刘铁峰（等,推动信托登记数据治理机制建设）

三是维护金融数据安全、保护投资者权益的重要抓手。2019年9月，在第六个国家网络安全宣传周开幕之际，习近平总书记要求国家网络安全工作要坚持网络安全为人民、网络安全靠人民，保障个人信息安全，维护公民在网络空间的合法权益。2021年 9月，《数据安全法》正式实施，2021年 11月《个人信息保护法》实施，对金融机构数据安全管理提出了更高的要求，《银行业金融机构数据治理指引》也提出“银行业金融机构应当建立数据安全策略与标准，依法合规采集、应用数据，依法保护客户隐私”。金融数据属于敏感数据，但具有公共产品属性，背后隐藏着侵犯隐私、泄露数据等数据道德危机，加上“资管新规”对信息披露提出更高要求，应当要把维护金融数据安全、保护投资者权益作为数据治理的重要任务来抓。

二是防范化解金融风险、服务监管监测的重要手段。2021年8月，习近平总书记主持召开主持中央财经委员会第十次会议，会议强调“提高监管数字化智能化水平，一体推进惩治金融腐败和防控金融风险”。2023年1月，中国银保监会召开工作会议，明确将“提升监管数字化智能化水平”作为2023年重点工作任务。数据治理为信托业风险防范、业务转型发展等提供了基础数据支撑，通过挖掘数据、分析数据和管理数据，从数据寻找价值和管控风险，不断提升监管数字化智能化水平。近两年来，不少信托公司风险资产暴露，对金融监管合规带来了更多挑战，防范系统性金融风险、加强对信托公司的行为监管、保护金融消费者权益的需求与必要不断增强。

第三，数据应用广度深度有待进一步提升。2022年1月中国银保监会发布的《关于银行业保险业数字化转型的指导意见》明确提出“提高数据应用能力，通过数据驱动催生新产品、新业务、新模式，提高大数据分析对实时业务应用、风险监测、管理决策的支持能力。”目前有些信托公司开始落实推进，《2022年信托业专题研究报告》数据显示，已有近 60％的机构建立了专门的数据中台，但从行业访谈情况看，数据分析应用层次较浅，数据应用价值不够凸显，数据应用场景主题大多局限在管理统计、监管报送等场景。

践行人民性：探索信托登记数据治理机制的建设路径

信托登记数据治理面临的主要困难与挑战

一是适应数字经济发展、行业数字化转型的重要举措。习近平总书记在党的二十大报告指出，“加快发展数字经济，促进数字经济和实体经济深度融合，打造具有国际竞争力的数字产业集群。”2018年首届数字中国建设峰会上，习近平总书记提出：“加快数字中国建设，就是要适应我国发展新的历史方位，全面贯彻新发展理念，以信息化培育新动能，用新动能推动新发展，以新发展创造新辉煌。” 在新的发展阶段，数据治理是发展数字经济的基础，良好的数据治理是释放数据要素价值的重要基础，2018年5月，中国银保监会发布《银行业金融机构数据治理指引》，提出“引导银行业金融机构加强数据治理，提高数据质量，充分发挥数据价值，提升经营管理水平，由高速增长向高质量发展转变”。信托业要全面落实党中央、国务院及中国银保监会的要求，以信托业数据治理为重要抓手，深入推进行业数字化转型，不断增强服务实体经济的质效，不断提升金融产品的人民性，从而更好地为数字经济发展、行业数字化转型提供服务。

第二，部分数据标准有待进一步规范。一是由于信托业务自身的高度灵活性，数据标准的制定存在较大的挑战。目前缺乏行业级数据标准，主要在依靠监管报送推动，也缺乏行业标准制定与宣贯的机构。二是数据标准的质量认可程度较低，部分信托公司虽然建立了基础数据标准，但由于没有明确数据标准的业务管理部门或管理职责未落到实处，导致基础数据标准得不到有效维护与管理。三是数据标准管理还停留在文档管理阶段，数据标准未在系统中完全落标应用，呈现数据标准空心化、形式化问题。

