维克托·迈尔·舍恩伯格教授在《大数据时代》中提出，在大数据时代，我们处理数据的理念要完成三大转变：要全体不要抽样，要效率不要绝对精确，要相关不要因果。大数据的力量如此耀眼，但我们必须避免被它的光芒诱惑，并善于发现它固有的瑕疵。

华澳国际信托有限公司作为国内率先在信托行业使用大数据分析的公司之一，积累了大量经验。公司资深财富管理系统架构师张斌告诉笔者，如果把信托公司看作一个生命体的话，大数据就像毛细血管一样，可以渗透到机体的每一部分。

分析筛查精确发现潜在客户

“要分析运用大数据，就得先获得数据。”张斌表示，对于信托公司而言，大数据的来源主要有两部分，其一是内部业务数据的主动信息化。信托行业虽然起步较晚，但随着近20年的快速发展，在发展过程中除了积累了众多一手的客户和交易对手的基础数据、资产状况数据如各类财务数据、资产风险评估等等，企业内部自身的信息

系统中产生的运营数据也得到了积累。

而企业内部信息系统又可分为两类，一类是“基干类系统”，用来提高人事、财会处理、接发订单等日常业务的效率；另一类是“信息类系统”，用于支持经营战略、开展市场分析、开拓客户等。

对大数据的另一种来源——对外部人类活动数据的主动采集，张斌认为，这是人们较为熟悉的部分，这些数据的产生往往伴随着社交网络、移动计算和传感器等新渠道和新技术的不断涌现和应用，“通过大数据技术，信托公司可以将这些无头绪的信息编织在一起，经过分析筛查，精确地指向潜在客户”。

分析方法决定数据是否存价值

大数据的获取仅仅是万里长征的第一步，接下来最重要的事情就是对数据进行挖掘，从数据库的大量数据中揭示出隐含的、先前未知的并有潜在价值的信息，并在此基础上予以分析。

“分析方法在大数据领域尤为重要，可以说是决定信息是否有价值的决定性因素。”在张斌看来，基于数据来源的不同，外部数据如网购大数据、社交大数据、搜索大数据、财富大数据等都集中掌握在相关的企业手中，成为一种私有财产，信托公司除了与其合作，共享数据之外，难以进行分析运用。因此，他更看重的是信托行业内部数据的挖掘分析。

善于运用数据者将成行业赢家

如何挖掘数据？张斌从“可视化分析”讲到“数据挖掘算法”，从“预测性分析”聊到“语义引擎”。

目前，华澳信托公司内部的信息化系统建设已初具规模，在同行业中处于领先地位，未来还将建设一个供大数据分析使用的数据中心，抽取现有各类管理系统的相关数据，并进行标准化和二次加工，实现以数据中心平台为核心的数据交互体系，为大数据分析运用提供数据支撑，成为今后华澳信托进行客户管理、营销管理及风险管理的基础。

张斌认为，对大数据的深度挖掘应用不仅仅是为了实现高净值客户的维护和开发，它对强化信托公司风险控制、支持业务精细化管理、助力服务和产品的创新都有着非同一般的意义。

“当这种大数据思维方式真正内嵌入信托行业后，谁更善于运用这些数据，挖掘出其中潜藏的价值，发现并实现这个行业从未做过的事情，谁就能成为信托行业真正的赢家。”张斌说。