【干貨！】產業數字金融的七大價值和四大關鍵環節
【一、產業數字金融的七大價值】
產業數字金融是在數字時代的背景下，我國現代金融在服務產業需求端的全新發展方向，是數字技術成果在金融領域應用空間最廣泛、潛在價值最豐富的領域。產業數字金融能系統性解決產業鏈供應鏈上中小企業融資難融資貴問題，持續優化市場主體的資產負債結構，助力金融機構和中小企業數字化轉型，并在此基礎上推動生態聯結、價值共生的新型銀企關系的形成；產業數字金融模式的廣泛應用也為數字時代商業信用體系建設提供了新的路徑和抓手，有效控制系統性金融風險，提升監管機構科技監管能力；產業數字金融體現了金融回歸服務實體經濟的本源與初心，對進一步推進金融供給側結構性改革、服務構建“雙循環”新發展格局、助力經濟高質量發展都具有重要意義。
一、系統性解決中小企業融資難融資貴問題，持續優化市場主體的資產負債結構
產業數字金融能在較大程度上化解產業端金融端信息不對稱問題，使金融機構“走進產業看產業”，提升其對特定產業的風控能力和服務能力，從而更高效地發揮其資源配置的功能。數字化技術的集成應用，使金融能夠挖掘原本無法或很難獲得的生產、交易等信息，不僅提升了信息的豐富性和實時性，還強化了信息的準確性和真實性，從而能在更大程度上緩解信息不對稱問題。在此基礎上，金融機構還可以與包括產業鏈上各類企業和科技公司在內的生態各方一起，創造性地揭示傳統風控技術所無法揭示或掌控的風險，挖掘一直以來被掩蓋的價值，全面提升金融的風險管理能力，實現對產業鏈上企業資產（特別是中小企業資產）看得清、摸得透、信得過、管得住，打破傳統價值鏈單點、產業端單企的低效服務模式，下沉金融服務，實現對公金融業務的批量化、規模化發展，從而系統性解決中小企業融資難融資貴問題。例如，某城市商業銀行在鋼鐵產業鏈上采用產業數字金融模式后，授信額度較之前增長了 250%，融資成本較傳統渠道降低了 20%~30%，鏈上更多的中小企業獲得了金融服務。
產業數字金融能夠持續優化市場主體的資產負債結構，形成金融服務實體經濟高質量發展的正向循環。
首先，產業數字金融能夠通過資產數字化等手段，以特定數據流作為基礎資產，通過資產證券化等方式將應收賬款、信貸、倉單等資產流轉到資本市場，進一步提高資金運行管理效率，釋放更多信貸額度以加大對實體產業的資金供給，形成金融與產業發展的正向循環。
其次，產業數字金融能夠通過數字化的鏈接、穿透、賦能，聯動商業銀行及投資機構等生態相關方，設計、制定投貸聯動風險隔離、評估、管理機制，為中小微企業尤其是“專精特新”企業提供包括對公金融服務和財務管理、生產經營咨詢等在內的全生命周期綜合性服務，實現企業資產負債結構優化和價值持續提升，形成金融服務實體經濟高質量發展的正向循環。
從宏觀角度看，我國實體企業應收、應付賬款和存量固定資產總額超 100 萬億元，如果通過在全社會大力發展產業數字金融，則每降低企業 1% 的融資利率，就能為實體企業釋放總量超過 1 萬億元的融資成本。這種效果在社會融資成本較高的民營中小微企業中將更加顯著。通過改變融資模式，可以為實體經濟帶來數萬億元規模的成本減負。
二、助力金融機構數字化轉型，提升金融機構的市場競爭力
進入產業互聯網階段，金融機構數字化轉型的重要方向就是對公業務的數字化轉型，產業數字金融是對公業務數字化轉型的關鍵抓手，能夠改變金融機構經營服務模式，全面提升金融服務實體經濟的質效。
第一，業務場景化和資產數字化能夠實現對企業底層資產的穿透，做好數據全生命周期的管理，幫助金融機構真正看懂、看透場景，識別、發現有價值場景。
第二，“主體信用+交易信用”更完備的風控體系和貫穿貸前、貸中、貸后的全流程風控模式，能夠提升風控核心能力，進一步擴展對公業務的服務空間和提升服務質效。
第三，經營服務生態化能夠幫助金融機構推動場景化金融建設，打造開放平臺體系，實現對公業務的批量化、規模化、生態化發展。
第四，以產業數字金融模式為抓手，推進對公業務的數字化轉型，能幫助金融機構降低成本。打造資金閉環，帶來低成本結算資金沉淀，降低金融機構資金成本；對風險的全面控制，能夠全面減少風險撥備和風險資本消耗，降低風險成本；對投入資金的有效、實時、自動監控能夠降低運營成本。在此基礎上，金融機構的凈資產收益率（ROE）和資產收益率（ROA）會得到全面提升。
第五，目前商業銀行的產業端金融服務同質化現象比較嚴重，在數字化轉型的背景下，中小銀行受大型銀行和平臺金融科技公司服務下沉的雙重擠壓，生存壓力較大。因此，以產業數字金融為抓手，通過數字化轉型轉出服務特定產業鏈的能力并形成差異化優勢就變得更加重要。
三、加快中小企業數字化轉型
產業數字金融能加速各實體產業的數字化轉型，提高企業轉型的積極性。企業數字化轉型在軟硬件上都可能有巨大的成本投入，處在較大經營壓力下的民營中小微企業往往難以承受。通過產業數字金融模式的實施，企業的數字化改造不僅為自身帶來業務上的轉型升級，還可以通過提供可信數據，使企業的金融需求得到更好的滿足，可謂一舉兩得。尤其對中小企業而言，數字化轉型成本較高，且對于其原本的靈活經營會起到規范化、標準化的作用，因此中小企業數字化轉型的動力不足。但產業數字金融模式給予了中小企業數字化轉型的實際動力。
以產業數字金融助力中小企業數字化轉型，一方面能夠提升整個產業鏈的數字化、智能化程度，有利于穩鏈、固鏈、強鏈；另一方面能夠進一步加強企業與金融機構的對接，擴展金融機構服務范圍，最終實現雙方共贏。
