“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

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0金融业监管2026年三季度数据处罚分析及洞察建议“监”

听则明麦好在种，秋好在管2026年三季度监管处罚总览【1】

本报告统计的时间均为罚单发布时间

，非罚单出具时间。本刊数据来源于人民银行和国家金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；在单一罚单涵盖多项处罚事由且无法对罚金进行明确区分时，本文将罚单整体罚款金额纳入统计；【4】

指单一法人机构

，例如

，银行的总行、分行、支行作为同一机构纳入统计。2026年三季度1，人民银行及国家金融监督管理总局（以下简称“金融监管总局

”）

向银行、保险等金融机构2

共开出罚单834张

，处罚金金额3

5.31

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

2023年至2026年三季度金融监管处罚总览

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、J八__________48.2028.743.960.990.241.35Q1Q2Q32023Q4Q1Q2Q3

2024Q4Q1Q2Q32025Q4△△△△△△△△297△104685149161△67184△△45178△91168△108Q22026194△8190113144△△37161△93136△72135△△2013265113△△31147174112146280189278178340853211012791362804029947286982858032967225782343216611323120|

1Q1Q34.095.295.093.053.112.312.432.012.572.240.650.220.600.471.531.001.601.981.941.591.001.391.161.71△处罚法人数量（家）73102472655364735331713324835282720170016501266755195按机构类型分析-法人数量机构类别农村商业银行村镇银行财险公司保险中介机构寿险公司城市商业银行农村合作银行股份制商业银行国有大型商业银行农村信用合作联社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所增

加；其次为

村镇

银行

、

财险公司，

分别为

47

家

、

36

家

。按处罚法人数量——前10大法人机构类别1202026年三季度2026年二季度2025年三季度排名12345678910©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的成员。|

2排名

机构类别

处罚单数量（张）1

财险公司240821092

国有大型商业银行234121123

农村商业银行201991074

寿险公司19390835

股份制商业银行12485206

城市商业银行8354217

村镇银行6935558

保险中介机构1722139

农村信用社105052026年三季度2026年二季度6

2025年三季度10

非银行支付机构

165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|

3排名机构类别

处罚金金额（亿元）1

股份制商业银行1.420.542.542

农村商业银行0.990.681.143国有大型商业银行0.860.670.14财险公司0.450.160.45

城市商业银行0.330.390.786寿险公司0.30.110.317理财公司0.220.020.228非银行支付机构0.160.890.139村镇银行0.130.090.272026年三季度2026年二季度10

农村合作银行0.080.000.002025年三季度按机构类型分析-罚金金额2026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©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的成员。|

4版权所有，不得转载。在中国印刷。3725323619363028347103392531022301629293719284040272429按处罚地域分析-法人数量广东、

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、江西地区均为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542026年三季度2026年二季度2025年三季度【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。广东山东江西陕西四川湖南河南安徽浙江江苏排名

处罚地域

处罚法人数量（家）12345678910|

5按处罚地域分析-罚单数量40215645292359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显

，分别增加近1倍、

3倍；广东次之

，为78张

，较去年同期也有所增加。按罚单数量——前10大处罚地域102862026年三季度2026年二季度2025年三季度808380807876767676676666上海山东广东四川河南辽宁贵州江西安徽湖北289822排名

处罚地域

处罚单数量（张）123456789106363545451|

6按处罚地域分析-罚金金额0.360.310.070.300.160.120.270.230.240.200.240.230.050.200.230.190.100.220.010.090.210.190.040.150.000.110.150.120.02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，为0.3亿元

，且上海、北京的处罚金额较其他地区增幅明显。按罚金金额——前10大处罚地域0.652026年三季度2026年二季度2025年三季度上海北京广东江西四川安徽湖北福建湖南新疆排名

处罚地域

处罚金金额（亿元）12345678910|

7机构数量（家）罚单数量（张）罚金金额（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16811080.000.090.03未按规定披露信息1101200.040.0010.00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3760421000.220.050.00未按规定披露信息19211720.000.060.01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0120120.000.00030.039未按规定披露信息1212320.120.070.032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

。【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。|

8机构数量（家）罚单数量（张）罚金金额（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数据存储131141106944.9742.94其他数据使用数据查询5022555023551,595731

366.202,789.25

366.2数据泄露00100100104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；保险机构以数据使用为主；其他类型机构则以数据使用为主。|

92023年至2026年三季度金融监管处罚个人总览图例处罚个人（人）罚单数量（张）罚款金额（万元）人民银行金融监管总局1753.902026年三季度处罚个人总览2026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。1622.30

