在《数字大赛道的赢家策略 用小数据带动乘数增长》一篇中，为助力“数据要素×”大赛，我们借助生成式 AI 来解析首批典型案例，一探数据究竟如何带动乘数增长，在推动产业变革和社会进步中展现出关键作用。
接下去我们从《2024 北京“数据要素 ×” 典型案例集》中精选行业案例，深入体会《小治带你看报告：数据要素赋能数字中国发展》中数治金字塔 1.0 模型的精髓，牢牢把握数字大赛道的赢家策略，即紧抓数据5A“全生命周期”、“全域”、“全链路”、“全量”、“全运营”乘数法则，去更好地发挥数据要素效应。
金融领域，对其他行业数据需求大，通过发挥其牵引作用推动数据复用。金融机构通过融合利用市场监管、税务、消费、医疗、社保、公积金、水电气、司法、时空等数据，可以完善信贷模型，辅助面向中小微企业贷款授信决策，在降低金融机构坏账率的同时，更好赋能实体经济发展，打造金融服务“北京样本”。
一、基于智慧物流大数据的数字普惠金融深化应用典型案例
中小企业是维持国民经济稳定与增长的关键因素。为了促进这些企业的高质量发展，近年来推出了一系列政策，旨在加快新型生产力的成长。然而，中小企业普遍面临着经营透明度不高、信用状况欠佳、财务体系不健全和较弱的风险抵御能力等挑战，这些问题导致它们在融资时遭遇重重困难，融资成本高昂。同时，由于缺乏准确的经营数据，金融机构难以对中小企业进行有效的风险控制和信贷支持，进一步加剧了中小企业的融资难题。面对中小企业融资难、金融机构授信难、核心企业“脱核”难以及政府政策执行难这四大挑战，激活供应链全程的数据资产并实现其数字化和标准化成为关键。这不仅涉及到如何促进数据共享和流通，还包括如何确保数据质量的可靠性，这是解决上述挑战、畅通供应链金融数据链条、实现数字普惠金融的关键所在。
京东物流利用其在供应链领域的深厚积累，通过整合大数据、人工智能、区块链和物联网等前沿技术，构建了一个供应链金融数字化平台。该平台不仅激活了供应链全程的数据资产，实现了数据的数字化和标准化，还促进了数据共享和流通，确保了数据质量的高度可靠性。通过为供应链上下游企业和金融机构提供融资支持、智能决策与风险监控，京东物流的这一举措为数字普惠金融的深化应用树立了典范。
1. 解决方案
京东物流建立了包含仓储网络、综合运输网络、最后一公里配送网络、大件网络、冷链物流网络及跨境物流网络在内的高度协同的六大网络，具备数字化、广泛和灵活的特点， 服务范围覆盖了中国几乎所有地区、城镇和人口；自主研发的仓储、运输及订单管理系统等众多核心技术产品和解决方案，已经涵盖包括园区、仓储、分拣、运输和配送等供应链的主要流程和关键环节，能够对整个供应链上的商品进行在途、在库和在用的监管，使得商品的信息可视、可溯和可验，让信息透明和对称起来。
基于以上数据基础，打造供应链金融数字化平台，整合来自多个数据源的数据，包括通过多类型自动化设备和物联网终端采集商品在仓储和物流环节的各类数据，以及流量、订单、仓储、配运等 16 大业务板块数据，并通过 OTWB、ERP 等业务应用系统实现业务下发和数据接入。可实现对海量、多样化数据的管理，提高数据的可访问性和可用性，避免数据孤岛问题，支持数据分析和洞察，实现数据资产的最大化价值，为行业赋能应用提供能力基础。
核心能力如下：
- 数据采集：通过技术手段将多源数据接入大数据平台，确保数据质量和安全。
- 数据存储：在大数据环境中，实现高容量、高性能、高可靠性的数据长期保存。
- 数据传输：提供高效、安全数据传输，满足大数据处理和应用的数据交换需求。
- 数据安全：保护数据免受未授权访问和破坏，确保数据的机密性和完整性。
- 数据监控：实时监测大数据平台，保障其稳定性和高效运行。
