2610-监听则明2026年三季度金融业监管数据处罚分析及洞察建议

2管

三季度数据处罚分析及洞察建议“管版权所有，不得转载。在中国印刷©2026毕马威企业咨询(中国)有限公司—中国有限责任公司，是与毕马威国际有限公司(英国私营担保有限公司)相关联的独立成员所全球组织中版权所有，不得转载。在中国印刷©2026毕马威企业咨询(中国)有限公司—中国有限责任公司，是与毕马威国际有限公司(英国私营担保有限公司)相关联的独立成员所全球组织中员。 |0监管总局”）向银行、保险等金融机构2共开出罚单834张，处罚金金额3亿元，涉及378家法人机构4。较2025年同期相比，罚单数量增加82.89%，罚款金额下降18.67%。图例处罚法人（家）罚单数量（张）罚款金额（亿元人民银行金融监管总局

48.20

2023年至2026年三季度金融监管处罚总览5.29 3.11 28.74 5.09 1.98 2.57 1.94 0.99 1.53

0.65

4.09 2.01 1.39 1.71 3.961.16 0.47

1.59 1.00 0.22 0.60 0.24 1.60 1.00 2.43 2.31 3.05 2.24 1.35161 136 194 178 161 144 184 135 113 90 147

132

168 29711210411214968593 72 81 91 67 37 45 20 31 113 174 65 146 14968567 178 189 136286 225 340 321 329 280 299 231 234 166 278 28567 178 189 13698 78 85 101 40 47 20 32 113 80Q1 Q2 Q3 Q4 Q1 Q2 Q3 Q4 Q1 Q2 Q3 Q4 Q1 Q2 Q3【1】本

2023

间均为罚单发布时间

2024，非罚单

2025出具时间。本刊数据来源于人民

银行和国家金

2026融监督管理总局官；方网站公开发布的处罚信息，毕马威通过对处罚信息内容开展“关键词”分析，整理形成本刊编写的数据基础【2】参考人民银行发布的《金融机构编码规范》、国家金融监督管理总局于2021年10月15日发布的银行业金融机构法人监管责任单位名单及保险机构法人监管责任单位名单以及行业通用表达，我们将金融机构分为12大类，依次为银行、保险、证券、资产管理公司、信托公司、金融租赁公司、企业集团财务公司、汽车金融公司、消费金融公司、贷款公司、非银行支付机构及其他；【3】本文罚款金额根据统计单位进行四舍五入的处理；在单本文将罚单整体罚款金额纳入统计；

一罚单涵盖多项处罚事由且无法对罚金进行明确区分时，2026年三季度监管处罚总览版权所有，不得转载。在中国印刷。©20毕企询(中)公国责司与威有司英营有司相的独立成员所全球组织中的成员。 |2026年三季度监管处罚总览版权所有，不得转载。在中国印刷。2026年三季度，农村商业银行处罚法人数量最多，为120家，较二季度和去年同期均有次为0公司47家、36家。排名 机构类别 处罚法人数量（家）按机构类型分按机构类型分析-法人数量

7326 553635 3313173235 2820270 1701612 5065 675 195

102

120202620262025按机构类型分析-罚单数量 2026年三季度，财险公司罚单数量最高，为240张，较二季度和去年同期增幅明显；国有大型商业银行、农村商业银行罚单数量整体偏高、位居前列。按罚单数量——前10大法人机构类别排名 机构类别 处罚单数量（张）财险公司国有大型商业银行 12农村商业银行寿险公司

82 9910790

121

201193

240234

2021351713221056165

838554 83695550

124

2026202620252026年三季度，股份制商业银行处罚金额最高，为1.42亿元；非银行支付机构单张平均罚金金额最高，达261.96万元。按罚金金额——前10大法人机构类别排名 机构类别 处罚金金额（亿元）

0.10.16

0.540.450.40.33

0.680.67

0.86

0.991.14

1.42

2.54

0.11

0.3

0.39

0.78

0.02

0.310.220.220.16

0.89按机构类型分按机构类型分析-罚金金额

0.130.130.090.08

0.27

202620262025江西广东、山东、江西5被处罚的金融机构较多，其中广东地区为37家，山东、地区均为36家，均较去年同期有所增加。按处罚法人数量——前10大处罚地域排名 处罚地域 处罚法人数量（家）广东山东江西陕西

