【干货！】产业数字金融的七大价值和四大关键环节
【一、产业数字金融的七大价值】
产业数字金融是在数字时代的背景下，我国现代金融在服务产业需求端的全新发展方向，是数字技术成果在金融领域应用空间最广泛、潜在价值最丰富的领域。产业数字金融能系统性解决产业链供应链上中小企业融资难融资贵问题，持续优化市场主体的资产负债结构，助力金融机构和中小企业数字化转型，并在此基础上推动生态联结、价值共生的新型银企关系的形成；产业数字金融模式的广泛应用也为数字时代商业信用体系建设提供了新的路径和抓手，有效控制系统性金融风险，提升监管机构科技监管能力；产业数字金融体现了金融回归服务实体经济的本源与初心，对进一步推进金融供给侧结构性改革、服务构建“双循环”新发展格局、助力经济高质量发展都具有重要意义。
一、系统性解决中小企业融资难融资贵问题，持续优化市场主体的资产负债结构
产业数字金融能在较大程度上化解产业端金融端信息不对称问题，使金融机构“走进产业看产业”，提升其对特定产业的风控能力和服务能力，从而更高效地发挥其资源配置的功能。数字化技术的集成应用，使金融能够挖掘原本无法或很难获得的生产、交易等信息，不仅提升了信息的丰富性和实时性，还强化了信息的准确性和真实性，从而能在更大程度上缓解信息不对称问题。在此基础上，金融机构还可以与包括产业链上各类企业和科技公司在内的生态各方一起，创造性地揭示传统风控技术所无法揭示或掌控的风险，挖掘一直以来被掩盖的价值，全面提升金融的风险管理能力，实现对产业链上企业资产（特别是中小企业资产）看得清、摸得透、信得过、管得住，打破传统价值链单点、产业端单企的低效服务模式，下沉金融服务，实现对公金融业务的批量化、规模化发展，从而系统性解决中小企业融资难融资贵问题。例如，某城市商业银行在钢铁产业链上采用产业数字金融模式后，授信额度较之前增长了 250%，融资成本较传统渠道降低了 20%~30%，链上更多的中小企业获得了金融服务。
产业数字金融能够持续优化市场主体的资产负债结构，形成金融服务实体经济高质量发展的正向循环。
首先，产业数字金融能够通过资产数字化等手段，以特定数据流作为基础资产，通过资产证券化等方式将应收账款、信贷、仓单等资产流转到资本市场，进一步提高资金运行管理效率，释放更多信贷额度以加大对实体产业的资金供给，形成金融与产业发展的正向循环。
其次，产业数字金融能够通过数字化的链接、穿透、赋能，联动商业银行及投资机构等生态相关方，设计、制定投贷联动风险隔离、评估、管理机制，为中小微企业尤其是“专精特新”企业提供包括对公金融服务和财务管理、生产经营咨询等在内的全生命周期综合性服务，实现企业资产负债结构优化和价值持续提升，形成金融服务实体经济高质量发展的正向循环。
从宏观角度看，我国实体企业应收、应付账款和存量固定资产总额超 100 万亿元，如果通过在全社会大力发展产业数字金融，则每降低企业 1% 的融资利率，就能为实体企业释放总量超过 1 万亿元的融资成本。这种效果在社会融资成本较高的民营中小微企业中将更加显著。通过改变融资模式，可以为实体经济带来数万亿元规模的成本减负。
二、助力金融机构数字化转型，提升金融机构的市场竞争力
进入产业互联网阶段，金融机构数字化转型的重要方向就是对公业务的数字化转型，产业数字金融是对公业务数字化转型的关键抓手，能够改变金融机构经营服务模式，全面提升金融服务实体经济的质效。
第一，业务场景化和资产数字化能够实现对企业底层资产的穿透，做好数据全生命周期的管理，帮助金融机构真正看懂、看透场景，识别、发现有价值场景。
第二，“主体信用+交易信用”更完备的风控体系和贯穿贷前、贷中、贷后的全流程风控模式，能够提升风控核心能力，进一步扩展对公业务的服务空间和提升服务质效。
第三，经营服务生态化能够帮助金融机构推动场景化金融建设，打造开放平台体系，实现对公业务的批量化、规模化、生态化发展。
第四，以产业数字金融模式为抓手，推进对公业务的数字化转型，能帮助金融机构降低成本。打造资金闭环，带来低成本结算资金沉淀，降低金融机构资金成本；对风险的全面控制，能够全面减少风险拨备和风险资本消耗，降低风险成本；对投入资金的有效、实时、自动监控能够降低运营成本。在此基础上，金融机构的净资产收益率（ROE）和资产收益率（ROA）会得到全面提升。
第五，目前商业银行的产业端金融服务同质化现象比较严重，在数字化转型的背景下，中小银行受大型银行和平台金融科技公司服务下沉的双重挤压，生存压力较大。因此，以产业数字金融为抓手，通过数字化转型转出服务特定产业链的能力并形成差异化优势就变得更加重要。
三、加快中小企业数字化转型
产业数字金融能加速各实体产业的数字化转型，提高企业转型的积极性。企业数字化转型在软硬件上都可能有巨大的成本投入，处在较大经营压力下的民营中小微企业往往难以承受。通过产业数字金融模式的实施，企业的数字化改造不仅为自身带来业务上的转型升级，还可以通过提供可信数据，使企业的金融需求得到更好的满足，可谓一举两得。尤其对中小企业而言，数字化转型成本较高，且对于其原本的灵活经营会起到规范化、标准化的作用，因此中小企业数字化转型的动力不足。但产业数字金融模式给予了中小企业数字化转型的实际动力。
以产业数字金融助力中小企业数字化转型，一方面能够提升整个产业链的数字化、智能化程度，有利于稳链、固链、强链；另一方面能够进一步加强企业与金融机构的对接，扩展金融机构服务范围，最终实现双方共赢。