通过整合物流、信息流和资金流数据，提高整个供应链的透明度，为金融机构提供决策支持，促进协作和信任，优化资金流管理，降低融资成本和风险。帮助资方评估和管理供应链中的信用风险、市场风险和操作风险，为供应链金融的成功提供能力支持，提高融资效率和成功率。
京东物流自 2020 年起开展体系化大数据建设与应用工作，拥有一体化供应链基础、有场景、有科技、有数据，已建立常态化数据治理机制，构建企业高质量、高价值数据资产， 成为国内首家获得 DCMM 四级认证、DSMM 三级认证的物流企业，能够通过京东物流一体化供应链解决方案实现物理世界和数字世界的连接，为企业内部降本增效及行业外部赋能提供了坚实的数据基础和保障，数据安全管理能力达到全国领先水平。
2. 创新亮点
技术创新方面，应用大数据、人工智能、区块链等技术实现联合建模，基于安全隔离域、可信计算等技术能力，支持多方数据安全“融合”，包括资方与企业的交易数据、财务数据、信用记录等，获得更全面、准确的信息；支持线性回归模型、决策树模型、神经网络模型等多模型整合计算，以提高预测的准确性和鲁棒性，降低供应链金融中的风险；通过自动化决策流程，提高供应链金融的效率和准确性，更好地满足企业的融资需求，实现数据价值的充分流动。
应用创新方面，商品信任链的供应链金融方案涉及多方主体，包括金融机构、核心企业、第三方物流、技术提供商等，通过跨界合作可以实现资源共享、风险共担，推动整个供应链金融行业的创新和发展。
模式创新方面，京东物流以供应链为依托，以业务场景为驱动，以智能化为手段，构建了“供应链 + 场景 + 数智化”三位一体的供应链金融数字化平台解决方案。将属交易标的“物的信用”、交易信息产生的“数据信用”通过技术能力转为可评估资产，打造了基于供应链金融数字化平台的动产质押、承运商融资、智能信用贷等模式创新，可以大幅提升供应链上下游企业的投融资能力，提高市场活跃度。
3. 应用成效
经济效益方面
- 一是提升资金流转效率：京东物流运用金融科技，如大数据和人工智能，简化融资流程，有效缩短了资金周转周期，为中小企业提供超百亿元的融资，提高企业运营效率。
- 二是降低融资成本：通过构建供应链金融数字化平台，以商品信用叠加主体信用，提升了客户的融资机率同时降低了资金成本。
- 三是风险管理和信用提升：利用全流程物流监管和区块链技术，京东物流提高了供应链的透明度和安全性，降低了融资风险，同时提升了企业信用。
- 四是促进销售和流动性：通过供应链金融服务，如“订单即可贷”，解决了经销商的资金问题，促进了产品销售，增加了企业的流动性。
社会效益方面
- 一是普惠金融的推进，京东物流的供应链金融数字化平台通过智慧物流大数据深化了数字普惠金融的应用，有效解决了中小企业和小微主体面临的“四难”问题（融资难、贷款难、成本高、效率低），推动了普惠金融的发展。
- 二是供应链稳定性与韧性提升，通过金融科技和数据要素的驱动，京东物流不仅提升了供应链的经济效率，还增强了供应链的稳定性和韧性，特别是在应对市场波动和不确定性时，为供应链参与者提供了更多的稳定性保障。
- 三是创新与技术应用推广，京东物流的实践促进了大数据、人工智能、区块链、物联网等前沿技术在供应链金融领域的应用和普及，推动了行业的技术进步和创新。
- 四是经济发展与就业机会，通过提供更加高效、低成本的融资解决方案，京东物流不仅支持了企业的发展，还间接促进了经济增长和就业机会的创造，特别是对于小微企业和中小企业的支持，对社会经济的贡献尤为显著。
二、数据要素资产化综合服务案例