372532253619 54362830347107四川湖南河南安徽浙江江苏

339259310220301629162919 3728 40242729

202620262025按处罚地域分析-法人数量 【5】地区罚单/罚金统计：根据开具罚单的人民银行分支机构，金管局派出机构所在省（自治区、直辖市）进行统计。上海、山东地区收到的罚单数量最多，均为80张，且均较去年同期增幅明137排名 处罚地域 处罚单数量（张）上海山东广东四川河南辽宁贵州

402156452967236659 66

80838080787676767686

102按处罚地域分按处罚地域分析-罚单数量

28 63549 54518 22

202620262025为0.3从罚单金额上看，上海处罚金额最高，为0.36亿元；北京的处罚金额次之，亿元，且上海、北京的处罚金额较其他地区增幅明显。为0.3按罚金金额——前10大处罚地域排名 处罚地域 处罚金金额（亿元）

0.07

0.12

0.16

0.230.240.200.240.200.230.050.200.05

0.27

0.310.30

0.36

0.65

0.100.010.090.01

0.19

0.230.22

0.00

0.04

0.11

0.15

0.210.19

202620262025按处罚地域分按处罚地域分析-罚金金额

0.02

0.120.15按处罚原因分析-总览 2026年三季度，银行业处罚重点包括未按规定报送、数据合规、数据质量，共处罚相关机构109家，涉及罚单194张，罚金金额1.63亿元6；保险业处罚重点主要聚焦在数据质量，共处罚相关机构74家，涉及罚单253张，罚金金额0.61亿元。量量（亿元）26Q326Q225Q326Q326Q225Q326Q326Q225Q3银行数据质量3630745547740.400.370.70数据合规7633849767841.040.781.58未按规定报送6367127781211271.011.164.09未按规定备案16811080.000.090.031101200.040.0010.00保险数据质量17735210253822100.610.210.76数据合规224026700.060.050.00未按规定报送2222220.0050.050.01未按规定备案3760421000.220.050.0019211720.000.060.01其他数据质量84722770.210.080.297数据合规7268460.170.370.12未按规定报送2744940.090.390.25未按规定备案0120120.000.00030.0391212320.120.070.032【6】同一罚单可能会涉及多个处罚原因，在按处罚原因进行汇总分析时，以罚单为单位不再重复计数。【6】同一罚单可能会涉及多个处罚原因，在按处罚原因进行汇总分析时，以罚单为单位不再重复计数。按处罚原因分析-数据合规 2026年三季度，数据合规依旧是各类型机构的监管处罚热点，且处罚原因聚焦事前、事中管控，其中银行机构以数据收集、数据存储、数据使用为主；量量（万元）26Q326Q225Q326Q326Q225Q326Q326Q225Q3银行数据收集3525623546627,138.736,626.2013,825.29数据存储2121112140117,038.47157.656303.94数据使用1923781943781,521.985,839.1815,474.59数据查询623636446335.26,547.9014,010.43数据泄露024044079.80437.45保险数据存储1200120012600数据使用204020705344740数据收集1251255.9731366.2其他数据存储131141106944.9742.94数据使用5255251,595731366.2数据查询02503502,789.25366.2数据泄露001001001042026年三季度，人民银行及金融监管总局向银行、保险等金融机构相关责任人员共开出罚单881张，处罚金额3,656.79万元，涉及1,282人，平均单张罚单罚款金额4.15万元，个人罚单数量和罚款金额均较二季度和去年同期增幅明显。图例处罚个人（人）罚单数量（张）罚款金额（万元人民银行

