政策速遞 | 涉及多個“數據要素×”供應鏈金融應用場景，國家數據局發文

注：《2024—2025年中國司庫報告》：數智化動能，共建中國式司庫已有現貨，關注的朋友們可以掃碼咨詢或點擊圖片，試讀報告

來源：國家數據局、商業保理專委會

國家數據局綜合司關于印發

《工業制造、現代農業等九個領域“數據要素×”典型場景指引》的通知

國數綜政策〔2025〕106號

各省、自治區、直轄市、新疆生產建設兵團數據管理部門：

貫徹落實《“數據要素×”三年行動計劃（2024—2026年）》，國家數據局商有關部門研究編制了《工業制造、現代農業等九個領域“數據要素×”典型場景指引》。現印發，請在推動行業數據開發利用中參考。

國家數據局綜合司

2025年9月25日

附件（點擊支持下載）：《工業制造、現代農業等九個領域“數據要素×”典型場景指引》

《指引》在“行業領域三：數據要素×商貿流通”下共列出7大重點方向25個重點領域共80個典型場景，其中重點方向七“供需服務與保障”下的領域二十四為供應鏈金融，內容如下：

領域二十四：供應鏈金融

傳統供應鏈金融面臨線下材料整理繁瑣、貸后管理效率低、融資渠道少等問題。本場景通過整合歷史交易數據，深度挖掘和利用歷史交易數據，為合作伙伴提供全面的金融解決方案，構建線上融資平臺，提升授信效率和資金流轉速度。

（一）匯聚數據類別

供應鏈金融交易數據，包括客戶歷史交易數據、金融機構授信評估數據、貸后監測數據（包括還款記錄、預警規則）等。

（二）融合利用路徑

一是通過數據中臺整合客戶歷史交易數據，形成標準化的可信數據資產。

二是為供應鏈金融服務平臺提供授信數據基礎，構建授信評估模型，基于客戶交易記錄實現T+1快速授信批復。

三是開發線上融資系統，支持電子簽約、自動抓取交易數據，并設置貸后監測預警規則。

（三）典型應用場景

1.線上融資申請：客戶在線提交授信申請，系統自動推送交易數據至金融機構。

2.自動放款：金融機構基于客戶交易歷史數據基礎批復授信額度并放款，授信資金專項用于客戶向我司的日常采購付款，限制挪用風險。

3.三方協同：商業貿易集團加速回款，客戶提升融資效率，金融機構獲取優質客源。

（四）應用成效

一是授信效率大幅提升，實現商業貿易集團、客戶、金融機構多方共贏，直接帶動資金周轉率提升。

二是精準服務與價值增長。通過數據的深度挖掘和應用，提供更加精準和個性化的物流及金融服務，促進業務增長，數據要素在業務鏈條中的深度應用成效，實現多方共贏的數據資產價值。

除商貿流通行業外，《指引》“行業領域五：數據要素×金融服務”包含11大重點方向49個重點領域共115個典型場景。供應鏈金融是其中的重點方向二，該方向包括“工程機械行業客戶融資”、“電商供應鏈金融擔保”、“供應鏈金融管理平臺”、“金融服務模式創新助力醫療產業鏈發展”以及“多式聯運運費貸數據賦能金融領域”五個子領域。具體內容：

領域五：工程機械行業客戶融資

面向工程機械產業鏈下游客戶提供全生命周期金融服務，覆蓋設備購置融資、運營資金周轉等核心環節，助力鏈上企業實現資金鏈與價值鏈的協同優化。通過將工程機械的物理作業數據轉化為金融信用資產，構建“設備數據化—數據資產化—資產金融化—金融場景化”的創新服務閉環，為重型裝備行業提供貫穿產業鏈的數字化金融解決方案。

（一）匯聚數據類別

交易行為數據。數據來源于與下游設備購買用戶沉淀，涵蓋信息流、商流及設備IOT多維動態數據。

（二）融合利用路徑

一是構建多源異構數據融合平臺。整合設備IOT參數（含運行時長、作業方量、能耗水平、怠速狀態等維度）、CRM采購交易記錄、歷史購機履約軌跡、央行征信報告、工商登記和司法涉訴數據等多類數據資產，形成工程機械行業專屬風控數據圖譜。

二是建立模型。運用自然語言處理與知識圖譜技術，從核心企業客戶關系管理（CRM）系統采集設備購買記錄、GPS定位軌跡、IOT工況監測等數據并提取特征變量，建立場景化反欺詐模型和綜合評級模型。