四、推動生態聯結、價值共生的新型銀企關系的形成
在金融服務的過程中，金融機構主要通過與企業之間的合作獲取企業數據信息，并在此基礎上根據企業的需求以及數據信息的廣度和深度提供金融服務。在數字時代之前，由于金融機構缺乏獲取企業發展內部信息的必要手段，而企業也無從得知銀行業務的具體運行情況，因此銀行的金融服務基本是由銀行內部獨立完成的，服務的種類和范圍都比較有限。
在數字時代以后，尤其是在產業數字金融模式下，數字技術的創新集成應用促使金融機構和企業的數據信息外部化、共享化。金融機構能夠利用物聯網、大數據、人工智能等技術直接采集企業生產經營的一手數據信息，使企業的生產經營狀況實時、動態、準確地反饋給金融機構。同時，企業的數字化轉型也使企業與金融機構建立信息傳輸和有效處理的機制，形成數字化反饋閉環，參與金融機構產品服務的設計和決策，幫助金融機構更好地捕捉企業融資需求的痛點和難點、優化風控模型，推出具有創新性、精準性、定制化特征的產品服務。在此基礎上，金融機構與企業之間的業務及流程邊界逐漸模糊，二者通過數字技術和數據要素參與和滲透相關流程環節，有限的業務聯結轉向無限的生態聯結。與此同時，數據要素具有在分享融合中創造價值的特殊屬性。隨著數字經濟的不斷發展，金融機構與企業數據信息的外部化、共享化程度會越來越高，二者之間的生態聯結范圍會更加廣泛、聯結程度會更深，協同創造的價值將更大，金融機構與企業會逐漸形成同頻共振、彼此賦能的價值共同體。由此，銀企關系從有限聯結、相對獨立的關系逐漸轉變為生態聯結、價值共生的新型關系。
五、為數字時代商業信用體系建設提供了新的路徑和抓手
信用是市場經濟的基石，企業的商業信用是社會信用體系的重要組成部分，特別是在解決中小微企業融資難融資貴的問題上，其價值更加突出。近年來，我國在加快推進商業信用體系建設方面取得了一定的成績，但我國商業信用的水平和質量與當前社會經濟發展的需求之間還存在一定的距離。商業信用水平和質量的進一步提高，對疏通金融血脈、系統性解決中小微企業融資問題，都將產生關鍵的作用。由于中小微企業缺乏切實可行的抵押資產、擔保主體、社會評級，以及完整可信的賴以判斷其主體信用的“三張報表”，因此在銀行傳統授信模式中難以獲得融資。而在產業數字金融模式中，對上下游“四流”整合分析而形成的商業信用，可對中小微企業的運營狀況和盈利前景進行精準的判斷，從而解決中小微企業的授信問題。與此同時，資產的數字化為企業建立了動態、完整、真實和可信的信息披露機制，在一定程度上解決了中小微企業無信用記錄、信息不對稱等問題。
“四流”數據以及數字化的資產，均是構建數字時代商業信用體系的重要基礎，而產業數字金融模式則為商業信用體系的建設提供了新的路徑和抓手。
六、有效控制系統性金融風險，提升監管機構科技監管能力
產業數字金融的本質是通過數字技術的賦能使虛假貿易背景、虛假交易過程、虛假資金往來、虛假賬戶管理、虛假數據等傳統金融風險點無處遁藏。與此同時，通過對服務整條產業鏈上下游所沉淀的歷史數據進行分析建模，也能夠對產業鏈供應鏈層面的風險進行有效預測。因此，產業數字金融能夠最大限度地暴露并預警當前金融系統中各類潛在的風險，對有效控制系統性金融風險具有積極意義。
產業數字金融能夠與監管科技協同發展，升級傳統監管模式，提升監管機構科技監管能力。我國傳統的監管模式是“先發展后規范”的被動型監管。但隨著數字技術的不斷發展，數據要素的高效流轉、分享和創造打破了產業金融創新發展的時空界限，導致監管機構與被監管主體之間信息與技術不對等問題更加嚴重。監管機構無法實時、準確地追蹤金融機構的實際運行狀況，往往只能根據被監管機構上報的數據信息以及相關監管指標進行粗略檢查。而且，隨著產業金融與科技的融合程度不斷加深，產業金融價值鏈不斷細化和開放化，包括科技企業在內的不同主體都可以充分參與到產業金融價值鏈中，共同創造價值。在這個過程中，一直以來被動的、以單一機構為全面承擔整個業務流程風險主體的監管模式逐漸變得不再適用。隨著監管科技的不斷發展，監管機構可以通過大數據、人工智能等數字技術從金融機構實時、動態地獲取產業金融業務的發展數據，并合理運用公共服務機構、金融服務獲得方的數據進行交叉驗證，保證數據真實可靠，進而逐漸形成“邊發展邊規范”的主動型監管模式。
產業數字金融模式天然具備的開放共贏、生態融合的特征，能夠與具備監管科技基因的技術產品（比如可監控的機器人流程自動化、可審計的人工智能和可追溯的隱私增強計算等）進行耦合。
與此同時，隨著產業數字金融的不斷發展，金融機構與科技企業在數據輸入、數據存儲、數據分析、數據應用等環節的合作將逐漸透明化、規范化，監管機構也可以利用科技手段對合作環節、節點和行為提供節點式監管，保證每個參與主體的權力責任對等，增強監管的針對性和有效性，保證業務鏈條穩健運行。
七、助力構建富有中國特色的金融體系
產業數字金融尊重中國的基本國情，是數字經濟時代具有中國特色的金融體系的重要一環，也向中小企業融資難融資貴這一世界難題提供了中國方案。
第一，產業數字金融立足中國實際情況，能解決中國的實際問題。
一方面，我國是制造業大國，是全世界唯一擁有聯合國產業分類中所列全部工業門類的國家。制造業已經成為振興我國實體經濟的“主戰場”，產業端金融供給不平衡不充分問題在制造業領域更為突出。同時，我國制造業存在產業鏈鏈條長且復雜，供應鏈穩定性受環境影響較大等問題，使融資問題在制造業領域更為突出。
