摘要：融资租赁行业是一种基于企业或个人生产资产所有权转移的非银行金融组成形式。若承租人无法正常履约，融资租赁公司则依法可将租赁资产进行回收处置以回笼资金。然而，在融资租赁实践中，当承租人存在恶意违约或欺诈行为时，承租人则可能利用融资租赁的交易规则提前将租赁资产藏匿或转移。因此，融资租赁公司对于及时了解和掌握租赁资产的权属、价值、运营及预警等资产信息存在必然需求，对于租赁资产的全生命周期、全流程管理尤为重要和必要，这也同时大大有助于融资租赁公司对承租人的经营、管理和信用能力等关键指标做出更为精准的评估和管理，从而在风险初现阶段及时干预，最大程度上保障融资租赁公司回收融资本金。

　　一、租赁资产管理的痛点与现实意义

　　融资租赁应聚焦于租赁资产的价值管理、风险管理和市场管理。但由于融资租赁公司展业时往往更看重企业本身或担保企业的信用，亦或是增信措施的有效性，而非租赁资产的市场流通价值或资产管理能力，这就对租赁资产管理带来了一定的挑战，其管理痛点主要体现在以下几个方面：

　　1、基础信息缺失

　　在过去以承租人背景为主要关注点的传统展业逻辑下，往往缺少对资产基础信息收集的重视，这就导致后续若要加强租赁资产的管理，需要从头开始“补短板”，而历史项目资产基础数据收集难度较大，且承租人配合度不高，融资租赁公司业务人员精力不足，因此租赁资产的基础信息和数据往往无法有效收集和补充。

　　2、资产种类繁复

　　依据2020年出台的《融资租赁公司监督管理暂行办法》，现有融资租赁实践中对于租赁资产的选择规范一般为两个标准：

　　（1）租赁资产应为固定资产；

　　（2）物权应当清晰并且能够产生收益权。基于上述标准，租赁资产的选择范围非常广，导致资产信息维度大相径庭，无法以统一的通用数据模板来管理租赁资产信息。

　　3、客户意愿不强

　　由于租赁资产管理在传统融资租赁中处于“租后管理”领域，租赁资产管理的起点往往在合同开始履约后，因此后续对客户配合意愿不高，且若是频繁地跟踪资产信息可能会干预承租人的生产经营活动，致使在白热化竞争的融资租赁市场中客户忠诚度下降，甚至出现强融资能力的客户选择替代融资租赁公司开展业务。

　　4、价值亟需关注

　对于融资租赁公司来说，依据合同的约定具有对租赁资产的“处置权”，当承租人违约时可对租赁资产进行处置。如果租赁资产权属清晰、市场流通性好、处置价值高则可覆盖合同的剩余本金以化解风险；反之，若租赁资产的权属因为无法清晰认定或价值因市场变现困难则无法挽回资金损失。

　　5、行业无统一标准

　　融资租赁行业在国内虽然在经过国外引进后的迅速发展、问题暴露、恢复调整等阶段后，相关的监管、立法仍有一个完善和健全过程，加之金融租赁公司和融资租赁公司存在的从业差异、标准和监管差异，行业对租赁资产至今没有较为明细的管理标准，租赁资产管理的监管动因不足。

　　2021年6月10日,国资委发布《关于进一步促进中央企业所属融资租赁公司健康发展和加强风险防范的通知》,对央企所属融资租赁公司展业和管理给予进一步规范，要求切实回归租赁本源，本次研究围绕租赁资产管理的诸多痛点、难点，借助日趋成熟的物联网及卫星遥感技术，对租赁资产在线管理平台的架构设计及数据管理体的应用进行深入研究，不仅有助于解决业务难点，对数据管理体系在融资租赁行业及物联网、资产管理等领域的落地也具有重要的实践意义。

　　针对融资租赁行业的特点，结合资产管理的实践与国内外物联网与卫星遥感技术的应用，架构了可落地的租赁资产在线管理平台，同时提出了基于上述架构的数据管理体系和方案总结了一套具有可操作性的数据架构，并基于上述方案进行平台投建和开发。该平台的实现和投入运行，对数据管理体系如何在业务及数字化转型领域发挥积极价值具有很好的启发和示范意义。

　　二、解决方案与数字化平台建构

　　鉴于租赁资产本身在融资租赁交易中具备“增信”与“风险缓释”的双重作用，常规租赁资产登记仅能在资产权属认定上形成较好地保护，但对租赁资产的价值、状态和风险管理仍存在极大的欠缺和空白。随着融资租赁公司行业严监管态势延续，无论是出于对企业自身经营的考量亦或是响应相关金融管理部门的监管要求，都应做到对“物”的真实有效管理。

　　本文所探讨的核心思路是建设基于中台化及微前端架构的租赁资产全生命周期在线管理平台，为融资租赁公司租赁资产管理提供管控能力，实现资产可查、动态可控、异常可知的总体目标。

