关于开展提升银行业数据质量活动的通知

第一篇：关于开展提升银行业数据质量活动的通知

关于开展“夯实统计信息基础，提升银行业数据质量”竞赛活动的通知

各支行、总行营业部，机关各部室：

为认真贯彻和落实中国金融工会“建功十二

五、奉献在金融”和银监会“夯实统计信息基础，提升银行业数据质量”劳动竞赛活动的号召，根据盐城银监局的工作安排，经总行研究决定，在全系统开展“夯实统计信息基础，提升银行业数据质量”的竞赛活动。

一、竞赛对象：各支行、总行营业部、机关相关统计职能部室。

二、竞赛时间：2012年5月1日至2012年10月31日

三、竞赛内容

1、组织领导（10分）。建立有效的统计工作机制，明确统计岗位设置，得本项基本分，未按上述要求，本项不得分。

2、日常数据质量和管理检查（60分）。建立统计工作考核办法得5分，未按上述要求不得分；无数据迟报、漏报情况的得20分，出现一次迟报、漏报情况的减5分，三次以上（含）不得分；无数据差错的得20分，出现一次一般差错情况减5分，三次以上（含）不得分，出现一次（及以上）重大差错的不得分；建立重大事项报告制度得5分，未按上述要求不得分；竞赛期间统计数据未被监管部门或总行通报的得10分，被通报的不得分。

3、《银行监管统计数据质量管理良好标准》贯彻实施情况（20分）。及时学习银监和总行关于《银行监管统计数据质量管理良好 1

标准》文件得5分，未按上述要求不得分；对照标准组织开展自评活动得10分，未按上述要求不得分；形成自评报告上报总行得5分，未按上述要求不得分。

4、数据质量提升情况（10分）。竞赛期内，数据报送质量得到较好改善的得基本分，未达到要求的不得分。

四、活动创建程序

竞赛活动结束后，总行将对照标准对各参赛单位和部门进行评比，评选出分值在前五名的单位为“提升统计数据质量突出贡献单位”，并在全行表彰，同时择优报上级主管部门表彰。

五、有关要求

（一）各单位要对竞赛活动高度重视，抓住主题，广泛号召动员，加强组织引导，精心安排，确保竞赛活动顺利、扎实开展。

（二）竞赛活动紧紧围绕夯实信息基础，提升统计数据质量这一主题。各单位要紧密结合实际，以提高数据质量为主要内容，为加强风险管理夯实基础。

（三）在竞赛活动期间，各单位和机关相关统计部门应及时总结竞赛活动中的经验和可供交流的良好做法，按月对竞赛开展情况进行阶段性总结，竞赛期间每月1日前形成月度总结上报总行信贷管理部。

本办法由总行制定、修改并负责解释。

第二篇：银行业数据革命

银行业数据革命

浓缩观点

在客户个性化时代，如何将银行战略与客户利益正向整合？数据战略将决定新一代银行的未来。

DNB银行是挪威最大的银行，拥有220万客户，占挪威人口数量近1/2。这样一家实力雄厚的金融机构也被紧迫的危机拷打着。2007年开始，DNB银行的市场份额逐渐下降，甚至在2007和2008两年一落千丈。2013年上半年，DNB银行已经关掉了35个网点。强有力的新生对手正在蚕食着市场，互联网公司和新型交易公司涉足金融服务，传统信用卡公司推出移动支付解决方案，甚至连挪威最大的电信运营商Telenor也在巴基斯坦买下一家银行，冲击金融业。

感受到变化来临的，还有中国工商银行。这家全球最大的银行在2012年12月底，ATM机数量约为6.57万台，日均交易305笔/台，银行网点日均业务量1.797亿笔。数字说明工商银行的业务正在向离柜发展，因为全行ATM机的全年交易量已经超过了银行网点交易量。此外，其电话银行、手机银行和自助银行等电子银行的业务量约占全部业务量的75%。这些电子渠道积累了庞大的数据，工商银行能用它们做些什么？

未来的银行会是怎样的？在电商和互联网企业等外部力量的不断冲击下，银行的实体边界已经被打破，电子渠道的发展成为趋势，通过电子渠道银行积累的数据成指数级增长，这些数据为个性化客户服务提供了基础。

中国的大型商业银行数据量已经达到100TB以上级别，并且非结构化数据量在迅速增长。数据增长成指数级，非结构化数据处理能力对企业IT架构和数据分析能力提出挑战。在此基础之上，将客户利益正向整合，成为传统银行转型的利器。