另一方面，我國已經建立了各個層次的資本市場體系，但銀行業依然是產業端金融服務的主要供給方，對于實體經濟融資意義重大，是我國金融體系的主導產業。產業數字金融幫助金融機構揭示了更大規模的潛在風險，與銀行傳統主體信用風險相結合，能夠更好地揭示產業金融服務的整體風險概貌，從而減少對企業主體信用的過度依賴，系統性解決產業鏈上中小微企業融資難融資貴問題。
第二，產業數字金融體現了新發展理念，是深化金融供給側結構性改革的重要方式，對服務構建“雙循環”新發展格局和現代化經濟體系，以及中國特色金融體系的形成發展具有積極意義。
習近平總書記在中共中央政治局第十三次集體學習時強調，深化金融供給側結構性改革必須貫徹落實新發展理念，強化金融服務功能，找準金融服務重點，以服務實體經濟、服務人民生活為本。產業數字金融通過創新技術手段，賦能金融機構和傳統企業轉型升級；通過系統性疏通產業鏈金融血脈，使上下游企業協調發展，產業鏈現代化水平不斷提高；通過對綠色資產的穿透，實現風險可控，從而可以有力、有序、有效地支持綠色低碳轉型發展；通過搭建開放的產融平臺，實現產融生態各方互利共享；通過技術賦能對產業鏈上下游企業，特別是中小企業底層資產的穿透驗真，幫助金融機構看得清、摸得透、信得過、管得住，讓產業鏈上各類企業都能獲得平等的金融服務，實現金融回歸實體經濟的本源。
在百年未有之大變局的背景下，重振以制造業為主體的實體經濟已經成為大國競爭博弈的戰略重心。積極推動產業數字金融創新發展，集中力量破解產業端金融供給難題，是進一步深化我國金融供給側結構性改革、豐富中國特色金融體系內涵、服務構建“雙循環”新發展格局的應有之義。
一、系統性解決中小企業融資難融資貴問題，持續優化市場主體的資產負債結構
產業數字金融能在較大程度上化解產業端金融端信息不對稱問題，使金融機構“走進產業看產業”，提升其對特定產業的風控能力和服務能力，從而更高效地發揮其資源配置的功能。數字化技術的集成應用，使金融能夠挖掘原本無法或很難獲得的生產、交易等信息，不僅提升了信息的豐富性和實時性，還強化了信息的準確性和真實性，從而能在更大程度上緩解信息不對稱問題。在此基礎上，金融機構還可以與包括產業鏈上各類企業和科技公司在內的生態各方一起，創造性地揭示傳統風控技術所無法揭示或掌控的風險，挖掘一直以來被掩蓋的價值，全面提升金融的風險管理能力，實現對產業鏈上企業資產（特別是中小企業資產）看得清、摸得透、信得過、管得住，打破傳統價值鏈單點、產業端單企的低效服務模式，下沉金融服務，實現對公金融業務的批量化、規模化發展，從而系統性解決中小企業融資難融資貴問題。例如，某城市商業銀行在鋼鐵產業鏈上采用產業數字金融模式后，授信額度較之前增長了 250%，融資成本較傳統渠道降低了 20%~30%，鏈上更多的中小企業獲得了金融服務。
產業數字金融能夠持續優化市場主體的資產負債結構，形成金融服務實體經濟高質量發展的正向循環。
首先，產業數字金融能夠通過資產數字化等手段，以特定數據流作為基礎資產，通過資產證券化等方式將應收賬款、信貸、倉單等資產流轉到資本市場，進一步提高資金運行管理效率，釋放更多信貸額度以加大對實體產業的資金供給，形成金融與產業發展的正向循環。
其次，產業數字金融能夠通過數字化的鏈接、穿透、賦能，聯動商業銀行及投資機構等生態相關方，設計、制定投貸聯動風險隔離、評估、管理機制，為中小微企業尤其是“專精特新”企業提供包括對公金融服務和財務管理、生產經營咨詢等在內的全生命周期綜合性服務，實現企業資產負債結構優化和價值持續提升，形成金融服務實體經濟高質量發展的正向循環。
從宏觀角度看，我國實體企業應收、應付賬款和存量固定資產總額超 100 萬億元，如果通過在全社會大力發展產業數字金融，則每降低企業 1% 的融資利率，就能為實體企業釋放總量超過 1 萬億元的融資成本。這種效果在社會融資成本較高的民營中小微企業中將更加顯著。通過改變融資模式，可以為實體經濟帶來數萬億元規模的成本減負。
二、助力金融機構數字化轉型，提升金融機構的市場競爭力
進入產業互聯網階段，金融機構數字化轉型的重要方向就是對公業務的數字化轉型，產業數字金融是對公業務數字化轉型的關鍵抓手，能夠改變金融機構經營服務模式，全面提升金融服務實體經濟的質效。
第一，業務場景化和資產數字化能夠實現對企業底層資產的穿透，做好數據全生命周期的管理，幫助金融機構真正看懂、看透場景，識別、發現有價值場景。
第二，“主體信用+交易信用”更完備的風控體系和貫穿貸前、貸中、貸后的全流程風控模式，能夠提升風控核心能力，進一步擴展對公業務的服務空間和提升服務質效。
第三，經營服務生態化能夠幫助金融機構推動場景化金融建設，打造開放平臺體系，實現對公業務的批量化、規模化、生態化發展。
第四，以產業數字金融模式為抓手，推進對公業務的數字化轉型，能幫助金融機構降低成本。打造資金閉環，帶來低成本結算資金沉淀，降低金融機構資金成本；對風險的全面控制，能夠全面減少風險撥備和風險資本消耗，降低風險成本；對投入資金的有效、實時、自動監控能夠降低運營成本。在此基礎上，金融機構的凈資產收益率（ROE）和資產收益率（ROA）會得到全面提升。