近年来，我国出台了一系列政策文件，支持和规范数据要素市场的发展。随着“数据二十条”的发布，数据资产的重要性也日益突出。持有数据的各类主体（政府、行业协会、企业等）普遍面临以问题：包括如何构建数据资产管理体系、数据资源如何转变成数据资产、数据资源如何实现价值显性化、数据资产通过什么路径能够实现变现、数据资产入表对企业有哪些重大影响、数据资产价值波动的不确定性如何处理、数据资产场景化运营有哪些可行模式、数据资源与数据成本间的联系与流程应如何确立等。
数据要素产业化的大时代即将来临，数据资产评估和入表政策落地的节奏亦超预期，标志着国家将数据作为生产要素的坚定决心，数据资产入表也将作为企业财务合规的必答题。
1. 解决方案
根据上市公司罗克佳华自由采集数据“环境大气质量检测和服务数据”为评估基础，国信优易（北京）数据要素科技有限公司牵头组织，中国电子技术标准化研究院、北京市大数据中心、北京国际大数据交易有限公司与中联资产评估集团有限公司，共同对罗克佳华进行数据资产化服务。经过最终数据资产评估，估值达到 6088 万元，促进了佳华科技数据资产“变现”。于 2022 年 10 月 12 日，佳华科技成功获得 1000 万元数据资产质押融资贷款。
为切实加强生态文明建设、加强生态环境保护、提倡绿色低碳生活方式，加强环境监测治理力度，推进数据资产化、要素资本化，在北京市经济和信息化局的指导下，数据资产评估试点工作组，对罗克佳华公司所属的“山西太原市小店区”和“海南省海口市”环境空气质量监测和服务数据资产进行质量评价与价值评估工作，作为推进数据资产评估标准应用的试点，因此需要对上述数据资产价值进行评估。
本次评估范围包括“山西省太原市小店区”和“海南省海口市”的环境空气质量监测和服务数据，数据所有权归罗克佳华所有。数据中包含 PM2.5、PM10、CO、NO2、O3、SO2 等污染物浓度数据和 AQI/ 综指等指数数据。终端设备每 5 分钟采集一次数据，业务平台中的数据按照小时、日、周、月等不同时间频率更新。截止至 2022 年 4 月 30 日，评估范围内数据资产共包含 17 张表，字段总数量共计 223 个，记录总数量共计 15,730,883 条，数据元素总数量共计 225,152,726 个。
评估方案如下：
- 一是数据资产现状尽调。对企业进行一次全面的数据资产梳理的尽职调查，尽职调查将通过预备谈话、调研问卷与资料清单填写、现场访谈、资料收集分析等方式进行，确定企业的数据资产现状，包括数据资产类型、范围、规模、受保护程度以及可能涉及的潜在法律风险，帮助企业梳理所接触的数据。
- 二是数据资产登记。选取抵押融资数据后，在全国数据资产登记服务平台对数据资产进行登记，取得登记证书；并对数据资产登记信息进行平台公示，且全程上链存证。
- 三是数据资产合规性审核。由专业的律师事务所对委评数据资产的合规性进行审核，并出具相应的法律意见书，通过全国数据资产登记服务平台进行上链存证。
- 四是数据资产评价。由认定的第三方数据资产评价机构，对委评数据资产进行评价，量化数据质量，并出具数据资产评价报告，通过全国数据资产登记服务平台对报告上链存证。
- 五是数据资产评估。由认定的第三方数据资产评估机构，对委评数据资产进行评估，出具数据资产评估报告，量化数据资产价值，为银行确定融资额度提供参考依据，报告也通过全国数据资产登记服务平台上链存证。
- 六是银行授信、审批。融资企业按照银行要求提供材料，银行根据授信企业的经营情况，以及第三方专业机构出具的数据资产评价报告、评估报告等相关结论，审批、确定放款额度。
- 七是合同签署及质押登记。融资企业与银行完成抵押贷款的合同签署，同时需在全国数据资产登记服务平台将本次抵押的数据资产进行抵押登记，保障银行权益。
- 八是银行放贷完成融资。以数据资产进行融资，资产价值需要通过银行等金融机构认可，目前，数据资产依然是一种新兴资产，各银行的认知和考量也存在差异，服务过程需要针对具体的合作银行做细微调整。