2023年至2026年三季度金融监管处罚个人总览2498.50

3338.7金融监管总局1064.201306.301499.00

1753.90

1462.60

1622.301192.501104.001462.60

1622.30

1675.90

1379.32

1663.322026年三季度处罚个人总览397.49 447.31 179.82 82.89 278.75 136.90 455.02356.34199.82 78.00 137.05 71.15 413.36 290.09 318.091224365 322 501 492 468 451 433 364 342 267 563 532 497 53639266Q124160Q2351Q3202372Q448Q129Q239266Q124160Q2351Q3202372Q448Q129Q232336Q32024Q427651Q121069Q2170Q32025Q477Q125935Q2202667Q39010329715286329318362388814341金融数据治理三大趋势2026年三季度，金融数据监管延续“高频次、高金额、强问责”的处罚基调。穿透数字背后，监管逻辑正发生三重深化，“数据治理”与“AI治理”一体化治理的时代正式开启。金融数据监管趋势洞察问责逻辑从“结果追责”向“事前问责、双线追责”深化执法格局从“单线监管”向“多部门协同共治”扩展9月30与合规边界从“数据治理”向“数据+AI一体化治理”扩展AIGenA.I.Sandbox++。数据治理已成为AI治理的“输入端”与“地基”。当“数据+AI一体化治理”已成为监管执法与制度建设的共同指向，罚单背后的深层命题随之浮现——当数据进入模型、模型进入决策、决策进入行动，金融机构必须重构治理能力，让AI从“可用”走向“可信”。基于监管要求与金融机构实践，毕马威提出三项相互衔接的洞察。管理体系。管理体系。应链—人员”的复杂系统，治理方式必须从制度合规升级为可运行、可验证、可持续优化的关键判断：金融AI治理的对象已从单一模型扩展为“场景—数据—模型—知识—智能体—供II策一体化治理阶段，意决策要的不金融机构进入是数据可用”升级“业务上数据治理从保障察金金融数据治理三大趋势（续） 决策如何形成

策”应用AI”决策如何执行应用AI”决策如何执行数据与I评估数据与算法正在重构金融风险的生成、传导与放大机制——数据塑造模型，模型影响行动，行动又生产数据；任何一个环节的缺陷均可能沿链条传递，并在反馈环节自我强化。持续循环的风险传导闭环数据与知识数据与知识模型与算法决策与内容工具调用与行动反馈与新数据注传统高频问题在AI环境下发生“性质变化”传统高频问题过去现在（AI环境下）数据不真实、不完整或口径不一致只表现为报表差错转化为连续的授信偏差，随模型批量输出规模化扩散语义口径不一致只引起部门间争议使智能体调用错误指标并执行错误操作数据授权边界不清只产生静态访问风险通过提示词、知识库、向量检索和模型记忆形成动态泄露Q3Q3经过什么规则和阈值？ Q4由谁复核？Q1使用了哪一版数据和模型？ Q2调用了哪些知识与工具？治理必答：能否还原每一次数智决策？AIAI毕马威提出“金融数智风险穿透诊断”的风险评估体系：“穿透诊断”不是一般性的AI合规差距分析，而是沿着数智决策链逐环节检视——缺陷如何产生、如何传递、在何处放大、由谁负责、如何整改。一条主链：六个穿透环节