　　资产可查

　　利用数据融合层，将对散布在竖井式的内外各系统间的数据、围绕资产的市场流通数据通过模型优化和治理后，向用户提供集成式的“资产360视图”。

　　动态可控

　借助物联网、卫星遥感、基站定位、二维码等技术，实现融资租赁场景内的远程资产监控、盘点，确保合同执行期间的资产权属清晰、安全可控。

　　异常可知

　　基于资产基础数据和动态运营数据，构建看、算、管、拦等功能集为一体的智能风控体系，将不同等级、预警类型的告警信息通过立体化通讯手段及时推送消息通知和试试预警管理。

　　三、数据微治理在数字化平台的实践

　　1、微治理的概念与意义

　　微治理可理解为微观治理，该词常见于公司治理与政府治理领域。微观与宏观相对，原意是针对微小的问题和现象进行管理。所谓“始于宏观,成于微观”，遗憾的是在数据治理理论日渐成熟的今天，较多治理文献往往止步于顶层规划和组织结构。要做到有效的落地数据治理体系，工作范围绝不仅仅是“两耳不闻窗外事”的在PPT中涂画所谓的治理框架，更应逐渐成为企业和组织中的“数据翻译官”，在实践过程中将吸收的顶层数据治理规划应用在数据源头。

　　从工作方式角度来看，宏观治理旨在建立顶层数据架构规划、整合数据资源、增强组织的数据价值。需要针对不同数据域的特点提出细致的治理计划，针对较强的目标进行具体实施。

　　从工作成果的角度来看，宏观数据治理的成果往往是从体系的完整性来评判，而微观的数据治理成果则是落地体系的规划。可以这么说，仅有体系而没有落地方法、缺失或不重视微观治理的组织，其数据治理一定是失败的。

　　2、租赁资产的数据特征与管理难点分析

　　（1）涵盖资产全生命周期

对于融资租赁公司而言，管理需求也伴随资产生命周期而展开（尤其是对“物权”的关注），从记录租赁资产产生、购买的相关信息到跟踪其存续情况，直至租赁合同履约完成或灭失、处置等终点。平台建设的目标之一是反映租赁资产的真实情况，因此其管理的数据应当贯穿资产的全生命周期。

　　（2）包含多角度、多种类的信息维度

　　租赁资产本身信息维度较为复杂，例如资产的权属信息包含了发票、基础信息、相关的证照以及影响资料等，而反映资产运营情况的信息根据管理手段的不同又具有极为丰富的非结构化数据种类（例如电流、定位或者录音录像等），这些都对数据的存储和利用提出了新的挑战。

　　（3）贯穿从资产到业务的“故事线”

　　若仅是对资产本身进行管理，既不符合平台建设的“初心”，又无法将资产管理的真实价值传导至业务层乃至管理层，最终导致平台难以推进和维系。因此，在规划数据管理时充分考虑融资租赁行业的业务背景，在管理资产时将资产与其业务上下文进行关联分析和监控是非常有必要的。

　　3、微治理在租赁资产在线管理平台的实践

　　数据微治理作为执行层的落地方法论，需建立在组织级的数据架构之上，架构的组成根据DAMA管理协会的定义一般包含架构类的组织结构、规范和常见的架构工具。作为微治理的保障，在平台级落地时需要积极的了解组织现有的框架组件，承接数据架构的指导思想和工具、流程；在平台实施和微治理的全流程工作中及时复盘，持续补充、完善数据架构，形成良性循环。

　　（1）数据模型实践

　　随着工业科技的发展，对“物”的数据维度和属性也带来了不确定性，若无法对数据进行结构化存储则意味着后续的利用和分析会困难重重，所谓的数据建模更像是建立一套框架，首先能满足现有的管理需求，并为响应和容纳未来的可能性留有弹性。

　　平台分层模型实践

　　在构建平台架构时，为满足数据不同层级的需求，在横向分层模型的设计上参考了DMBOK2.0中的概念架构图，本次实践中将分层模型规划为贴源数据层、主题融合层及应用集市层，考虑到该平台与数据仓库的量级不同，因此在分层模型上仅应用了三层架构即可便于管理并满足需求。

　　数据主题模型实践

　　建模设计要点：根据PRISM的原则，规划租赁资产数据模型设计时应考虑性能和易用性、可重用性、完整性、安全性及可维护性。对租赁资产平台中涉及的数据实体描述，数据模型应能描述实体的含义、规范、映射关系以及与其他实体的关联和规则。作为微治理理念的落地探索，进行数据治理时要遵从整体的数据架构，以避免组织对数据的理解产生不一致、难以理解的问题。