四、推动生态联结、价值共生的新型银企关系的形成
在金融服务的过程中，金融机构主要通过与企业之间的合作获取企业数据信息，并在此基础上根据企业的需求以及数据信息的广度和深度提供金融服务。在数字时代之前，由于金融机构缺乏获取企业发展内部信息的必要手段，而企业也无从得知银行业务的具体运行情况，因此银行的金融服务基本是由银行内部独立完成的，服务的种类和范围都比较有限。
在数字时代以后，尤其是在产业数字金融模式下，数字技术的创新集成应用促使金融机构和企业的数据信息外部化、共享化。金融机构能够利用物联网、大数据、人工智能等技术直接采集企业生产经营的一手数据信息，使企业的生产经营状况实时、动态、准确地反馈给金融机构。同时，企业的数字化转型也使企业与金融机构建立信息传输和有效处理的机制，形成数字化反馈闭环，参与金融机构产品服务的设计和决策，帮助金融机构更好地捕捉企业融资需求的痛点和难点、优化风控模型，推出具有创新性、精准性、定制化特征的产品服务。在此基础上，金融机构与企业之间的业务及流程边界逐渐模糊，二者通过数字技术和数据要素参与和渗透相关流程环节，有限的业务联结转向无限的生态联结。与此同时，数据要素具有在分享融合中创造价值的特殊属性。随着数字经济的不断发展，金融机构与企业数据信息的外部化、共享化程度会越来越高，二者之间的生态联结范围会更加广泛、联结程度会更深，协同创造的价值将更大，金融机构与企业会逐渐形成同频共振、彼此赋能的价值共同体。由此，银企关系从有限联结、相对独立的关系逐渐转变为生态联结、价值共生的新型关系。
五、为数字时代商业信用体系建设提供了新的路径和抓手
信用是市场经济的基石，企业的商业信用是社会信用体系的重要组成部分，特别是在解决中小微企业融资难融资贵的问题上，其价值更加突出。近年来，我国在加快推进商业信用体系建设方面取得了一定的成绩，但我国商业信用的水平和质量与当前社会经济发展的需求之间还存在一定的距离。商业信用水平和质量的进一步提高，对疏通金融血脉、系统性解决中小微企业融资问题，都将产生关键的作用。由于中小微企业缺乏切实可行的抵押资产、担保主体、社会评级，以及完整可信的赖以判断其主体信用的“三张报表”，因此在银行传统授信模式中难以获得融资。而在产业数字金融模式中，对上下游“四流”整合分析而形成的商业信用，可对中小微企业的运营状况和盈利前景进行精准的判断，从而解决中小微企业的授信问题。与此同时，资产的数字化为企业建立了动态、完整、真实和可信的信息披露机制，在一定程度上解决了中小微企业无信用记录、信息不对称等问题。
“四流”数据以及数字化的资产，均是构建数字时代商业信用体系的重要基础，而产业数字金融模式则为商业信用体系的建设提供了新的路径和抓手。
六、有效控制系统性金融风险，提升监管机构科技监管能力
产业数字金融的本质是通过数字技术的赋能使虚假贸易背景、虚假交易过程、虚假资金往来、虚假账户管理、虚假数据等传统金融风险点无处遁藏。与此同时，通过对服务整条产业链上下游所沉淀的历史数据进行分析建模，也能够对产业链供应链层面的风险进行有效预测。因此，产业数字金融能够最大限度地暴露并预警当前金融系统中各类潜在的风险，对有效控制系统性金融风险具有积极意义。
产业数字金融能够与监管科技协同发展，升级传统监管模式，提升监管机构科技监管能力。我国传统的监管模式是“先发展后规范”的被动型监管。但随着数字技术的不断发展，数据要素的高效流转、分享和创造打破了产业金融创新发展的时空界限，导致监管机构与被监管主体之间信息与技术不对等问题更加严重。监管机构无法实时、准确地追踪金融机构的实际运行状况，往往只能根据被监管机构上报的数据信息以及相关监管指标进行粗略检查。而且，随着产业金融与科技的融合程度不断加深，产业金融价值链不断细化和开放化，包括科技企业在内的不同主体都可以充分参与到产业金融价值链中，共同创造价值。在这个过程中，一直以来被动的、以单一机构为全面承担整个业务流程风险主体的监管模式逐渐变得不再适用。随着监管科技的不断发展，监管机构可以通过大数据、人工智能等数字技术从金融机构实时、动态地获取产业金融业务的发展数据，并合理运用公共服务机构、金融服务获得方的数据进行交叉验证，保证数据真实可靠，进而逐渐形成“边发展边规范”的主动型监管模式。
产业数字金融模式天然具备的开放共赢、生态融合的特征，能够与具备监管科技基因的技术产品（比如可监控的机器人流程自动化、可审计的人工智能和可追溯的隐私增强计算等）进行耦合。
与此同时，随着产业数字金融的不断发展，金融机构与科技企业在数据输入、数据存储、数据分析、数据应用等环节的合作将逐渐透明化、规范化，监管机构也可以利用科技手段对合作环节、节点和行为提供节点式监管，保证每个参与主体的权力责任对等，增强监管的针对性和有效性，保证业务链条稳健运行。
七、助力构建富有中国特色的金融体系
产业数字金融尊重中国的基本国情，是数字经济时代具有中国特色的金融体系的重要一环，也向中小企业融资难融资贵这一世界难题提供了中国方案。
第一，产业数字金融立足中国实际情况，能解决中国的实际问题。
一方面，我国是制造业大国，是全世界唯一拥有联合国产业分类中所列全部工业门类的国家。制造业已经成为振兴我国实体经济的“主战场”，产业端金融供给不平衡不充分问题在制造业领域更为突出。同时，我国制造业存在产业链链条长且复杂，供应链稳定性受环境影响较大等问题，使融资问题在制造业领域更为突出。
