Supervisión de datos del banco central con filo de espada: múltiples bancos han sido multados por violaciones de estadísticas financieras desde el comienzo del año, supervisión regulatoria con monitoreo penetrante mejorado

¿AI en bancos y finanzas: por qué ocurren con frecuencia violaciones en las estadísticas financieras?

Periodista de 每经: Liu Jakuai    Editor de 每经: Huang Bowen

Desde principios de 2026, varias instituciones bancarias han recibido multas del Banco Central por incumplimiento de las regulaciones de gestión de estadísticas financieras.

El periodista de 《Daily Economic News》 observó que, solo el 3 de marzo, el Banco de Desarrollo Agrícola de Guangxi Zhuang y la sucursal de Shaanxi del Banco Agrícola de China fueron advertidos y multados con 624,700 yuanes y 380,000 yuanes, respectivamente, por “incumplimiento de las regulaciones relacionadas con las estadísticas financieras”.

Retrocediendo a febrero de este año, instituciones como el Banco de Yangtze en Binhai, Tianjin, el Banco Rural Comercial de Yingtan y la sucursal de Xinyu del Banco Postal también fueron sancionadas por incumplimiento de las regulaciones de estadísticas financieras, con multas que van desde decenas de miles hasta más de un millón de yuanes.

Esta campaña de aplicación de la ley centrada en la veracidad, precisión y puntualidad de los datos estadísticos financieros responde a la tarea central planteada en la reunión de trabajo del Banco Central en 2026: “Investigar y construir un sistema y estándares de estadísticas financieras que se ajusten a las instituciones bancarias centrales modernas”.

Fuentes cercanas a los reguladores dijeron a este medio que, al presentar informes regulatorios como 1104 y EAST, las instituciones bancarias suelen requerir mucho trabajo manual para extraer, transformar, completar y verificar datos cruzados. A medida que las exigencias regulatorias en cuanto a granularidad, penetración y actualidad de los datos aumentan, los modelos tradicionales de gestión ya no son suficientes. Algunas multas por “incumplimiento de las regulaciones de gestión de estadísticas financieras” y “incumplimiento de las regulaciones de gestión de tecnología financiera” revelan deficiencias sistémicas en la arquitectura del sistema y el control de calidad de los datos en los bancos.

Fuente de la captura: sitio web del Banco Popular de China

Análisis de las multas: todo tipo de instituciones en la línea de fuego, la conformidad estadística se vuelve una “línea roja” de alta frecuencia en la supervisión

La información de sanciones administrativas publicada recientemente por el sistema del Banco Central claramente muestra que las violaciones en las estadísticas financieras se han convertido en un desafío común para la banca. Los casos de sanción abarcan bancos de políticas, grandes bancos estatales, bancos de acciones, bancos comerciales urbanos, bancos rurales y bancos de pueblos y aldeas. Esto incluye instituciones importantes como el Banco Postal de China y el Banco Agrícola de China, así como bancos pequeños como el Banco de Yangtze en Binhai, Tianjin, demostrando la amplitud del problema.

Según la 《Reglamento de gestión de estadísticas financieras》 publicado en 2002 por el Banco Central, las estadísticas financieras comprenden la recopilación, organización y análisis de información sobre diversas actividades financieras, incluyendo estadísticas monetarias, de crédito, regulación financiera y mercado financiero. El artículo 4 del reglamento señala que la tarea básica del trabajo estadístico financiero es “completar de manera oportuna, precisa y completa las estadísticas de las operaciones financieras”, proporcionando información y asesoramiento estadístico para decisiones macroeconómicas, regulación financiera y gestión interna de las instituciones. Por lo tanto, cualquier daño a la veracidad, integridad y puntualidad de los datos estadísticos afecta directamente la precisión de la regulación financiera y las decisiones macroeconómicas.

Un experto en banca con experiencia señaló que, analizando las causas en las declaraciones de las multas, la expresión “incumplimiento de las regulaciones relacionadas con las estadísticas financieras” es un término general que puede abarcar diversas conductas específicas. Además de los casos comunes de “falsificación o ocultación de datos estadísticos financieros”, también incluyen “falsificación o alteración de datos”, “rechazo o retraso reiterado en la presentación de datos” y la publicación no autorizada de encuestas estadísticas.

Este experto agregó que, en algunos bancos, especialmente en las sucursales, en momentos clave como fin de mes o fin de trimestre, para cumplir con metas relacionadas con el tamaño de depósitos y préstamos o la tasa de morosidad, se pueden usar métodos técnicos para ajustar la forma de reportar datos o realizar operaciones de “transferencia de préstamos a depósitos” para mover fondos, lo que provoca que los datos reportados se desvíen significativamente de la realidad. Aunque estas distorsiones temporales pueden mejorar la apariencia de los informes, dificultan que los reguladores comprendan la verdadera dirección del crédito regional y los riesgos, creando obstáculos para la implementación de políticas macroeconómicas.

Diagnóstico del problema: distorsión en las evaluaciones y deficiencias en la digitalización

Detrás de la frecuente violación de las estadísticas financieras en los bancos, hay un problema sistémico que combina deficiencias en la gobernanza interna y capacidades tecnológicas externas.