第五，目前商業銀行的產業端金融服務同質化現象比較嚴重，在數字化轉型的背景下，中小銀行受大型銀行和平臺金融科技公司服務下沉的雙重擠壓，生存壓力較大。因此，以產業數字金融為抓手，通過數字化轉型轉出服務特定產業鏈的能力并形成差異化優勢就變得更加重要。
三、加快中小企業數字化轉型
產業數字金融能加速各實體產業的數字化轉型，提高企業轉型的積極性。企業數字化轉型在軟硬件上都可能有巨大的成本投入，處在較大經營壓力下的民營中小微企業往往難以承受。通過產業數字金融模式的實施，企業的數字化改造不僅為自身帶來業務上的轉型升級，還可以通過提供可信數據，使企業的金融需求得到更好的滿足，可謂一舉兩得。尤其對中小企業而言，數字化轉型成本較高，且對于其原本的靈活經營會起到規范化、標準化的作用，因此中小企業數字化轉型的動力不足。但產業數字金融模式給予了中小企業數字化轉型的實際動力。
以產業數字金融助力中小企業數字化轉型，一方面能夠提升整個產業鏈的數字化、智能化程度，有利于穩鏈、固鏈、強鏈；另一方面能夠進一步加強企業與金融機構的對接，擴展金融機構服務范圍，最終實現雙方共贏。
四、推動生態聯結、價值共生的新型銀企關系的形成
在金融服務的過程中，金融機構主要通過與企業之間的合作獲取企業數據信息，并在此基礎上根據企業的需求以及數據信息的廣度和深度提供金融服務。在數字時代之前，由于金融機構缺乏獲取企業發展內部信息的必要手段，而企業也無從得知銀行業務的具體運行情況，因此銀行的金融服務基本是由銀行內部獨立完成的，服務的種類和范圍都比較有限。
在數字時代以后，尤其是在產業數字金融模式下，數字技術的創新集成應用促使金融機構和企業的數據信息外部化、共享化。金融機構能夠利用物聯網、大數據、人工智能等技術直接采集企業生產經營的一手數據信息，使企業的生產經營狀況實時、動態、準確地反饋給金融機構。同時，企業的數字化轉型也使企業與金融機構建立信息傳輸和有效處理的機制，形成數字化反饋閉環，參與金融機構產品服務的設計和決策，幫助金融機構更好地捕捉企業融資需求的痛點和難點、優化風控模型，推出具有創新性、精準性、定制化特征的產品服務。在此基礎上，金融機構與企業之間的業務及流程邊界逐漸模糊，二者通過數字技術和數據要素參與和滲透相關流程環節，有限的業務聯結轉向無限的生態聯結。與此同時，數據要素具有在分享融合中創造價值的特殊屬性。隨著數字經濟的不斷發展，金融機構與企業數據信息的外部化、共享化程度會越來越高，二者之間的生態聯結范圍會更加廣泛、聯結程度會更深，協同創造的價值將更大，金融機構與企業會逐漸形成同頻共振、彼此賦能的價值共同體。由此，銀企關系從有限聯結、相對獨立的關系逐漸轉變為生態聯結、價值共生的新型關系。
五、為數字時代商業信用體系建設提供了新的路徑和抓手
信用是市場經濟的基石，企業的商業信用是社會信用體系的重要組成部分，特別是在解決中小微企業融資難融資貴的問題上，其價值更加突出。近年來，我國在加快推進商業信用體系建設方面取得了一定的成績，但我國商業信用的水平和質量與當前社會經濟發展的需求之間還存在一定的距離。商業信用水平和質量的進一步提高，對疏通金融血脈、系統性解決中小微企業融資問題，都將產生關鍵的作用。由于中小微企業缺乏切實可行的抵押資產、擔保主體、社會評級，以及完整可信的賴以判斷其主體信用的“三張報表”，因此在銀行傳統授信模式中難以獲得融資。而在產業數字金融模式中，對上下游“四流”整合分析而形成的商業信用，可對中小微企業的運營狀況和盈利前景進行精準的判斷，從而解決中小微企業的授信問題。與此同時，資產的數字化為企業建立了動態、完整、真實和可信的信息披露機制，在一定程度上解決了中小微企業無信用記錄、信息不對稱等問題。
“四流”數據以及數字化的資產，均是構建數字時代商業信用體系的重要基礎，而產業數字金融模式則為商業信用體系的建設提供了新的路徑和抓手。
六、有效控制系統性金融風險，提升監管機構科技監管能力
產業數字金融的本質是通過數字技術的賦能使虛假貿易背景、虛假交易過程、虛假資金往來、虛假賬戶管理、虛假數據等傳統金融風險點無處遁藏。與此同時，通過對服務整條產業鏈上下游所沉淀的歷史數據進行分析建模，也能夠對產業鏈供應鏈層面的風險進行有效預測。因此，產業數字金融能夠最大限度地暴露并預警當前金融系統中各類潛在的風險，對有效控制系統性金融風險具有積極意義。
產業數字金融能夠與監管科技協同發展，升級傳統監管模式，提升監管機構科技監管能力。我國傳統的監管模式是“先發展后規范”的被動型監管。但隨著數字技術的不斷發展，數據要素的高效流轉、分享和創造打破了產業金融創新發展的時空界限，導致監管機構與被監管主體之間信息與技術不對等問題更加嚴重。監管機構無法實時、準確地追蹤金融機構的實際運行狀況，往往只能根據被監管機構上報的數據信息以及相關監管指標進行粗略檢查。而且，隨著產業金融與科技的融合程度不斷加深，產業金融價值鏈不斷細化和開放化，包括科技企業在內的不同主體都可以充分參與到產業金融價值鏈中，共同創造價值。在這個過程中，一直以來被動的、以單一機構為全面承擔整個業務流程風險主體的監管模式逐漸變得不再適用。隨著監管科技的不斷發展，監管機構可以通過大數據、人工智能等數字技術從金融機構實時、動態地獲取產業金融業務的發展數據，并合理運用公共服務機構、金融服務獲得方的數據進行交叉驗證，保證數據真實可靠，進而逐漸形成“邊發展邊規范”的主動型監管模式。
產業數字金融模式天然具備的開放共贏、生態融合的特征，能夠與具備監管科技基因的技術產品（比如可監控的機器人流程自動化、可審計的人工智能和可追溯的隱私增強計算等）進行耦合。