第一，数据质量有待进一步提升。一是信托公司过往的信息系统建设多以应用为导向，应用烟囱式的建设模式导致大量的数据孤岛，系统间数据难以融会贯通，容易出现数据质量参差不齐问题；此外，在内部管理应用上，也时常出现统计指标不准确，各部门上报数据不一致等问题。二是对外报送环节不够规范，个别信托公司仍存在迟报、误报、错报现象，不同报表体系报送质量存在差异。三是没有形成从源头对数据质量的监控措施，数据质量问题的暴露通常是在数据应用环节。四是在问题发现之后，信托公司更多地是从表面解决问题，对于问题的处理缺乏统一的组织协调，数据相关使用部门权责不清晰，问题往往治标不治本。

人民群众是历史的创造者，是推动社会发展的决定性力量。数据作为新型生产要素，是数字化、网络化、智能化的基础，深刻改变着生产方式、生活方式和社会治理方式。积极践行金融工作人民性，推动信托业数据治理机制建设，是深入贯彻党的二十大精神，贯彻新发展理念、构建新发展格局的具体体现，有助于发挥信托登记数据要素价值、促进人民共享数字经济发展红利，为深化创新驱动、推动高质量发展、推进国家治理体系和治理能力现代化提供有力支撑。

一是以信托三分类为契机，助力信托业“普惠性、社会性”。在信托三分类业务模式下，产品个数更多、投资者数量更多、资金端申赎频度更高、资产端交易更频繁、外部数据交互更多、估值核算频度更高，由此数据治理的底层逻辑也要发生相应变化和拓展。比如，基于财富管理服务信托和行政管理服务信托等场景化的业务模式，数据治理内嵌于商业模式设计和规模化拓展，可以更加凸显信托逐步走入寻常百姓家，成为服务人民美好生活需求的重要抓手；可以利用数据治理场景、有效服务公益慈善信托项目执行过程的期间管理，通过构建数据治理和服务能力，尤其是区块链技术及金融科技运用，提升慈善信托服务创新力和慈善效果精准性。

（刘铁峰为中国信托登记公司党委委员、副总裁，李水根为中国信托登记公司综合管理部资深经理，赵旭为中国信托登记公司登记结算部高级经理）

此外，加强机制保障，一是加强行业数据治理组织保障，依托行业协会、中国信登和行业机构力量，建立数据治理专项工作小组，以进一步强化数据治理工作的行业力量和组织保障。二是探索优化信托公司评分评级政策，积极争取监管部门支持，借鉴银行等同业机构先进做法，在条件成熟情况下，在行业评级中适当增加数据治理相关评分指标，从评级角度引导信托公司强化数据治理资源投入与执行落标。三是开展数据治理宣贯，通过举办主题沙龙、专题讲座等方式，不断加强数据治理价值引导和宣传，以推动行业加大对数据治理的重视与投入，积极深化行业数据治理。四是推动行业机构内部建立数据治理考核机制，提高管理层重视度，增加资源投入，避免流于形式。

第一，采集端：严控数据质量。数据质量提升是应用的关键所在，所谓“垃圾进垃圾出”，低质量的数据输入不仅导致输出错误的模型结果，有时候还会派生出灾难性的辅助决策后果。在监管部门指导下，着力解决以下问题：一是登记数据更“准”，着力解决数据之间口径不一、标准不同问题，力争实现信托业务各项报表之间的交叉、查验、勾稽关系，构建常态化机制；优化形式审查流程与边界，解决信托登记与事前报告的定位问题。二是登记数据更“全”，以信托三分类为契机，在监管指导下，新增资产服务信托、慈善公益信托特有的登记要素，将新业务分类与绿色信托、普惠金融、养老产业、乡村振兴等特色业务形成衔接，强化受益权信息、受益所有人、关联交易、资产估值等信息采集等。三是登记纪律更“严”，协同监管部门及行业协会强化评价、评优、约谈等自律措施，进一步提升采集端的数据准确性。

