信托公司的“大”数据问题影响是什么?

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文章摘要:很多人都不知道信托公司的“大”数据问题影响是什么,对信托公司带来的影响会怎么样?下面拓天速贷互联网金融信息服务平台就来为您介绍一下吧!

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信托公司的“大”数据问题影响是什么?

信托公司的“大”数据问题影响是什么?

  信托公司的“大”数据问题影响是什么?

  因金融各子行业的业务种类、发展阶段的不同,信托公司的“大”数据只是数量多、类型杂、分布广,还算不上真正意义的大数据,但从目前部分业务的发展趋势看看,某些业务也逐渐呈现出大数据趋势,比如现金管理类业务、消费金融类业务等。在我们的业务发展没有受限于真正的大数据问题之前,让我们先分析一下现有的“大”数据问题。

  1、基础数据获取阶段缺少制度化的质量控制要求。所谓基础数据,是指在信托公司各类业务的发生过程中需要存留在各类应用系统中的业务数据,这其中会包括项目信息、产品信息、客户信息(资金来源方和融资方)、合同信息(受益合同和投资合同)、交易信息(资金流水)以及所有的过程记录等,这些基础数据记录了信托公司所有的业务发生过程。因为每一类基础数据都由若干的属性信息组成,这些属性信息又有大量的参数选项,这就造成在实际的业务开展过程中数据录入人员的主观判断和填写随意性直接影响了最终的数据准确性和完整性。目前基础数据录入过程系统必填项的依据一般是监管的数据报送要求,这就导致系统最终获取到的数据可分析性大大降低。

  2、数据标准差异性导致多业务系统成为信息孤岛。信托公司的各类应用系统往往来自于多个不同的供应商,每个供应商都有自己独立的数据标准和数据处理逻辑,当有较复杂的业务场景发生时需要多业务系统进行数据交互才能完成。由于数据标准的差异性,跨系统进行数据交互存在较大难度:

  1)、直接跨系统读写存在较大的业务风险。

  2)、采用接口的方式应对业务逻辑的多样性将会越来越困难。

  3)、如果采用中间处理逻辑进行数据转换,则业务处理过程的实时性无法保证,业务操作过程体验较差。

  4)、基于业务完整场景的数据统计存在一定困难,数据关联很难建立起来。随着业务种类和行业开放性的发展需求,继续在无规划和统一数据标准的状态下构建更多的业务系统只会让分散在不同应用系统中的业务数据成为信息孤岛。

  3、僵化的报表依赖无法满足灵活的数据处理工作要求。信托公司在日常工作中涉及诸多报表数据的统计工作,如:1104、EAST、全要素、投资资金、征信等。同时,为了满足公司日常经营管理的需要,也要对收入、费用、绩效考核等方面进行日常的数据统计分析。通常情况下,数据统计工作的一般处理方法是通过系统增加报表来实现。报表的优点在于,只要被统计的数据对象是完整的,报表的实现过程相对容易。报表的缺点在于,一旦报表开发完成并发布到系统中,面对数据统计维度及呈现方式的频繁变更要求,需要不断通过供应商变更系统。尤其当上述问题普遍存在的情况下,跨系统建立数据统计过程存在实现的难度。目前监管机构的数据统计工作调整已是常态,信托公司普遍采用“报表+ EXCEL手工”的方式应对,这种处理方式确实不能作为长期的对策。另外,在公司日常经营管理过程中,数据统计只有可以灵活的建立多角度的分析并呈现多样化的结果展示,才更有利于决策支持的需要。

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