注：《2024—2025年中國司庫報告》：數(shù)智化動能，共建中國式司庫已有現(xiàn)貨，關(guān)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(shù)據(jù)局、商業(yè)保理專委會

國家數(shù)據(jù)局綜合司關(guān)于印發(fā)

《工業(yè)制造、現(xiàn)代農(nóng)業(yè)等九個領(lǐng)域“數(shù)據(jù)要素×”典型場景指引》的通知

國數(shù)綜政策〔2025〕106號

各省、自治區(qū)、直轄市、新疆生產(chǎn)建設(shè)兵團數(shù)據(jù)管理部門：

貫徹落實《“數(shù)據(jù)要素×”三年行動計劃（2024—2026年）》，國家數(shù)據(jù)局商有關(guān)部門研究編制了《工業(yè)制造、現(xiàn)代農(nóng)業(yè)等九個領(lǐng)域“數(shù)據(jù)要素×”典型場景指引》?，F(xiàn)印發(fā)，請在推動行業(yè)數(shù)據(jù)開發(fā)利用中參考。

國家數(shù)據(jù)局綜合司

2025年9月25日

附件（點擊支持下載）：《工業(yè)制造、現(xiàn)代農(nóng)業(yè)等九個領(lǐng)域“數(shù)據(jù)要素×”典型場景指引》

《指引》在“行業(yè)領(lǐng)域三：數(shù)據(jù)要素×商貿(mào)流通”下共列出7大重點方向25個重點領(lǐng)域共80個典型場景，其中重點方向七“供需服務(wù)與保障”下的領(lǐng)域二十四為供應(yīng)鏈金融，內(nèi)容如下：

領(lǐng)域二十四：供應(yīng)鏈金融

傳統(tǒng)供應(yīng)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(shù)據(jù)，深度挖掘和利用歷史交易數(shù)據(jù)，為合作伙伴提供全面的金融解決方案，構(gòu)建線上融資平臺，提升授信效率和資金流轉(zhuǎn)速度。

（一）匯聚數(shù)據(jù)類別

供應(yīng)鏈金融交易數(shù)據(jù)，包括客戶歷史交易數(shù)據(jù)、金融機構(gòu)授信評估數(shù)據(jù)、貸后監(jiān)測數(shù)據(jù)（包括還款記錄、預(yù)警規(guī)則）等。

（二）融合利用路徑

一是通過數(shù)據(jù)中臺整合客戶歷史交易數(shù)據(jù)，形成標準化的可信數(shù)據(jù)資產(chǎn)。

二是為供應(yīng)鏈金融服務(wù)平臺提供授信數(shù)據(jù)基礎(chǔ)，構(gòu)建授信評估模型，基于客戶交易記錄實現(xiàn)T+1快速授信批復(fù)。

三是開發(fā)線上融資系統(tǒng)，支持電子簽約、自動抓取交易數(shù)據(jù)，并設(shè)置貸后監(jiān)測預(yù)警規(guī)則。

（三）典型應(yīng)用場景

1.線上融資申請：客戶在線提交授信申請，系統(tǒng)自動推送交易數(shù)據(jù)至金融機構(gòu)。

2.自動放款：金融機構(gòu)基于客戶交易歷史數(shù)據(jù)基礎(chǔ)批復(fù)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(fēng)險。

3.三方協(xié)同：商業(yè)貿(mào)易集團加速回款，客戶提升融資效率，金融機構(gòu)獲取優(yōu)質(zhì)客源。

（四）應(yīng)用成效

一是授信效率大幅提升，實現(xiàn)商業(yè)貿(mào)易集團、客戶、金融機構(gòu)多方共贏，直接帶動資金周轉(zhuǎn)率提升。

二是精準服務(wù)與價值增長。通過數(shù)據(jù)的深度挖掘和應(yīng)用，提供更加精準和個性化的物流及金融服務(wù)，促進業(yè)務(wù)增長，數(shù)據(jù)要素在業(yè)務(wù)鏈條中的深度應(yīng)用成效，實現(xiàn)多方共贏的數(shù)據(jù)資產(chǎn)價值。

