自1981年中国第一家融资租赁公司创建至今，我国的融资租赁业走过了30多年的开展历程，经过了初创、问题暴露、制度重建等阶段，2007年至今处于高速开展期。按监管主体和股东背景的不同，融资租赁公司可分为不同的种类。各类租赁公司的面临的监管要求和开展特点各不相同。现在，租赁公司的盈利主要来自杠杆运营收益、余值收益、租赁手续费、财务咨询费、贸易佣金等。
融资租赁作为开展实体经济的助推器，在经济新常态下机遇和挑战并存。融资租赁企业需要紧紧把握“服务实体经济本源”这一政策红利，充分发挥融资与融物属性，持续有助于业务创新，突破同质化竞争格局，也要加强“金融科技”的技术研究，加大技术的投入和运用
当前，我国融资租赁业正处于转型开展的关键时期。在有助于经济高质量开展的浪潮之下，除了要充分发挥行业的跨界属性，延伸业务链。同时还要借助大数据等新兴技术，提升业务创新能力、风险防控能力。
融资租赁是一种集金融、贸易、服务为一体的跨领域、跨部门的交叉行业，兼具融资与融物的属性，已成为服务实体经济、推进国民经济产融结合的中坚力量。截至2017年年底，我国融资租赁业务合同余额已经超过6万亿元。市场空间巨大，开展前景广阔。
融资租赁业的历史机遇期
作为连接金融资本与实体产业的新型金融服务工具，融资租赁直接为实体经济的存量资产盘活、制造技术更新以及产能结构优化给予了支持，高度符合国家产业政策，契合中央会议精神，受到政府力挺，迎来重大历史开展机遇。
金融对外开放步伐加快，助推融资租赁业国际化接轨。随着“一带一路”倡议的深入推进，我国租赁业正加速和国际租赁业接轨，融资租赁公司走出国门召开跨境租赁业务迎来重要契机。实际上，依托于自贸区优惠的贸易、财政、税收和业务准入等政策，我国融资租赁业务在天津、上海、深圳等地自贸区的开展已具备一定的集聚规模。
融资租赁业的关键风险点
我国的融资租赁业相较于国外起步晚，开展过程也曲折，但总体开展速度比较快，特别是在2007年以后，受国民经济快速增长和国家政策的持续影响，迎来了全面开展的良好契机。现在，已成长为全球第二大融资租赁市场，仅次于美国。
在高速开展的同时，许多问题也开始显露。第一时间是行业标准缺失，融资租赁市场鱼龙混杂，金融监管趋严，融资成本攀升。其次，与成熟租赁市场相比，国内的融资租赁企业在风险控制、资产管理以及公司运营等方面仍有较大差距，行业违约案件增多，专业运营人才紧缺。
顺利获得分析其业务结构，基本可以概括，召开融资租赁业务一般会面临如下七大风险因素：
1、政策风险：国家相关政策是否支持
2、法律风险：公司业务是否合法
3、市场风险：利率、汇率波动
4、战略风险：业务领域是否符合公司现状
5、信用风险：供应商、承租人是否违约、是否存在欺诈
6、操作风险：是否符合操作规程
7、商务风险：交易是否真实（直租）、出租设备所有权是否得到保证（回租）、保险是否到位
事实上，除了政策、法律、市场等风险因素需要时间，需要国家上层以及市场的调控以外。其余关键风险点，则可利用科技，从企业自身来完善，提高防控能力。
融资租赁行业的大数据解决方案之道
金融科技时代，数据已成为资产，成为核心竞争力。以大数据为代表的新兴技术，已经开始影响融资租赁的业务模式、风控模式和租后管理模式。
融资租赁作为金融的一个分支，风控无疑是重中之重，而信用风险管理更是整个风控工作的核心。
国内企业反欺诈领域的概念先行者之一，在金融大数据风控领域积累了诸多经验。顺利获得输出我所在公司的星象-风险管理平台（以下简称“星象”），赋能融资租赁企业，使其具备“信息收集、欺诈识别、经营分析、失信预测、租后监控”等智能管理能力，帮助融资租赁企业克服信用风控痛点。
下面我将就融资租赁业务与狮桥融资租赁实施的场景为例，说明如何利用亿信智能平台实行数据决策分析：
建设内容
恒鑫金融租赁决策支持系统从以下几个方面对租赁业务进行统计分析建设：
1、业务运营情况分析，主要是针对项目投放、项目生命周期情况、项目进度情况、及项目租金回收情况进行统计分析；
2、日常经营数据分析，主要是针对项目收入、利润、总资产规模、负债规模、租赁资产余额、拨备计提总额等关键财务指标进行分析；
3、流动性监测分析，包括现金流量分析、新增融资分析和资金项目进度分析;
4、FTP数据分析，主要是针对Shibor利率曲线进行展示；并针对公司FTP价格曲线进行统计分析，包括融资加权成本、收益率曲线、FTP价格曲线进行展示。
5、同业分析，选取资产规模同中民租赁相近的金融租赁公司按季度获取行业数据进行对比；
6、资产状况，包括资产状况、资产投向分布、期限结构等。
7、台账数据管理，针对无法顺利获得系统提取的数据，采用手工填报的方式录入。
融资租赁企业需要紧紧把握“服务实体经济本源”这一政策红利，充分发挥融资与融物属性，持续有助于业务创新，突破同质化竞争格局；另一方面也要加强“金融科技”的技术研究，加大技术的投入和运用，构建一套适合金融科技时代的智能风控体系，提升企业核心竞争力。
我们来看看Ebpay基于租赁行业应用梳理出来的业务应用架构：
整体架构方面，以“数据资源共享开放+自助分析+需求及时响应”为目标，基于接入源数据，构建数据服务体系来适应业务的快速拓展和市场变化。
在数据平台上引入了数据治理，确保数据标准、数据质量。在数据处理上，配套数据共享交换系统，使之具备实时采集、网络抓取、非结构化处理的大数据处理能力，来支撑上述大数据源的入库。在应用方式上，丰富了实时监控、搜索式分析、三屏一体、以及敏捷分析等方式。
在业务架构的实现上，我们有一整套完整的产品体系（如上图），来支撑从租赁数据采集、数据存储、数据治理，到数据分析应用等环节的全生命周期管理。
接下来，就是我们的重点内容啦
针对租赁行业亟待解决的问题，配合大数据业务流程应用，结合Ebpay的产品体系，重磅打造了一套租赁行业大数据解决方案
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