银行不仅是“银行”

在DNB银行受到竞争冲击的同时，光大银行这类中国股份制银行也遇到了相似的市场危机。“银行脱媒”现象越发明显，资金越来越多地绕开商业银行，直接输送到需求方和融资者手里。一方面，消费者对银行的客户体验要求在不断提升；另一方面，传统银行更要迎接来自互联网金融的冲击。

“因为互联网的发展是对整个信息流转速度和丰富程度的大力提高，由此一来，银行通过消除信息不对称而持续经营的方式将受到冲击。”光大银行信息技术部副总经理李瑶一语中的。

2012年是互联网金融兴起的一年，阿里巴巴等传统电商开始涉足互联网金融。资料显示截至2012年底，其累计服务小微企业已经超过20万家。同年11月初，阿里金融的坏账率仅为0.9%，坏账率低于很多企业。

在传统银行面对坏账，绞尽脑汁甄别客户信用的时候，电商企业凭借物流、资金流、信息流整合的平台战略，通过对包括注册信息、网上消费纪录、不良记录、信用等级等客户数据分析，能够准确判断客户资质，占领小微企业的巨大市场。

原招商银行行长马蔚华认为，2012年以来，银行“脱媒”现象越来越严重，由于资本市场发展带来的直接融资的大幅增长，去年银行业存款只增长了11%，比前年低了8个百分点，贷款也低了3.4个百分点。这种情况说明银行里的钱流到了体系之外证券、债券、民间借贷等渠道。

面对互联网金融，传统银行如何转型？5月23日，招商银行首次通过和电商平台的合作，招商银行“敦煌网生意一卡通”联名卡正式发行。这张卡是为从事外贸电商的敦煌网商户度身定制的金融服务卡。作为敦煌网的注册商户，持卡人可以根据敦煌网的交易记录，获得额度最高为150万元的贷款。敦煌网注册的企业级用户，拥有营业执照即可申请；个人用户近6个月内有6笔以上交易的也能申请。

招行与敦煌网的合作意味着当银行业务与互联网电商数据打通后，小微贷款等业务将更加顺畅并降低风险。招商银行和敦煌网双方还表示，基于数据的整合，未来将会在联名卡上装载各类供应链金融产品。

此外，4月24日，中国民生银行、包商银行、哈尔滨银行等33家中小金融机构共同组建“亚洲金融合作联盟”区域性金融合作组织。联盟的成立将打通柜台，疏通渠道，建立信息共享平台，使投资和决策更有准确性；通过合作的力量更好地化解经营风险、更好地实现优势互补。

同样的例子还发生在2012年11月，东航宣布与招商银行、中国联通签署异业联盟合作协议，三家企业将在渠道合作、营销资源整合、客服共享等方面展开合作。截至2012年10月末，招行“一卡通”累计发卡量超过6400万张、信用卡发卡量超过4300万张；联通各类用户总数超过3.8亿户；东航旅客运输量已列全球前5位，达到6744.07万人次。高端客户联动拓展、数据的整合挖掘已经深入传统银行战略调整之中。

传统银行的围墙正在打破，一场围绕数据的银行业变革已经发生。

正在发生的变革 银行业一直是变化最为缓慢的行业之一。这个一度以封闭和保守著称的行业，在20世纪开始拥抱信息化浪潮时，并没有放下“高傲”——银行的信息系统的核心仍然是业务，一切的信息流都是以固有的业务流程为中心展开，客户只能适应银行的这些业务流程。

互联网金融时代，强迫银行放下“高傲”，抛弃以“业务为中心”的旧思路，转向以“客户为中心”的互联网时代的新思维。如何以客户为中心？或许得从了解客户开始。而那些沉睡在数据中心的数据，无疑是帮助银行了解客户的金钥匙。

“安全、价值、服务和便捷”是传统银行获得客户的信任和忠诚的4个必要条件。在传统网点业务处理量下降、同行竞争激烈乃至互联网金融的冲击下，数据战略成为DNB、光大和工商等银行面对客户个性化需求的一致选择。