另一方面，我国已经建立了各个层次的资本市场体系，但银行业依然是产业端金融服务的主要供给方，对于实体经济融资意义重大，是我国金融体系的主导产业。产业数字金融帮助金融机构揭示了更大规模的潜在风险，与银行传统主体信用风险相结合，能够更好地揭示产业金融服务的整体风险概貌，从而减少对企业主体信用的过度依赖，系统性解决产业链上中小微企业融资难融资贵问题。
第二，产业数字金融体现了新发展理念，是深化金融供给侧结构性改革的重要方式，对服务构建“双循环”新发展格局和现代化经济体系，以及中国特色金融体系的形成发展具有积极意义。
习近平总书记在中共中央政治局第十三次集体学习时强调，深化金融供给侧结构性改革必须贯彻落实新发展理念，强化金融服务功能，找准金融服务重点，以服务实体经济、服务人民生活为本。产业数字金融通过创新技术手段，赋能金融机构和传统企业转型升级；通过系统性疏通产业链金融血脉，使上下游企业协调发展，产业链现代化水平不断提高；通过对绿色资产的穿透，实现风险可控，从而可以有力、有序、有效地支持绿色低碳转型发展；通过搭建开放的产融平台，实现产融生态各方互利共享；通过技术赋能对产业链上下游企业，特别是中小企业底层资产的穿透验真，帮助金融机构看得清、摸得透、信得过、管得住，让产业链上各类企业都能获得平等的金融服务，实现金融回归实体经济的本源。
在百年未有之大变局的背景下，重振以制造业为主体的实体经济已经成为大国竞争博弈的战略重心。积极推动产业数字金融创新发展，集中力量破解产业端金融供给难题，是进一步深化我国金融供给侧结构性改革、丰富中国特色金融体系内涵、服务构建“双循环”新发展格局的应有之义。
一、系统性解决中小企业融资难融资贵问题，持续优化市场主体的资产负债结构
产业数字金融能在较大程度上化解产业端金融端信息不对称问题，使金融机构“走进产业看产业”，提升其对特定产业的风控能力和服务能力，从而更高效地发挥其资源配置的功能。数字化技术的集成应用，使金融能够挖掘原本无法或很难获得的生产、交易等信息，不仅提升了信息的丰富性和实时性，还强化了信息的准确性和真实性，从而能在更大程度上缓解信息不对称问题。在此基础上，金融机构还可以与包括产业链上各类企业和科技公司在内的生态各方一起，创造性地揭示传统风控技术所无法揭示或掌控的风险，挖掘一直以来被掩盖的价值，全面提升金融的风险管理能力，实现对产业链上企业资产（特别是中小企业资产）看得清、摸得透、信得过、管得住，打破传统价值链单点、产业端单企的低效服务模式，下沉金融服务，实现对公金融业务的批量化、规模化发展，从而系统性解决中小企业融资难融资贵问题。例如，某城市商业银行在钢铁产业链上采用产业数字金融模式后，授信额度较之前增长了 250%，融资成本较传统渠道降低了 20%~30%，链上更多的中小企业获得了金融服务。
产业数字金融能够持续优化市场主体的资产负债结构，形成金融服务实体经济高质量发展的正向循环。
首先，产业数字金融能够通过资产数字化等手段，以特定数据流作为基础资产，通过资产证券化等方式将应收账款、信贷、仓单等资产流转到资本市场，进一步提高资金运行管理效率，释放更多信贷额度以加大对实体产业的资金供给，形成金融与产业发展的正向循环。
其次，产业数字金融能够通过数字化的链接、穿透、赋能，联动商业银行及投资机构等生态相关方，设计、制定投贷联动风险隔离、评估、管理机制，为中小微企业尤其是“专精特新”企业提供包括对公金融服务和财务管理、生产经营咨询等在内的全生命周期综合性服务，实现企业资产负债结构优化和价值持续提升，形成金融服务实体经济高质量发展的正向循环。
从宏观角度看，我国实体企业应收、应付账款和存量固定资产总额超 100 万亿元，如果通过在全社会大力发展产业数字金融，则每降低企业 1% 的融资利率，就能为实体企业释放总量超过 1 万亿元的融资成本。这种效果在社会融资成本较高的民营中小微企业中将更加显著。通过改变融资模式，可以为实体经济带来数万亿元规模的成本减负。
二、助力金融机构数字化转型，提升金融机构的市场竞争力
进入产业互联网阶段，金融机构数字化转型的重要方向就是对公业务的数字化转型，产业数字金融是对公业务数字化转型的关键抓手，能够改变金融机构经营服务模式，全面提升金融服务实体经济的质效。
第一，业务场景化和资产数字化能够实现对企业底层资产的穿透，做好数据全生命周期的管理，帮助金融机构真正看懂、看透场景，识别、发现有价值场景。
第二，“主体信用+交易信用”更完备的风控体系和贯穿贷前、贷中、贷后的全流程风控模式，能够提升风控核心能力，进一步扩展对公业务的服务空间和提升服务质效。
第三，经营服务生态化能够帮助金融机构推动场景化金融建设，打造开放平台体系，实现对公业务的批量化、规模化、生态化发展。
第四，以产业数字金融模式为抓手，推进对公业务的数字化转型，能帮助金融机构降低成本。打造资金闭环，带来低成本结算资金沉淀，降低金融机构资金成本；对风险的全面控制，能够全面减少风险拨备和风险资本消耗，降低风险成本；对投入资金的有效、实时、自动监控能够降低运营成本。在此基础上，金融机构的净资产收益率（ROE）和资产收益率（ROA）会得到全面提升。