第三，运用端：共享数据开放。开展数据治理的最终目的不仅仅在于完成报送工作，更重要的是能够准确、高效、便捷地实现各类数字化应用。一是探索建立监管数智化管理中心，进一步提升数据挖掘、数据建模和数据分析能力，以交易对手、产品穿透、关联交易监测等为切口，为精准服务监管、底层穿透、风险预警等奠定基础，快速向监管部门提供多品类数据综合应用服务，有力支撑信托监管工作数智化升级。二是尝试建立行业数字化管理服务中心，加强数据反哺，丰富行业外部数据，有序引入宏观数据、金融数据、企业数据等行业创新所需资源，摊薄信托公司数据采集成本，有力支撑行业机构转型发展和风险防控。三是逐步建立行业信息披露中心，以投资者综合服务平台为窗口，做强做优集产品发行前公示、受益人开户身份认证、定向信息披露、远端受益权账户信息查询等于一体的功能，加强与投资者的有效互动，增强投资者风险意识，正向引导和塑造市场预期，发挥服务投资者功能。

数据治理牢牢把握信托发展定位与人民性的统一

坚持人民性：推动信托数据治理机制建设意义重大

第二，标准端：集成数据规范。数据标准是衡量数据质量的标杆，建立行业数据标准是开展行业数据治理的重要前提。一是探索行业数据标准编制，以信托三分类为契机，以信托产品登记等信托数据报表为切入点，推动行业数据标准规范编制，对各类数据字段的口径、要求予以进一步明确，实现新三类监管数据口径规范的落地，支撑监管数据统计、分析与监测，助力信托公司展业。二是探索建立行业性的标准编制机制与运作体系，包括建立以监管部门、行业协会、中国信登、信托公司及相关重点外部机构为主的标准编制工作小组，并以工作小组为核心推动开展贯标落标等工作，建立规范化的行业标准编制和宣贯运作体系。三是同步推进完善内部统一的数据字典与业务要素标准建设，以期建立明确统一的公司业务要素枚举值制定依据，通过逐期逐项业务优化迭代，循序渐进实现存量业务数据与新增业务数据的规范采集、统一管理，保障业务数据内外采集、交换及使用的一致性和准确性，推动行业机构数据标准质量的提高。

本文源自当代金融家

三是以数据安全为前提，保护国家安全、公共利益或者公民、组织合法权益。在数据经济发展时代，数据安全成为数据开放融合和流通利用的前提与底线，信托行业对此要高度重视。根据《中国信托业金融科技应用发展报告（2021）》数据显示，超过98％的机构设置了差异化的数据访问权限，超过40％的机构引入专门的加密系统，对重要数据进行加密处理。金融数据本身具有高度人民性、社会性和敏感性。但是，当前信托业系统环境和数据安全保障制度流程仍不完善，各业务系统的开发环境和UAT环境中的数据，存在客户信息的数据脱敏，但其余的业务数据却是真实的情况。因此，要把维护金融数据安全作为数据治理的重要任务来抓，借助隐私计算等技术，实现数据“可用不可见”，确保金融数据的授权使用、脱敏使用、机器使用，共同维护良好的生态环境。

二是以金融科技赋能，助力信托公司“降本增效”。如果说最初数据治理的驱动力，更多是应对监管要求和实现业务线上化的被动之举，那么，随着信托公司在金融科技领域不断探索与创新，现在更多意义上是信托公司自我认知的觉醒，依托金融科技赋能，通过数据治理实现业务模式、经营管理模式变革，降低信托公司支持实体经济的成本，提高服务经济社会发展的有效性与精准性。比如，在信托公司共同呼吁下，中国信登公司自主研发了面向信托业的数据质量管理应用工具和相应数据质检模型，为信托公司提供数据标准查询与展示、数据质量检测与评价、数据质检规则配置、数据报送智能客服等一站式服务，既支持行业数据报送纳入行业数据治理闭环，减轻信托公司报送压力，提升数据报送质效。

当前，信托业数据治理仍处于起步发展阶段，为进一步将数据治理工作引向深入，发挥信托登记数据要素价值、促进人民共享数字经济发展红利，中国信登积极探索通过“采集、标准、运用”三端相结合，构建信托登记数据治理机制，并依托信托业基础服务设施与科技服务平台作用，辐射带动行业数据治理能力提升。