摘要：贯彻落实《“数据要素×”三年行动计划（2024—2026年）》，国家数据局商有关部门研究编制了《工业制造、现代农业等九个领域“数据要素×”典型场景指引》。现印发，请在推动行业数据开发利用中参考。

国家数据局综合司关于印发

《工业制造、现代农业等九个领域“数据要素×”典型场景指引》的通知

国数综政策〔2025〕106号

各省、自治区、直辖市、新疆生产建设兵团数据管理部门：

贯彻落实《“数据要素×”三年行动计划（2024—2026年）》，国家数据局商有关部门研究编制了《工业制造、现代农业等九个领域“数据要素×”典型场景指引》。现印发，请在推动行业数据开发利用中参考。

国家数据局综合司

2025年9月25日

《指引》在“行业领域三：数据要素×商贸流通”下共列出7大重点方向25个重点领域共80个典型场景，其中重点方向七“供需服务与保障”下的领域二十四为供应链金融，内容如下：

领域二十四：供应链金融

传统供应链金融面临线下材料整理繁琐、贷后管理效率低、融资渠道少等问题。本场景通过整合历史交易数据，深度挖掘和利用历史交易数据，为合作伙伴提供全面的金融解决方案，构建线上融资平台，提升授信效率和资金流转速度。

（一）汇聚数据类别

供应链金融交易数据，包括客户历史交易数据、金融机构授信评估数据、贷后监测数据（包括还款记录、预警规则）等。

（二）融合利用路径

一是通过数据中台整合客户历史交易数据，形成标准化的可信数据资产。

二是为供应链金融服务平台提供授信数据基础，构建授信评估模型，基于客户交易记录实现T+1快速授信批复。

三是开发线上融资系统，支持电子签约、自动抓取交易数据，并设置贷后监测预警规则。

（三）典型应用场景

1.线上融资申请：客户在线提交授信申请，系统自动推送交易数据至金融机构。

2.自动放款：金融机构基于客户交易历史数据基础批复授信额度并放款，授信资金专项用于客户向我司的日常采购付款，限制挪用风险。

3.三方协同：商业贸易集团加速回款，客户提升融资效率，金融机构获取优质客源。

（四）应用成效

一是授信效率大幅提升，实现商业贸易集团、客户、金融机构多方共赢，直接带动资金周转率提升。

二是精准服务与价值增长。通过数据的深度挖掘和应用，提供更加精准和个性化的物流及金融服务，促进业务增长，数据要素在业务链条中的深度应用成效，实现多方共赢的数据资产价值。

除商贸流通行业外，《指引》“行业领域五：数据要素×金融服务”包含11大重点方向49个重点领域共115个典型场景。供应链金融是其中的重点方向二，该方向包括“工程机械行业客户融资”、“电商供应链金融担保”、“供应链金融管理平台”、“金融服务模式创新助力医疗产业链发展”以及“多式联运运费贷数据赋能金融领域”五个子领域。具体内容：

领域五：工程机械行业客户融资

面向工程机械产业链下游客户提供全生命周期金融服务，覆盖设备购置融资、运营资金周转等核心环节，助力链上企业实现资金链与价值链的协同优化。通过将工程机械的物理作业数据转化为金融信用资产，构建“设备数据化—数据资产化—资产金融化—金融场景化”的创新服务闭环，为重型装备行业提供贯穿产业链的数字化金融解决方案。

（一）汇聚数据类别

交易行为数据。数据来源于与下游设备购买用户沉淀，涵盖信息流、商流及设备IOT多维动态数据。

（二）融合利用路径

一是构建多源异构数据融合平台。整合设备IOT参数（含运行时长、作业方量、能耗水平、怠速状态等维度）、CRM采购交易记录、历史购机履约轨迹、央行征信报告、工商登记和司法涉诉数据等多类数据资产，形成工程机械行业专属风控数据图谱。

二是建立模型。运用自然语言处理与知识图谱技术，从核心企业客户关系管理（CRM）系统采集设备购买记录、GPS定位轨迹、IOT工况监测等数据并提取特征变量，建立场景化反欺诈模型和综合评级模型。

