信托业数据治理与应用实践研究--价值驱动的数据应用场景探究
数据治理与数据价值评估方法
数据治理与数据价值评估方法一、数据治理概述数据治理是组织内部对数据资源进行有效管理的一系列活动和过程。
它涉及到数据的获取、存储、使用、共享和维护等多个方面，旨在确保数据的质量、安全性和合规性。
随着信息技术的快速发展，数据已成为企业最宝贵的资产之一。
有效的数据治理不仅能够提升数据的价值，还能帮助企业做出更明智的决策。
1.1 数据治理的核心要素数据治理的核心要素包括数据质量、数据安全、数据隐私、数据合规性和数据的可用性。
数据质量是确保数据准确性、一致性和完整性的基础。
数据安全涉及到数据的保护，防止未授权访问和数据泄露。
数据隐私保护用户的个人信息不被滥用。
数据合规性确保组织在处理数据时遵守相关法律法规。
数据的可用性则是指数据能够被快速、准确地访问和使用。
1.2 数据治理的应用场景数据治理在多个领域都有应用，包括但不限于：- 金融行业：确保交易数据的准确性和安全性。
- 医疗行业：保护患者隐私，同时确保医疗数据的准确性和可用性。
- 制造业：通过数据分析优化生产流程，提高效率。
- 政府部门：确保公共数据的准确性和公开透明。
二、数据治理的实施策略数据治理的实施需要一个全面而系统的策略，以确保数据治理活动的有效性。
2.1 数据治理框架的构建构建数据治理框架是实施数据治理的第一步。
这个框架应该包括数据治理的政策、流程、角色和责任。
政策定义了数据治理的基本原则和目标。
流程则详细说明了数据治理的具体操作步骤。
角色和责任明确了不同参与者在数据治理中的职责。
2.2 数据治理技术的应用技术是实现数据治理的关键工具。
包括数据质量管理工具、数据安全技术、数据隐私保护工具等。
数据质量管理工具可以帮助识别和纠正数据错误。
数据安全技术可以保护数据不被未授权访问。
数据隐私保护工具则可以确保个人信息的安全。
2.3 数据治理的组织文化数据治理不仅仅是技术和流程，还需要一种组织文化的支持。
这种文化鼓励数据共享、透明度和责任感。
员工应该意识到数据治理的重要性，并积极参与到数据治理活动中。
企业数据治理及其实践研究
企业数据治理及其实践研究1. 引言1.1 研究背景企业数据治理是当前信息化时代中企业管理和运营的重要组成部分。
随着大数据技术的快速发展和普及，企业面临着越来越多的数据管理挑战。
数据的规模不断扩大，数据的多样性增加，数据的价值也越来越重要，如何有效地管理和利用这些数据成为了企业面临的重要问题。
研究企业数据治理的背景意义重大。
通过深入研究企业数据治理的相关理论和实践，可以帮助企业更好地理解和应对当今面临的数据管理挑战，提升企业的数据管理水平和竞争力。
企业数据治理不仅是一种管理方法，更是企业信息化发展的必经之路，只有不断强化企业数据治理意识和实践，才能更好地适应信息化时代的发展需求。
1.2 研究意义企业数据治理在当今信息化时代具有重要的意义。
随着企业规模的不断扩大和数据量的不断增加，数据的管理和利用变得越来越复杂。
而数据的质量、安全和合规性直接影响着企业的运营效率和竞争力。
对企业数据进行有效的治理已成为企业管理和发展的重要课题。
企业数据治理能够帮助企业建立健全的数据管理体系，规范数据的获取、存储、加工和共享流程，保障数据的准确性、完整性和安全性。
通过数据治理，企业可以更好地利用数据资产，支持业务决策和发展战略，提升企业的核心竞争力。
数据治理还能够帮助企业降低数据管理的风险和成本，提升企业的管理效益和经济效益。
深入研究企业数据治理的意义和实践对于企业具有重要的指导意义。
通过对数据治理目标、原则、流程、方法和关键技术的全面探讨，可以帮助企业建立起科学的数据管理机制，推动企业信息化和数字化转型。
【研究意义】中的这些内容正是本文即将深入探讨和阐述的重点。
2. 正文2.1 企业数据治理概述企业数据治理是指企业对数据进行管理和控制的一系列策略、流程和技术的集合。