DNB银行大力拓展了电子渠道方面的建设。银行的业务模式改善需要协调银行内部合作和数据共享，对客户的洞察则依赖于数据的分析。DNB银行从数据出发，基于电子渠道采集的海量数据，了解客户情况，整合旧有数据，引入诸如Teradata等在大数据分析领域颇有建树的合作伙伴。另外，DNB成立团队，负责社交媒体的客户响应，在FaceBook等网站上实现对客户95%的响应度。DNB银行CRM战略和创新负责人Rune Foyn告诉《商业价值》：“银行业老旧的系统会为发展带来阻力，但是银行本身又拥有很多的客户信息，利用好客户信息，便可在竞争当中取得较好的定位。”

真正想保证收入的增长，要依赖客户关系建设。通过用数据分析的工具，例如预测建模等，将在很大程度上能够减少客户的不满意，并实现对银行销售活动全天候的追踪。DNB银行的CRM创造的收入使其所归属的市场营销部门转变为盈利中心。DNB银行还有很多挑战。目前，来自呼叫中心的数据分析还处于对话类型、交流步骤分析的阶段，并未启动语音分析。Rune说：“现在，结构性数据的分析已经能够带来很多价值，要先以结构性的数据为分析基础，积累分析人员，逐步部署真正意义上的大数据。”在一般公司，掌控投资大权的经理人都在50岁左右，但他们对于数据的潜力尚未十分了解，如何让他们体会到数据治理的价值是DNB银行实现大数据的一个掣肘。

银行与客户沟通的方式到底发生了怎样的变化？通过社交网络，客户非常愿意把银行推荐给他的朋友，银行必须通过社交媒体和消费者交流。Rune说：“在DNB，95%与客户之间的互动都是通过移动、互联网、电子邮件等电子渠道完成。”这意味着只有为数不多5%的客户会到银行的柜台办理业务。

DNB银行还以青少年客户群体为核心，进行数据挖掘。DNB发现“没有特别设计的产品、未在社交媒体上推广、无近期投资”等几项因素制约着青年客户群体对DNB的认可度。DNB以活动为基础的调查、社交分析、销售流程等方面进行了多维度数据库分析。除此之外，还将分析触角探触到保险、储蓄、投资、退休、贷款及财产、日常银行等多个模块。

与挪威DNB银行一样，捷克银行也在面临传统银行转型的问题。而身在欧元区，使捷克银行的转型更加有地区特点。它需要应对区域性的高度竞争、主权危机和新规频出的局面。BI成为这家银行面对外部环境和客户的有力武器。BI系统使捷克银行在数据仓库上细化和集成数据。对客户、客户的家人或客户的企业集成和协调；与客户和客户的家庭建立长期的关系；实现保险和私人银行，汽车租赁、养老租赁等之间的交叉销售。降低了高级金融与风险管理，降低风险成本和资本需求。从不同角度出发，捷克银行认为：从不同的角度分析，每一个客户都是自然人，是家庭成员，更是员工和企业主。

光大银行最近在以客户为中心进行战略调整，提出了以客户为中心的“大零售”业务发展战略。大零售涵盖资产管理、小微金融、信用卡、传统零售、电子银行业务。在这基础上，勾画全方位客户视图，整合总分行的渠道资源以及传统渠道和电子渠道的资源：搭建数据仓库，整合储蓄、个人消费和信贷业务；整合信用卡、电子银行等渠道；从营销服务绩效出发，整合流程。

2006年，光大银行开始与Teradata合作建立数据仓库，经历了大大小小几次升级，数据内容不断丰富。现在，在对外客户管理、风险管理、财务管理等方面已建了三十几个风险提示。有数据显示，搭建Teradata数据架构，提供及时的数据查询和数据迁移等功能，可以直接改善银行的营销活动，甚至能实现164%的年投资回报率，这在马来西亚Maybank银行已经发生。Teradata天睿大中华区首席执行官辛儿伦（Anron Hsin）表示：“通过数据质量、数据安全隐私、元数据管理、主数据管理和数据建模等一系列整合数据管理实践，银行能够进一步完善数据治理流程并提升数据分析能力，提升业务洞察力。”

以信用卡分析为例，在实际应用中，光大银行对信用卡、账户、客户和交易进行分析，为市场部门的策略制定提供支撑。未来，光大数据分析的重点是放在更全面地洞察客户基本信息和属性，进行跨流程和跨渠道的精准营销；进行大流程大渠道的优化和整合，提升业务运行效率。通过服务的优化，持续提升客户体验。