與此同時，隨著產業數字金融的不斷發展，金融機構與科技企業在數據輸入、數據存儲、數據分析、數據應用等環節的合作將逐漸透明化、規范化，監管機構也可以利用科技手段對合作環節、節點和行為提供節點式監管，保證每個參與主體的權力責任對等，增強監管的針對性和有效性，保證業務鏈條穩健運行。
七、助力構建富有中國特色的金融體系
產業數字金融尊重中國的基本國情，是數字經濟時代具有中國特色的金融體系的重要一環，也向中小企業融資難融資貴這一世界難題提供了中國方案。
第一，產業數字金融立足中國實際情況，能解決中國的實際問題。
一方面，我國是制造業大國，是全世界唯一擁有聯合國產業分類中所列全部工業門類的國家。制造業已經成為振興我國實體經濟的“主戰場”，產業端金融供給不平衡不充分問題在制造業領域更為突出。同時，我國制造業存在產業鏈鏈條長且復雜，供應鏈穩定性受環境影響較大等問題，使融資問題在制造業領域更為突出。
另一方面，我國已經建立了各個層次的資本市場體系，但銀行業依然是產業端金融服務的主要供給方，對于實體經濟融資意義重大，是我國金融體系的主導產業。產業數字金融幫助金融機構揭示了更大規模的潛在風險，與銀行傳統主體信用風險相結合，能夠更好地揭示產業金融服務的整體風險概貌，從而減少對企業主體信用的過度依賴，系統性解決產業鏈上中小微企業融資難融資貴問題。
第二，產業數字金融體現了新發展理念，是深化金融供給側結構性改革的重要方式，對服務構建“雙循環”新發展格局和現代化經濟體系，以及中國特色金融體系的形成發展具有積極意義。
習近平總書記在中共中央政治局第十三次集體學習時強調，深化金融供給側結構性改革必須貫徹落實新發展理念，強化金融服務功能，找準金融服務重點，以服務實體經濟、服務人民生活為本。產業數字金融通過創新技術手段，賦能金融機構和傳統企業轉型升級；通過系統性疏通產業鏈金融血脈，使上下游企業協調發展，產業鏈現代化水平不斷提高；通過對綠色資產的穿透，實現風險可控，從而可以有力、有序、有效地支持綠色低碳轉型發展；通過搭建開放的產融平臺，實現產融生態各方互利共享；通過技術賦能對產業鏈上下游企業，特別是中小企業底層資產的穿透驗真，幫助金融機構看得清、摸得透、信得過、管得住，讓產業鏈上各類企業都能獲得平等的金融服務，實現金融回歸實體經濟的本源。
在百年未有之大變局的背景下，重振以制造業為主體的實體經濟已經成為大國競爭博弈的戰略重心。積極推動產業數字金融創新發展，集中力量破解產業端金融供給難題，是進一步深化我國金融供給側結構性改革、豐富中國特色金融體系內涵、服務構建“雙循環”新發展格局的應有之義。
【二、產業數字金融的四大關鍵環節】
產業數字金融包含四個關鍵環節，分別為：業務場景化、資產數字化、風控智能化和經營服務生態化。
一、業務場景化
業務場景化主要是指將場景為金融所用，使金融機構更好、更深入地理解產業企業的業務性質和特征，以及產業鏈上各企業之間的生產經營關系，掌握業務交易閉環的底層邏輯，進而深刻理解交易特征和各個交易節點上的風險特征，建立場景從真實世界到數字世界的可信映射，搭建產業端和金融端之間“以數為媒”的橋梁，讓金融真正走進產業場景、看懂產業場景，為后續的風控智能化和經營服務生態化奠定基礎。
業務場景的開發需要深入產業。不同的產業鏈供應鏈，同一產業鏈的不同企業，產業鏈相同但地區不同，其生產經營方式和運營模式存在重大差別，不同風險偏好的金融機構對于產業端場 景開發的態度和方式也存在差異，因此，產業端場景的開發與消費端場景的開發存在顯著的不同，前者是高度定制化的。盡管如此，業務場景的開發也有共性的規律和步驟。
首先，對行業進行深度調研，重點對場景端業務流程及數字化程度進行深度調研，以及對金融需求與產業數字金融供給能力進行調研。在這個階段，要將金融服務生態圈，產業鏈、供應鏈和價值鏈，行業協會及自律組織各類產業互聯網平臺、數據平臺等納入調研，從更多維度、更寬廣的視角探索場景的共性和個性，明確各生態方在場景中所承擔的角色和發揮的價值。基于行業深度調研，制定場景數字化方案，重點明確數據類別、數據格式，形成技術方案；明確金融端與場景端的業務協同整體流程及數據交互流程；擬定數據采集方案，包括數據來源、數據采集范圍、數據授權等的執行計劃。
其次，進行數據加工，包括以下五個方面：
一是數據分級分類，主要是根據數據管理、應用、安全保護、對象、敏感程度等維度對數據進行分級分類。
二是數據脫敏，對敏感數據進行脫敏加工，保障數據安全。
三是數據清洗，對海量非標準化數據進行檢查、糾錯、過濾、轉換等預處理。對產業鏈各個場景的“數據孤島”進行采集、清洗和匯總，形成整體數字空間。
四是數據統計，根據業務需要進行數據統計分析。
五是數據質量管理，對所采集、整理和加工的數據進行完整性、規范性、一致性、準確性、唯一性、關聯性評估，并通過改善技術環節、優化系統作業流程等方式提升數據質量。
在理解場景的過程中，需要注意以下兩點：
