“以前跨部門調數據要等 3 天,現在 1 分鐘就能拿到結果。” 華夏金融租賃有限公司產業金融業務部總經理助理、金融租賃領域資深專家張盛,指著屏幕上實時更新的數據看板,道出了數據中臺帶來的顛覆性變化。深耕行業 13 年,從遠洋船舶租賃到綠色能源布局,再到如今的數字化轉型,張盛以 “五維一體” 數據中臺系統為支點,正在重構金融租賃行業的效率底座與價值邏輯。

直擊行業痛點,搭建全鏈路數據體系

金融租賃行業長期面臨 “數據孤島” 困境:業務系統、風控模塊、外部征信等數據分散存儲,跨部門協作需反復對接協調,項目審批依賴人工核驗,租后風險預警滯后。“做遠洋漁業租賃時,要同時對接船舶定位、捕撈產量、保險理賠等多類數據,光整理核對就占了一半工作時間。” 基于多年一線實踐痛點,張盛牽頭啟動數據中臺研發,目標直指 “數據打通、效率翻倍”。

該系統以 “五維一體” 為核心架構,整合業務系統交易數據、IoT 設備運行數據、外部征信數據、產業政策數據、客戶經營數據等 58 類核心數據源,搭建起 “數據 - 算法 - 應用” 全鏈路閉環。在數據層,通過標準化接口實現多源數據實時同步與清洗,解決了此前數據格式不統一、更新不及時的問題;算法層針對性開發客戶信用評分、租賃物殘值預測、風險等級評估等 6 大核心模型,其中客戶信用評分模型融合企業經營數據與產業景氣度指標,準確率達 88%,租賃物殘值預測模型結合設備損耗規律與市場波動數據,準確率高達 95%;應用層則深度嵌入項目立項、盡職調查、審批放款、租后監控等全業務場景,形成 “數據驅動決策” 的完整鏈條。

效率與風控雙升級,創造行業新標桿

數據中臺的落地,讓金融租賃業務跑出 “加速度”。項目審批環節,通過算法模型自動完成客戶資質初篩、租賃物價值評估,人工僅需聚焦核心風險點復核,審批周期從原來的 28 天縮短至 14 天,效率提升 50%;租后管理環節,借助 IoT 數據實時監控租賃物運行狀態,結合風險預警模型提前識別逾期、設備故障等隱患,租后預警準確率從 45% 提升至 92%,有效降低了不良資產率。

在張盛深耕的綠色能源與遠洋漁業租賃領域,數據中臺更展現出定制化價值。針對光伏電站租賃,系統整合光照數據、發電效率數據、補貼政策數據,精準測算項目收益與還款能力;針對遠洋漁船租賃,聯動船舶定位數據、捕撈周期數據、漁業保險數據,實現 “還款計劃與捕撈收益” 精準匹配,這一模式此前已入選農業農村部金融支農十大創新模式。“數據中臺讓我們能穿透產業細節,給客戶提供更精準的金融服務。” 張盛介紹,截至目前,依托該系統已完成超 80 億元項目投放,無一筆不良記錄。

制定行業標準,引領數字化轉型浪潮

更具行業意義的是,張盛團隊基于中臺實踐總結提煉的《金融租賃數字化轉型數據中臺建設規范》,已被納入全國金融租賃行業數字化轉型標準體系。該規范明確了數據中臺的核心架構、數據接口標準、安全管理要求等關鍵內容,為同業提供了可復制、可落地的實踐模板。

目前,已有 10 余家頭部金融租賃公司借鑒該規范進行數據中臺改造,平均數字化投入 ROI 提升 30%,審批效率平均提升 40%,租后風險預警準確率平均提升 35%。同業機構負責人表示:“張盛團隊的實踐讓我們少走了很多彎路,數據中臺不再是遙不可及的技術概念,而是能直接創造價值的業務工具。”

“數據中臺不是技術炫技,而是讓金融租賃真正‘讀懂’產業的眼睛。” 張盛始終堅持這一理念。接下來,他團隊將進一步深化 AI 與數據中臺的融合,拓展供應鏈金融、綠色金融等細分領域的算法模型,推動數據中臺從 “效率工具” 向 “價值創造平臺” 升級。在數字化浪潮下,張盛正以專業力量推動金融租賃行業告別 “經驗驅動”,邁入 “數據驅動” 的全新發展階段。(文/李浩)