图 数据资产化的实施路径
2. 创新亮点
应用创新方面，为落实数据要素市场化配置的相关工作，优易数据携手金融机构（银行）、数据资产合规性审核机构、数据质量评价机构、数据资产评估机构等权威第三方服务机构，通过数据资产登记、数据资产合规审核、数据资产评价、数据资产评估等服务，落地数据资产抵押授信融资业务。
模式创新方面，通过新型的融资方式破解数据型企业融资难的问题，真正体现和实现了数据资产的经济价值。
3. 应用成效
经济效益方面，通过数据资产进行融资，可以有效缓解企业内部资金运转压力，解决数据型企业的资金周转问题，实现企业数据资产的价值变现，为企业提供新的融资渠道。以罗克佳华为例，经过最终数据资产评估，估值达到 6088 万元，北京银行副中心支行经过与佳华科技深入沟通，详细了解公司经营情况，并对其持有的行业数据资产质量评价与价值评估项目资产评估报告进行分析，成功落地首笔 1000 万元数据资产质押融资贷款。佳华科技在实现首笔数据资产抵押融资后，公司股价上涨 20%。
社会效益方面，发现企业数据价值，帮助企业摸清数据资产家底；提高企业数据合规管理水平，规避审计风险；实现企业数据价值有效释放，获得银行质押融资；提升数据资源运营能力，实现数据资源的开发和利用价值最大化。最终从社会层面推动要素流动、释放数据价值、赋能实体经济。佳华科技本次数据试点评估，将成为数据资产质量评价及价值评估领域可借鉴、可复制、可推广的数据资产化示范标杆，有利于进一步推动数据资产登记、计量、评估、交易、入账等一系列要素化进程，促进我国数字经济高质量发展。
三、科创企业信贷全流程管理
华控清交信息科技（北京）有限公司在该项目利用多方安全计算技术，助力工商银行武汉科创中心与多家公司实现多方数据要素融合应用，通过企业订单相关数据、银行融资订单数据、客户回款清算数据等融合共享计算，实现数据的实时更新、共享和验真，为分行掌握企业经营状况提供一种及时、高效、可信的手段，降低银行信贷管理信息的不对称性与不透明性，为信贷业务安全提供坚实保障，从而进一步解决银行不敢贷、少量贷，以及企业贷款难、贷款贵等问题。在多方安全计算技术的加持下，武汉分行找到“数字金融”服务行业市场的新路径，为后续快速打开市场奠定基础，切实将我行科技优势转化为我行金融产品竞争力和价值创造力，也为金融服务产业发展提供了一种创新、安全、可持续的合作范例。
目前存在的问题及难点：
- 一是科技行业高速发展，科创企业数量庞大，涉足领域众多，银行在拓客过程中，无法准确识别目标企业；科创企业普遍存在较高的技术壁垒，各类经营数据难获取，无法准确评估企业科创实力。
- 二是大行的传统优势客户主要是大中型企业，对于科创企业客户不够了解。因此，在获得信贷目标客户后，销售人员需要花费大量时间构建客户关系，了解目标客户的行业特点、经营模式和融资需求。
- 三是科创企业为拓展业务，以公司的租赁订单数据资产包为融资依据，进行订单融资业务。银行需要定时对科创企业的租赁订单数据进行核查，以监控科创公司的经营风险。由于涉及科创公司的敏感数据，无法直接向银行开放明文数据，进行核验，导致银行无法快速拓展业务规模。
1. 解决方案
多方安全技术平台以软硬件安全技术为基础，以“数据可用不可见”、“打破数据孤岛”为目标，用户可利用平台实现多方数据的“安全”查询、统计和计算，在保障数据所有权条件下完成数据的融合，提升数据使用的广度、深度和活性。
银行查询目标客户在联盟内共享的数据，实现科创企业授信评估、客户触达、贷后监控的全流程业务闭环。通过数据共享联盟，保证联盟成员数据不出库的情况下实现联盟数据的安全实时共享，遇到以下三点问题，一是在客户授信评分计算时同时保护银行的算法模型和科创局的企业数据；二是在客户关系度查询时保护银行的查询意图；三是在客户风险指数计算时保护科创企业的数据。