在工商银行信息科技部副总经理张颖看来：“基于数据分析的个性化客户战略，通过对客户年龄段、分布、交易偏好的渠道测算，分析出哪些年龄段的人更倾向于不同的渠道，银行的客户经理能够针对性地帮助客户开通手机银行，开通网上银行，享受银行便捷服务，为客户提供便利。”

但对于工商银行而言，当把长期积累的客户交易进行一笔笔分析和挖掘时，就可以评测出客户的“星级”和客户的风险偿还能力。通过数据仓库的分析和查询，还可以实现客户的精准营销。工商银行判读出哪些客户的存款即将到期后，可以立即上门服务，提供理财产品建议，延续客户的忠诚度。

工商银行在上海设有两个数据中心，北京一个数据中心，构成“两地三中心”的模式为银行和客户服务。通过数据中心和数据仓库的搭建，把面向全球客户的数据集中在一个数据中心，通过相应手段分析每一个客户在其银行端、跨行乃至与商户的交易中的消费情况。这些交易数据不断积累，实现对客户特征的分析，从而为客户量身定造营销方案。对于商户和公司客户，也可以知晓其在产业链上下游企业运作的情况，基于数据仓库实现风险监控，完善贷款业务。

国泰君安董事长万建华在新书《金融e时代》中认为，银行未来发展的一条路径就是基于互联网技术的标准化、大众化、规模化的业务。在这条金融业的基础路径里，互联网公司和传统金融企业各有优势，前者有创新活力，后者有资源优势。另一条路径：高净值客户阶层的个性化、定制化、管家式的财富管理。传统银行客户资源抢夺进入白热化。

大数据分析能够实现“以客户为中心”理念，对客户消费行为模式进行分析，提高客户转化率。“私有银行”在某种程度上是个性化金融服务的萌芽——高收入阶层人群拥有较为成熟的事业，对资产传承和处理、子女教育、税务规划等方面有很多金融需求。

浦发银行的一位内部人士告诉记者，在大数据的概念下，尽管银行客户的个性化服务概念被炒得很热，客户分层已经实现，但基于数据的个性化服务尚未达到。而对于一般股份制商业银行来说，大客户很重要。富有人群最为突出，所以富有人群的私人银行服务将是他们的业务重点。据了解，截至2012年，中国的私人银行管理着约3万亿元的资产。

第三篇：1.关于开展社会保险“数据质量年”活动的通知20100423

关于开展社会保险“数据质量年”活动的通知

（社保中心函﹝2009）24号）

各省、自治区、直辖市社会保险经办机构，新疆生产建设兵团社会保险基金管理中心：

近年来，经过各级社会保险经办机构的共同努力，全国社会保险数据质量和数据应用分析水平不断提高，为支持制度运行和宏观决策发挥了重要作用。但同时也应该看到，当前社会保险的基础数据质量和数据利用能力与社会保险事业快速发展的要求相比，还存在着较大的差距，长期以来影响社会保险数据质量的主客观因素仍然存在，亟待加以解决。为切实加强全国社会保险基础数据管理工作，提高数据的准确性、及时性、权威性和使用效率，经研究，决定从2009年起，用一年半左右的时间，在全国社会保险经办机构开展“数据质量年”活动。现就有关问题通知如下：

一、充分认识开展“数据质量年”活动的重要意义

社会保险数据，是社会保险方针政策实施状况、社会保险事业发展状况和社会保险事务承担情况的综合反映，也是 各级社会保险经办机构的宝贵资产和核心竞争力的具体体现。不断提高社会保险数据质量，有效开展社会保险数据应用分析，不仅是提高社会保险经办能力的需要，也是检验现行政策效力、完善已有政策和出台新政策的重要依据。当前，为全面实现党的“十七大”报告提出的覆盖城乡居民社会保障体系的战略目标，各项社会保险制度改革与完善正处于快速发展时期，对社会保险数据质量和数据应用分析提出了新的更高的要求。同时，当前社会保险数据管理还存在着工作不够规范，数据不够精确，分析不够深入，方法与手段比较单一和落后，人员素质有待提高等问题。在全国范围内开展社会保险“数据质量年”活动，就是以科学发展观为指导，引导和促进各级社会保险经办机构充分认识提高数据质量和开展数据应用的必要性与迫切性，增强责任感与紧迫感，认真查找、梳理影响数据质量和数据应用各个环节存在的不足和问题，积极采取有效措施，夯实基础，堵塞漏洞，切实把提供真实可信的社会保险数据作为各级社会保险经办机构的重要职责，不断促进数据管理和数据应用工作的规范化、制度化和科学化, 推动各项社会保险经办管理工作跨上新的台阶。

