产业数字金融构建中小企业金融服务新生态

产业数字金融是产业数字化与数字化金融深度融合形成的新型业态，依托物联网、区块链、人工智能及大数据等核心技术，整合产业链数据要素，打破金融与产业间的底层信息壁垒，实现资产与交易的穿透式跟踪，重构信用评估机制。

1. 技术驱动的深度融合。产业数字金融以创新技术为引擎，赋能金融机构服务升级与产业数字化转型，构建开放共享的产融生态平台，促进各方互利协同发展。

2. 穿透式风控与信用重构。产业数字金融通过对产业链（尤其上下游中小企业）底层资产和交易背景的穿透式验真与管理，解决传统金融“看不清、摸不透、信不过”的痛点，变革信用定价模式，创新金融业务形态。

3. 精准服务实体经济本源。产业数字金融的核心价值在于疏通产业金融血脉，系统性解决产业链中小企业“融资难、融资贵”的困境，提升金融服务的可得性、公平性和便利性，推动金融资源高效回归并滋养实体经济。

4. 支撑新发展格局与产业链现代化。产业数字金融作为服务“双循环”新发展格局的重要金融手段，通过促进产业链上下游协调发展、提升基础能力、优化运行模式、增强控制力与治理能力，有力支撑国家现代产业体系构建与产业链现代化水平跃升。

工商银行以国家政策为导向，聚焦强化产业分析、突出场景融合、服务国家战略三大方向，构建“全链条覆盖、多维度分析”的产业数字信贷服务平台，结合标准化工具与个性化策略，整合内外部产业链数据，形成覆盖从营销获客到贷后管理各环节的有力抓手，为信贷全流程提供智能化支撑，助力产业结构优化升级。

1. 产业链分析。通过价值链分析法构建产业链可视化图谱，支持模糊搜索产品名称和上下游关系拓扑图展示，整合银行内外部企业数量、融资数据等信息，辅助客户经理快速定位核心节点和潜在风险点。

2. 产业分析。从宏观视角展示产业趋势，通过授信额度、融资余额等动态指标分析行业发展前景，结合地图工具呈现区域融资分布，为政策制定提供数据支持。

3. 客户分析。从技术环境、竞争态势等多维度评估企业竞争力，支持客户知识产权、财务指标等同业横向对比，精准筛选优质客户。

4. 产业审批。整合行业评审资料与新闻舆情数据，利用大模型生成行业分析报告，辅助审批决策。

5. 信贷方案。基于“一产业一策略”原则，通过专业化模型制定细分产业的融资方案，包括准入筛选、风险分层、预授信额度测算等，实现差异化管理。

工商银行通过“数据+模型+场景”的创新模式，打通产业链上下游数据孤岛，建立覆盖100余条完整产业链和6000余项细分产业的标准化分析体系。创新“数字供应链2.0”模式，实现与30余个国家级产业互联网平台直连，推出“核链融”“工银e信”等10余款数字化产品，服务中小微企业客户同比增长153%。

1. 产品创新：供应商赋能工具“核链融”的建成与应用。为解决核工业产业链供应商在生产备货阶段面临的资金难题，工商银行联合某核集团创新打造脱离核心企业的供应链金融模式，搭建首个供应商赋能产品“核链融”，在购销双方签署订单合同后，以订单项下预期销货款作为主要还款来源，向订单接收方提供短期融资。为满足供应商在不同履约环节的资金需求，额度、期限、还款方式等均支持灵活配置，有效提高金融服务效率和可达性的同时，降低中小企业的融资成本，增强整个供应链的稳定性与产业链韧性。

2. 模式突破：数字信用凭据“工银e信”的构建与流通。在传统供应链金融中，核心企业信用仅能传递至一级供应商，二级及以上供应商无法享有核心企业信用进行融资。为解决传统供应链中三角债、资金错配、非穿透式融资、融资难，以及核心企业信用无法传导等问题，工商银行通过“区块链+支付凭证”的信用结合，运用区块链分布式记账、防篡改、可追溯，以及支持电子支付线上化、可拆分流转等特点，打造新型数字信用凭据“工银e信”，提供全产业链融资服务，支持核心企业授信额度生成的数字信用凭证可支付、可流通、可拆分、可变现，实现核心企业信用沿产业链向多级供应商深度延伸，有效破解传统供应链中信用传递难、多级供应商融资难等问题。自上线以来，已惠及医药、化工、建材、运输设备、汽车等多个行业，实现业务运营、融资贷款、风险监管一站式服务，累计发放贷款金额超6亿元，支持交易金额超5亿元，为中小企业提供了全方位、多维度的金融服务。