一是需要靈活應用先進的數字技術，以達到功能與目的相匹配的效果。例如，通過 OCR（光學字符識別）、 NLP（自然語言處理）等技術，從產業鏈交易過程的各種繁雜數據中提取結構化信息；通過 RPA（機器人流程自動化）、腳本機器人等技術，自動對接采集工商、稅務、輿情等三方數據。通過攝像頭、激光雷達、溫濕度傳感器等物聯網設備，采集生產經營和倉儲物流的場景數據；通過機器視覺、目標識別等技術，實現對產業鏈場景的智能感知；通過大數據技術，對接產業鏈相關企業 ERP、SAP（企業資源管理）、 MES（制造執行系統）等海量數據并進行實時挖掘分析。通過區塊鏈技術，保障存證數據的不可篡改，建立信任機制；通過隱私計算、聯邦學習等技術，實現數據的可用不可見，消除信息安全隱患問題；通過 ARIMA（差分自回歸移動平均）、 LSTM（長短期記憶）等時間序列分析算法，對企業供應鏈的進銷存等關鍵生產要素進行精準預測。
二是需要根據需求和實際業務情況。根據不同融資場景的部署會體現出一定的共性和特性。無論哪種貸款服務類別，都需要先實現產業數據對接，再根據類別進行相應的管理和部署，例如應收預付類的貸款服務，除了需要產業數據對接，還要有資產穿透、回款管理、產業交易管理、產業資產池管理、物流監控等設備部署；融資租賃類的貸款服務則主要需要租賃物監控等設備部署；貨物質押類的貸款服務則主要需要電子倉單、貨物監控、倉庫監控、物流監控等功能設備部署。
二、資產數字化
資產數字化是指對底層資產進行數字化，從而實現資產的可穿透、可追蹤、可控制。一般而言，業務場景化和資產數字化是同步進行的，因為在系統采集、整理數據后，對數據的分析不僅限于某一領域或類別的數據，而是對所有數據進行分析。
在很多行業中，對場景進行數據分析本身也必須對底層資產進行分析，例如在貨物運輸行業，貨車是底層資產，而貨車的價格、型號、質量、使用年限、耗損等都是在業務場景化過程中必須分析的數據，因此，在實踐中業務場景化和資產數字化往往是同時進行的。資產數字化是在數據加工的基礎上進行資產穿透和驗真，使資產變為可信的數字資產。
資產穿透主要有以下四項工作：
一是產業資產穿透，對多維度采集的數據進行串聯，實現交易邏輯的線上化再現。
二是數據交叉比對，對多維度采集的數據進行一致性校驗，驗證數據的合理性、邏輯性。
三是區塊鏈存證，數據上鏈保存，確保數據不可篡改。
四是資產可用性查證，獲取產業資產數據，查證資產是否具備用于金融業務的基本條件。
資產驗真主要是在資產穿透的基礎上，通過資產全生命周期的一致性檢查，確保邏輯自洽；通過細顆粒度單據的逐筆穿透和屬性校驗，確認數據完備性和內在關聯性。采集第三方交易平臺訂單，進行交叉驗證；采集核心企業上下游的數據，進行對比驗證；采集工商變更、涉訟涉訴、主體負面輿情等第三方數據，輔助風險判斷。
三、風控智能化
風控智能化是產業數字金融基本做法的核心環節。業務場景化、資產數字化已經為風控智能化的開展提供了真實可信、可控制、可回溯、動態多維的數據。
在風控智能化的過程中，基于不同產業鏈的特點，挖掘并分析數據信息，利用人工智能算法對風險進行智能預測與分析，提供有助于風險判斷的補充性依據，實現對交易信用的充分揭示，從而助力金融機構形成“交易信用 +主體信用”相結合的風控管理體系，實現貫穿貸前、貸中、貸后全流程，以及針對不同場景、不同產業鏈供應鏈全方位、全鏈條的線上化、自動化、智能化風控。
傳統的風險管理方法論一是過分依賴用戶的借貸歷史和行為，比如財務報表、歷史行為數據等，采集的數據具有低維、低頻、低可信度、粗顆粒度的特點，無法全面、客觀、系統地反映中小企業真實的生產經營狀況；二是采用評分卡模型和規則引擎等“強特征”進行風險評分，無法突出不同行業、不同類型企業的生產經營風險特征。因此，金融機構較傾向于貸款給行業發展穩定度高、經營安全性好、風險度低的大企業。而中小企業由于缺乏主體信用，以及可以證明主體信用的可靠憑證和抵質押物，即使事實上具備還款能力，金融機構仍然不敢向其提供貸款服務。產業數字金融進一步擴充和完善了傳統的風險管理方法論。隨著產業互聯網不斷發展，企業生產經營和交易環節被數字化穿透，構成了金融識別產業風險的數據原材料。同時，物聯網、區塊鏈、人工智能等數字技術的集成應用，使這些產業端數據具備了實時、高頻、多維、來源真實、不可篡改等屬性，從而能夠客觀反映產業企業的第一手生產經營交易情況，使金融機構從中小企業生產經營的“弱特征”入手進行風險評估，較為全面且系統地反映不同行業、不同類型企業的風險特點，實現了風險管理方法論的優化升級，使金融機構更全面和系統地理解風險、管理風險。
“主體信用 + 交易信用”更完備的風控體系就是新型風險管理方法論的重要實踐成果。在風控智能化基礎上構建的“主體信用 + 交易信用”風控體系具備自動化、實時化、全流程、線上化、智能化等特征，有利于金融機構快速響應與及時決策；能夠對貸前、貸中、貸后進行全流程數字化賦能，完善金融機構對存續期資產的管理，形成風險管理閉環。
四、經營服務生態化
經營服務生態化是指通過產業場景和融資場景聚合，生態對接，構建經營服務數字生態，實現產業數字金融生態各方共享共創。經營服務生態化建設需要推動場景化金融建設，打造開放平臺體系，全面推動場景聚合、生態對接，在建立新型生態的同時構建新型價值創造體系。