第五，目前商业银行的产业端金融服务同质化现象比较严重，在数字化转型的背景下，中小银行受大型银行和平台金融科技公司服务下沉的双重挤压，生存压力较大。因此，以产业数字金融为抓手，通过数字化转型转出服务特定产业链的能力并形成差异化优势就变得更加重要。
三、加快中小企业数字化转型
产业数字金融能加速各实体产业的数字化转型，提高企业转型的积极性。企业数字化转型在软硬件上都可能有巨大的成本投入，处在较大经营压力下的民营中小微企业往往难以承受。通过产业数字金融模式的实施，企业的数字化改造不仅为自身带来业务上的转型升级，还可以通过提供可信数据，使企业的金融需求得到更好的满足，可谓一举两得。尤其对中小企业而言，数字化转型成本较高，且对于其原本的灵活经营会起到规范化、标准化的作用，因此中小企业数字化转型的动力不足。但产业数字金融模式给予了中小企业数字化转型的实际动力。
以产业数字金融助力中小企业数字化转型，一方面能够提升整个产业链的数字化、智能化程度，有利于稳链、固链、强链；另一方面能够进一步加强企业与金融机构的对接，扩展金融机构服务范围，最终实现双方共赢。
四、推动生态联结、价值共生的新型银企关系的形成
在金融服务的过程中，金融机构主要通过与企业之间的合作获取企业数据信息，并在此基础上根据企业的需求以及数据信息的广度和深度提供金融服务。在数字时代之前，由于金融机构缺乏获取企业发展内部信息的必要手段，而企业也无从得知银行业务的具体运行情况，因此银行的金融服务基本是由银行内部独立完成的，服务的种类和范围都比较有限。
在数字时代以后，尤其是在产业数字金融模式下，数字技术的创新集成应用促使金融机构和企业的数据信息外部化、共享化。金融机构能够利用物联网、大数据、人工智能等技术直接采集企业生产经营的一手数据信息，使企业的生产经营状况实时、动态、准确地反馈给金融机构。同时，企业的数字化转型也使企业与金融机构建立信息传输和有效处理的机制，形成数字化反馈闭环，参与金融机构产品服务的设计和决策，帮助金融机构更好地捕捉企业融资需求的痛点和难点、优化风控模型，推出具有创新性、精准性、定制化特征的产品服务。在此基础上，金融机构与企业之间的业务及流程边界逐渐模糊，二者通过数字技术和数据要素参与和渗透相关流程环节，有限的业务联结转向无限的生态联结。与此同时，数据要素具有在分享融合中创造价值的特殊属性。随着数字经济的不断发展，金融机构与企业数据信息的外部化、共享化程度会越来越高，二者之间的生态联结范围会更加广泛、联结程度会更深，协同创造的价值将更大，金融机构与企业会逐渐形成同频共振、彼此赋能的价值共同体。由此，银企关系从有限联结、相对独立的关系逐渐转变为生态联结、价值共生的新型关系。
五、为数字时代商业信用体系建设提供了新的路径和抓手
信用是市场经济的基石，企业的商业信用是社会信用体系的重要组成部分，特别是在解决中小微企业融资难融资贵的问题上，其价值更加突出。近年来，我国在加快推进商业信用体系建设方面取得了一定的成绩，但我国商业信用的水平和质量与当前社会经济发展的需求之间还存在一定的距离。商业信用水平和质量的进一步提高，对疏通金融血脉、系统性解决中小微企业融资问题，都将产生关键的作用。由于中小微企业缺乏切实可行的抵押资产、担保主体、社会评级，以及完整可信的赖以判断其主体信用的“三张报表”，因此在银行传统授信模式中难以获得融资。而在产业数字金融模式中，对上下游“四流”整合分析而形成的商业信用，可对中小微企业的运营状况和盈利前景进行精准的判断，从而解决中小微企业的授信问题。与此同时，资产的数字化为企业建立了动态、完整、真实和可信的信息披露机制，在一定程度上解决了中小微企业无信用记录、信息不对称等问题。
“四流”数据以及数字化的资产，均是构建数字时代商业信用体系的重要基础，而产业数字金融模式则为商业信用体系的建设提供了新的路径和抓手。
六、有效控制系统性金融风险，提升监管机构科技监管能力
产业数字金融的本质是通过数字技术的赋能使虚假贸易背景、虚假交易过程、虚假资金往来、虚假账户管理、虚假数据等传统金融风险点无处遁藏。与此同时，通过对服务整条产业链上下游所沉淀的历史数据进行分析建模，也能够对产业链供应链层面的风险进行有效预测。因此，产业数字金融能够最大限度地暴露并预警当前金融系统中各类潜在的风险，对有效控制系统性金融风险具有积极意义。
产业数字金融能够与监管科技协同发展，升级传统监管模式，提升监管机构科技监管能力。我国传统的监管模式是“先发展后规范”的被动型监管。但随着数字技术的不断发展，数据要素的高效流转、分享和创造打破了产业金融创新发展的时空界限，导致监管机构与被监管主体之间信息与技术不对等问题更加严重。监管机构无法实时、准确地追踪金融机构的实际运行状况，往往只能根据被监管机构上报的数据信息以及相关监管指标进行粗略检查。而且，随着产业金融与科技的融合程度不断加深，产业金融价值链不断细化和开放化，包括科技企业在内的不同主体都可以充分参与到产业金融价值链中，共同创造价值。在这个过程中，一直以来被动的、以单一机构为全面承担整个业务流程风险主体的监管模式逐渐变得不再适用。随着监管科技的不断发展，监管机构可以通过大数据、人工智能等数字技术从金融机构实时、动态地获取产业金融业务的发展数据，并合理运用公共服务机构、金融服务获得方的数据进行交叉验证，保证数据真实可靠，进而逐渐形成“边发展边规范”的主动型监管模式。
产业数字金融模式天然具备的开放共赢、生态融合的特征，能够与具备监管科技基因的技术产品（比如可监控的机器人流程自动化、可审计的人工智能和可追溯的隐私增强计算等）进行耦合。