除商貿(mào)流通行業(yè)外，《指引》“行業(yè)領(lǐng)域五：數(shù)據(jù)要素×金融服務(wù)”包含11大重點方向49個重點領(lǐng)域共115個典型場景。供應(yīng)鏈金融是其中的重點方向二，該方向包括“工程機械行業(yè)客戶融資”、“電商供應(yīng)鏈金融擔(dān)?！薄ⅰ肮?yīng)鏈金融管理平臺”、“金融服務(wù)模式創(chuàng)新助力醫(yī)療產(chǎn)業(yè)鏈發(fā)展”以及“多式聯(lián)運運費貸數(shù)據(jù)賦能金融領(lǐng)域”五個子領(lǐng)域。具體內(nèi)容：

領(lǐng)域五：工程機械行業(yè)客戶融資

面向工程機械產(chǎn)業(yè)鏈下游客戶提供全生命周期金融服務(wù)，覆蓋設(shè)備購置融資、運營資金周轉(zhuǎn)等核心環(huán)節(jié)，助力鏈上企業(yè)實現(xiàn)資金鏈與價值鏈的協(xié)同優(yōu)化。通過將工程機械的物理作業(yè)數(shù)據(jù)轉(zhuǎn)化為金融信用資產(chǎn)，構(gòu)建“設(shè)備數(shù)據(jù)化—數(shù)據(jù)資產(chǎn)化—資產(chǎn)金融化—金融場景化”的創(chuàng)新服務(wù)閉環(huán)，為重型裝備行業(yè)提供貫穿產(chǎn)業(yè)鏈的數(shù)字化金融解決方案。

（一）匯聚數(shù)據(jù)類別

交易行為數(shù)據(jù)。數(shù)據(jù)來源于與下游設(shè)備購買用戶沉淀，涵蓋信息流、商流及設(shè)備IOT多維動態(tài)數(shù)據(jù)。

（二）融合利用路徑

一是構(gòu)建多源異構(gòu)數(shù)據(jù)融合平臺。整合設(shè)備IOT參數(shù)（含運行時長、作業(yè)方量、能耗水平、怠速狀態(tài)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(shù)據(jù)等多類數(shù)據(jù)資產(chǎn)，形成工程機械行業(yè)專屬風(fēng)控數(shù)據(jù)圖譜。

二是建立模型。運用自然語言處理與知識圖譜技術(shù)，從核心企業(yè)客戶關(guān)系管理（CRM）系統(tǒng)采集設(shè)備購買記錄、GPS定位軌跡、IOT工況監(jiān)測等數(shù)據(jù)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(fēng)險評級模型，實現(xiàn)對目標客戶的精準篩選與動態(tài)觸達。結(jié)合線下盡調(diào)形成的實體畫像與線上風(fēng)控策略，建立“人機協(xié)同”的智能決策機制，最終輸出差異化的預(yù)授信方案。

（三）典型應(yīng)用場景

1.設(shè)備全生命周期融資服務(wù)：圍繞工程機械下游用戶的完整設(shè)備使用周期，構(gòu)建覆蓋“購置—運營—更新”的閉環(huán)金融服務(wù)。在購置階段，基于客戶歷史購機記錄、首付比例等數(shù)據(jù)提供融資方案。在運營階段，通過實時IOT數(shù)據(jù)監(jiān)測設(shè)備利用率，動態(tài)匹配經(jīng)營貸產(chǎn)品。在置換階段，結(jié)合設(shè)備殘值評估模型提供以舊換新融資服務(wù)。

