大数据技术在信托行业中的应用(公开版)

大数据技术在信托行业中的应用

华鑫国际信托

闯超

2017年4月

摘要

随着互联网和信息技术的发展及"互联网+"概念的外延不断扩大, 产生了越来越多的海量数据和多类型的数据，对这些巨大的数据处理需求,也引发了信息产业的高度繁荣。各行各业纷纷加大信息化建设力度,增加对云计算、大数据等领域的信息科技投入,以期抢占互联网时代大数据应用的战略高地,从而在激烈的市场竞争中得以斩获先机。目前，大数据在众多行业的应用及发展产生了革命性影响。金融业对信息技术的应用有着高度的需求,大数据的出现为金融业紧跟时代的脚步带来了机遇。对大数据技术在金融业的应用进行深入研究,不仅对金融企业实施市场预测与风险管控、进行个性化金融产品与服务创新有着非常重要的现实意义,更对整个行业的持续快速发展有着深远影响。

如何利用大数据技术在信托行业中的应用，已成为信托业共同关注的话题。本文介绍了大数据技术在信托行业中的应用、围绕信托行业的特征,并提出了大数据应用对强化信托公司风险控制、支持业务精细化管理、助力财富营销服务和产品的创新的意义及建议。

目录

一、背景 (3)

（一）金融业竞争激烈信托公司亟待提前布局 (3)

（二）大数据技术对行业持续快速发展意义重大 (3)

（三）信托资产规模与风险项目规模均在不断递增 (3)

（四）信托公司数据治理的情况不容乐观 (3)

二、涵与做法 (3)

（一）搭建信托公司特色的数据仓库 (3)

（二）梳理和完善信托公司部数据信息 (3)

（三）辅助风险决策，增强风险控制管理 (3)

（四）积极探索构建信托公司大数据体系 (3)

三、管理实效 (3)

（一）大数据有助于信托公司提高创新研发能力 (3)

（二）大数据有助于信托公司提高的风险管理 (3)

（三）大数据有助于信托公司提升财富营销的管理 (3)

（四）大数据有助于信托公司提升运营决策管理 (3)

四、结语 (3)

一、背景

（一）金融业竞争激烈信托公司亟待提前布局

信托公司通过灵活的制度优势、不断的业务创新，以及产品的高收益和低风险，使其在中国财富管理和资产管理行业中异军突起，逐渐成为财富管理的主力军。早已超越券商、基金以及保险，成为仅次于银行业的第二大金融业态。

截至2016年年末，全国68家信托公司管理的信托资产规模继三季度突破18万亿后，达到20.22万亿，同比增长24.01%，环比增长11.29%。与2016年2季度同比增长8.95%相比，3季度和4季度信托资产规模增速均实现两位数增长，信托业跨入了“20万亿时代”。

随着经济的发展，中国的高净值人士愈发成熟，对资产管理和财富管理的需求愈加多元化，金融行业竞争也愈发激烈。面对中国财富管理的蓝海，银行、证券、基金、保险、第三方理财和互联网金融等机构也都虎视眈眈。除了传统金融行业与互联网金融行业外，信托业务在高速增长的同时，

同业竞争也在加剧。

在高速发展的同时各行各业也纷纷加大信息化建设力度,增加对云计算、大数据等领域的科技投入,以期抢占互联网时代大数据应用的战略高地,从而在激烈的市场竞争中斩获先机。

（二）大数据技术对行业持续快速发展意义重大

随着互联网和信息技术的发展及"互联网+"概念的外延不断扩大, 产生了越来越多的海量数据和多类型的数据，对这些巨大的数据处理需求,也引发了信息产业的高度繁荣。目前，大数据在众多行业的应用及发展产生了革命性影响。金融业对信息技术的应用有着高度的需求,大数据的出现为金融业紧跟时代的脚步带来了机遇。对大数据技术在信托行业的应用进行深入研究,不仅对金融企业实施市场预测（决策分析）与风险管控、进行个性化金融产品与服务创新有着非常重要的现实意义,更对整个行业的持续快速发展有着深远影响。

（三）信托资产规模与风险项目规模均在不断递增

信托行业的资产管理规模仅次入银行业，作为第二大金融业态，其从业人员远远落后于银行、券商、保险等金融行业。信托资产规模突飞猛进的同时，信托业的风险项目规模也在不断递增，风险越来越复杂、隐蔽。

在全球经济整体下行阶段，信托公司的风险项目时有暴露，对风险管理的要求不断提高。通过大数据技术应用，可以为信托公司的风险管理提供更多先进工具。强化信托公司风险控制、支持业务精细化管理，提高舆情预警能力。

（四）信托公司数据治理的情况不容乐观

信托行业信息化水平不容乐观，已经远远落后于银行、券商、保险等金融行业，好在行业经过十多年的积累与发展，已经形成了完整的信息技术系统，包括统一的客户管理平台、统一的产品登记销售平台和完善的营销服务平台等。但是在数据治理方面依然较弱，普遍数据存在不及时、不准确的现象。

在信息化时代，大数据金融业正呈现网络化，高效率的发展趋势。其快速采集各种数据进行快速分析的优点对于金融业，尤其是信托业有着极大的作用。未来前景也是一片光明。

二、涵与做法

信托公司业务多样、多数项目非标准化，容易造成数据之间的分割；部业务团队、前台与中后台等部门之间的信息传递存在一定障碍，数据存储、管理、应用等环节之间也可能会存在脱节。因此，信托公司在搭建大数据体系时应该从公司整体出发，实现线上、线下数据互联互通，部、外部数据整合。从目前技术发展和信托公司数据及管理积累上讲，信托公司具备一定的基础和可行性，但依然存在一定的差距。

目前，建设大数据平台主要集中在完善信托数据仓库、建立数据治理体系、探索数据价值应用三个方面。

（一）搭建信托公司特色的数据仓库

信托公司的数据规模不大且比较分散，对数据仓库的认识也有一个循序渐进的过程，应尽量采用轻量化的思路，采集并整理公司发展所需要的数据。

信托公司的数据仓库应包含五个层次：第一层是公司自身的业务及管理数据。即信托公司部数据，是信托公司大数据体系的核心和关键；第二层是信托行业的数据，包括公司数据、产品数据、风险数据、客户数据等，可以描述信托行业发展的全面特征，为公司在行业中的竞争提供直接参考；第三层是金融市场数据，不仅包括货币发行量、利率、汇率等宏观金融数据，还包括股票市场、债券市场以及其他金融