与此同时，随着产业数字金融的不断发展，金融机构与科技企业在数据输入、数据存储、数据分析、数据应用等环节的合作将逐渐透明化、规范化，监管机构也可以利用科技手段对合作环节、节点和行为提供节点式监管，保证每个参与主体的权力责任对等，增强监管的针对性和有效性，保证业务链条稳健运行。
七、助力构建富有中国特色的金融体系
产业数字金融尊重中国的基本国情，是数字经济时代具有中国特色的金融体系的重要一环，也向中小企业融资难融资贵这一世界难题提供了中国方案。
第一，产业数字金融立足中国实际情况，能解决中国的实际问题。
一方面，我国是制造业大国，是全世界唯一拥有联合国产业分类中所列全部工业门类的国家。制造业已经成为振兴我国实体经济的“主战场”，产业端金融供给不平衡不充分问题在制造业领域更为突出。同时，我国制造业存在产业链链条长且复杂，供应链稳定性受环境影响较大等问题，使融资问题在制造业领域更为突出。
另一方面，我国已经建立了各个层次的资本市场体系，但银行业依然是产业端金融服务的主要供给方，对于实体经济融资意义重大，是我国金融体系的主导产业。产业数字金融帮助金融机构揭示了更大规模的潜在风险，与银行传统主体信用风险相结合，能够更好地揭示产业金融服务的整体风险概貌，从而减少对企业主体信用的过度依赖，系统性解决产业链上中小微企业融资难融资贵问题。
第二，产业数字金融体现了新发展理念，是深化金融供给侧结构性改革的重要方式，对服务构建“双循环”新发展格局和现代化经济体系，以及中国特色金融体系的形成发展具有积极意义。
习近平总书记在中共中央政治局第十三次集体学习时强调，深化金融供给侧结构性改革必须贯彻落实新发展理念，强化金融服务功能，找准金融服务重点，以服务实体经济、服务人民生活为本。产业数字金融通过创新技术手段，赋能金融机构和传统企业转型升级；通过系统性疏通产业链金融血脉，使上下游企业协调发展，产业链现代化水平不断提高；通过对绿色资产的穿透，实现风险可控，从而可以有力、有序、有效地支持绿色低碳转型发展；通过搭建开放的产融平台，实现产融生态各方互利共享；通过技术赋能对产业链上下游企业，特别是中小企业底层资产的穿透验真，帮助金融机构看得清、摸得透、信得过、管得住，让产业链上各类企业都能获得平等的金融服务，实现金融回归实体经济的本源。
在百年未有之大变局的背景下，重振以制造业为主体的实体经济已经成为大国竞争博弈的战略重心。积极推动产业数字金融创新发展，集中力量破解产业端金融供给难题，是进一步深化我国金融供给侧结构性改革、丰富中国特色金融体系内涵、服务构建“双循环”新发展格局的应有之义。
【二、产业数字金融的四大关键环节】
产业数字金融包含四个关键环节，分别为：业务场景化、资产数字化、风控智能化和经营服务生态化。
一、业务场景化
业务场景化主要是指将场景为金融所用，使金融机构更好、更深入地理解产业企业的业务性质和特征，以及产业链上各企业之间的生产经营关系，掌握业务交易闭环的底层逻辑，进而深刻理解交易特征和各个交易节点上的风险特征，建立场景从真实世界到数字世界的可信映射，搭建产业端和金融端之间“以数为媒”的桥梁，让金融真正走进产业场景、看懂产业场景，为后续的风控智能化和经营服务生态化奠定基础。
业务场景的开发需要深入产业。不同的产业链供应链，同一产业链的不同企业，产业链相同但地区不同，其生产经营方式和运营模式存在重大差别，不同风险偏好的金融机构对于产业端场 景开发的态度和方式也存在差异，因此，产业端场景的开发与消费端场景的开发存在显著的不同，前者是高度定制化的。尽管如此，业务场景的开发也有共性的规律和步骤。
首先，对行业进行深度调研，重点对场景端业务流程及数字化程度进行深度调研，以及对金融需求与产业数字金融供给能力进行调研。在这个阶段，要将金融服务生态圈，产业链、供应链和价值链，行业协会及自律组织各类产业互联网平台、数据平台等纳入调研，从更多维度、更宽广的视角探索场景的共性和个性，明确各生态方在场景中所承担的角色和发挥的价值。基于行业深度调研，制定场景数字化方案，重点明确数据类别、数据格式，形成技术方案；明确金融端与场景端的业务协同整体流程及数据交互流程；拟定数据采集方案，包括数据来源、数据采集范围、数据授权等的执行计划。
其次，进行数据加工，包括以下五个方面：
一是数据分级分类，主要是根据数据管理、应用、安全保护、对象、敏感程度等维度对数据进行分级分类。
二是数据脱敏，对敏感数据进行脱敏加工，保障数据安全。
三是数据清洗，对海量非标准化数据进行检查、纠错、过滤、转换等预处理。对产业链各个场景的“数据孤岛”进行采集、清洗和汇总，形成整体数字空间。
四是数据统计，根据业务需要进行数据统计分析。
五是数据质量管理，对所采集、整理和加工的数据进行完整性、规范性、一致性、准确性、唯一性、关联性评估，并通过改善技术环节、优化系统作业流程等方式提升数据质量。
在理解场景的过程中，需要注意以下两点：