2.產(chǎn)業(yè)鏈協(xié)同的智能營銷：構(gòu)建“數(shù)據(jù)驅(qū)動—系統(tǒng)篩選—精準觸達”的營銷閉環(huán)，通過核心企業(yè)客戶關(guān)系管理（CRM）系統(tǒng)識別高復(fù)購傾向客戶，分析設(shè)備運行數(shù)據(jù)預(yù)測客戶換機/增購需求窗口期。根據(jù)客戶作業(yè)特征（如土方/礦用等）推薦差異化產(chǎn)品。

3.設(shè)備資產(chǎn)數(shù)字化管理：實現(xiàn)物理設(shè)備與金融資產(chǎn)的數(shù)字孿生。在價值評估方面，結(jié)合設(shè)備型號、工況數(shù)據(jù)構(gòu)建動態(tài)估值模型。在資產(chǎn)監(jiān)控方面，通過IOT實時傳輸確保融資設(shè)備的地理位置與使用狀態(tài)可控。在殘值預(yù)測方面，基于歷史維修記錄、同類設(shè)備流轉(zhuǎn)數(shù)據(jù)估算二手價值。

4.產(chǎn)業(yè)生態(tài)協(xié)同服務(wù)：連接“制造商—經(jīng)銷商—終端用戶”的金融價值鏈。在廠商協(xié)同方面，共享設(shè)備銷售數(shù)據(jù)優(yōu)化融資產(chǎn)品設(shè)計；在經(jīng)銷商賦能方面，提供基于庫存設(shè)備的預(yù)授信額度支持；在用戶服務(wù)方面，對接設(shè)備維修、配件采購等衍生金融服務(wù)。

（四）應(yīng)用成效

一是提升業(yè)務(wù)效能。在營銷運營端顯著提升客戶經(jīng)理的客戶營銷轉(zhuǎn)化率。

二是助力產(chǎn)業(yè)轉(zhuǎn)型。在風(fēng)控審批端，通過線上智能風(fēng)控決策技術(shù)保持工程機械信貸資產(chǎn)不良率維持在風(fēng)險偏好范圍內(nèi)，為制造產(chǎn)業(yè)轉(zhuǎn)型升級提供可持續(xù)的金融動能。

領(lǐng)域六：電商供應(yīng)鏈金融擔(dān)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(fā)貨、運輸、收貨以及退貨結(jié)算等多個環(huán)節(jié)。針對這一痛點，基于融合店鋪銷售、物流狀態(tài)、店鋪綜合評分等多維數(shù)據(jù)要素進行建模，智能核定借款金額并推送給金融機構(gòu)，實現(xiàn)無抵押、純信用、T+0放貸，解決電商企業(yè)融資難、融資慢問題的同時，為金融機構(gòu)引流并提供定制化服務(wù)，克服傳統(tǒng)金融機構(gòu)對中小微企業(yè)融資覆蓋性不足的普惠金融難題。

（一）匯聚數(shù)據(jù)類別

一是交易數(shù)據(jù)。包括訂單信息和物流與庫存等。

二是用戶行為數(shù)據(jù)。包括平臺操作記錄和資金使用習(xí)慣等。

三是風(fēng)險數(shù)據(jù)。包括黑名單庫等。

四是合規(guī)與場景數(shù)據(jù)。包括稅務(wù)繳納記錄及平臺政策變動等。

以上數(shù)據(jù)均由客戶授權(quán)后通過電商平臺、合作機構(gòu)進行獲取。

（二）融合利用路徑

一是數(shù)據(jù)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(zhuǎn)率等交易數(shù)據(jù)，判斷賣家經(jīng)營穩(wěn)定性，防范虛假交易，評估應(yīng)收賬款質(zhì)量。

二是數(shù)據(jù)對比分析。利用平臺操作記錄、登錄頻率、IP地址、設(shè)備指紋等，識別異常登錄或賬號盜用風(fēng)險。

三是數(shù)據(jù)驗證。利用企業(yè)黑名單庫數(shù)據(jù)，驗證企業(yè)主體合規(guī)性。

四是數(shù)據(jù)評估。利用稅務(wù)繳納和平臺政策變動等數(shù)據(jù)，判斷賣家在目標市場的合規(guī)程度，實時監(jiān)測電商平臺的規(guī)則調(diào)整，評估政策變動對商戶還款能力的影響。