3. 技术融合：物联网金融服务平台与授信模式创新。为应对智能电动汽车产业链的变化，工商银行联合相关机构与区域某龙头汽车整机厂商，创新搭建物联网金融服务平台，利用生产商现有制造执行系统（MES）及物联网技术（车架号VIN识别）对零部件进行溯源，实现“订单—零部件—整车”的映射与追踪。基于物料清单（BOM）中的成本比例拆分总授信额度，系统自动向对应零部件供应商按比例发放数字信用凭证，实现智能授信。零部件供应商可对数字信用凭证进行提现、质押、流转、持有等操作，从而将传统的依赖报表、人工审核、周期较长的大额授信模式转变为实时、小额、高频的信贷模式，兼顾金融服务的快速响应与风险防控，形成良性循环。

产业数字金融旨在打破金融与产业之间的底层资产和交易背景的信息壁垒，从而帮助众多中小企业获得广泛可及的金融服务。但目前产业数字金融发展在协同转型、生态共建、技术应用、风控重构等方面仍面临多重挑战。

1. 产融协同转型承压前行。中小企业数字化改造成本较高、融资成本占融资额的比例较高；部分企业因上下游数据断点难以满足金融机构的数据闭环要求，导致贷款通过率降低。

2. 生态共建交织多元挑战。中小企业数据贡献与价值回报不匹配；中小企业话语权较弱，投入产出比低，参与生态共建积极性受挫；出于安全考虑，中小企业或拒绝共享数据、或降低数据共享粒度，加剧金融机构对其经营透明度的质疑。

3. 技术应用亟待破壁立信。中小企业存在隐私安全顾虑，担心核心数据上链后在谈判中削弱议价权；金融机构应用AI风控等新技术时，面临数据基础薄弱、算法可解释性差及系统割裂等挑战。

4. 模式创新呼唤风控新生。金融机构为提升风控颗粒度，增大中小企业提供数据源的压力；评估模型迭代导致中小企业风险评级持续波动；中小企业需按设定技术接口接入风险评估，增加适配成本。

未来，随着政策日趋完善、数据要素市场日趋成熟、大模型等新技术日趋发展，产业数字金融发展潜力巨大。

1. 服务模式进化：从“单点产品”走向“链式生态共生”。产业数字金融通过技术穿透产业链，推动服务模式从孤立融资产品向全链条、全生命周期综合金融解决方案跃升。通过整合商流、物流、信息流、资金流“四流”数据，金融机构可以精准捕捉链上企业动态需求，提供定制化服务，催化金融机构、投资机构、科技公司、产业实体共建“生态金融”。通过多方协同创新，将金融与科技服务无缝嵌入企业生产经营，形成数据互联、客群互助的价值共生网络，构建以“生态联结”为核心的新型银企关系。

2. 智能内核升级：AI大模型驱动“人机协同”决策革命。AI大模型正逐渐成为产业数字金融的核心引擎，其强大的语义理解、多模态融合与复杂数据分析能力，将高效构建产业链图谱、自动解析海量非结构化文本、生成多维企业信用画像，显著提升风控与授信效率。未来,大模型承担数据挖掘、模式识别等海量计算任务，释放人类专注于策略制定、复杂风险判断与价值伦理决策，通过“机器拓展能力半径，人类定义价值边界”的互补机制，实现决策效率与质量的双重跃升。

3. 价值实现突破：数据资产“入表融资”开启要素资本化新篇。数据要素的价值化与资本化是融资发展的关键，未来探索重点将从数据归集管理转向“数据资产入表”及以此为基础的融资创新。企业通过数据确权、资产登记、评估入表，将“数据资源”转化为可计量、可质押的“数据资产”，以获得银行信贷支持。这种“入表+融资”模式虽处于探索期且面临挑战，但为盘活企业数据资产、拓宽融资渠道开辟了新路径。