第一，推動場景化金融建設。以生態服務平臺為載體，積極發展基于交易數據的場景化金融。通過數字技術，加強生態服務平臺與各類交易場景對接，使產業金融服務滲透到產業鏈核心企業及其上下游企業生產經營的各個環節，打通金融、生產、倉儲、物流等的產業鏈閉環，建立交易數據生態圈，系統性地深度理解企業生產經營模式和情況，并在得到產業企業授權的前提下實現生態圈數據有效共享，幫助產業鏈各參與方打破信息不對稱的困境，避免劣幣驅逐良幣。在此基礎上，產業金融服務不再局限于簡單的資金融出，而是能夠涵蓋企業從原材料采集、生產、倉儲、運輸、銷售等各個環節所需要的金融服務，比如賬戶管理、結算服務、現金流管理、咨詢顧問等。生態服務平臺沉淀的數據信息可以為各類生態主體提供對產業企業發展的洞察，除了能為優化金融服務提供原材料，還能幫助生態主體開拓經營管理咨詢、產品研發建議、數字化轉型方案、人才培養計劃等非金融服務。交易數據生態圈中的多維、實時、動態、可追溯、可控制、可信任數據可以反饋到產業鏈數字化平臺和智能風控平臺，進一步提升業務場景化、資產數字化水平和風控管理能力。
第二，通過 API、 H5（超文本標記語言的第五次重大修改）、SDK 等方式打造開放銀行體系。推動生態服務平臺與各類產業互聯網平臺、交易平臺、數據平臺、研究機構、行業協會等跨界互聯，打破“信息孤島”“數據煙囪”，進一步豐富交易場景，增加對交易場景的認知，推動智慧、資源、能力等的線上化和數字化，打造綜合服務生態圈。建立主動溝通協調、聯動發展的實時反饋機制，更好地掌握產業金融發展過程中的痛點和難點，為各類生態主體打造高質量穩定發展的通道，建立互促共贏關系。
以上內容摘自《產業數字金融》一書
文章作者：邵平，圖片來源：網絡。
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一、業務場景化
業務場景化主要是指將場景為金融所用，使金融機構更好、更深入地理解產業企業的業務性質和特征，以及產業鏈上各企業之間的生產經營關系，掌握業務交易閉環的底層邏輯，進而深刻理解交易特征和各個交易節點上的風險特征，建立場景從真實世界到數字世界的可信映射，搭建產業端和金融端之間“以數為媒”的橋梁，讓金融真正走進產業場景、看懂產業場景，為后續的風控智能化和經營服務生態化奠定基礎。
業務場景的開發需要深入產業。不同的產業鏈供應鏈，同一產業鏈的不同企業，產業鏈相同但地區不同，其生產經營方式和運營模式存在重大差別，不同風險偏好的金融機構對于產業端場 景開發的態度和方式也存在差異，因此，產業端場景的開發與消費端場景的開發存在顯著的不同，前者是高度定制化的。盡管如此，業務場景的開發也有共性的規律和步驟。
首先，對行業進行深度調研，重點對場景端業務流程及數字化程度進行深度調研，以及對金融需求與產業數字金融供給能力進行調研。在這個階段，要將金融服務生態圈，產業鏈、供應鏈和價值鏈，行業協會及自律組織各類產業互聯網平臺、數據平臺等納入調研，從更多維度、更寬廣的視角探索場景的共性和個性，明確各生態方在場景中所承擔的角色和發揮的價值。基于行業深度調研，制定場景數字化方案，重點明確數據類別、數據格式，形成技術方案；明確金融端與場景端的業務協同整體流程及數據交互流程；擬定數據采集方案，包括數據來源、數據采集范圍、數據授權等的執行計劃。
其次，進行數據加工，包括以下五個方面：
一是數據分級分類，主要是根據數據管理、應用、安全保護、對象、敏感程度等維度對數據進行分級分類。
二是數據脫敏，對敏感數據進行脫敏加工，保障數據安全。
三是數據清洗，對海量非標準化數據進行檢查、糾錯、過濾、轉換等預處理。對產業鏈各個場景的“數據孤島”進行采集、清洗和匯總，形成整體數字空間。
四是數據統計，根據業務需要進行數據統計分析。
五是數據質量管理，對所采集、整理和加工的數據進行完整性、規范性、一致性、準確性、唯一性、關聯性評估，并通過改善技術環節、優化系統作業流程等方式提升數據質量。
在理解場景的過程中，需要注意以下兩點：
一是需要靈活應用先進的數字技術，以達到功能與目的相匹配的效果。例如，通過 OCR（光學字符識別）、 NLP（自然語言處理）等技術，從產業鏈交易過程的各種繁雜數據中提取結構化信息；通過 RPA（機器人流程自動化）、腳本機器人等技術，自動對接采集工商、稅務、輿情等三方數據。通過攝像頭、激光雷達、溫濕度傳感器等物聯網設備，采集生產經營和倉儲物流的場景數據；通過機器視覺、目標識別等技術，實現對產業鏈場景的智能感知；通過大數據技術，對接產業鏈相關企業 ERP、SAP（企業資源管理）、 MES（制造執行系統）等海量數據并進行實時挖掘分析。通過區塊鏈技術，保障存證數據的不可篡改，建立信任機制；通過隱私計算、聯邦學習等技術，實現數據的可用不可見，消除信息安全隱患問題；通過 ARIMA（差分自回歸移動平均）、 LSTM（長短期記憶）等時間序列分析算法，對企業供應鏈的進銷存等關鍵生產要素進行精準預測。
二是需要根據需求和實際業務情況。根據不同融資場景的部署會體現出一定的共性和特性。無論哪種貸款服務類別，都需要先實現產業數據對接，再根據類別進行相應的管理和部署，例如應收預付類的貸款服務，除了需要產業數據對接，還要有資產穿透、回款管理、產業交易管理、產業資產池管理、物流監控等設備部署；融資租賃類的貸款服務則主要需要租賃物監控等設備部署；貨物質押類的貸款服務則主要需要電子倉單、貨物監控、倉庫監控、物流監控等功能設備部署。
二、資產數字化
資產數字化是指對底層資產進行數字化，從而實現資產的可穿透、可追蹤、可控制。一般而言，業務場景化和資產數字化是同步進行的，因為在系統采集、整理數據后，對數據的分析不僅限于某一領域或類別的數據，而是對所有數據進行分析。