三是建立智能決策機制。通過前置部署風險評級模型，實現對目標客戶的精準篩選與動態觸達。結合線下盡調形成的實體畫像與線上風控策略，建立“人機協同”的智能決策機制，最終輸出差異化的預授信方案。

（三）典型應用場景

1.設備全生命周期融資服務：圍繞工程機械下游用戶的完整設備使用周期，構建覆蓋“購置—運營—更新”的閉環金融服務。在購置階段，基于客戶歷史購機記錄、首付比例等數據提供融資方案。在運營階段，通過實時IOT數據監測設備利用率，動態匹配經營貸產品。在置換階段，結合設備殘值評估模型提供以舊換新融資服務。

2.產業鏈協同的智能營銷：構建“數據驅動—系統篩選—精準觸達”的營銷閉環，通過核心企業客戶關系管理（CRM）系統識別高復購傾向客戶，分析設備運行數據預測客戶換機/增購需求窗口期。根據客戶作業特征（如土方/礦用等）推薦差異化產品。

3.設備資產數字化管理：實現物理設備與金融資產的數字孿生。在價值評估方面，結合設備型號、工況數據構建動態估值模型。在資產監控方面，通過IOT實時傳輸確保融資設備的地理位置與使用狀態可控。在殘值預測方面，基于歷史維修記錄、同類設備流轉數據估算二手價值。

4.產業生態協同服務：連接“制造商—經銷商—終端用戶”的金融價值鏈。在廠商協同方面，共享設備銷售數據優化融資產品設計；在經銷商賦能方面，提供基于庫存設備的預授信額度支持；在用戶服務方面，對接設備維修、配件采購等衍生金融服務。

（四）應用成效

一是提升業務效能。在營銷運營端顯著提升客戶經理的客戶營銷轉化率。

二是助力產業轉型。在風控審批端，通過線上智能風控決策技術保持工程機械信貸資產不良率維持在風險偏好范圍內，為制造產業轉型升級提供可持續的金融動能。

領域六：電商供應鏈金融擔保

電商平臺賣家常常面臨銷售資金回籠周期長的難題，涉及備貨、發貨、運輸、收貨以及退貨結算等多個環節。針對這一痛點，基于融合店鋪銷售、物流狀態、店鋪綜合評分等多維數據要素進行建模，智能核定借款金額并推送給金融機構，實現無抵押、純信用、T+0放貸，解決電商企業融資難、融資慢問題的同時，為金融機構引流并提供定制化服務，克服傳統金融機構對中小微企業融資覆蓋性不足的普惠金融難題。

（一）匯聚數據類別

一是交易數據。包括訂單信息和物流與庫存等。

二是用戶行為數據。包括平臺操作記錄和資金使用習慣等。

三是風險數據。包括黑名單庫等。

四是合規與場景數據。包括稅務繳納記錄及平臺政策變動等。

以上數據均由客戶授權后通過電商平臺、合作機構進行獲取。

（二）融合利用路徑

一是數據處理。利用銷售額、退款率、訂單周期、客戶評價、物流時效和存貨周轉率等交易數據，判斷賣家經營穩定性，防范虛假交易，評估應收賬款質量。

二是數據對比分析。利用平臺操作記錄、登錄頻率、IP地址、設備指紋等，識別異常登錄或賬號盜用風險。

三是數據驗證。利用企業黑名單庫數據，驗證企業主體合規性。

四是數據評估。利用稅務繳納和平臺政策變動等數據，判斷賣家在目標市場的合規程度，實時監測電商平臺的規則調整，評估政策變動對商戶還款能力的影響。

（三）典型應用場景

1.準入與授信評估：通過交易數據、物流單據、訂單周期驗證等數據，評估企業信用，核實應收賬款真實性，為銀行、保理公司等金融機構提供可信結果。

2.額度與期限管理：基于應收賬款金額、賬期及行業回款率動態計算融資額度，結合供應鏈賬期數據匹配還款周期，避免資金錯配。

3.風險監控與預警：實時追蹤物流時效、庫存周轉率及買方付款記錄、匯率波動、平臺政策等外部風險，動態調整融資。

（四）應用成效

一是在風控方面。基于交易數據、用戶行為和合規信息構建的智能評估體系，顯著提升應收賬款融資的安全性和可靠性。

二是在服務效率方面。通過自動化授信和動態額度管理，大幅縮短資金到賬周期。

三是在風險防控方面。實時監控物流、庫存及政策變動等關鍵指標，為金融機構提供持續的風險預警能力。

領域七：供應鏈金融管理平臺

依托區塊鏈、物聯網、大數據等技術，構建覆蓋供應鏈全鏈條的數字化金融服務體系。實現供應鏈全鏈條數據的實時采集、交叉驗證和智能分析，為產業鏈各參與方提供更高效、更透明的金融服務。