一是需要灵活应用先进的数字技术，以达到功能与目的相匹配的效果。例如，通过 OCR（光学字符识别）、 NLP（自然语言处理）等技术，从产业链交易过程的各种繁杂数据中提取结构化信息；通过 RPA（机器人流程自动化）、脚本机器人等技术，自动对接采集工商、税务、舆情等三方数据。通过摄像头、激光雷达、温湿度传感器等物联网设备，采集生产经营和仓储物流的场景数据；通过机器视觉、目标识别等技术，实现对产业链场景的智能感知；通过大数据技术，对接产业链相关企业 ERP、SAP（企业资源管理）、 MES（制造执行系统）等海量数据并进行实时挖掘分析。通过区块链技术，保障存证数据的不可篡改，建立信任机制；通过隐私计算、联邦学习等技术，实现数据的可用不可见，消除信息安全隐患问题；通过 ARIMA（差分自回归移动平均）、 LSTM（长短期记忆）等时间序列分析算法，对企业供应链的进销存等关键生产要素进行精准预测。
二是需要根据需求和实际业务情况。根据不同融资场景的部署会体现出一定的共性和特性。无论哪种贷款服务类别，都需要先实现产业数据对接，再根据类别进行相应的管理和部署，例如应收预付类的贷款服务，除了需要产业数据对接，还要有资产穿透、回款管理、产业交易管理、产业资产池管理、物流监控等设备部署；融资租赁类的贷款服务则主要需要租赁物监控等设备部署；货物质押类的贷款服务则主要需要电子仓单、货物监控、仓库监控、物流监控等功能设备部署。
二、资产数字化
资产数字化是指对底层资产进行数字化，从而实现资产的可穿透、可追踪、可控制。一般而言，业务场景化和资产数字化是同步进行的，因为在系统采集、整理数据后，对数据的分析不仅限于某一领域或类别的数据，而是对所有数据进行分析。
在很多行业中，对场景进行数据分析本身也必须对底层资产进行分析，例如在货物运输行业，货车是底层资产，而货车的价格、型号、质量、使用年限、耗损等都是在业务场景化过程中必须分析的数据，因此，在实践中业务场景化和资产数字化往往是同时进行的。资产数字化是在数据加工的基础上进行资产穿透和验真，使资产变为可信的数字资产。
资产穿透主要有以下四项工作：
一是产业资产穿透，对多维度采集的数据进行串联，实现交易逻辑的线上化再现。
二是数据交叉比对，对多维度采集的数据进行一致性校验，验证数据的合理性、逻辑性。
三是区块链存证，数据上链保存，确保数据不可篡改。
四是资产可用性查证，获取产业资产数据，查证资产是否具备用于金融业务的基本条件。
资产验真主要是在资产穿透的基础上，通过资产全生命周期的一致性检查，确保逻辑自洽；通过细颗粒度单据的逐笔穿透和属性校验，确认数据完备性和内在关联性。采集第三方交易平台订单，进行交叉验证；采集核心企业上下游的数据，进行对比验证；采集工商变更、涉讼涉诉、主体负面舆情等第三方数据，辅助风险判断。
三、风控智能化
风控智能化是产业数字金融基本做法的核心环节。业务场景化、资产数字化已经为风控智能化的开展提供了真实可信、可控制、可回溯、动态多维的数据。
在风控智能化的过程中，基于不同产业链的特点，挖掘并分析数据信息，利用人工智能算法对风险进行智能预测与分析，提供有助于风险判断的补充性依据，实现对交易信用的充分揭示，从而助力金融机构形成“交易信用 +主体信用”相结合的风控管理体系，实现贯穿贷前、贷中、贷后全流程，以及针对不同场景、不同产业链供应链全方位、全链条的线上化、自动化、智能化风控。
传统的风险管理方法论一是过分依赖用户的借贷历史和行为，比如财务报表、历史行为数据等，采集的数据具有低维、低频、低可信度、粗颗粒度的特点，无法全面、客观、系统地反映中小企业真实的生产经营状况；二是采用评分卡模型和规则引擎等“强特征”进行风险评分，无法突出不同行业、不同类型企业的生产经营风险特征。因此，金融机构较倾向于贷款给行业发展稳定度高、经营安全性好、风险度低的大企业。而中小企业由于缺乏主体信用，以及可以证明主体信用的可靠凭证和抵质押物，即使事实上具备还款能力，金融机构仍然不敢向其提供贷款服务。产业数字金融进一步扩充和完善了传统的风险管理方法论。随着产业互联网不断发展，企业生产经营和交易环节被数字化穿透，构成了金融识别产业风险的数据原材料。同时，物联网、区块链、人工智能等数字技术的集成应用，使这些产业端数据具备了实时、高频、多维、来源真实、不可篡改等属性，从而能够客观反映产业企业的第一手生产经营交易情况，使金融机构从中小企业生产经营的“弱特征”入手进行风险评估，较为全面且系统地反映不同行业、不同类型企业的风险特点，实现了风险管理方法论的优化升级，使金融机构更全面和系统地理解风险、管理风险。
“主体信用 + 交易信用”更完备的风控体系就是新型风险管理方法论的重要实践成果。在风控智能化基础上构建的“主体信用 + 交易信用”风控体系具备自动化、实时化、全流程、线上化、智能化等特征，有利于金融机构快速响应与及时决策；能够对贷前、贷中、贷后进行全流程数字化赋能，完善金融机构对存续期资产的管理，形成风险管理闭环。
四、经营服务生态化
经营服务生态化是指通过产业场景和融资场景聚合，生态对接，构建经营服务数字生态，实现产业数字金融生态各方共享共创。经营服务生态化建设需要推动场景化金融建设，打造开放平台体系，全面推动场景聚合、生态对接，在建立新型生态的同时构建新型价值创造体系。