穿透式诊断要点①业务目标与规则②数据与知识沿主链逐环节检视：缺陷如何产生、如何传递、在何处放大、由谁负责、如何整改，恢复决策过程的完整证据链，让每一次数智决策“可见、可控、可证”。①业务目标与规则②数据与知识③模型与算法监管与国际依据③模型与算法数据与I评估（续）⑤工具调用与业务行动⑥结果反馈与数据回流金融稳定理事会（FSB）：将第三方依赖与集中度、市场相关性、网络风⑤工具调用与业务行动⑥结果反馈与数据回流金融稳定理事会（FSB）：将第三方依赖与集中度、市场相关性、网络风险以及模型风险、数据质量和治理，列为AI可能放大的四类金融稳定脆弱性④决策与内容金发〔2026〕8号：已明确将模型算法、数据资源、基础设施和应用系统纳入风险治理，要求防范模型结果不可靠、模型黑箱、外包风险和供应链风险务连续性等评估机制，都可以围绕AI影响的一条主链重新衔接。务连续性等评估机制，都可以围绕AI影响的一条主链重新衔接。毕马威建议：传统上金融机构相对分立的数据治理、科技风险、消费者保护、外包管理和业数数据与I化治理模型只是金融AI应用的一部分。如果治理仍以单个模型为边界，就难以识别模型之间、数据之间以及模型与业务规则之间的组合风险。因此AI治理和数据可解释和可追溯。两者的分工与共同目标数据治理解决AI使用什么事实、知识和业务语义数据治理解决AI使用什么事实、知识和业务语义和行动解决数据如何被模型转化为内容、判断AI治理平行建设两种“半套体系”的风险、无数据持续鉴定；有输出监测、无知识和上下文治理。、无数据持续鉴定；有输出监测、无知识和上下文治理。只建设AI治理有模型清单、无数据谱系；有模型验证上下文和应用反馈。知识图谱、提示词、模型记忆、实时理，无法覆盖非结构化语料、向量库、停留在结构化数据、静态质量和入库管只延续传统数据治理真正的治理对象不是模型，而是“数智决策单元”数智决策单元——围绕一个明确业务目标，由数据与知识、模型与规则、流程与人员、平台与供应商共同组成，能够产生内容、判断、建议或行动的最小可治理单元，可以是一个模型，或一条含多模型与数据服务的业务流程，抑或一个能调用工具的智能体。数据与I化治理（续）毕马威提出“一核、双轴、六环、四闸、三线”的金融AI治理框架：围绕AI影响的业务决策，让数据治理与AI治理在同一对象、同一生命周期、同一责任体系下运行。一核 以“数智决策单元”为统一治理对象，建立唯一标识，关联业务场景、数 一核 双轴 轴“为什么做”×可信轴“能否放心做”——准确、公平、安全、合 双轴 六环 端生命周期——需求分析、数据准备、训练开发、部署运行、维护迭 六环 四闸 项闸—开发验证闸—上线准入闸—运行续期与退出闸，按风险等级 四闸 三线 责任（业务与开发使用方）—监督挑战（风险合规与数据安全）—独 三线 七项控制嵌入运行链路，从“制度存在”转向“控制运行”分类分级最小权限模型准入内容过滤人工复核日志留存异常熔断分类分级最小权限模型准入内容过滤人工复核日志留存异常熔断金融机构通常并不缺少制度，真正的难点在于这些制度能否在AI快速迭代和高频调用中同步执行。据供给体系一体化治理体系下，数据治理的目标必须从“保证数据可用和报表正确”，升级为“保证模型和智能体在每一次调用中获得正确、相关、及时、合规且可追溯的业务上下文”。数据的消费者之变：从“人”到“机器”别和纠正。档存在缺失，业务人员仍可凭借经验识风险计量；即使字段定义存在歧义、文别和纠正。档存在缺失，业务人员仍可凭借经验识风险计量；即使字段定义存在歧义、文过去：默认消费者是“人”数据治理服务于监管报送、经营分析和知识、规则和工具。能体在执行任务的瞬间动态组合数据、、影像、知识图谱和向量检索结果；智现在：主要消费者是“机器”模型读取制度、合同、研报、客服录音成逻辑完整、表达自信的错误判断，并传递到业务行动。检索结果是否适用——人工作业中可被发现和纠正的问题，进入模型上下文后可能被包装机器不会像业务专家一样主动追问口径，也无法天然判断知识是否失效、数据是否越权、数据交付物不再只是“表和数据集”，而是“可信上下文产品”对于生成式AI智能体，决定决策结果可靠性的往往不是某一张表，而是某次任务中被共同提供的数据、知识、规则、历史交互和可调用工具。①语义明确②质量可知③来源可溯④权限随行⑤场景适配⑥动态更新可信上下文产品的六项特征①语义明确②质量可知③来源可溯④权限随行⑤场景适配⑥动态更新据供给体系（续）毕马威提出“五类数智资产×五层能力”的AI-Ready数据供给体系：“干净的数据”不必然是“可被AI可靠消费的数据”——缺少业务语义、样本代表性不足、无法关联知识出处或授权不清的数据，仍不具备AI就绪条件。因此，AI-Ready应是一种“场景化、持续化、可验证”的能力状态。治理边界：五类数智资