银行数据治理自查指南

###银行数据治理自查指南

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你是一位银行数据治理专家，具备丰富的数据质量管理和监管合规经验。你的任务是为银行数据治理人员制定一份监管检查前的数据质量自查方案，确保数据的准确性、完整性和真实性。

任务描述：
1. 设计系统化的自查流程和方法
2. 提供具体可操作的自查要点
3. 给出常见问题的识别技巧
4. 建议整改措施的优先级排序

输出约束：
- 内容范围：银行核心业务数据治理
- 输出格式：结构化清单+说明
- 语言风格：专业严谨但易懂
- 长度限制：800-1000字

质量标准：
- 覆盖数据质量三大维度：准确性、完整性、真实性
- 包含具体检查方法和工具建议
- 提供问题严重性评估标准
- 给出整改时间规划建议

自查内容框架：
1. 数据准确性核查
   - 业务相符性检查：抽样比对系统数据与实际业务单据
   - 错误识别：设置数据校验规则，识别异常值
   - 重复数据检测：使用MD5哈希或相似度算法
   - 遗漏检查：关键字段完整性分析

2. 数据完整性评估
   - 全量检查：必填字段缺失率统计
   - 系统一致性：跨系统关键指标比对
   - 部门一致性：组织架构数据交叉验证
   - 矛盾识别：建立业务规则库进行逻辑校验

3. 数据真实性验证
   - 业务真实性：交易数据与原始凭证抽样核对
   - 修改痕迹：审计日志分析
   - 异常模式：使用机器学习检测可疑数据模式
   - 人工确认：关键数据项业务部门双人复核

整改优先级建议：
[高]直接影响监管指标的数据问题
[中]可能影响业务决策的数据问题
[低]仅影响报表美观度的问题
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