数据治理旨在确保数据的质量、安全、合规性和可用性，以支持企业的决策和业务运营。
在当今信息化和数字化的时代，企业面临着海量数据的挑战，如何有效地管理和利用这些数据成为了企业发展的关键。
公共数据信托的理论基础与实践探究
公共数据信托的理论基础与实践探究一、公共数据信托的概念和内涵公共数据信托(Public Data Trust,简称PDT)是一种以公共数据为基础，通过建立数据资产的信托机制，实现数据资源的合理配置、有效利用和价值最大化的一种新型数据管理模式。
公共数据信托的核心理念是将政府、企业和公众共同参与到数据的管理和应用中来，形成一个多方共治、共享共赢的数据生态系统。
公共数据信托是指在法律框架下，由政府或其他授权主体设立的专门机构，负责对公共数据的收集、整合、存储、加工、分析和应用等环节进行统一管理和监督。
公共数据信托的目标是通过建立数据资产的信托机制，实现数据资源的合理配置、有效利用和价值最大化，从而促进经济社会发展和科技创新。
公共性：公共数据信托的基础是公共数据，即那些不涉及个人隐私、国家安全等方面的数据。
这些数据具有广泛的社会公共利益属性，可以为政府决策、企业运营和社会治理等提供重要支持。
信托机制：公共数据信托采用信托机制对数据资源进行管理，确保数据的安全性、完整性和可用性。
信托机制包括数据的确权、授权使用、收益分配等方面，通过明确各方的权利和义务，实现数据的有序流通和共享。
多方参与：公共数据信托强调政府、企业和公众共同参与数据的管理和应用。
政府作为数据的管理者和监管者，负责制定相关政策和法规，保障数据的合规性和合法性；企业作为数据的使用者和创新者，可以通过数据驱动的产品和服务实现商业价值；公众作为数据的受益者，享受到更加便捷高效的公共服务。
价值创造：公共数据信托旨在通过数据的开放共享和创新应用，实现经济社会的发展和进步。
这包括推动产业升级、优化资源配置、提高社会治理水平等方面。
公共数据信托是一种以公共数据为基础，通过信托机制实现多方共治、共享共赢的数据管理模式。
它有助于促进数据的合理配置和有效利用，推动经济社会的发展和科技创新。
1. 公共数据信托的定义和基本概念数据资源：公共数据信托的核心是数据资源，包括政府和其他公共机构持有的各种类型的数据，如人口统计数据、地理信息数据、环境监测数据等。
数据信托实践案例
数据信托实践案例数据信托实践案例：智能健康监测数据信托引言数据信托作为一种新兴的数据管理方式，近年来得到了广泛的关注和应用。
数据信托以第三方机构管理数据，确保数据安全、隐私保护和合规性，为数据的合法使用提供了保障。
本案例将介绍一个关于智能健康监测数据的实践案例，展示数据信托在健康领域的应用和意义。
一、案例背景近年来，随着物联网技术的发展和智能设备的普及，人们可以通过各种智能设备进行个人健康数据的监测和收集，如智能手环、智能血压计、智能体重秤等。
这些设备可以收集到用户的运动数据、心率数据、睡眠数据等多种健康相关信息。
这些个人健康数据的管理和使用存在着诸多隐私和安全风险，因此如何安全、合法地管理和利用这些数据成为了一个迫切需要解决的问题。
二、数据信托解决方案针对智能健康监测数据的管理问题，某医疗科技公司与一家数据信托机构合作，共同开展了智能健康监测数据信托项目。
该项目的主要目标是通过数据信托，保障用户健康数据的安全、隐私保护和合规使用，提高健康数据管理的透明度和可信度。
1. 数据收集与存储医疗科技公司负责与智能健康监测设备厂商合作，确保设备可以安全、可靠地采集用户健康数据，并将数据传输到数据信托机构指定的安全存储平台上。
数据信托机构承担责任对数据进行加密、备份和安全存储，以确保数据不受未经授权的访问和篡改。
2. 隐私保护与访问控制数据信托机构制定了严格的数据安全和隐私保护政策，对用户健康数据进行严格的访问控制和权限管理。
只有经过授权的医疗机构和研究机构才能获取用户健康数据，同时对数据的使用目的和方式进行严格的监管和限制。