El experto mencionado considera que la causa principal radica en que algunos bancos aún no han revertido completamente el modelo de crecimiento basado en “escala” y “evaluaciones en momentos específicos”. En un contexto de estrechamiento de los márgenes de interés y competencia feroz, indicadores como cuota de mercado de depósitos y préstamos, y crecimiento del tamaño de activos, siguen siendo “palancas” clave en la evaluación del rendimiento interno. Esta presión se transmite desde la alta dirección a las unidades de negocio, lo que puede inducir a los empleados a “maquillar” los datos para cumplir con los objetivos, incluso a cometer fraudes sistemáticos en los datos.

El experto enfatizó que, cuando la remuneración y las promociones de los empleados están estrechamente vinculadas a los datos en fin de mes o fin de trimestre, el costo de cumplir con la conformidad estadística puede ser en algunos casos una “costosa necesidad” para alcanzar los resultados, dificultando la erradicación de las irregularidades.

En segundo lugar, muchas instituciones bancarias, especialmente las pequeñas y medianas, enfrentan deficiencias en sus sistemas de gestión de datos y en la aplicación de tecnología financiera, lo que limita su capacidad para cumplir con los requisitos cada vez más complejos y en tiempo real de las regulaciones estadísticas.

El experto explicó que, aunque muchos bancos han desarrollado diversos sistemas de negocio, la falta de estándares unificados y la mala interoperabilidad entre sistemas generan “islas de datos” que dificultan la consolidación y el análisis.

“Al presentar informes regulatorios como 1104 y EAST, las instituciones suelen depender mucho del trabajo manual para extraer, transformar, completar y verificar datos. Este proceso intensivo en mano de obra no solo es ineficiente, sino que también aumenta la probabilidad de errores operativos.” afirmó. Con la creciente exigencia de granularidad, penetración y actualidad en los datos, los modelos tradicionales ya no son suficientes.

El experto también señaló que la coexistencia de “incumplimientos en la gestión de estadísticas financieras” y “incumplimientos en la gestión de tecnología financiera” en algunas multas revela deficiencias sistémicas en la arquitectura y el control de calidad de los datos en los bancos.

Además, algunas instituciones no dan suficiente importancia a la gestión estratégica de las estadísticas ni a los controles internos. Según el Reglamento de gestión de estadísticas financieras, las instituciones deben establecer departamentos o puestos dedicados a las estadísticas, y los responsables deben ser responsables de la veracidad de los datos. Sin embargo, en la práctica, la gestión estadística a menudo se considera una tarea auxiliar, sin mecanismos adecuados de control de calidad, verificación cruzada entre departamentos o responsabilidad interna, lo que dificulta detectar y corregir problemas en las etapas iniciales.

Evolución regulatoria y respuesta bancaria: tecnología para monitoreo penetrante

Frente a los problemas en las estadísticas financieras, la regulación está evolucionando desde sanciones individuales hacia la construcción de mecanismos duraderos y la mejora de estándares tecnológicos.

El periodista observó que en la reunión de trabajo del Banco Central en 2026, uno de los siete principales objetivos fue “mejorar aún más la capacidad de gestión y servicio financiero”, y se enfatizó en “continuar con las grandes tareas de las estadísticas financieras, plataformas de financiamiento y monitoreo de deuda en áreas clave”.

El experto prevé que, según las tendencias de sanciones, la lógica regulatoria cambiará profundamente: de “detecta y corrige errores en los datos” a “construir mecanismos que dificulten la generación de errores”. Esto implica que las inspecciones regulatorias se centrarán más en el diseño superior de la gestión de datos, la solidez de la arquitectura del sistema y la automatización de todo el proceso desde la generación hasta la presentación de datos.

“Las plataformas de intercambio de datos y monitoreo penetrante impulsadas por el Banco Central y otros departamentos deben basarse en estándares de datos unificados y plataformas tecnológicas robustas, para lograr una relación efectiva entre instituciones y mercados, y una visión integral de riesgos.” Además, agregó que “con la profundización en los requisitos de estandarización de datos (como ‘un formulario para todo’) y la digitalización de las inspecciones, depender del trabajo manual y las correcciones posteriores será cada vez más insostenible. La construcción de sistemas de control de calidad de datos integrados e inteligentes se ha convertido en una necesidad para la supervivencia y el desarrollo.”

Para los bancos, adaptarse a este nuevo entorno regulatorio requiere una profunda transformación interna.

El experto recomendó que los bancos deben abordar tres aspectos:

Primero, reformar efectivamente los mecanismos internos de evaluación de rendimiento y asignación de recursos, reduciendo la dependencia de indicadores superficiales como tamaño en momentos específicos, y promoviendo una evaluación integral centrada en la sustancia del negocio, el valor para el cliente y los beneficios ajustados por riesgo, eliminando así la motivación para falsificar datos.

Segundo, elevar la gestión de datos y la construcción de tecnología financiera a un nivel estratégico en toda la institución, aumentando recursos, promoviendo la integración de sistemas centrales y la construcción de plataformas de datos, logrando automatización, estandarización y trazabilidad en todo el proceso desde la fuente hasta la presentación, para mejorar fundamentalmente la capacidad de producción de datos.

Tercero, fomentar en toda la organización una cultura de “datos como activos, la veracidad como línea roja”, considerando la autenticidad de los datos estadísticos como un límite infranqueable, y estableciendo mecanismos internos de responsabilidad que aseguren que los requisitos de cumplimiento se apliquen en cada proceso y puesto de trabajo.

每日经济新闻