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"> 5月31日 ，《证券日报》记者从券商处获悉
，中国证券业协会（简称“中证协
”）根据调研情况，结合券商风险数据管理的实践经验 ，起草了《证券公司风险数据管理示范实践》（简称《示范实践》）
，正向各大券商征求意见，旨在促进行业系统性提升风险数据管理能力 ，筑牢全面风险管理的数据基础，以高质量风险数据驱动“穿透式+全景式”风险管控体系的构建
。

近年来
，随着资本市场全面深化改革持续推进，券商业务领域不断拓展 、产品结构加速创新
、集团化与国际化经营程度日益加深。风险数据的广度、深度和复杂度显著增加 ，对券商风险数据管理的精细化水平提出了更高要求 。

但从行业实践来看
，仍面临诸多共性挑战，包括源端系统分散割裂导致数据孤岛现象突出；集团内风险数据标准不统一 、质量参差不齐；对子公司、跨境业务等风险数据穿透能力不足；风险数据管理机制不健全
。这使得风险数据难以在集团层面实现有效的汇聚
、整合与穿透 ，制约了风险识别、计量 、监控的时效性和准确性。

券商如何从战略层面提升对风险数据治理的重视程度
，建立权责清晰
、执行有力的风险数据治理架构，构建统一的风险数据标准体系 ，实施全生命周期的风险数据质量管理
，并最终实现集团风险数据的集中统一管理，这已成为其夯实风险管理根基、实现高质量发展的关键 。为此 ，中证协风险管理委员会结合行业实践
，总结优秀经验，形成《示范实践》。

在编制原则上 ，《示范实践》中的基本要求与《证券公司全面风险管理规范》《证券公司并表管理指引（试行）》等行业自律规则的要求保持一致
。同时，风险数据管理涉及券商及子公司各项业务
，覆盖风险数据治理 、风险数据标准
、风险数据质量等多个领域，要求所有券商在各个方面一步到位实现最优方案是不切实际的。《示范实践》对风险数据管理各个领域的要求做出“应当实现 ”与“可以实现
”的区分 ，建议券商先从最基本、最核心的工作入手
，逐步完善 。

据了解，《示范实践》明确了风险数据管理能力的六大重点建设领域 ，包含风险数据战略 、风险数据治理
、风险数据架构、风险数据标准 、风险数据安全
、风险数据质量管理
。

具体来看
，风险数据战略部分从风险数据战略规划、风险数据战略实施 、风险数据战略评估等方面，介绍了如何制定并实施风险数据战略。同时 ，风险数据治理属于公司级数据治理的一部分
，《示范实践》在考虑券商业务复杂程度、体量大小
、技术能力差异的基础上，分别介绍了风险数据治理、子公司风险数据治理的建设内容 。

风险数据架构部分主要介绍了风险数据分布 、风险数据建模
、风险数据集成与共享、元数据管理的统筹规划及建设思路
。风险数据标准部分主要介绍了业务术语 、数据元
、参考数据、主数据 、指标数据的标准管理要求及具体示例。风险数据安全部分介绍了公司级数据安全策略
、子公司数据安全管理模式、数据出入境安全管理 。

此外 ，《示范实践》分别从事前控制 、事中监控
、事后考核评价三大阶段介绍了风险数据质量管理的核心内容及建设方法
。其中
，事前控制部分介绍了风险数据质量管控体系、风险数据质量规则库的建设内容及方法；事中监控部分介绍了风险数据质量监测和预警 、根因解决和记录数据问题的闭环问题处理流程及方法；事后考核评价部分介绍了风险数据质量回溯及持续提升、风险数据质量考核的建设内容及方法。

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6月1日，2026沈阳机器人大会正式开幕 ，本次活动汇集了来自全国各地的25家顶尖机器人企业，集中展出了94件前沿科技产品 。其中
，具身智能机器人成为最大亮点
。(李雪飞姜月恒）