（三）典型應(yīng)用場景

1.準入與授信評估：通過交易數(shù)據(jù)、物流單據(jù)、訂單周期驗證等數(shù)據(jù)，評估企業(yè)信用，核實應(yīng)收賬款真實性，為銀行、保理公司等金融機構(gòu)提供可信結(jié)果。

2.額度與期限管理：基于應(yīng)收賬款金額、賬期及行業(yè)回款率動態(tài)計算融資額度，結(jié)合供應(yīng)鏈賬期數(shù)據(jù)匹配還款周期，避免資金錯配。

3.風(fēng)險監(jiān)控與預(yù)警：實時追蹤物流時效、庫存周轉(zhuǎn)率及買方付款記錄、匯率波動、平臺政策等外部風(fēng)險，動態(tài)調(diào)整融資。

（四）應(yīng)用成效

一是在風(fēng)控方面?；诮灰讛?shù)據(jù)、用戶行為和合規(guī)信息構(gòu)建的智能評估體系，顯著提升應(yīng)收賬款融資的安全性和可靠性。

二是在服務(wù)效率方面。通過自動化授信和動態(tài)額度管理，大幅縮短資金到賬周期。

三是在風(fēng)險防控方面。實時監(jiān)控物流、庫存及政策變動等關(guān)鍵指標，為金融機構(gòu)提供持續(xù)的風(fēng)險預(yù)警能力。

領(lǐng)域七：供應(yīng)鏈金融管理平臺

依托區(qū)塊鏈、物聯(lián)網(wǎng)、大數(shù)據(jù)等技術(shù)，構(gòu)建覆蓋供應(yīng)鏈全鏈條的數(shù)字化金融服務(wù)體系。實現(xiàn)供應(yīng)鏈全鏈條數(shù)據(jù)的實時采集、交叉驗證和智能分析，為產(chǎn)業(yè)鏈各參與方提供更高效、更透明的金融服務(wù)。

（一）匯聚數(shù)據(jù)類別

一是企業(yè)基礎(chǔ)信息數(shù)據(jù)。包括合同明細、訂單記錄等交易數(shù)據(jù)，整合商流、物流、資金流、信息流等“四流”數(shù)據(jù)，工商注冊信息、財務(wù)報表、股權(quán)結(jié)構(gòu)等。

二是平臺操作數(shù)據(jù)。包括用戶登錄、融資申請、風(fēng)控審批等。

三是外部數(shù)據(jù)。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(shù)據(jù)采集與整合。通過區(qū)塊鏈技術(shù)實現(xiàn)“四流”數(shù)據(jù)分布式加密存儲，確保數(shù)據(jù)不可篡改。對接外部數(shù)據(jù)源，構(gòu)建企業(yè)數(shù)據(jù)畫像，形成“內(nèi)部交易數(shù)據(jù)為主、外部征信數(shù)據(jù)為輔”的多維數(shù)據(jù)庫。

二是數(shù)據(jù)分析與應(yīng)用。運用平臺內(nèi)嵌“智慧風(fēng)控與定價系統(tǒng)”,動態(tài)調(diào)整保理額度。實時監(jiān)控數(shù)據(jù)異常，觸發(fā)預(yù)警機制，自動調(diào)整融資策略。通過貨權(quán)質(zhì)押與區(qū)塊鏈存證，防止重復(fù)質(zhì)押，提升風(fēng)控效率30%以上。基于交易數(shù)據(jù)實現(xiàn)融單靈活拆分與流轉(zhuǎn)，支持企業(yè)自主完成結(jié)算支付與融資申請，減少人工干預(yù)，結(jié)合市場價格數(shù)據(jù)與庫存動態(tài)，設(shè)定質(zhì)押率與預(yù)警線，保障貨物處置可行性，降低融資違約風(fēng)險。