3. 数据合规与审计数据信托机构对用户健康数据的使用进行严格的合规性审查和监督，确保数据的使用符合相关法律法规和伦理规范。
对数据的使用行为进行审计和监测，及时发现并处置违规行为，保障数据使用的合法性和规范性。
三、实践成效经过数据信托项目的实施，取得了显著的成效：1. 用户信任度提升：用户对智能健康监测设备和服务的信任度得到了提升，因为他们知道自己的健康数据得到了安全和合法的管理和使用。
信托行业数字化转型研究
信托行业数字化转型:远程尽调智能化尽职调查作为信托公司业务开展的核心环节之一，是科技赋能的重点应用场景。
信托行业利用RPA机器人、大数据、区块链、人工智能、物联网等技术，构建智能化尽职调查体系，最终实现远程尽调智能化。
随着《关于规范金融机构资产管理业务的指导意见》（以下简称“《资管新规》”）的出台，信托行业整体格局发生了重要变化。
未来，信托公司将在资产质量和风险防控两个重要领域寻求突破与再平衡。
当前，金融科技与信托行业正深度融合，利用科技赋能信托服务，合理运用金融科技手段，可丰富服务渠道、完善产品供给、降低服务成本、优化融资服务，提升服务质量与效率。
伴随着金融科技的发展，信托公司的科技应用场景主要体现在强化内部管理、提升客户服务水平、加强资产管理、增强风险防范、满足监管报送五个方面。
尽职调查的基本内容信托人员应按照尽职勤勉的要求，通过实地考察、人员访谈、查阅资料等方法，全面调查项目情况，核实交易对手资料真实性，充分了解交易对手的基本情况、经营状况，综合评估项目风险和问题，形成尽职调查报告，并且需要有充分的依据，确保相关报告及其基础资料真实、准确、完整。
根据项目类型、信托财产运用特点、委托人意愿、项目客观情况等因素，信托人员需要根据实际情况，调整不同项目的尽职调查内容，使调查工作与风险程度相匹配。
在尽职调查活动中，一个重要的工作原则是留痕，并且要双人尽调。
具体方式分为现场和非现场。
现场核查包括实地考察、原件查验等；非现场核查包括勾稽关系复核、指标分析、信息系统查询等。
尽职调查具体的应用场景包括：交易结构设计、交易对手基本情况尽调、重要合规事项尽调、经营情况尽调、财务状况尽调、信用状况调查、资金需求尽调、担保措施尽调、业务品种个性化尽调、材料搜集及补充等。
在尽职调查完成之后，信托公司基于尽职免责要求，需进一步对尽职调查过程及结果进行效力评估，完成相应的业务审查，进一步梳理后续项目实施的风险管控重点，为业务场景的最终落地夯实风控基础。
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-(公开版)大数据技术在信托行业中的应用信托行业是金融领域的重要一环，传统的信托模式已经无法满足日益增长的业务需求和客户的个性化需求。
随着互联网技术和信息技术的飞速发展，大数据技术应运而生，并被广泛应用于各个行业。
本文将探讨大数据技术在信托行业中的应用。
一、大数据技术的概念和特点大数据是指规模巨大且多变的数据集合，传统的数据处理和分析方法已经无法胜任大数据时代的挑战。
大数据技术通过构建大数据平台、使用分布式计算和存储技术、采用机器学习和人工智能算法等手段，实现对大数据的高效处理和分析。
大数据技术具有数据量大、多样性高、实时性强和价值密度低等特点。
二、大数据技术在信托风控中的应用1.风险评估大数据技术可以通过对大量客户数据的分析，识别出潜在的风险因素，并结合模型算法进行风险评估。
传统的评估方法主要以客户的信用记录和财务状况为依据，但这些指标无法全面反映客户的潜在风险。
而大数据技术可以结合客户的社交网络数据、消费行为数据等多维度信息，从而更准确地评估风险。
2.反欺诈监测大数据技术可以通过对海量数据的分析，实时监测和识别出信托业务中的欺诈行为。
传统的反欺诈手段主要依赖人工审查和规则引擎，但往往效果有限。
大数据技术可以结合机器学习算法，自动学习和识别欺诈模式，并通过实时监测和预警系统，快速发现并应对欺诈行为。
