引言
近年来,随着监管力度的逐渐加强,信托业的传统三板斧——地产、政信、通道三大业务规模大幅缩减,行业报酬率也是逐年下滑。随着全民理财时代的到来,资管市场的竞争也将会是一片红海。无论是政策趋势,还是市场竞争格局,过去的信托牌照优势无疑正在逐步减弱。回首整个信托业的发展历程,这或许是一个最坏的时代,但也未尝不是一个最好的时代。在这个迷茫的十字路口,信托业将何去何从。
一、“虚胖”的信托业
从1979到2021,自新中国第一家信托公司成立以来,不知不觉已走过了40余个春秋。回顾国内整个信托行业的发展历程,不可不谓是跌宕起伏、几经波折。从最开始的信托投资大浪潮,群雄并起,各项业务百花齐放,再到“四万亿”财政刺激经济计划的出台,疯狂的银行通道业务使信托资产规模实现了近10倍的高速增长,而这也直接导致了信托业的“虚胖”。
二、信托业的十字路口
2020年以来,《关于推动银行业和保险业高质量发展的指导意见》(简称“52号文”)、《信托公司资金信托管理暂行办法(征求意见稿)》(简称“资金信托新规”)等监管政策相继发布,其中,“52号文”指出,“明确信托公司差异化定位,在未来金融体系中逐步回归‘受人之托、代人理财’的职能定位,积极发展服务信托、财富管理信托、慈善信托等本源业务”。
另一方面,根据信托业协会最新公布数据显示,截至2020年4季度末,信托资产规模为20.49万亿元,同比下降5.17%,比2017年4季度末历史峰值更是大幅减少了5.76万亿元。相比之下,曾经的“小弟”公募行业管理规模却从11.60万亿元猛增至18.75万亿元,再创历史新高。
图1 信托资产规模变动情况(数据来源:中国信托业协会)
从宏观政策到市场表现,信托业俨然已经站到了新时代的十字路口。是继续徘徊被不断蚕食市场份额,还是充分利用资源优势华丽蜕变,重新在大资管市场立起旗帜,发起冲锋?这值得每一个信托人关注和思考。
三、数字化建设助推行业转型
当前的资管市场竞争格局无疑是在促使信托行业逐步明确差异化定位,提高服务质效。而这除了依赖历史业务服务经验,更能利用数字化来重塑自身展业生态。在当下这个金融科技赋能业务实践的大背景下,通过科技来转变传统的业务流程,解决业务痛点,促使各项业务逐步实现数字化已经是大势所趋。
数字化转型并不是新技术的简单应用,更不是新瓶装旧酒,而是信托公司对公司的整体战略、商业模式、乃至组织流程等产生深远影响的全面变革,首先最直接的影响便是粗放型 野蛮增长向精细化管理的转变,即一切业务数据化,一切数据业务化。
四、数字化转型的几个阶段及基本策略
根据笔者团队在金融数字化转型的多年服务经验来看,数据应用在交付业务用户时基本可以分为以下四个主要阶段:
1、业务数据化
或者我们也可以称其为基础信息化阶段,其核心是逐步构建基础信息设施,比如各种的财务系统、oa系统、核心业务系统等等。其主要目的是逐步规范公司内部的各个业务流,从小作坊升级为标准工厂。随着企业规模的扩大,这是一个逐渐专业化的过程,也是一个持续交织的过程。
2、数据资产化
当企业规模发展到一定程度,部门间的壁垒也会逐渐形成,这不仅包括业务壁垒,也包括数据壁垒。为了保证企业的持续高速发展,我们必须打破信息的谷仓效应,让企业内部的血液流动起来,为企业的发展提供源源不断的动力。于是,我们一般会面临如下的几个典型问题:
(1)数据整合问题:缺乏统一的数据规范,数据孤岛现象显著,跨系统取数成本高
(2)数据质量问题:业务操作异常;统计口径不同;计算公式不同;数据精度不同;数据同步异常
(3)数据时效问题:随着监管力度的加强,公司和客户定制化需求的增加,原有的计算平台很难保证数据提供的时效
针对这些问题,我们可以进行数据仓库、数据中心、甚至数据中台的建设,从而将第一阶段沉淀在各个业务系统中的数据进行集中管理和储存,以进行数据资产盘点,为下一阶段的数据资产应用打好基础。
3、资产应用化
数据资产的应用核心围绕企业的数据分析应用,即前端的数据展示和分析。那么如何打通技术和业务的沟通桥梁,根据笔者所在团队的实践经验,规范整体的需求提交及管理流程,从而减少IT和业务的信息不对称是根本策略。为了始终践行这一根本策略,我们需要根据企业实际情况逐步构建起一整套有效的可落地的数据生态系统运营法则,这其中不仅包括可以保障数据链路畅通稳健的顶层建设制度设计规范,还包括能够提升管理链价值输出、压力下放的数据分析体系。
4、应用场景化
如果说第三阶段的资产应用化是企业搭建起的系统框架,那么应用场景化就是借助这个框架体系重新组合的针对一个个具体业务场景问题的解决策略。比如可以是面向产品、面向销售的全方位数据分析体系,辅助业务的下一步决策动作。
结语
笔者相信,在不久的未来,业务资产和数据资产将会逐渐内化为企业的骨骼和血肉,彼此交织着,彼此作用着,共同推动企业向前发展。而经验主导的事务性工作也会逐渐转变成主动探索分析的经营性工作,我们的每一次业务决策背后不再是拍脑袋或者是灵机一闪,而是有理有据有数据支撑的深思熟虑,这不仅可以极大的降低企业的试错成本,对个人而言,也是个人价值的重要突破。
BI 可视化
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