三是數(shù)據(jù)價值釋放。通過數(shù)據(jù)清洗、標準化處理，形成行業(yè)大數(shù)據(jù)分析能力，為核心企業(yè)提供供應(yīng)鏈決策支持（如下游采購趨勢預(yù)測）,助力優(yōu)化生產(chǎn)計劃與庫存管理。

（三）典型應(yīng)用場景

1.構(gòu)建數(shù)字化金融服務(wù)體系：平臺主要服務(wù)于集團企業(yè)及其上下游產(chǎn)業(yè)鏈企業(yè)。通過采集和分析交易數(shù)據(jù)、“四流”數(shù)據(jù)、企業(yè)基礎(chǔ)信息等內(nèi)部數(shù)據(jù)，結(jié)合第三方征信、市場價格、物流倉儲等外部數(shù)據(jù)，實現(xiàn)供應(yīng)鏈金融業(yè)務(wù)的智能化管理。

2.智能風(fēng)控：平臺支持企業(yè)在線完成融資申請、審批和放款全流程。同時基于實時數(shù)據(jù)監(jiān)控和智能風(fēng)控模型，動態(tài)調(diào)整融資策略和風(fēng)險預(yù)警機制。

（四）應(yīng)用成效

一是在服務(wù)效率方面。實現(xiàn)融資流程的線上化和自動化，大幅縮短業(yè)務(wù)處理周期。

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

三是在風(fēng)險管理方面。建立全流程的智能監(jiān)控體系，提高風(fēng)險識別和處置的及時性。

四是在產(chǎn)業(yè)協(xié)同方面。增強核心企業(yè)與上下游企業(yè)的合作關(guān)系，促進產(chǎn)業(yè)鏈的穩(wěn)定發(fā)展。

領(lǐng)域八：金融服務(wù)模式創(chuàng)新助力醫(yī)療產(chǎn)業(yè)鏈發(fā)展

醫(yī)療數(shù)據(jù)資產(chǎn)金融化模式通過構(gòu)建“數(shù)據(jù)要素+AI金融模型”全鏈條服務(wù)體系，運用區(qū)塊鏈等技術(shù)實現(xiàn)數(shù)據(jù)確權(quán)、估值和風(fēng)控的數(shù)字化轉(zhuǎn)型，更好地識別企業(yè)經(jīng)營風(fēng)險，加強銀企互聯(lián)，為金融機構(gòu)提供精準融資支持。該模式不僅破解醫(yī)療企業(yè)融資難題，而且通過數(shù)據(jù)要素市場化配置，推動產(chǎn)業(yè)數(shù)字化轉(zhuǎn)型，構(gòu)建產(chǎn)融結(jié)合的創(chuàng)新發(fā)展生態(tài)。

（一）匯聚數(shù)據(jù)類別

一是資質(zhì)類數(shù)據(jù)。包括GMP認證、ISO13485、生產(chǎn)許可、經(jīng)營備案和許可等。

二是產(chǎn)品類數(shù)據(jù)。包括醫(yī)療產(chǎn)品注冊證、集采品類、醫(yī)保產(chǎn)品目錄等。

三是關(guān)聯(lián)交易類數(shù)據(jù)。包括醫(yī)療產(chǎn)品生產(chǎn)供應(yīng)、產(chǎn)品銷售、流通配送等上、中、下游企業(yè)授權(quán)等數(shù)據(jù)。

四是監(jiān)管類數(shù)據(jù)。包括藥械經(jīng)營企業(yè)資源計劃（ERP）上報數(shù)據(jù)、醫(yī)院供應(yīng)商關(guān)聯(lián)數(shù)據(jù)、飛檢黑紅名單等數(shù)據(jù)。