3.智能风险控制大数据技术可以通过对数据的挖掘和分析，为信托行业提供智能化的风险控制方案。
传统的风险控制主要依赖人工经验和规则引擎，但往往缺乏准确性和实时性。
大数据技术可以通过对大量历史数据和实时数据的分析，构建风险模型，并利用算法自动预测和控制风险。
三、大数据在信托业务销售中的应用1.精准营销大数据技术可以通过对客户数据的分析，实现信托产品的精准推荐。
传统的营销手段主要依靠人工经验和市场调研，但信息获取和分析成本较高，同时缺乏针对性。
大数据技术可以结合客户的个人属性、消费行为等数据，通过算法分析和推荐系统，实现个性化的信托产品推荐，提高销售转化率。
数据治理的理论与实践研究
数据治理的理论与实践研究随着数字技术的快速发展，数据已经成为我们生活和工作中不可或缺的一部分。
大量的数据被收集、分析和应用，使得数据成为了企业和组织中决策的重要依据。
然而，数据本身没有价值，必须通过规范的管理和应用形成具有意义的信息和价值。
因此，数据治理的理论与实践研究变得尤为重要。
一、数据治理的概念数据治理是以数据为核心的企业管理理念和方法，主要目的是确保数据的质量、规范性、合规性和适时性。
数据治理的主要任务是对数据进行管理和转换，使数据具有可信度、可访问性、安全性和完整性，以满足组织的需求。
数据治理的核心是数据治理模型。
数据治理模型是指建立在组织数据资产管理的基础上，为实施数据治理提供目标、指导和规范的方法论和体系结构。
数据治理模型包括 5 种主要机制：数据管理机制、数据质量机制、数据安全机制、数据合规机制和数据应用机制。
这些机制形成了完整、统一的数据治理框架。
二、数据治理的原则为了实现数据治理，需要遵循一些原则和指导方针。
以下是数据治理的一些基本原则和实践：1. 领导力和治理结构。
需要设立明确的数据治理机构、理事会和委员会，并由专业人员进行指导和推进。
2. 数据质量和价值。
数据质量是数据治理最重要的关注点之一。
数据可以被广泛运用，但这是有前提条件的，即数据需要质量好，才能被有效用于决策。
3. 规范性和标准化。
组织和企业需要制定和实现一致和标准的数据与词汇，用以建立对数据的一致性结构。
4. 数据安全和保护。
在数据治理中，数据安全问题是至关重要的，它是建立可靠信任机制的基础。
5. 数据共享和互用。
数据在内部和外部之间的共享和互用，可以提高数据使用和价值，并且使得各部门间的协作更加灵活。
三、数据治理的实践数据治理的实践需要其他有关方案的支持，例如数据服务管理、资产和参考数据管理，分类和印证服务管理，标准管理和长期存储管理。
这些方案都需要和数据治理密切结合，共同实现组织数据资产的管控和能力。
另一方面，了解数据治理的成熟度模型和适用的数据技术解决方案，对组织成功实施数据治理也是很有帮助的。
主数据驱动的数据治理 原理 技术与实践
主数据驱动的数据治理原理技术与实践什么是主数据驱动的数据治理？该原理如何应用于实践中的技术？主数据驱动的数据治理是一种基于主数据管理的方法，旨在实现整个组织对数据的全面管理和控制。
它通过将主数据视为组织中所有相关数据的基础，构建一个可信赖、一致和准确的数据源，更好地支持组织的决策和运营。
本文将一步一步回答该主题，深入探讨主数据驱动的数据治理的原理、技术和实践。
第一部分：主数据驱动的数据治理的原理1. 什么是主数据？在进一步讨论主数据驱动的数据治理之前，我们首先需要了解主数据的概念。
主数据是指在整个组织中被所有部门和业务流程广泛共享和重复使用的核心数据。
它包含了关键实体（如客户、产品、员工）和相关属性（如姓名、地址、价格）。
2. 主数据管理的重要性主数据管理是指对组织中的主数据进行标准化、集成、管理和控制的过程。
它的重要性体现在以下几个方面：- 数据一致性和准确性：通过主数据管理，组织可以确保在各个系统和业务流程中使用的主数据保持一致和准确，避免数据冲突和错误。