三是建立智能决策机制。通过前置部署风险评级模型，实现对目标客户的精准筛选与动态触达。结合线下尽调形成的实体画像与线上风控策略，建立“人机协同”的智能决策机制，最终输出差异化的预授信方案。

（三）典型应用场景

1.设备全生命周期融资服务：围绕工程机械下游用户的完整设备使用周期，构建覆盖“购置—运营—更新”的闭环金融服务。在购置阶段，基于客户历史购机记录、首付比例等数据提供融资方案。在运营阶段，通过实时IOT数据监测设备利用率，动态匹配经营贷产品。在置换阶段，结合设备残值评估模型提供以旧换新融资服务。

2.产业链协同的智能营销：构建“数据驱动—系统筛选—精准触达”的营销闭环，通过核心企业客户关系管理（CRM）系统识别高复购倾向客户，分析设备运行数据预测客户换机/增购需求窗口期。根据客户作业特征（如土方/矿用等）推荐差异化产品。

3.设备资产数字化管理：实现物理设备与金融资产的数字孪生。在价值评估方面，结合设备型号、工况数据构建动态估值模型。在资产监控方面，通过IOT实时传输确保融资设备的地理位置与使用状态可控。在残值预测方面，基于历史维修记录、同类设备流转数据估算二手价值。

4.产业生态协同服务：连接“制造商—经销商—终端用户”的金融价值链。在厂商协同方面，共享设备销售数据优化融资产品设计；在经销商赋能方面，提供基于库存设备的预授信额度支持；在用户服务方面，对接设备维修、配件采购等衍生金融服务。

（四）应用成效

一是提升业务效能。在营销运营端显著提升客户经理的客户营销转化率。

二是助力产业转型。在风控审批端，通过线上智能风控决策技术保持工程机械信贷资产不良率维持在风险偏好范围内，为制造产业转型升级提供可持续的金融动能。

领域六：电商供应链金融担保

电商平台卖家常常面临销售资金回笼周期长的难题，涉及备货、发货、运输、收货以及退货结算等多个环节。针对这一痛点，基于融合店铺销售、物流状态、店铺综合评分等多维数据要素进行建模，智能核定借款金额并推送给金融机构，实现无抵押、纯信用、T+0放贷，解决电商企业融资难、融资慢问题的同时，为金融机构引流并提供定制化服务，克服传统金融机构对中小微企业融资覆盖性不足的普惠金融难题。

（一）汇聚数据类别

一是交易数据。包括订单信息和物流与库存等。

二是用户行为数据。包括平台操作记录和资金使用习惯等。

三是风险数据。包括黑名单库等。

四是合规与场景数据。包括税务缴纳记录及平台政策变动等。

以上数据均由客户授权后通过电商平台、合作机构进行获取。

（二）融合利用路径

一是数据处理。利用销售额、退款率、订单周期、客户评价、物流时效和存货周转率等交易数据，判断卖家经营稳定性，防范虚假交易，评估应收账款质量。

二是数据对比分析。利用平台操作记录、登录频率、IP地址、设备指纹等，识别异常登录或账号盗用风险。

三是数据验证。利用企业黑名单库数据，验证企业主体合规性。

四是数据评估。利用税务缴纳和平台政策变动等数据，判断卖家在目标市场的合规程度，实时监测电商平台的规则调整，评估政策变动对商户还款能力的影响。

（三）典型应用场景

1.准入与授信评估：通过交易数据、物流单据、订单周期验证等数据，评估企业信用，核实应收账款真实性，为银行、保理公司等金融机构提供可信结果。

2.额度与期限管理：基于应收账款金额、账期及行业回款率动态计算融资额度，结合供应链账期数据匹配还款周期，避免资金错配。

3.风险监控与预警：实时追踪物流时效、库存周转率及买方付款记录、汇率波动、平台政策等外部风险，动态调整融资。

（四）应用成效

一是在风控方面。基于交易数据、用户行为和合规信息构建的智能评估体系，显著提升应收账款融资的安全性和可靠性。

二是在服务效率方面。通过自动化授信和动态额度管理，大幅缩短资金到账周期。

三是在风险防控方面。实时监控物流、库存及政策变动等关键指标，为金融机构提供持续的风险预警能力。

领域七：供应链金融管理平台

依托区块链、物联网、大数据等技术，构建覆盖供应链全链条的数字化金融服务体系。实现供应链全链条数据的实时采集、交叉验证和智能分析，为产业链各参与方提供更高效、更透明的金融服务。

