2022年，中國人民銀行印發《金融科技發展規劃（2022-2025年）》，明確提出“數字驅動”發展原則，以加強金融數據要素應用為基礎，注重金融創新的科技驅動和數據賦能，加快推動金融機構數字化轉型與核心能力的躍升。對於信託公司而言，數據必將成為轉型發展重要驅動，而數據實現價值、發揮價值的過程尤為重要：如何提升數據在各類經營管理場景中的價值？如何從統一數據標準、滿足報送要求，逐步走向數據聯通、數據資産？數據如何實現拓寬場景、賦能業務、引領轉型？如何走出一條以數據為核心生産要素的信託高品質轉型發展新路？

一、動能轉換，數字技術日新月異

在中共中央、國務院出臺的《關於構建更加完善的要素市場化配置體制機制的意見》中，數據要素被正式提升為與土地、人力、技術、資本並重的第五生産要素。在金融行業，人工智慧、大數據、區塊鏈、雲計算等數字技術日新月異，已逐步成為數字金融發展的新動能。例如，雲計算技術在過去十餘年不斷革新，分佈式和虛擬化技術日益成熟，通過計算和存儲資源相分離，提供超大規模的計算和存儲池，不斷滿足業務擴展與海量數據高速積累帶來的算力需求。

再如，區塊鏈技術與比特幣相伴而生以來，逐步形成了自下而上涵蓋數據層、網路層、共識層、合約層、應用層的基本技術架構，並在多類金融業務場景應用落地：通過“區塊鏈+供應鏈”，金融機構將核心企業和上下游企業更加高效地連結在一起，基於區塊鏈技術公開可查、不可篡改的特徵，賦能風險管理，進而拓寬金融産品和服務向中小微企業的覆蓋；通過“區塊鏈+票據”，金融機構構建起“鏈上確認、線下清結算”等業務模式，對歷史交易進行回溯的同時減少人為干預引發的風險。數字技術的日新月異，為包括信託公司在內的各類金融機構向以數據為核心生産要素的業務變革帶來了新動能。

二、立足當下，數據驅動信託轉型的現狀與挑戰

作為我國金融體系的重要組成部分，信託公司充分利用各類金融科技手段，優化業務流程、降低服務成本、強化金融服務能力，從而推動業務轉型與經營管理效能提升，將是必由之路。

2022年5月，銀保監會下發《關於調整信託業務分類有關事項的通知（徵求意見稿）》，將信託業務重新劃分為資産管理信託、資産服務信託、公益慈善信託三個類別。新業務分類下，無論是定義與分類嚴格對標“資管新規”的資産管理信託，還是具有客戶廣、交互多、服務週期長、服務內涵多樣特徵的資産服務信託，都對信託公司夯實數據基礎、保障數據安全、沉澱數據資産、推動數據驅動轉型提出更高的要求。

從行業整體情況來看，絕大多數信託公司已經意識到數據對於轉型發展的重要性，開始探索通過數據治理等實現數據的安全與自主可控。在此基礎上，探索將積累的數據聯通，運用於相關業務場景。根據2021年信託公司年報及披露的公開資訊統計，全行業68家信託公司中，已有超過40家就數據治理成立專門部門，或明確主責牽頭部門，超過50家已經圍繞數據治理建章立制，並不斷在推動數據治理的實施過程中，完善數據標準、細化治理規則，力爭通過統一的數據政策，保障數據的準確性與安全性，促進數據在公司內部根據一定規則實現共用。但從發展階段看，當前信託公司數據治理主要圍繞報表平臺、監管報送平臺等核心功能搭建。數據治理是實現數據驅動的基礎與前提，對於信託公司而言，通過數據的有效管理和應用，推動業務全鏈條數字化，以數據資産賦能業務、拓寬服務邊界，大幅降低運營成本等，依然任重道遠。

信託公司構建數據驅動的新發展模式仍然面臨諸多挑戰：一是公司各類業務數據打通與共用難度較大。信託公司經過三十餘年的發展，已經形成了規模較為龐大、領域與模式多元的業務體系，不論從業務開展的主體組織，還是業務系統建設，容易形成資訊孤島，沉澱的數據無法融合應用，關聯性有待挖掘。如何實現數據在內部的打通與共用，對各家信託公司來説都是不小的挑戰。二是信託公司內部數據與外部數據融合面臨新的挑戰。在數據要素時代，數據資訊的安全是金融機構重點關注的問題，也是信託公司的客戶與合作方的關注要點。如何在隱私保護的前提下，建立聯通內外部的數據價值認定和交換機制，豐富信託公司的數據來源，進而發揮數據價值挑戰巨大。三是信託公司的數據運營能力尚不足，數據智慧化應用尚處在起步階段。如前所述，多數信託公司數據治理剛剛起步，受限于科技投入、科技人才隊伍等因素，數據的智慧化與數據資産應用程度仍較低，大量數據未被充分開發和應用，數據驅動的效果難以顯現。

