租赁大数据数字化转型，租赁的指标建设该如何做？
随着国家租赁大数据战略与企业数字化转型的驱动，租赁大数据分析指标的作用越来越重要，指标管理上的诸多痛点让全企业统一的指标管理成为普遍需求。但要想把租赁大数据分析指标管理好并不容易，不仅需要科学合理的方法，还需要指标管理平台技术的强力支撑。
租赁行业中业务系统复杂，租赁大数据分析指标建设也是尤为重要，那该如何建设呢？
简单那来说就是找、理、建、管、用。确定指标的源头，确定指标有哪些，是基础指标还是衍生指标，是经营指标还是运营指标，都需要梳理清楚。而建指标一般是比较头疼的，因为指标不可能一次性完成，指标也不可能一层不变，这就需要很好的管理工具。这里之前的项目使用过亿信华辰的指标管理平台（EsPowerIndex)，他提供了多种的指标定义方式，对接数据源也很方便，衍生指标采用的是拖拽的方式，很是方便，建模也很编辑，完全复合业务人员的操作方式。而且，指标管理平台能够做到指标数据落地，全量或者增量，定时抽取，满足不同的需求。内置了敏捷分析，既可以直接指标分析，也能够直接将数据推到第三方平台用于其他分析。
融资租赁的风险控制主要有如下措施：
1.融资租赁的风险评估体系。该体系应该囊括包括风险评估部、商务部、资产管理等部门共同建立。分别从客户风险、行业风险、资产运营风险及具体项目的商务风险多维度建立。
2.融资租赁的风险评估模型。根据自身融资租赁公司的业务涉及行业，建立专属的风险评估模型，具体包括客户评估模型、销售商评估模型等。
3.项目考察及随访机制。在项目签约前及签约后应持续性的进行项目随访，随时掌握承租人运营情况，从而避免虚假交易以及恶性拖欠。
4.资产管理。对于执行中项目应进行资产分类管理。分别从客户维度及租赁物件维度进行管理。确保客户处于监控中，确保租赁物件在收回等恶性情况下的再处置。
5.保险。应对项目租赁物件购买保险，分担小概率情况下的资产风险。
6.供应商风险。对于租赁物件的销售商应以适当形式分担恶性情况下的资产损失。
7.租赁方案涉及等。分别从融资期限、融资比例、还款方式、以及收益水平等角度匹配项目风险。
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