二、“数据质量年”活动的主要内容 本次“数据质量年”活动的主题是“提高数据质量，加强数据应用”，涉及社会保险业务类数据和基金类数据以及影响数据质量和应用的各个工作环节。活动内容主要包括以下六个方面：以业务类数据和基金类数据的基础数据库建立为重点，检查基础数据库规范建设情况；以数据入库合格性检查、入库数量以及数据流程规范化为重点，检查数据质量把关情况；以数据集中管理以及业务应用系统、财务应用系统、联网数据建设情况为重点，检查信息系统建设情况；以联网软件使用、业务主题分析和基金运行情况分析为重点，检查各类数据的分析应用情况；以数据管理制度的建立健全和制度的执行情况为重点，检查数据规范管理情况；以岗位设置、职责分工、人员配备情况为重点，检查数据管理的组织保证和队伍建设情况（具体检查内容参见附件1）。

三、具体时间安排

“数据质量年”活动共分四个阶段：

（一）动员准备阶段。2009年2-4月，部中心下发活动通知，确定专题活动内容，明确活动组织架构，提出任务要求。各省级社保机构成立“数据质量年”活动领导小组，根据活动总体要求并结合各自实际，制定活动实施计划，完成 全省动员和工作部署等相应准备工作。2009年4月底前，省级社保机构要将本省区市活动实施计划和工作安排报部中心。

（二）自查整改阶段。2009年5月—12月，各省级社保机构根据活动实施计划和工作安排，组织各地（市）、县（市）经办机构开展自查整改工作。省级社保机构要确定活动重点联系地区，重点加强对后进地区的指导、督促和帮助；要针对养老、医疗、工伤、生育四项险种不同数据管理特点和要求，加强分类指导。活动期间，要认真组织地（市）、县（市）经办机构对照活动主要内容，对存在的问题和工作薄弱环节进行排查、分类，及时督促加以整改。要定期（按月或季度）上报全省开展活动进展情况和重点联系地区整改情况，2010年2月前上报全省自查整改总结报告。

活动期间部中心将组织专题活动，了解各地工作进展情况，指导和推动活动的顺利开展。2009年6月和9月分别召开养老保险、医疗工伤生育保险“数据质量年”活动现场会，交流各地活动情况，并研究讨论推进活动开展的有效措施，提出下一步具体工作要求。

（三）检查验收阶段。2010年1-2月，部中心下发“数 据质量年”活动检查验收办法和标准。3月组织系统培训，由各省区市组织开展自我验收评比；4-5月，部中心从各省市抽调业务骨干，组织对部分省区市进行抽查。未被抽查地区，省级社保机构要上报自我验收评比报告。对检查发现的问题，部社保中心将及时予以通报。

（四）总结评估阶段。2010年上半年，部中心将择机召开会议，对“数据质量年”活动进行全面总结，树立典型，表扬先进；结合新形势新任务对继续持之以恒做好“提高数据质量，加强数据应用”提出改进意见。

从2009年3月起，部社保中心将编发包括“数据质量年”活动在内的基础建设活动工作简报，及时通报各地活动进展情况，推广先进地区工作经验和做法。

四、活动开展要求

开展社会保险“数据质量年”活动，是当前各级社保机构学习实践科学发展观、对照突出问题加强整改的重要举措之一，是今明两年各级社保机构加强经办基础管理的一项重点工作。各级社保机构务必统一思想，高度重视，确保活动的顺利进行。

（一）加强领导，精心部署。各省区市社保机构要切实加强对“数据质量年”活动的领导，成立工作领导小组，单位主要领导要亲自挂帅，分管领导具体负责。要按照总体要求，结合本省区市实际，制定开展活动的具体实施计划和行动安排，并精心组织实施。要召开会议进行专门部署，对各市县的业务骨干开展培训，使各级社保机构深入了解数据质量年活动的目的、意义、内容、方法和相关要求，上下一心，密切配合，把这次检查作为加强基础管理，提高经办能力的一个重要举措，认真抓好落实。