（一）汇聚数据类别

一是企业基础信息数据。包括合同明细、订单记录等交易数据，整合商流、物流、资金流、信息流等“四流”数据，工商注册信息、财务报表、股权结构等。

二是平台操作数据。包括用户登录、融资申请、风控审批等。

三是外部数据。包括第三方征信、市场价格、物流与仓储等。

（二）融合利用路径

一是数据采集与整合。通过区块链技术实现“四流”数据分布式加密存储，确保数据不可篡改。对接外部数据源，构建企业数据画像，形成“内部交易数据为主、外部征信数据为辅”的多维数据库。

二是数据分析与应用。运用平台内嵌“智慧风控与定价系统”,动态调整保理额度。实时监控数据异常，触发预警机制，自动调整融资策略。通过货权质押与区块链存证，防止重复质押，提升风控效率30%以上。基于交易数据实现融单灵活拆分与流转，支持企业自主完成结算支付与融资申请，减少人工干预，结合市场价格数据与库存动态，设定质押率与预警线，保障货物处置可行性，降低融资违约风险。

三是数据价值释放。通过数据清洗、标准化处理，形成行业大数据分析能力，为核心企业提供供应链决策支持（如下游采购趋势预测）,助力优化生产计划与库存管理。

（三）典型应用场景

1.构建数字化金融服务体系：平台主要服务于集团企业及其上下游产业链企业。通过采集和分析交易数据、“四流”数据、企业基础信息等内部数据，结合第三方征信、市场价格、物流仓储等外部数据，实现供应链金融业务的智能化管理。

2.智能风控：平台支持企业在线完成融资申请、审批和放款全流程。同时基于实时数据监控和智能风控模型，动态调整融资策略和风险预警机制。

（四）应用成效

一是在服务效率方面。实现融资流程的线上化和自动化，大幅缩短业务处理周期。

二是在融资成本方面。通过精准定价和风险控制，有效降低中小微企业的融资门槛和资金成本。

三是在风险管理方面。建立全流程的智能监控体系，提高风险识别和处置的及时性。

四是在产业协同方面。增强核心企业与上下游企业的合作关系，促进产业链的稳定发展。

领域八：金融服务模式创新助力医疗产业链发展

医疗数据资产金融化模式通过构建“数据要素+AI金融模型”全链条服务体系，运用区块链等技术实现数据确权、估值和风控的数字化转型，更好地识别企业经营风险，加强银企互联，为金融机构提供精准融资支持。该模式不仅破解医疗企业融资难题，而且通过数据要素市场化配置，推动产业数字化转型，构建产融结合的创新发展生态。

（一）汇聚数据类别

一是资质类数据。包括GMP认证、ISO13485、生产许可、经营备案和许可等。

二是产品类数据。包括医疗产品注册证、集采品类、医保产品目录等。

三是关联交易类数据。包括医疗产品生产供应、产品销售、流通配送等上、中、下游企业授权等数据。

四是监管类数据。包括药械经营企业资源计划（ERP）上报数据、医院供应商关联数据、飞检黑红名单等数据。

五是医保结算数据。包括银行流水、发票、票据等数据。

（二）融合利用路径

一是数据采集、清洗和标准化。汇集元数据集，制定标准规范，形成标准化数据指标。

二是数据融通。借助多方计算、可信计算、联邦学习等数据保密技术，搭建数据安全统一共享应用平台，从根本上解决公共数据开放共享问题。

三是数据合规授权和应用。按“数据可用不可见”,“数据最小可用、专事专用”,“数据不动价值动”等安全合规应用原则，与第三方银行或金融科技公司完成数据要素共享与流通。