五是醫(yī)保結(jié)算數(shù)據(jù)。包括銀行流水、發(fā)票、票據(jù)等數(shù)據(jù)。

（二）融合利用路徑

一是數(shù)據(jù)采集、清洗和標準化。匯集元數(shù)據(jù)集，制定標準規(guī)范，形成標準化數(shù)據(jù)指標。

二是數(shù)據(jù)融通。借助多方計算、可信計算、聯(lián)邦學(xué)習(xí)等數(shù)據(jù)保密技術(shù)，搭建數(shù)據(jù)安全統(tǒng)一共享應(yīng)用平臺，從根本上解決公共數(shù)據(jù)開放共享問題。

三是數(shù)據(jù)合規(guī)授權(quán)和應(yīng)用。按“數(shù)據(jù)可用不可見”,“數(shù)據(jù)最小可用、專事專用”,“數(shù)據(jù)不動價值動”等安全合規(guī)應(yīng)用原則，與第三方銀行或金融科技公司完成數(shù)據(jù)要素共享與流通。

（三）典型應(yīng)用場景

1.產(chǎn)業(yè)鏈企業(yè)精準識別：利用數(shù)據(jù)+模型的業(yè)務(wù)方式，精準識別產(chǎn)業(yè)鏈企業(yè)，針對不同企業(yè)和不同需求場景定制創(chuàng)新金融產(chǎn)品。

2.風(fēng)控管理：基于金融風(fēng)控模型輸出結(jié)果，反哺監(jiān)管等部門聯(lián)合開展風(fēng)控管理。

（四）應(yīng)用成效

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

二是創(chuàng)新動能持續(xù)增強。金融支持將有力促進研發(fā)投入增長，加快創(chuàng)新成果轉(zhuǎn)化，推動更多創(chuàng)新醫(yī)療產(chǎn)品快速上市。

三是產(chǎn)業(yè)升級全面加速。實現(xiàn)產(chǎn)業(yè)鏈上、中、下游數(shù)據(jù)安全共享流通，幫助金融防范自身信貸風(fēng)險，帶動醫(yī)療產(chǎn)業(yè)鏈數(shù)字化轉(zhuǎn)型，促進數(shù)據(jù)要素市場發(fā)展，提升行業(yè)整體競爭力。

四是可復(fù)制推廣性強。該模式通過標準化流程和技術(shù)框架，可在醫(yī)療全行業(yè)快速復(fù)制應(yīng)用，并具備跨行業(yè)推廣潛力，為構(gòu)建數(shù)據(jù)資產(chǎn)金融化服務(wù)網(wǎng)絡(luò)提供示范。同時形成政企銀多方協(xié)同的可持續(xù)發(fā)展機制。

領(lǐng)域九：多式聯(lián)運運費貸數(shù)據(jù)賦能金融領(lǐng)域

通過多維度數(shù)據(jù)整合與深度治理，構(gòu)建覆蓋物流全鏈條的數(shù)字信用體系，為金融機構(gòu)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(yè)融資困境，探索數(shù)據(jù)要素市場化新路徑，促進數(shù)字技術(shù)與實體經(jīng)濟深度融合。

（一）匯聚數(shù)據(jù)類別

一是物流交易數(shù)據(jù)。包括實時網(wǎng)絡(luò)貨運運單、運費環(huán)比增長率等。

二是多網(wǎng)協(xié)同數(shù)據(jù)。包括融合“鐵、水、公、空、倉”五網(wǎng)數(shù)據(jù)資源、歸集行業(yè)監(jiān)管數(shù)據(jù)、覆蓋運輸軌跡、貨物狀態(tài)、倉儲信息等全鏈路信息等。

三是行為數(shù)據(jù)。包括企業(yè)注冊信息、經(jīng)營狀況、信用評級等靜態(tài)數(shù)據(jù)，以及司機、貨主等主體等。

四是政策與補貼數(shù)據(jù)。包括航運航線補貼、地方產(chǎn)業(yè)政策等，輔助評估企業(yè)合規(guī)性和發(fā)展?jié)摿Φ摹?/p>