1675.90

1622.301499.00

1462.60

1462.601306.30

1379.321064.20

1192.50

1104.003338.71663.32290.09

318.09397.49

447.31

455.02356.34

413.36179.8282.89278.75

136.90

199.82

78.00

137.05

71/p>

322

501

492

4684514333642023

20242025202610372

48

29

36

15388103Q356326739248Q136272Q431890Q435129Q228677Q132336Q332966Q127651Q129715Q425935Q221069Q224160Q2532

497170Q367Q36660|

102498.501224536342170908651786967趋势洞察及分析：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《银行业保险业人工智能安全开发应用的指导意见》

三季度进入落地窗口期：高风险场景AI应用须经风险管理委员会批准，生成式AI应用须向监管报告，个人信息不得用于生成式AI训练；香港金管局同步升级跨业别GenA.I.Sandbox++。数据治理已成为AI治理的

“输入端”

与

“地基”。9月30日八部门《金融产品网络营销管理办法》施行，算法推荐与第三方平台数据责任纳入共治。金融机构面对的不再是单一监管口径，而是网信、工信、公安、市场监管与金融管理部门交织的“立体化执法网络”。监管处罚已不再以数据泄露等实质后果为前提，内控机制、权限管理、数据报送存在漏洞即可能触发处罚；

“机构罚+个人罚”双罚制乃至终身禁业落地，数据合规已成为关键岗位人员的“个人职业风险”。03

合规边界从“数据治理”向“数据+AI一体化治理”扩展01

问责逻辑从“结果追责”向“事前问责、双线追责”深化02

执法格局从“单线监管”向“多部门协同共治”扩展|

11趋势洞察及分析：金融数据治理三大趋势（续）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。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

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、可持续优化的管理体系。从“应用AI”走向“治理数智决策”从“治理数据”到“供给可信上下文”：数据治理从保障“数据可用”升级为“供给可信业务上下文”，金融机构的数据治理正在迈向AI-Ready。AI不是独立的风险孤岛：数据与算法正在重构金融风险的生成、传导与放大机制，治理必须恢复管理层对数智决策过程的可见、可控、可证。治理对象升级为“数智决策单元”：金融机构进入AI与数据一体化治理阶段，意味需要的不是“更多制度”，而是把治理要求转化为运行时控制。决策如何被监督

决策如何形成三大核心

解读与洞察决策如何执行|

12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应对策略一：数据与AI风险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治理必答：能否还原每一次数智决策？Q1使用了哪一版数据和模型？Q2调用了哪些知识与工具？Q3经过什么规则和阈值？Q4

由谁复核？注：幻觉、偏见、提示词攻击等是表象风险；

底层变化在于风险沿“数据—模型—决策—行动—反馈数据”闭环传播并被规模化放大。

传统高频问题在AI环境下发生

“性质变化”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核心命题已从

“是否应用AI”，转向

“能否持续证明AI在正确的数据、清晰的责任和有效的控制下运行

”。|

13应对策略一：数据与AI风险评估（续）

穿透式诊断要点

Q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”。 监管与国际依据血毕马威提出“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。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。①业务目标与规则②数据与知识③模型与算法④决策与内容⑤工具调用与业务行动⑥结果反馈与数据回流

一条主链：六个穿透环节|

14应对策略二：数据与AI一体化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。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治理和数据治理不应被建设成两个平行体系

，二者共同决定金融决策是否准确、公平、合规、可解释和可追溯。只建设AI治理有模型清单、无数据谱系；有模型验证、无数据持续鉴定；有输出监测、无知

识和上下文治理。只延续传统数据治理停留在结构化数据、静态质量和入库管理，无法覆盖非结构化语料、向量库、知识图谱、提示词、模型记忆、实时

上下文和应用反馈。AI治理解决数据如何被模型转化为内容、判断和行动数据治理解决AI使用什么事实、知识和业务语义 平行建设两种“半套体系”的风险

两者的分工与共同目标|

15应对策略二：数据与AI一体化治理（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。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、数据与知识、模型与规则、人员与流程、平台与供应商及责任主体端到端生命周期——需求分析、数据准备、训练开发、部署运行、维护迭代、评估退出，与监管全生命周期要求直接对齐主体责任（业务与开发使用方）

—监督挑战（风险合规与数据安全）

—独立评价（内部审计）价值轴“为什么做”

×可信轴“能否放心做”——准确、公平、安全、合规、透明、可解释、可追溯、有韧性场景立项闸—开发验证闸—上线准入闸—运行续期与退出闸，按风险等级配置不同审批深度与证据要求 七项控制嵌入运行链路，从

“制度存在”转向“控制运行”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。内容过滤最小权限分类分级模型准入一核六环三线双轴四闸|

16应对策略三：AI-