- 数据质量改进：主数据管理涉及数据清洗、数据修复和数据标准化等措施，可以提升数据的质量和可靠性。
- 决策支持：通过主数据管理，组织可以获得更准确、可信赖的数据，为决策者提供有力的支持和参考。
3. 主数据驱动的数据治理原理主数据驱动的数据治理原则是将主数据视为整个组织的数据治理的核心和驱动力。
它强调通过主数据管理来确保组织的数据一致性、准确性和完整性，并将这些数据作为组织内所有相关数据的标准和依据。
具体原理包括：- 主数据管理：建立一个集中的主数据管理系统，通过标准化主数据的定义、标识和维护，确保主数据的一致性和准确性。
- 数据整合和共享：将主数据与所有相关的业务系统和流程进行集成和共享，确保各个系统使用的数据来源一致且可信。
- 数据访问和权限控制：通过权限控制和数据访问规则，确保只有经过授权的人员可以访问和修改主数据，保障数据的安全性和隐私性。
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信托业数据治理与应用实践研究--价值驱动的数据应用场景探究关于“数据应用需深化”的问题，信托机构应根据不同用户对数据诉求的需求，按需实现“千人千面”的应用，制订数据应用推广的计划，丰富应用形式，不断深挖数据应用场景和数据服务建设，以实现数据应用的深化创新。
“千人千面”的数据应用和推广计划：需要结合业务管理思想和管理动作，从业务用户视角思考用户真正需要的是什么信息和服务，并根据用户角色特点实现按需定制的数据应用，而不是千篇一律地给用户提供报表、报告等。
比如高层管理层关注企业级广度的管理信息视图及异常动态，应该以移动智能的方式主动推送管理看板给高管使用，便于高层快速获取跟踪各业务指标完成情况；对于需要各系统数据资源进行综合业务分析的财务、运营、风控等用户，其关注的是数据的广度、深度、关联度、灵活度等内容，应该提供融合了信托业务财务、人力等数据模型和自助分析功能给用户，便于用户自行灵活分析，无须依赖科技部门。
深挖数据场景：将数据与业务场景相结合，比如在业务的投前或者以客户为中心的服务上，根据客户画像，开拓线上获客渠道，通过量化分析客户的偏好做客户的适当性管理、资产配置等，推进整个业务或者客户服务的优化过程。
不断推进数据服务应用建设：将数据应用和应用系统集成，从事后分析型数据，向事前事中分析决策型转变。
比如在信托审批决策环节，提供智能风险数据服务支撑交易对手集中度管理、项目评审等。
关于数据场景和应用服务的深化，当前行业较为关注有数字化赋能经营管理和业务运营、财富管理、监管报送、风险管理等方向，课题组通过前期的调研分析，尝试总结相关的场景实践和方法。
（一）数据赋能业务运营及经营管理1.信托机构数字化运营现状中国银保监会印发的《数字化转型指导意见》第三章“业务经营管理数字化”中，要求金融机构建设数字化运营服务体系：“建立线上运营管理机制，以提升客户价值为核心，加大数据分析、互联网运营等专业化资源配置，提升服务内容运营、市场活动运营和产品运营水平。
促进场景开发、客户服务与业务流程适配融合，加强业务流程标准化建设，持续提高数字化经营服务能力。
统筹线上、线下服务渠道，推动场景运营与前端开发有机融合”。
可见，数字化运营体系的本质内涵融合了业务运营和经营管理的数字化。
目前信托业整体数字化运营水平仍有待加强。
调研数据显示，以较为基础的办公运营为例仅有23%的机构实现了80%以上运营流程的线上化。
对于业务运营则普遍存在系统接口尚未全部打通、彼此数据无法流通、流程断点较多等问题。
当然，随着业务转型的深入，越来越多信托机构认识到数字化运营能力是成为数字化战略落地的关键领域之一，相关管理机制相应调整，主要呈现出部门专业化加快、多部门协作加强、部门层级灵活的趋势，传统运营正在向数字化运营模式转变。
如五矿信托积极响应信托业变化，开启了“二次转型”的征途，并提出了“大运营”平台的建设思路，将数字化运营体系建设作为公司业务转型的加速器。