五是物聯(lián)網(wǎng)與區(qū)塊鏈數(shù)據(jù)。包括通過智能設(shè)備采集運輸環(huán)境溫濕度、貨物定位等。

（二）融合利用路徑

一是數(shù)據(jù)清洗與標準化?；凇巴暾?、準確性、一致性、時效性”原則，對原始數(shù)據(jù)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(huán)比增長率、運輸頻次）。

二是分級分類管理。建立覆蓋數(shù)據(jù)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(yè)財務(wù)數(shù)據(jù)、個人身份信息）進行分級加密，確保合規(guī)使用。

三是智能分析技術(shù)。通過機器學(xué)習(xí)算法挖掘數(shù)據(jù)關(guān)聯(lián)性，例如結(jié)合歷史運費波動預(yù)測企業(yè)現(xiàn)金流需求，或通過運輸路徑優(yōu)化評估企業(yè)運營效率。

（三）典型應(yīng)用場景

1.運費貸產(chǎn)品開發(fā)：基于企業(yè)歷史運費數(shù)據(jù)、運輸規(guī)模及信用評級，為中小物流企業(yè)提供無抵押信用貸款，解決賬期資金壓力。

2.供應(yīng)鏈金融風(fēng)控：通過區(qū)塊鏈技術(shù)構(gòu)建數(shù)字信用體系，金融機構(gòu)可實時核驗企業(yè)運單真實性，動態(tài)監(jiān)控貨物在途狀態(tài)，降低信貸風(fēng)險。

3.政策惠企服務(wù)：利用數(shù)據(jù)分析精準匹配企業(yè)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(yè)監(jiān)測與預(yù)警：動態(tài)分析區(qū)域物流樞紐運行指標，識別異常交易（如運費驟降可能預(yù)示企業(yè)經(jīng)營風(fēng)險）,為金融機構(gòu)貸后管理提供支持。

（四）應(yīng)用成效

一是降本增效。通過數(shù)據(jù)驅(qū)動的智能風(fēng)控體系，顯著降低金融機構(gòu)的運營成本，將傳統(tǒng)依賴人工的盡調(diào)流程轉(zhuǎn)化為高效自動化審批，大幅縮短貸款業(yè)務(wù)周期。

二是緩解中小微融資難。有效緩解中小微企業(yè)融資難問題，為物流等輕資產(chǎn)行業(yè)提供穩(wěn)定的資金支持，幫助企業(yè)獲得發(fā)展所需的流動性，促進業(yè)務(wù)規(guī)模拓展和產(chǎn)業(yè)良性循環(huán)。

三是促進行業(yè)轉(zhuǎn)型升級。通過數(shù)據(jù)賦能有效推動物流行業(yè)的集約化發(fā)展，幫助中小物流企業(yè)提升運營效率和服務(wù)水平，促進行業(yè)整體轉(zhuǎn)型升級。同時優(yōu)化金融資源配置效率，引導(dǎo)金融機構(gòu)將普惠金融服務(wù)精準覆蓋至大宗商品運輸、跨境物流等國家戰(zhàn)略重點領(lǐng)域，為實體經(jīng)濟發(fā)展提供有力的金融支撐。

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

《2024—2025年中國司庫報告》

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值得一提的是，本次司庫報告通過收集、調(diào)研、訪談、對標，形成了多類型、多屬性、多規(guī)模、多階段的企業(yè)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(fā)揮司庫標桿引領(lǐng)，持續(xù)挖掘具有借鑒意義和典型價值的中國司庫建設(shè)樣本。通過綜合實踐、卓越司庫和智慧財務(wù)三個維度加以展開論述。

通過以上這幾個方面的內(nèi)容，本次司庫報告精心打磨33萬字以上、123張數(shù)據(jù)圖表、63家企業(yè)案例和18家銀行案例，多視角、全方位展示中國企業(yè)司庫管理的發(fā)展視圖，共建中國式司庫。

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