第一，推动场景化金融建设。以生态服务平台为载体，积极发展基于交易数据的场景化金融。通过数字技术，加强生态服务平台与各类交易场景对接，使产业金融服务渗透到产业链核心企业及其上下游企业生产经营的各个环节，打通金融、生产、仓储、物流等的产业链闭环，建立交易数据生态圈，系统性地深度理解企业生产经营模式和情况，并在得到产业企业授权的前提下实现生态圈数据有效共享，帮助产业链各参与方打破信息不对称的困境，避免劣币驱逐良币。在此基础上，产业金融服务不再局限于简单的资金融出，而是能够涵盖企业从原材料采集、生产、仓储、运输、销售等各个环节所需要的金融服务，比如账户管理、结算服务、现金流管理、咨询顾问等。生态服务平台沉淀的数据信息可以为各类生态主体提供对产业企业发展的洞察，除了能为优化金融服务提供原材料，还能帮助生态主体开拓经营管理咨询、产品研发建议、数字化转型方案、人才培养计划等非金融服务。交易数据生态圈中的多维、实时、动态、可追溯、可控制、可信任数据可以反馈到产业链数字化平台和智能风控平台，进一步提升业务场景化、资产数字化水平和风控管理能力。
第二，通过 API、 H5（超文本标记语言的第五次重大修改）、SDK 等方式打造开放银行体系。推动生态服务平台与各类产业互联网平台、交易平台、数据平台、研究机构、行业协会等跨界互联，打破“信息孤岛”“数据烟囱”，进一步丰富交易场景，增加对交易场景的认知，推动智慧、资源、能力等的线上化和数字化，打造综合服务生态圈。建立主动沟通协调、联动发展的实时反馈机制，更好地掌握产业金融发展过程中的痛点和难点，为各类生态主体打造高质量稳定发展的通道，建立互促共赢关系。
以上内容摘自《产业数字金融》一书
文章作者：邵平，图片来源：网络。
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一、业务场景化
业务场景化主要是指将场景为金融所用，使金融机构更好、更深入地理解产业企业的业务性质和特征，以及产业链上各企业之间的生产经营关系，掌握业务交易闭环的底层逻辑，进而深刻理解交易特征和各个交易节点上的风险特征，建立场景从真实世界到数字世界的可信映射，搭建产业端和金融端之间“以数为媒”的桥梁，让金融真正走进产业场景、看懂产业场景，为后续的风控智能化和经营服务生态化奠定基础。
业务场景的开发需要深入产业。不同的产业链供应链，同一产业链的不同企业，产业链相同但地区不同，其生产经营方式和运营模式存在重大差别，不同风险偏好的金融机构对于产业端场 景开发的态度和方式也存在差异，因此，产业端场景的开发与消费端场景的开发存在显著的不同，前者是高度定制化的。尽管如此，业务场景的开发也有共性的规律和步骤。
首先，对行业进行深度调研，重点对场景端业务流程及数字化程度进行深度调研，以及对金融需求与产业数字金融供给能力进行调研。在这个阶段，要将金融服务生态圈，产业链、供应链和价值链，行业协会及自律组织各类产业互联网平台、数据平台等纳入调研，从更多维度、更宽广的视角探索场景的共性和个性，明确各生态方在场景中所承担的角色和发挥的价值。基于行业深度调研，制定场景数字化方案，重点明确数据类别、数据格式，形成技术方案；明确金融端与场景端的业务协同整体流程及数据交互流程；拟定数据采集方案，包括数据来源、数据采集范围、数据授权等的执行计划。
其次，进行数据加工，包括以下五个方面：
一是数据分级分类，主要是根据数据管理、应用、安全保护、对象、敏感程度等维度对数据进行分级分类。
二是数据脱敏，对敏感数据进行脱敏加工，保障数据安全。
三是数据清洗，对海量非标准化数据进行检查、纠错、过滤、转换等预处理。对产业链各个场景的“数据孤岛”进行采集、清洗和汇总，形成整体数字空间。
四是数据统计，根据业务需要进行数据统计分析。
五是数据质量管理，对所采集、整理和加工的数据进行完整性、规范性、一致性、准确性、唯一性、关联性评估，并通过改善技术环节、优化系统作业流程等方式提升数据质量。
在理解场景的过程中，需要注意以下两点：
一是需要灵活应用先进的数字技术，以达到功能与目的相匹配的效果。例如，通过 OCR（光学字符识别）、 NLP（自然语言处理）等技术，从产业链交易过程的各种繁杂数据中提取结构化信息；通过 RPA（机器人流程自动化）、脚本机器人等技术，自动对接采集工商、税务、舆情等三方数据。通过摄像头、激光雷达、温湿度传感器等物联网设备，采集生产经营和仓储物流的场景数据；通过机器视觉、目标识别等技术，实现对产业链场景的智能感知；通过大数据技术，对接产业链相关企业 ERP、SAP（企业资源管理）、 MES（制造执行系统）等海量数据并进行实时挖掘分析。通过区块链技术，保障存证数据的不可篡改，建立信任机制；通过隐私计算、联邦学习等技术，实现数据的可用不可见，消除信息安全隐患问题；通过 ARIMA（差分自回归移动平均）、 LSTM（长短期记忆）等时间序列分析算法，对企业供应链的进销存等关键生产要素进行精准预测。
二是需要根据需求和实际业务情况。根据不同融资场景的部署会体现出一定的共性和特性。无论哪种贷款服务类别，都需要先实现产业数据对接，再根据类别进行相应的管理和部署，例如应收预付类的贷款服务，除了需要产业数据对接，还要有资产穿透、回款管理、产业交易管理、产业资产池管理、物流监控等设备部署；融资租赁类的贷款服务则主要需要租赁物监控等设备部署；货物质押类的贷款服务则主要需要电子仓单、货物监控、仓库监控、物流监控等功能设备部署。
二、资产数字化
资产数字化是指对底层资产进行数字化，从而实现资产的可穿透、可追踪、可控制。一般而言，业务场景化和资产数字化是同步进行的，因为在系统采集、整理数据后，对数据的分析不仅限于某一领域或类别的数据，而是对所有数据进行分析。