（一）匯聚數據類別

一是企業基礎信息數據。包括合同明細、訂單記錄等交易數據，整合商流、物流、資金流、信息流等“四流”數據，工商注冊信息、財務報表、股權結構等。

二是平臺操作數據。包括用戶登錄、融資申請、風控審批等。

三是外部數據。包括第三方征信、市場價格、物流與倉儲等。

（二）融合利用路徑

一是數據采集與整合。通過區塊鏈技術實現“四流”數據分布式加密存儲，確保數據不可篡改。對接外部數據源，構建企業數據畫像，形成“內部交易數據為主、外部征信數據為輔”的多維數據庫。

二是數據分析與應用。運用平臺內嵌“智慧風控與定價系統”,動態調整保理額度。實時監控數據異常，觸發預警機制，自動調整融資策略。通過貨權質押與區塊鏈存證，防止重復質押，提升風控效率30%以上。基于交易數據實現融單靈活拆分與流轉，支持企業自主完成結算支付與融資申請，減少人工干預，結合市場價格數據與庫存動態，設定質押率與預警線，保障貨物處置可行性，降低融資違約風險。

三是數據價值釋放。通過數據清洗、標準化處理，形成行業大數據分析能力，為核心企業提供供應鏈決策支持（如下游采購趨勢預測）,助力優化生產計劃與庫存管理。

（三）典型應用場景

1.構建數字化金融服務體系：平臺主要服務于集團企業及其上下游產業鏈企業。通過采集和分析交易數據、“四流”數據、企業基礎信息等內部數據，結合第三方征信、市場價格、物流倉儲等外部數據，實現供應鏈金融業務的智能化管理。

2.智能風控：平臺支持企業在線完成融資申請、審批和放款全流程。同時基于實時數據監控和智能風控模型，動態調整融資策略和風險預警機制。

（四）應用成效

一是在服務效率方面。實現融資流程的線上化和自動化，大幅縮短業務處理周期。

二是在融資成本方面。通過精準定價和風險控制，有效降低中小微企業的融資門檻和資金成本。

三是在風險管理方面。建立全流程的智能監控體系，提高風險識別和處置的及時性。

四是在產業協同方面。增強核心企業與上下游企業的合作關系，促進產業鏈的穩定發展。

領域八：金融服務模式創新助力醫療產業鏈發展

醫療數據資產金融化模式通過構建“數據要素+AI金融模型”全鏈條服務體系，運用區塊鏈等技術實現數據確權、估值和風控的數字化轉型，更好地識別企業經營風險，加強銀企互聯，為金融機構提供精準融資支持。該模式不僅破解醫療企業融資難題，而且通過數據要素市場化配置，推動產業數字化轉型，構建產融結合的創新發展生態。

（一）匯聚數據類別

一是資質類數據。包括GMP認證、ISO13485、生產許可、經營備案和許可等。

二是產品類數據。包括醫療產品注冊證、集采品類、醫保產品目錄等。

三是關聯交易類數據。包括醫療產品生產供應、產品銷售、流通配送等上、中、下游企業授權等數據。

四是監管類數據。包括藥械經營企業資源計劃（ERP）上報數據、醫院供應商關聯數據、飛檢黑紅名單等數據。

五是醫保結算數據。包括銀行流水、發票、票據等數據。

（二）融合利用路徑

一是數據采集、清洗和標準化。匯集元數據集，制定標準規范，形成標準化數據指標。

二是數據融通。借助多方計算、可信計算、聯邦學習等數據保密技術，搭建數據安全統一共享應用平臺，從根本上解決公共數據開放共享問題。

三是數據合規授權和應用。按“數據可用不可見”,“數據最小可用、專事專用”,“數據不動價值動”等安全合規應用原則，與第三方銀行或金融科技公司完成數據要素共享與流通。

