、“EAST系统《个人信贷业务借据》表错报”的出现频率较高，需要重点关注。

02

理财投资业务类数据

图表7：理财投资业务类数据中出现的处罚案由

其中“EAST系统理财产品底层持仓余额数据存在偏差”、“EAST系统理财产品非标投向行业余额数据存在偏差”、“未报送权益类投资业务EAST数据”、“EAST系统理财产品销售端与产品端数据核对不一致”出现的频率较高，需要重点关注。

03

存款业务类数据

图表8：存款业务类数据中出现频率较高的处罚案由

其中，“EAST系统《个人活期存款分户账明细记录》表错报”、“漏报对公活期存款账户明细EAST数据”出现的频率较高，需要重点关注。

04

中间业务类数据

图表9：中间业务类数据中出现的处罚案由

其中，“漏报跟单信用证业务EAST数据”出现的频率较高，需要重点关注。

05

内部控制类数据

图表11：内部控制类数据中出现的处罚案由

其中，“EAST系统《关联关系》表漏报”出现的频率较高，需要重点关注。

06

银行承兑汇票类数据

图表12：银行承兑汇票类数据中出现的处罚案由

07

其他业务类数据

图表13：其他业务类数据中出现的处罚案由

其中，“EAST系统分户账与总账比对不一致”、“漏报分户账EAST数据”、“2018年行政处罚问题依然存在”出现的频率较高，需要重点关注。

EAST介绍

（一）概念

“EAST”即Examination & Analysis System Technology，是“检查分析系统”的英文简称。EAST是原银监会于2008年开始试点，应用于现场检查数据分析等工作的信息系统。各家法人机构按照监管数据标准化规范对接自身的业务数据，生成符合监管部门要求的标准化数据，按时向监管部门报送。在系统应用终端，以数据库软件为基础，监管人员利用图形化的界面，通过建立检查模型对标淮化的数据进行筛查，即检查人员在掌握银行数据库结构的基础上，应用EAST工具，将检查思路转变为计算机分析程序,进行批量业务检索,从中找出不符合政策规定和业务逻辑的疑点记录，再根据这些疑点记录进行现场核查取证。在此基础上，可以追查发现的相关问题是否源于内控制度、管理流程等方面的不足，进而对银行机构的管理水平作出客观评价。

（二）检查流程

从系统应用实践来看，EAST的应用可其穿现场检查全流程，监管人员根据检查内容及检查任务，确立建模思路并进行建模分析，生成疑点再应用到现场作业中。目前，一般在检查前期，未进点开展现场作业前开始建模工作，通过“查前模型构建→下发疑点清单→查中现场核查→查后得出检查结论”四个步骤，使检查人员在查前就能拿到疑点清单，带着清单直接在现场进行核实，有效发挥系统对检查工作的辅助和促进作用。

（三）检查实例

1、信贷总量

（1）信贷余额分析

思路简介：应用贷款管理台账类报表或贷款分户账，对截止某一时点的信贷余额进行加总，在一定周期之内，将信贷日均余额进行连线分析，通过线图变化，查找信贷变动异常的时点。

基础字段：贷款企业名称、贷款余额、发放机构、贷款币种、贷款类型、截至时间等。

分析方法：对异动时点贷款进行深入分析，查找异动时点贷款机构、贷款企业和贷款类型；对信贷余额按币种、类型进行分类监测分析。

（2）信贷发生额分析；

（3）存货比变动分析；

（4）各机构网点贷款佘额变化分析；

（5）各机构网点贷款发生额变化分析；

（6）授信余额、贷款合同、放款比例分析。

2、信贷结构

（7）信贷余额区域结构；

（8）信贷余额币种结构；

（9）贷款产品类型结构。

3、贷款期限

（10）存量贷款期限结构；

（11）存量贷款放款时间；

（12）存量贷款集中到期时间；

（13）贷款平均期限变动情况；

（14）超长期贷款检查分析；

（15）超短期贷款检查分析；

（16）集中突击放款分析。

4、资产质量

（17）有不良分类为正常；

（18）现逾期分类为正常；

（19）企业分行间、不同银行间分类不同；

（20）单、特定企业、限制性行业企业、调控影响企业分类为正常；

（21）分类结果出现短期调整、跨级调整(不连续)；

（22）业务(票据垫款等)出现问题；

（23）还旧，挪用、滚动、跨行受信归还贷款；

（24）非应计贷款未计入不良，贷款分类为正常；

（25）抵质押率不足；

（26）未及时审批认定分类结果；

（27）企业评级与贷款分类出现明显不匹配；

（28）考核时点同行、多户企业贷款分类出现集中调整(正、反)；

（29）分类认定、调整授权不符合规定层级、权限；

（30）正常类贷款计提大比例减值准备；

（31）同笔贷款拆分分类；

（32）简化分类程序。

5、贷款定价

（33）贷款利率实际情况分析；

（34）各产品实际利率情况分析；

（35）委托贷款利率分析；

（36）以贷委贷利率差价分析。

6、贷款投向和用途

（37）行业投向；

（38）企业类型投向；

（39）以贷还贷、置换他行贷款；

（40）挪用贷款资金作为保证金；

（41）以贷入股，贷款转到母公司(股东)，抽逃资本。

本文整理自

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《商业银行监管处罚周度分析报告》

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