在很多行业中，对场景进行数据分析本身也必须对底层资产进行分析，例如在货物运输行业，货车是底层资产，而货车的价格、型号、质量、使用年限、耗损等都是在业务场景化过程中必须分析的数据，因此，在实践中业务场景化和资产数字化往往是同时进行的。资产数字化是在数据加工的基础上进行资产穿透和验真，使资产变为可信的数字资产。
资产穿透主要有以下四项工作：
一是产业资产穿透，对多维度采集的数据进行串联，实现交易逻辑的线上化再现。
二是数据交叉比对，对多维度采集的数据进行一致性校验，验证数据的合理性、逻辑性。
三是区块链存证，数据上链保存，确保数据不可篡改。
四是资产可用性查证，获取产业资产数据，查证资产是否具备用于金融业务的基本条件。
资产验真主要是在资产穿透的基础上，通过资产全生命周期的一致性检查，确保逻辑自洽；通过细颗粒度单据的逐笔穿透和属性校验，确认数据完备性和内在关联性。采集第三方交易平台订单，进行交叉验证；采集核心企业上下游的数据，进行对比验证；采集工商变更、涉讼涉诉、主体负面舆情等第三方数据，辅助风险判断。
三、风控智能化
风控智能化是产业数字金融基本做法的核心环节。业务场景化、资产数字化已经为风控智能化的开展提供了真实可信、可控制、可回溯、动态多维的数据。
在风控智能化的过程中，基于不同产业链的特点，挖掘并分析数据信息，利用人工智能算法对风险进行智能预测与分析，提供有助于风险判断的补充性依据，实现对交易信用的充分揭示，从而助力金融机构形成“交易信用 +主体信用”相结合的风控管理体系，实现贯穿贷前、贷中、贷后全流程，以及针对不同场景、不同产业链供应链全方位、全链条的线上化、自动化、智能化风控。
传统的风险管理方法论一是过分依赖用户的借贷历史和行为，比如财务报表、历史行为数据等，采集的数据具有低维、低频、低可信度、粗颗粒度的特点，无法全面、客观、系统地反映中小企业真实的生产经营状况；二是采用评分卡模型和规则引擎等“强特征”进行风险评分，无法突出不同行业、不同类型企业的生产经营风险特征。因此，金融机构较倾向于贷款给行业发展稳定度高、经营安全性好、风险度低的大企业。而中小企业由于缺乏主体信用，以及可以证明主体信用的可靠凭证和抵质押物，即使事实上具备还款能力，金融机构仍然不敢向其提供贷款服务。产业数字金融进一步扩充和完善了传统的风险管理方法论。随着产业互联网不断发展，企业生产经营和交易环节被数字化穿透，构成了金融识别产业风险的数据原材料。同时，物联网、区块链、人工智能等数字技术的集成应用，使这些产业端数据具备了实时、高频、多维、来源真实、不可篡改等属性，从而能够客观反映产业企业的第一手生产经营交易情况，使金融机构从中小企业生产经营的“弱特征”入手进行风险评估，较为全面且系统地反映不同行业、不同类型企业的风险特点，实现了风险管理方法论的优化升级，使金融机构更全面和系统地理解风险、管理风险。
“主体信用 + 交易信用”更完备的风控体系就是新型风险管理方法论的重要实践成果。在风控智能化基础上构建的“主体信用 + 交易信用”风控体系具备自动化、实时化、全流程、线上化、智能化等特征，有利于金融机构快速响应与及时决策；能够对贷前、贷中、贷后进行全流程数字化赋能，完善金融机构对存续期资产的管理，形成风险管理闭环。
四、经营服务生态化
经营服务生态化是指通过产业场景和融资场景聚合，生态对接，构建经营服务数字生态，实现产业数字金融生态各方共享共创。经营服务生态化建设需要推动场景化金融建设，打造开放平台体系，全面推动场景聚合、生态对接，在建立新型生态的同时构建新型价值创造体系。
第一，推动场景化金融建设。以生态服务平台为载体，积极发展基于交易数据的场景化金融。通过数字技术，加强生态服务平台与各类交易场景对接，使产业金融服务渗透到产业链核心企业及其上下游企业生产经营的各个环节，打通金融、生产、仓储、物流等的产业链闭环，建立交易数据生态圈，系统性地深度理解企业生产经营模式和情况，并在得到产业企业授权的前提下实现生态圈数据有效共享，帮助产业链各参与方打破信息不对称的困境，避免劣币驱逐良币。在此基础上，产业金融服务不再局限于简单的资金融出，而是能够涵盖企业从原材料采集、生产、仓储、运输、销售等各个环节所需要的金融服务，比如账户管理、结算服务、现金流管理、咨询顾问等。生态服务平台沉淀的数据信息可以为各类生态主体提供对产业企业发展的洞察，除了能为优化金融服务提供原材料，还能帮助生态主体开拓经营管理咨询、产品研发建议、数字化转型方案、人才培养计划等非金融服务。交易数据生态圈中的多维、实时、动态、可追溯、可控制、可信任数据可以反馈到产业链数字化平台和智能风控平台，进一步提升业务场景化、资产数字化水平和风控管理能力。
第二，通过 API、 H5（超文本标记语言的第五次重大修改）、SDK 等方式打造开放银行体系。推动生态服务平台与各类产业互联网平台、交易平台、数据平台、研究机构、行业协会等跨界互联，打破“信息孤岛”“数据烟囱”，进一步丰富交易场景，增加对交易场景的认知，推动智慧、资源、能力等的线上化和数字化，打造综合服务生态圈。建立主动沟通协调、联动发展的实时反馈机制，更好地掌握产业金融发展过程中的痛点和难点，为各类生态主体打造高质量稳定发展的通道，建立互促共赢关系。
以上内容摘自《产业数字金融》一书
文章作者：邵平，图片来源：网络。
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