（二）强化联动，形成合力。社会保险数据质量管理不仅涉及机构内部从数据生产到数据使用分析等多个部门和工作环节，还涉及厅（局）信息化综合管理部门。部信息化领导小组已要求各地信息化综合管理机构积极配合社会保险经办机构，深入研究数据质量和应用的各类问题，探索数据管理方式，做好社会保险“数据质量年“活动的技术支持工作，并已将此要求纳入《2009年人力资源和社会保障信息化工作要点》。各级社保机构在开展“数据质量年”活动中，要形成以信息统计部门为主体、基金及相关业务、信息部门共同参与的工作机制。在活动领导小组的统一领导下，根据各自业务管理的特点，负责数据质量管理和应用工作，做到 统一管理，分工明确，部门配合，步调一致。要主动参与金保工程建设，提好数据管理和数据应用需求；积极配合做好联网数据的转换上传工作，并能较好地掌握联网软件功能的使用。省级社保机构要加强协调和工作指导，稳步有序地推动全省活动的深入开展。

（三）狠抓落实，务求实效。数据质量管理，既是一项基础性工作，又是一项涉及范围广、牵涉部门多的工作。“数据质量年”活动，既要有声有色，更要扎扎实实，务求取得实效。各省级社保机构要组织全系统认真对照《关于进一步加强社会保险统计工作的通知》（社保中心函[2009]11号）的十项要求和本通知提出的六个方面的具体检查内容，逐一进行梳理检查，发现问题及时整改，共性问题要集中研究整改措施，统一部署整改行动；要根据平时掌握的情况，加强分类指导，将基础管理薄弱、存在问题较多的地区作为检查重点，适时组织力量进行指导和抽查，要确定2-3个重点联系市县，有针对性地加强督促指导；要积极争取专项经费，帮助困难地区开展基础数据整理工作；要建立全省“数据质量年”活动调度机制，及时掌握各地市工作进展情况。要通过本次活动的开展，使全省社会保险基础数据质量有明显提高，数据应用分析得到明显加强。活动中若有问题、意见和建议，请及时与我们联系。

联系人：刘睦平尹 艳

联系电话：010－84222730，84211128-4062

传真：010－84222918

邮箱：liumuping@mohrss.gov.cn

yinyan@mohrss.gov.cn

二○○九年三月三十一日

第四篇：全员及数据质量提升部署会

新安镇组织召开全员及流动人口数据提升活动部

署会

为进一步提高全员和流动人口信息化管理服务水平，提升全员和流动人口数据质量，4月9日上午，新安镇卫计办召开2018年全员及流动人口数据质量提升部署会，各村（居）计生专干、全体计生办工作人员参加了会议。

会上，卫计办负责人带领大家学习了《来安县全员及流动人口数据质量提升活动工作方案》，并要求各村（居）要在其辖区范围内进行一次全面的全员和流动人口清查，要及时做好全员和流动人口信息的清理，特别是全员出生、在孕、手术等信息和流动人口个案数据姓名、身份证号码、出生日期、户籍地及现居地地址、婚姻状况、流出时间等项目，进行逐一核对，并在全员和流动人口平台予以修正和完善。

会议同时要求各村（居）要结合此次清理工作，加大对全面二孩、健康扶贫、健康素养、家庭签约医生服务等政策的宣传力度，切实提高人民群众对卫生与计生政策的知晓率及满意度。（新安镇

王妹）

第五篇：关于开展路基施工质量提升月活动的通知

关于开展路基施工质量提升月活动的通知

根据施工需要及项目相关文件要求，结合本部门实际工作情况，决定在六月份开展本部门路基施工质量提升月活动，具体情况通知如下：

1、活动时间：2014年6月1—2014年6月30日

2、活动范围：全线路基施工作业区

3、活动内容：路基施工整改提升

4、活动方案：由质量管理部组织对全线路基施工定期进行检查评比，在月底进行评比结果汇总，根据项目质量管理办法对作业队伍及相应技术人员进行奖罚，并将评比结果进行通报。具体施工质量控制要点汇总如下： ⑴、严格执行项目三级自检体系，规范化施工；

⑵、路基填砂严格控制松铺厚度不超过50cm，分层填筑，饱水碾压，压实度满足设计要求；

⑶、注重包边土施工质量，掺灰量符合设计4%的要求，分层填筑、压实，压实度符合设计要求；

⑷、台背回填要求两侧同步填筑（包含锥坡回填），控制分层厚度不超过设计15cm的要求，回填宽度、压实度符合要求，边角部分必须采用小型夯机夯实； ⑸、做好路基边坡修整及路基排水工作，保证路基宽度满足要求； ⑹、路基施工接头处必须做开挖台阶衔接处理。