（三）典型應用場景

1.產業鏈企業精準識別：利用數據+模型的業務方式，精準識別產業鏈企業，針對不同企業和不同需求場景定制創新金融產品。

2.風控管理：基于金融風控模型輸出結果，反哺監管等部門聯合開展風控管理。

（四）應用成效

一是融資效率顯著提升。通過智能風控和精準估值，有效解決醫療企業融資難題，大幅縮短審批周期，提高資金使用效率。

二是創新動能持續增強。金融支持將有力促進研發投入增長，加快創新成果轉化，推動更多創新醫療產品快速上市。

三是產業升級全面加速。實現產業鏈上、中、下游數據安全共享流通，幫助金融防范自身信貸風險，帶動醫療產業鏈數字化轉型，促進數據要素市場發展，提升行業整體競爭力。

四是可復制推廣性強。該模式通過標準化流程和技術框架，可在醫療全行業快速復制應用，并具備跨行業推廣潛力，為構建數據資產金融化服務網絡提供示范。同時形成政企銀多方協同的可持續發展機制。

領域九：多式聯運運費貸數據賦能金融領域

通過多維度數據整合與深度治理，構建覆蓋物流全鏈條的數字信用體系，為金融機構提供從貸前授信到貸后管理的全流程解決方案。緩解中小物流企業融資困境，探索數據要素市場化新路徑，促進數字技術與實體經濟深度融合。

（一）匯聚數據類別

一是物流交易數據。包括實時網絡貨運運單、運費環比增長率等。

二是多網協同數據。包括融合“鐵、水、公、空、倉”五網數據資源、歸集行業監管數據、覆蓋運輸軌跡、貨物狀態、倉儲信息等全鏈路信息等。

三是行為數據。包括企業注冊信息、經營狀況、信用評級等靜態數據，以及司機、貨主等主體等。

四是政策與補貼數據。包括航運航線補貼、地方產業政策等，輔助評估企業合規性和發展潛力的。

五是物聯網與區塊鏈數據。包括通過智能設備采集運輸環境溫濕度、貨物定位等。

（二）融合利用路徑

一是數據清洗與標準化。基于“完整性、準確性、一致性、時效性”原則，對原始數據進行清洗、脫敏處理，消除噪聲和冗余信息，形成可直接用于建模的指標（如運費環比增長率、運輸頻次）。

二是分級分類管理。建立覆蓋數據采集、存儲、共享的全生命周期安全管理體系，對敏感信息（如企業財務數據、個人身份信息）進行分級加密，確保合規使用。

三是智能分析技術。通過機器學習算法挖掘數據關聯性，例如結合歷史運費波動預測企業現金流需求，或通過運輸路徑優化評估企業運營效率。

（三）典型應用場景

1.運費貸產品開發：基于企業歷史運費數據、運輸規模及信用評級，為中小物流企業提供無抵押信用貸款，解決賬期資金壓力。

2.供應鏈金融風控：通過區塊鏈技術構建數字信用體系，金融機構可實時核驗企業運單真實性，動態監控貨物在途狀態，降低信貸風險。

3.政策惠企服務：利用數據分析精準匹配企業補貼政策。例如航運航線補貼線上申報，加速資金兌付效率。

4.行業監測與預警：動態分析區域物流樞紐運行指標，識別異常交易（如運費驟降可能預示企業經營風險）,為金融機構貸后管理提供支持。

（四）應用成效

一是降本增效。通過數據驅動的智能風控體系，顯著降低金融機構的運營成本，將傳統依賴人工的盡調流程轉化為高效自動化審批，大幅縮短貸款業務周期。

二是緩解中小微融資難。有效緩解中小微企業融資難問題，為物流等輕資產行業提供穩定的資金支持，幫助企業獲得發展所需的流動性，促進業務規模拓展和產業良性循環。

三是促進行業轉型升級。通過數據賦能有效推動物流行業的集約化發展，幫助中小物流企業提升運營效率和服務水平，促進行業整體轉型升級。同時優化金融資源配置效率，引導金融機構將普惠金融服務精準覆蓋至大宗商品運輸、跨境物流等國家戰略重點領域，為實體經濟發展提供有力的金融支撐。

《2024—2025年中國司庫報告》以“數智化動能，共建中國式司庫”為主題，從高質量發展和中國式司庫、司庫體系建設和管理重點、未來司庫洞察和發展趨勢三個視角展開，全維度刻畫和勾勒中國式現代化司庫的發展全景。

《2024—2025年中國司庫報告》

（主報告+子報告）

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值得一提的是，本次司庫報告通過收集、調研、訪談、對標，形成了多類型、多屬性、多規模、多階段的企業案例樣本庫，包括央企，國企，民企和上市公司等。此次，報告對標桿案例進行特別策劃、獨立成冊，即《標桿案例集》，進一步發揮司庫標桿引領，持續挖掘具有借鑒意義和典型價值的中國司庫建設樣本。通過綜合實踐、卓越司庫和智慧財務三個維度加以展開論述。

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