（三）典型应用场景

1.产业链企业精准识别：利用数据+模型的业务方式，精准识别产业链企业，针对不同企业和不同需求场景定制创新金融产品。

2.风控管理：基于金融风控模型输出结果，反哺监管等部门联合开展风控管理。

（四）应用成效

一是融资效率显著提升。通过智能风控和精准估值，有效解决医疗企业融资难题，大幅缩短审批周期，提高资金使用效率。

二是创新动能持续增强。金融支持将有力促进研发投入增长，加快创新成果转化，推动更多创新医疗产品快速上市。

三是产业升级全面加速。实现产业链上、中、下游数据安全共享流通，帮助金融防范自身信贷风险，带动医疗产业链数字化转型，促进数据要素市场发展，提升行业整体竞争力。

四是可复制推广性强。该模式通过标准化流程和技术框架，可在医疗全行业快速复制应用，并具备跨行业推广潜力，为构建数据资产金融化服务网络提供示范。同时形成政企银多方协同的可持续发展机制。

领域九：多式联运运费贷数据赋能金融领域

通过多维度数据整合与深度治理，构建覆盖物流全链条的数字信用体系，为金融机构提供从贷前授信到贷后管理的全流程解决方案。缓解中小物流企业融资困境，探索数据要素市场化新路径，促进数字技术与实体经济深度融合。

（一）汇聚数据类别

一是物流交易数据。包括实时网络货运运单、运费环比增长率等。

二是多网协同数据。包括融合“铁、水、公、空、仓”五网数据资源、归集行业监管数据、覆盖运输轨迹、货物状态、仓储信息等全链路信息等。

三是行为数据。包括企业注册信息、经营状况、信用评级等静态数据，以及司机、货主等主体等。

四是政策与补贴数据。包括航运航线补贴、地方产业政策等，辅助评估企业合规性和发展潜力的。

五是物联网与区块链数据。包括通过智能设备采集运输环境温湿度、货物定位等。

（二）融合利用路径

一是数据清洗与标准化。基于“完整性、准确性、一致性、时效性”原则，对原始数据进行清洗、脱敏处理，消除噪声和冗余信息，形成可直接用于建模的指标（如运费环比增长率、运输频次）。

二是分级分类管理。建立覆盖数据采集、存储、共享的全生命周期安全管理体系，对敏感信息（如企业财务数据、个人身份信息）进行分级加密，确保合规使用。

三是智能分析技术。通过机器学习算法挖掘数据关联性，例如结合历史运费波动预测企业现金流需求，或通过运输路径优化评估企业运营效率。

（三）典型应用场景

1.运费贷产品开发：基于企业历史运费数据、运输规模及信用评级，为中小物流企业提供无抵押信用贷款，解决账期资金压力。

2.供应链金融风控：通过区块链技术构建数字信用体系，金融机构可实时核验企业运单真实性，动态监控货物在途状态，降低信贷风险。

3.政策惠企服务：利用数据分析精准匹配企业补贴政策。例如航运航线补贴线上申报，加速资金兑付效率。

4.行业监测与预警：动态分析区域物流枢纽运行指标，识别异常交易（如运费骤降可能预示企业经营风险）,为金融机构贷后管理提供支持。

（四）应用成效

一是降本增效。通过数据驱动的智能风控体系，显著降低金融机构的运营成本，将传统依赖人工的尽调流程转化为高效自动化审批，大幅缩短贷款业务周期。

二是缓解中小微融资难。有效缓解中小微企业融资难问题，为物流等轻资产行业提供稳定的资金支持，帮助企业获得发展所需的流动性，促进业务规模拓展和产业良性循环。

三是促进行业转型升级。通过数据赋能有效推动物流行业的集约化发展，帮助中小物流企业提升运营效率和服务水平，促进行业整体转型升级。同时优化金融资源配置效率，引导金融机构将普惠金融服务精准覆盖至大宗商品运输、跨境物流等国家战略重点领域，为实体经济发展提供有力的金融支撑。

来源：新浪财经