第三，信託制度有利於長期規劃。信託存續具有連貫性，信託不因受託人的解散、破産等情形而終止，具有一定的穩定性和長期性，因而更適合於長期養老規劃的財産傳承與財産管理。委託人可以在壯年時就開始積累財産，直到其老年享受養老信託的服務，甚至能夠存續于指定的下一代。

三、他山之石，數據驅動型金融機構的領先實踐

“十四五”,在數據成為重要戰略資源和新生産要素的時期，銀行、保險、券商等金融機構均在數字化轉型方面不斷提速，紛紛確立數字化戰略與數據戰略，全面提升數字經濟時代下的競爭力。

相較金融同業，信託公司的數字化水準，特別是數據資産的管理、運營與應用等方面仍存在差距，如何能夠借鑒他山之石，對於構建信託數據驅動發展模式具有重大意義。以證券公司為例，當前，大型券商數字化轉型已逐步從“數字技術反映業務與管理”的1.0數據賦能模式進入到“業務與技術、數據融合互促”的2.0數據驅動模式。在這一階段，數據驅動業務與經營管理已有深入實踐和體現，數據逐步成為經營管理的關鍵要素。以華泰證券為例，其2019年開啟全面數字化轉型，將數字化中臺建設提上日程，旨在實現數據的標準化、沉澱數據資産，進而形成業務和運營的流程化、標準化，最終實現企業的數字化轉型。根據華泰證券2021年年度報告等資料，其充分挖掘財富業務、機構服務、投資管理等展業積累的數據資源，搭建數據中臺，將大數據能力與人工智慧技術相結合，構建了覆蓋29個行業的智慧信用分析管理平臺，實現了從研究框架、估值模型到報告的全流程線上生産，基於數據的科技平臺成為其投研能力的基座。同時，華泰證券對於前沿數字技術高度關注，特別是在雲原生基礎設施建設等前沿領域，對內聚焦提升自主研發能力，對外戰略投資科技企業，雙輪驅動，保持數據驅動的商業模式行業領先。

四、未來已來，數據將成為信託轉型發展重要驅動

在金融科技時代背景下，海量、多樣、高時效、高價值的數據特徵要求信託公司不斷提升自身數據能力，搭建數據架構，在數據治理、數據存儲、數據聯通與應用、數據安全保護、數據資産沉澱、數據資産價值挖掘等環節明晰發展路徑、夯實科技能力，最終形成全域數據、全場景服務、全流程經營管理的數據體系，走出信託數據驅動發展的特色之路。

數據架構方面，信託公司應重點關注數據標準、數據模型、數據庫和數據品質等，圍繞這些核心要素，搭建涵蓋數據品質管理系統、元數據管理系統、數據建模工具等在內的數據架構管理系統。

數據治理方面，信託公司應將數據治理定位為數字化轉型的起點，制定切實可行的數據戰略，並匹配與之相適應的業務組織形式和組織架構，統一數據標準，形成數據字典，全面提升數據品質。

數據聯通方面，在有效數據治理的基礎上，信託公司應通過開放API介面打通業務系統，聚合來自不同業務系統的數據，將過往積累和可獲得的內外部結構化和非結構化海量數據進行整合，打通企業內部不同層級、不同系統之間的數據壁壘，將內外部數據納入統一的數字化組織，打通數據孤島。

數據存儲方面，信託公司需要構建起自身的數據倉庫和數據湖，高效存儲各類結構化和非結構化數據，並將數據湖在非結構化數據存儲、處理和分析的優勢與數據倉庫在結構化數據存儲的優勢相結合，構建湖倉一體的能力，打通數據的存儲與計算，靈活性與成長性兼顧。

數據資産沉澱與數據資産價值挖掘方面，數據資産化的過程就是將經過治理與聚合的綜合數據集不斷迭代、洞察，使得相關數據滿足標簽化、可衡量、可持續、可應用等特徵的過程，週而复始，提升數據潛在價值向實際業務價值的轉化率。

數據安全保護方面，信託公司需高度重視數據安全、系統安全、容災災備、安全合規等方面，在推動信託數據驅動的過程中，加強數據安全的管理與管控，保障數據産品、數據系統的安全性與合規性。

未來，信託數據資産的價值挖掘與應用，與信託公司所具有的橫跨貨幣市場、資本市場和實體經濟的優勢相疊加，將釋放信託制度更大的經濟社會服務潛能。數據驅動型的信託，將賦能信託風險管理從經驗型到智慧化；將助推信託運營管理從線上化到數智化；將提升信託在實體産業、資本市場、財富管理、消費金融等市場上的綜合服務能力，助力信託公司形成更加優質的綜合服務方案，實現數據驅動信託公司轉型發展與信託産品服務質效躍升。