2.数字化运营体系探究根据数字化运营特征，数字化运营体系应重点展开构建两方面能力：第一是全过程的智能化流程运营能力；第二是全覆盖的精细化管理运营能力。
其中，数据服务能力中心面向应用提供公共的服务能力，如为尽责中台提供项目全景、交易对手全景、信息披露、风险智能预警等数据服务等，支撑项目全生命周期运营管理。
数据洞察能力中心展示全司数据产品及应用场景，如战略度量、经营业绩、业务分析、财富管理等，进行全面数据赋能。
卓越的数字化运营体系将成为信托机构核心竞争力的重要支柱，从数字化、集约化、集中化的运营模式来实现信托机构数据应用能力、场景运营能力、管理决策能力的全面提升，以进一步完善客户体验、改善流程效率、实现业务赋能、支持未来开放信托和生态信托的战略转型。
（二）财富及资产管理数字化应用1.财富及资产管理数字化诉求（1）流程的便捷化：越来越多的客户追求便捷的线上全流程智能交易服务体验，如希望在远程开户、双录、面签、购买、受益权转受让等全流程的交易获得支持，让客户随时随地即可获取信托服务。
（2）服务专业化：高净值客户财富管理需求愈发迫切，保值增值已不再是唯一需求，兼具财富传承、子女教育、企业融资、税务筹划等功能的综合金融解决方案日渐得到更多高净值客群青睐，客户希望从信托机构获得更加专业的财富服务，实现财富增值保值、财富保护、财富传承。
尤其是在数字智能化时代，信托业从“非标”向“标品”转型，运用大数据、人工智能等技术建立智能的投资研究和资产组合管理能力，打造资产管理核心竞争力，从而更好地为客户提供专业的投资决策支持服务。
（3）产品多元化：客户希望获得更加丰富、多元化的产品体系以及产品组合与资产配置方案，信托机构应具备一站式的产品货架和产品超市、开放式的财富数字化能力。
（4）需求个性化：客户希望获得更加个性化的服务，能够精准匹配客户需求，提升客户体验。
（5）体验一致化：客户希望在不同渠道获得的信息、体验是完全一致的。
信托机构需解决传统各渠道的信息孤岛、风格迥异的体验问题，建立一体化的全渠道服务能力。
2.财富及资管管理数字化能力（1）全渠道融合管理能力。
为客户提供便捷智能的一体化渠道服务已是行业趋势，近年来，信托公司不断完善线下及线上的渠道建设，但渠道整合对于许多信托机构仍是一大挑战。
②（）缺乏有效的整合与联动，基于客户分层的渠道策略更是无从谈起，未能形成公司层面的协同体系。
疫情时代客户的投资习惯、交互方式、服务需求都在发生根本性变化，信托机构需全面加速线上线下O2O闭环协同的全渠道数字建设，明确各个渠道的定位与功能，有效整合各渠道的数据及实现功能融通联动，打造财富管理的服务闭环，通过一致、丰富、专业的服务体验持续增强客户黏性，为客户提供长久的综合金融服务。
①人口数据：客户画像基础信息，包括基本属性、资产信息、地理位置、关系图谱等。
②交易数据：客户在信托机构的会员账户信息、历史交易往来、当前交易往来等信息。
③交互数据：客户与渠道触点的交互数据，如财富APP、网站等。
④行为数据：行为偏好数据分析，如风险、渠道、产品、行业、期限等偏好信息。
基于客户画像，可以科学地对客户进行分层分群，并采取差异化服务和精准营销策略，进行个性化产品、服务推荐，对客户生命周期进行追踪，防止客户流失，赋能财富顾问为客户提供更合适的财富服务。
（3）产品与服务体系管理能力。
在产品体系数字化能力方面，构建统一开放式的产品货架是基础，通过数字化手段实现内外部金融产品的全覆盖，为客户提供全谱系、开放式、精品化的金融产品选择，提升财富规划和智能投研能力，信托机构应基于经营及客群增长目标的产品战略，明确内部产品创设的实现方式与外部产品筛选的标准与数字对接流程。
同时，为进一步提升客户体验、活跃度、忠诚度，服务体系数字化能力建设也非常重要，个性化、差异化的服务需要以会员体系和增值体系数字化为依托，实现内部生态、同业机构、异业联盟的数据融通，在线上渠道为客户提供更多的增值服务、权益，有效提升客户粘度。