　　建模实践的思考

　　鉴于数据建模会影响到物理数据模型的设计，同时可基于数据模型进一步发展数据标准和收集元数据信息，可以说数据模型的思考决定了项目的成果，因此在规划数据建模工作时应当全面思考，在必要时引入业务评审和技术评审环节。

　　（2）数据标准实践

　　在传统缺少数据标准的信息化工作中，各业务条线根据自身需求独立开发系统，对数据项缺少调研和统一、缺乏统筹规划，不仅导致数据资源分散在各系统中，形成了一座座“孤岛”，还直接导致相似的数据项缺少合并的依据、数据无法认责、无权威的数据来源等问题。在本次微治理实践中，主要从标准要素和标准维护流程两个角度，简述如何建立数据标准。

　　数据标准应涵盖的要素

　　数据标准化的工作应当首先通过访谈等方法梳理各内、外部系统间的数据要素，例如名词、含义、定义标准等。要素的范围需要涵盖数据项的命名、定义、类型、值域、计算方法、解释、权威系统等要素，以解决各类可能出现的数据争议。在建立数据标准的同时也应确定数据质量核查规则，包括完整性、及时性、关联性、准确性等原则，确保后续数据按标准有序生产。

　　数据标准维护流程

　　数据标准作为数据治理框架体系的重要组成部分，对数据质量、定义、口径、名称有着重要的参考作用，因此对数据标准的修订需要通过流程控制且具备一定的严肃性。

　　数据标准的实践总结

　　一般来说数据标准也存在“从上至下”、“从下至上”两种收集模式。前者由组织顶层统一标准后由各系统实践，其优点是推动快、标准易管理，缺点是前期若要保证高质量的收集标准难度较大，如果仅是匆仓促的推进反而不利于数据管理。后者由各系统建设的现状收集汇总而成，优点是数据标准的建立与实际需求较贴合，缺少点是若涉及历史系统则调研难度较大，容易陷入数据定义中的“罗生门”而无法决断。

　　建立良好的数据标准并参照执行会对数据管理甚至企业带来竞争优势。反之亦然，因此要从战略的角度出发，结合实际需求及借鉴优秀经验，确保数据标准具有前瞻性，杜绝形式主义。

　　4、微治理成效及价值实现

　　通过将数据微治理结合在平台中的实施，租赁资产在线管理平台初步实现了提升管理效能、解决租后数据管理痛点的一期目标，是物联网、卫星等异构数据与融资租赁业务结合的优秀实践，较大程度的提高了租赁资产管理能力水平。为企业向数字化转型，探索智能资管踏出了坚实的一步，不仅有助于提升企业竞争力，对于行业应用也有一定的探索和启发。

　　（1）强化租赁资产金融属性

　　在融资租赁业务中资产证券化（ABS）是一种基于租赁债权的再融资行为，对于投资人来说需要承担一定的风险，通过有效整合数据情报可向投资者证明租赁资产的物权、运营能力、盈利水平甚至企业的经营情况，有利于证明租赁资产价值、促进资产交易流通。切实实现资产数字化这一目标，助力租赁资产从物理资产、数字资产到金融资产的价值转变。

　　（2）降低运营风险与提升管理效能

　　通过建立以物联网为手段、以集成展现为手段的管理能力，实施了涵盖租赁物登记、交易、使用、维护、销毁等全生命周期的资产管理平台，借助数据抓手及分析有效的解决传统资产管理中确权难、估值难、监管难、处置难等痛点，未来资产数据与还将作为业财融合、业资融合的一环，与公司各部门协同以全面提升和改善数字化转型目标。

　　（3）支撑管理经营决策

　　随着租赁资产数据域的深化应用与发展，并结合微治理后的其他高质量内外部数据，例如经营、财报、行研、市场等不同领域数据，可深入管理与分析市场和企业情报，量化宏观行业和企业风险经营指标，辅助租前、租中、租后的全链路智能化管理和决策。

　　四、总结与建议

　　“基础不牢，地动山摇”，数据管理作为数字化转型的基础近年来已被多次提及，若数据未被有效管理则任何平台、系统只能称为“纸上数字化”，不但无法帮助企业提升效率，反而会因为响应数字化的号召而不得不线上线下同时做两份工作，资源损耗较之前更大，更遑论数字化赋能。

　　数据治理不仅仅是信息科技部门的事情，而是涉及到业务、制度、流程等诸多方面，成功的数据治理一定是多举措并举，全员参与的。只有做到坚持不懈、持续推进才能做好数据治理。

　　在本次实践中，在数据治理体系、数字孪生等体系和概念的引导下，利用网络采集、物联网、卫星数据等立体化的技术手段实现了租赁资产数字化这一目标，未来在满足合规要求及物权管理需求后，应持续深化资产与不同领域的增值场景，依托高质量的数据与数字化科技手段发挥数据价值，拓展数据服务应用范围，为促进融资租赁行业数字化改革提供更多数字化案例。