一、金融科技应用背景下租赁行业监管现状
我国融资租赁行业参与主体主要分为融资租赁公司和金融租赁公司两类主体，曾经分别由银监会和商务部监管。2018年4月20日起，商务部将制定融资租赁公司、商业保理公司、典当行的业务经营和监管规则职责划给银保监会。
2020年6月9日，银保监会网站公布了《融资租赁公司监督管理暂行办法》（以下简称《办法》），《办法》共计6章55条，包括完善经营规则、落实指标约束、推进分类处置、加强监督管理四大方面。旨在规范融资租赁公司经营行为，统一业务标准和监管规则，引导融资租赁行业更好的服务实体经济，防范金融风险。
2019年以来，各地方金融监管部门陆续开始部署金融监管平台，在平台设计上引入大数据风控模型，智能分析系统、图分析和标签化处理等技术，实现非现场检查和风险预警，对非法集资风险、资金链路监测、黑色产业链风险等全方位的挖掘和展示。
对于新设立申请的金融科技公司，建立监管沙箱准入模型，用于自动化评估企业的资质。
二、云计算促进融资租赁行业平台业务的开展
融资租赁行业上云除了结合互联网金融产生创新业务模式之外，云计算更多赋予了平台业务风险防范、数据挖掘、经营成本控制方面的技术解决方案。
(1)云计算优化网络风险防范
融资租赁公司自主建设部署的互联网金融平台，易遭受网络黑客攻击，轻则数据受损，重则影响声誉。而云计算服务平台拥有专业IT团队，通过网络风险防范系统可对病毒、木马程序等恶性攻击行为进行专业处理。云平台使用的加密技术更好的保障用户信息安全，防止账号被盗。此外，云服务的分布式部署能对融资租赁平台的数据多处备份，在部分数据受损的情形下，仍能正常运营。
(2)云计算赋予大数据存储和挖掘能力
云计算背景下，融资租赁金融资产交易平台的交易数据，保存在相对隔离的数据库中，不会出现数据流失或被盗取的情况。云平台的大数据计算能力，赋予资产交易数据、挂牌数据、撮合数据、客户信息等进行深度挖掘，满足平台对用户交易行为的分析，数据应用可结合人工智能程序实现自动推送相似产品，提高平台用户的活跃度。
(3)风控能力提高
云平台结合风控大数据通过对出租人、承租人、资产出让方、受让方的企业和个人的信用数据进行分析，从而确定各方的风险状况，在资产准入、债权风险警示、企业画像、风险关联图谱等方面进行风险信息披露，提高融资租赁资产交易平台整体风险防控能力，降低平台方的运营风险。
(4)降低平台经营成本
采用云计算服务的最大优势在于能够为平台节省购买硬件设备的成本投入，随租随用的方式给不具备经济投入能力但有良好业务模式的企业开展创新平台型业务的机会。同时，基础设施管理简化，使得平台公司节约IT团队建设方面的人力成本。
三、大数据在融资租赁业务中的应用
大数据在金融领域主要在提升决策效率、实现精准营销和增强风险管理能力等方法有广泛的应用场景。在融资业务中主要通过各种场景下的结构化和非结构化数据分析，发掘客户的行为，构建功能模型，应用于营销获客、贷前审核等业务环节。结合汽车金融消费场景，大数据应用在汽车金融行业可以分为四大主要方面：
(1)客户画像应用
客户画像应用主要分为个人客户画像和企业客户画像。个人客户画像包括人口统计学特征、消费能力数据、兴趣数据、风险偏好等；企业客户画像包括企业的生产、流通、运营、财务、销售和客户数据、相关产业链上下游等数据。汽车金融公司不仅要考虑自身业务所采集到的数据，更应考虑整合外部更多的数据，以扩展对客户的了解。
（2）精准营销
在客户画像的基础上汽车金融公司可以有效的开展精准营销，找到汽车金融用户，将金融产品精准推荐给潜在用户。在获客成本不断高企的今天，精准营销能够帮助汽车金融从业机构快速获得有效客户，降低业务获客成本。精准营销包括四种方式：①实时营销，实时营销是根据客户的实时状态来进行营销；②交叉营销，即不同业务或产品的交叉推荐；③个性化推荐，即根据客户的喜好进行服务或者产品的个性化推荐④客户生命周期管理。客户生命周期管理包括新客户获取、客户防流失和客户赢回等。
（3）风险管控
即通过大数据分析和建立风控模型有效识别汽车金融用户的潜在违约风险和欺诈交易识别，控制业务整体不良水平。这是目前大数据在汽车金融行业应用上最成熟的方面，风险管控贯穿贷前、贷中、贷后全生命周期。