（三）统一监管报送管理1.监管报送发展分析同时，信托业监管报送各模块间呈互相校验的趋势，信托机构提高监管报送质量已势在必行。
如中国信登为有效促进报送机构改善数据质量问题，建设了统一的行业数据智能质检平台，自动全面识别报送数据数据质量问题，实现单模块及跨模块间的数据稽核，辅助信托机构深入了解数据质量情况，推动行业数据质量的整改、优化。
2.监管报送管理建议模式统一监管报送平台规范各监管报送模块报送流程，按照报送数据生成、校验、报送数据管理、审核、报送等进行流程管控；同时，解决报送系统离散异构的现状，统一管理各监管报送模块；亦可针对报送数据进行联合质检，实现跨模块间的数据有效质检，协助报送人员快速发现数据质量问题，指导业务人员完成相关的数据治理工作。
（四）数字化风控应用探索1.数字化风控应用诉求当前信托业数字化风险管理水平处于初级阶段，整体来看，存在三方面的问题：首先，未深度规划风控体系数字化转型，对数字化风控体系的路径和目标缺乏足够深入的认知和研判；其次，现有风控体系对业务和运营的支撑主要依靠的是传统线下风控手段及浅层面的被动性科技辅助，风险评估个案化、管理手段后置化、决策判断经验化，如传统信托业务的风险管理以人工专家经验为主，流程为辅，标品业务风控体系底子薄弱等。
最后，行业缺乏大量的数字化风险管理复合型人才，风控团队与技术团队之间存在较大的沟通理解鸿沟，需要具备数字化思维、熟悉业务、数据、科技能力兼备的复合型人才团队才能保障落地的效果。
可喜的是，随着数字化转型的加速布局，越来越多的信托机构重视全面风险管理体系和数字化落地的规划和建设，积极探索信托特色的数字风控之路，如平安信托持续优化风控体系，深度应用人工智能、区块链、云计算和大数据等技术，打造贯穿“募、投、管、退”四大环节，覆盖全品种、全周期的智能风控平台，实现了全流程、一站式、智能化风险管理能力。
2.数字化风控体系建设思考（2）数据为本：内外部数据融合是数字化风控的基础。
数据是实现数字化风控的基础，利用大数据技术丰富数据维度，实现对内外部数据的清洗、整合、加工融合，形成统一的风险数据集市。
首先，要考虑如何丰富数据资源维度。
当前信托机构内部数据资产未完全线上化，如大量尽调信息、合同信息以文档形式存在，无法形成可分析利用的结构化数据资源；同时，对外部数据资源接入有迫切的需求，如交易对手全景画像需要外部数据补充。
因此，丰富数据资源维度需要从内外部同时入手，一方面将内部数据逐步结构化、数字线上化；另一方面拓展外部数据合作渠道，合法合规对接外部数据资源。
其次，内外部数据融合是分析的基础，外部数据与内部数据可在数据平台和风险集市上实现融合，如国内对公交易对手可以通过统一社会信用代码建立映射关系，将其内部投融资数据、合同数据与外部工商信息、股权关系等关联，形成统一交易对手视图。
最后，数据质量提升是应用的关键所在，所谓“垃圾进垃圾出”，低质量的数据输入不仅导致输出错误的模型结果，有时候会派生出灾难性的辅助决策后果。
因此，加强内外部数据治理是数字化风控应用效果的保障。
行业已有诸多信托机构开展数据资源拓展工作，部分头部信托公司尝试实现金融市场动态、行情信息、不动产市场信息、企业信息等数十类外部数据的对接，建立项目全景视图集市以及交易对手全景视图集市，赋能风险管理及尽责运营。
（3）智能为核：数智技术应用是数字化风控的内在核心。
“无法计量风险就无法高效地进行风险管理。
”风险的计量、智能模型分析与策略研发是数字化风控的核心。
信托业在量化风险的实践上主要集中在具备（）样本的消费金融、普惠金融等领域。
传统信托业务由于业态各异、数据样本量较少等因素，在智能化技术运用在风险管理的实践相对较少，主要通过人工专家经验加规则计算等方式进行风险识别，近年来也有不少机构探索创新，部分头部信托公司尝试基于指标计算平台（指标库）实现风险偏好指标和限额准入指标体系的配置管理和自动加工计算。