图 数据共享联盟
- 针对痛点一
通过多方安全计算平台，融合分析科创企业的知识产权、研发能力、发展潜力、科技奖项、投融资信息、标准制定信息、经营信息等数据，构建科创企业的全景画像，助力高效洞察目标客户。
图 多方安全计算平台全景画像
- 针对痛点二
通过多方安全计算平台，隐匿查询担保公司、保险公司与目标客户的关系度信息，用于进一步客户触达业务。
- 针对痛点三
通过多方安全计算平台，融合计算科创企业的租赁订单相关数据、银行融资订单数据、客户回款清算数据，实现数据的实时更新、共享和验真。
2. 创新亮点
技术创新方面，助力工行湖北分行及工行湖北武汉分行科创企业金融服务中心、与武汉科创局合作，拓展外部数据源，创新金融贷款精准授信模式，构建数据中心、湖北分行及合作方三方参与的多方安全技术平台，提升金融风控管理能力。通过设计企业评分密文模型，保障我行企业评估模型参数的安全，同时，系统以密文方式对科创企业数据进行计算， 保障企业数据安全，模型最终输出仅包含银行期望的企业最终评分，为湖北分行对高新企业融资需求提供参考，率先实现利用多方安全技术支持科创企业，开创金融业科创合作新模式。
模式创新方面，业务投产后可支撑武汉分行对东湖高新区数据库内全量科创企业评估授信逾 400 亿元，打开区域科创金融服务全量地图模式，提高信贷管理效率，解决客户融资需求，实现数据要素的有效使用。
2. 应用成效
经济效益方面
- 一是构建数据驱动的科创企业授信新模式，有效降低科创金融的风险成本、经营成本，提高金融服务的效率，更好地发挥金融服务实体经济能力；支撑工行武汉分行对东湖高新区科创企业评估授信逾 400 亿元。
- 二是支撑工行武汉分行对东湖高新区信贷目标科创企业的客户触达，效率提升 50%。
- 三是为银行掌握企业经营状况提供一种及时、高效、可信的手段，降低银行信贷管理信息的不对称性与不透明性，为信贷业务安全提供坚实保障，解决银行不敢贷、少量贷，以及企业贷款难、贷款贵等问题。
社会效益方面
- 一是增强数据保护，降低泄露风险：在保护数据本身不对外泄露的前提下实现数据分析计算，达到了数据“可用、不可见”的目的。这种技术在充分保护数据和隐私安全的前提下，实现了数据价值的转化和释放。
- 二是促进数据价值的最大化：不仅增强了数据保护，还在保证原始数据安全和隐私性的同时，完成了对数据的计算和分析任务。这使得数据价值在安全的前提下得到了最大化利用。隐私计算涵盖了信息搜集者、发布者和使用者在信息产生、感知、发布、传播、存储、处理、使用、销毁等全生命周期过程的所有计算操作，从而确保了数据价值的全面释放。
- 三是提升社会信任度：隐私计算技术的应用增强了个人、企业和社会对于数据安全的信任度。在数据泄露事件频发的背景下， 隐私计算技术为数据的安全使用提供了有力保障，提升了社会对于数据安全的信心。
本文摘编自北京市政务服务和数据管理局、北京软件和信息服务业协会发布的《2024 北京“数据要素 ×” 典型案例集》。
在此声明以上观点和内容，仅代表原作者和出处，与数治网DTZed 无关，如有出错或侵害到相关合法权益，请通过电邮与我们联系：cs@dtzed.com。
在文末扫码关注官方微信公众号“idtzed”，发送“入”直通相关数治x行业共建群、AIGC+X 成长营，@老邪 每周免费领取法规、标准、图谱等工具包。
欢迎先注册，登录后即可下载检索金融服务等相关标准、白皮书及报告。更多高质量纯净资料下载，在文末扫码关注官方微信公众号“idtzed”，进入公众号菜单“治库”。