在很多行業中，對場景進行數據分析本身也必須對底層資產進行分析，例如在貨物運輸行業，貨車是底層資產，而貨車的價格、型號、質量、使用年限、耗損等都是在業務場景化過程中必須分析的數據，因此，在實踐中業務場景化和資產數字化往往是同時進行的。資產數字化是在數據加工的基礎上進行資產穿透和驗真，使資產變為可信的數字資產。
資產穿透主要有以下四項工作：
一是產業資產穿透，對多維度采集的數據進行串聯，實現交易邏輯的線上化再現。
二是數據交叉比對，對多維度采集的數據進行一致性校驗，驗證數據的合理性、邏輯性。
三是區塊鏈存證，數據上鏈保存，確保數據不可篡改。
四是資產可用性查證，獲取產業資產數據，查證資產是否具備用于金融業務的基本條件。
資產驗真主要是在資產穿透的基礎上，通過資產全生命周期的一致性檢查，確保邏輯自洽；通過細顆粒度單據的逐筆穿透和屬性校驗，確認數據完備性和內在關聯性。采集第三方交易平臺訂單，進行交叉驗證；采集核心企業上下游的數據，進行對比驗證；采集工商變更、涉訟涉訴、主體負面輿情等第三方數據，輔助風險判斷。
三、風控智能化
風控智能化是產業數字金融基本做法的核心環節。業務場景化、資產數字化已經為風控智能化的開展提供了真實可信、可控制、可回溯、動態多維的數據。
在風控智能化的過程中，基于不同產業鏈的特點，挖掘并分析數據信息，利用人工智能算法對風險進行智能預測與分析，提供有助于風險判斷的補充性依據，實現對交易信用的充分揭示，從而助力金融機構形成“交易信用 +主體信用”相結合的風控管理體系，實現貫穿貸前、貸中、貸后全流程，以及針對不同場景、不同產業鏈供應鏈全方位、全鏈條的線上化、自動化、智能化風控。
傳統的風險管理方法論一是過分依賴用戶的借貸歷史和行為，比如財務報表、歷史行為數據等，采集的數據具有低維、低頻、低可信度、粗顆粒度的特點，無法全面、客觀、系統地反映中小企業真實的生產經營狀況；二是采用評分卡模型和規則引擎等“強特征”進行風險評分，無法突出不同行業、不同類型企業的生產經營風險特征。因此，金融機構較傾向于貸款給行業發展穩定度高、經營安全性好、風險度低的大企業。而中小企業由于缺乏主體信用，以及可以證明主體信用的可靠憑證和抵質押物，即使事實上具備還款能力，金融機構仍然不敢向其提供貸款服務。產業數字金融進一步擴充和完善了傳統的風險管理方法論。隨著產業互聯網不斷發展，企業生產經營和交易環節被數字化穿透，構成了金融識別產業風險的數據原材料。同時，物聯網、區塊鏈、人工智能等數字技術的集成應用，使這些產業端數據具備了實時、高頻、多維、來源真實、不可篡改等屬性，從而能夠客觀反映產業企業的第一手生產經營交易情況，使金融機構從中小企業生產經營的“弱特征”入手進行風險評估，較為全面且系統地反映不同行業、不同類型企業的風險特點，實現了風險管理方法論的優化升級，使金融機構更全面和系統地理解風險、管理風險。
“主體信用 + 交易信用”更完備的風控體系就是新型風險管理方法論的重要實踐成果。在風控智能化基礎上構建的“主體信用 + 交易信用”風控體系具備自動化、實時化、全流程、線上化、智能化等特征，有利于金融機構快速響應與及時決策；能夠對貸前、貸中、貸后進行全流程數字化賦能，完善金融機構對存續期資產的管理，形成風險管理閉環。
四、經營服務生態化
經營服務生態化是指通過產業場景和融資場景聚合，生態對接，構建經營服務數字生態，實現產業數字金融生態各方共享共創。經營服務生態化建設需要推動場景化金融建設，打造開放平臺體系，全面推動場景聚合、生態對接，在建立新型生態的同時構建新型價值創造體系。
第一，推動場景化金融建設。以生態服務平臺為載體，積極發展基于交易數據的場景化金融。通過數字技術，加強生態服務平臺與各類交易場景對接，使產業金融服務滲透到產業鏈核心企業及其上下游企業生產經營的各個環節，打通金融、生產、倉儲、物流等的產業鏈閉環，建立交易數據生態圈，系統性地深度理解企業生產經營模式和情況，并在得到產業企業授權的前提下實現生態圈數據有效共享，幫助產業鏈各參與方打破信息不對稱的困境，避免劣幣驅逐良幣。在此基礎上，產業金融服務不再局限于簡單的資金融出，而是能夠涵蓋企業從原材料采集、生產、倉儲、運輸、銷售等各個環節所需要的金融服務，比如賬戶管理、結算服務、現金流管理、咨詢顧問等。生態服務平臺沉淀的數據信息可以為各類生態主體提供對產業企業發展的洞察，除了能為優化金融服務提供原材料，還能幫助生態主體開拓經營管理咨詢、產品研發建議、數字化轉型方案、人才培養計劃等非金融服務。交易數據生態圈中的多維、實時、動態、可追溯、可控制、可信任數據可以反饋到產業鏈數字化平臺和智能風控平臺，進一步提升業務場景化、資產數字化水平和風控管理能力。
第二，通過 API、 H5（超文本標記語言的第五次重大修改）、SDK 等方式打造開放銀行體系。推動生態服務平臺與各類產業互聯網平臺、交易平臺、數據平臺、研究機構、行業協會等跨界互聯，打破“信息孤島”“數據煙囪”，進一步豐富交易場景，增加對交易場景的認知，推動智慧、資源、能力等的線上化和數字化，打造綜合服務生態圈。建立主動溝通協調、聯動發展的實時反饋機制，更好地掌握產業金融發展過程中的痛點和難點，為各類生態主體打造高質量穩定發展的通道，建立互促共贏關系。
以上內容摘自《產業數字金融》一書
文章作者：邵平，圖片來源：網絡。
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