①贷前信用审批：大数据风控公司基于大数据进行实时数据收集、数据分析，并进行一系列规则计算、评分建模与智能决策，实现风控前置，帮助汽车金融公司实现客户身份识别，反欺诈核查，甄别高风险人群，预防团伙骗贷，再通过评分模型评估客户信用风险，实现风险定价和额度授信，达到“秒级审批”。
②贷中监控预警：对客户在贷款期间的信息进行跟踪、监控及时掌握借款人风险变化情况。对于个人信用的恶化及时预警，提早防范风险。
③贷后催收对债务人信息监控：依托大数据，通过其身份、身份特质和行为偏好等数据的海量对接，使催收人员在线上即能轻松的对债务人的信息进行全方位的了解和监控，从而形成对失联客户的信息修复。
（4）运营优化
通过大数据，汽车租赁公司对市场和渠道进行分析和优化，建立舆情分析应用，并不断对提供的产品和服务进行创新和改进，跟深层次分析和预测客户需求。
四、工业物联网技术在融资租赁行业的应用
物联网的应用集中在三个主要方面，一是消费物联网，二是面向供给侧的生产性物联网，三是智慧城市，物联网结合立体化信息演化出集成创新综合平台。
融资租赁行业主要涉足生产性物联网即工业物联网，涉及的交界范围集中在基础资产的定位跟踪、质量管控、风险管理和应对等。工业物联网技术与融资租赁行业的耦合也为融资租赁行业创新发展提供有效路径。
（1）融资租赁设备采购
物联网技术在融资租赁设备采购的主要应用点在于对设备唯一识别码的自动识别与跟踪，实现在网络环境下设备的跟踪、溯源、定位、监控以及自动化管理，在指定采购需求阶段、设备招标阶段、设备验收入库和设备仓储管理阶段综合应用物联网技术，提高设备管理精准度和数据应用。
（2）融资租赁设备质量追踪
基于物联网技术实现的质量追踪，既能通过主动管理提高管理可靠性和安全性，又能避免过度维护导致资源浪费。在仓库内安装环境感知设备，通过传感器数据掌握温度、湿度、压力、化学环境等信息，远程监测设备所处环境，并在应用层存储、处理数据，实时分析评估设备可能发生的风险和故障原因。
（3）融资租赁设备维修支持
结合设备维修系统，采用物联网二维码识别技术，采集维修件的原始信息，利用FRID定位的设备的物理位置，基于以上信息自动生成备件入库清单，应用物联网的维修系统，大大减轻了仓管工作量，提高设备入库效率和客观性。此外，备件管理系统能够通过设置好的模型计算出最佳库存，采购预警，备件超期预警等，结合物联网射频识别技术感知备件的位置和质量，完成最优路径提取和自动化跟踪备件的使用情况。
（4）承租人风险管理和风险应对
在承租人使用租赁物进行生产的管理阶段，物联网技术的应用可以有效的作为租后巡检生产情况补充，为融资租赁公司预防承租方还款能力下降导致违约提供风险预警。实操中，借助物联网技术，获取租赁物的工作量方面相关的数据信息，实现对承租方租金偿付能力的科学分析，以及承租方风险承受能力的实时分析。通过在机器上布置适当的传感器捕捉信息数据，通过网络信道进行动态地数据传输，使得风险控制端可以实时获取机器的运作状态数据，进而推算机械设备在某段时间内的工作量，通过工作量的变化推断未来收益情况，预判承租方还款能力的变化，当预计承租方还款能力下降时，出租方就可以提前作出风险处置方案降低业务可能的违约损失。
物联网还可以对数据信息进行反向传输，当发现所观测的机械异常的驶出活动作业区域范围时，可以进行机械制动指令的发送，在不影响人员安全的情况下，通过终端传感器的响应，锁死机械设备，以此实现对租赁物的控制，进而便于后续对标的物的追索和处置。
五、人工智能在融资租赁行业的应用
人工智能的关键技术主要包括机器学习、生物识别、自然语言处理、语音识别技术和知识图谱等。机器学习可以模仿人类对数据的处理和有效筛选，在金融行业海量数据场景下，处理复杂数据，在交易、基础信息、行情、风控、报告等方面帮助金融机构更高效的决策分析。图片识别、人脸识别技术，可实现远程作业，远程开户、票据识别、身份验证等，可大大提高图片数据转文本数据的工作效率。
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