左杨农：产业端“数字信用”是如何生成的？

近日，中共中央、国务院印发了《关于构建数据基础制度更好发挥数据要素作用的意见》，《意见》指出，“提升金融服务水平，引导创业投资企业加大对数据要素型企业的投入力度，鼓励征信机构提供基于企业运营数据等多种数据要素的多样化征信服务，支持实体经济企业特别是中小微企业数字化转型赋能开展信用融资。”

产业数字金融的风控模式是通过基于产业场景的数字化形成数字资产，并在此基础上实现数字信用和数字担保，减少对核心企业授信的依赖。然而在实际业务中，很多金融机构从业者都疑惑“产业场景的数字化中是如何生成数字信用的？”、“数字信用能带来哪些业务模式的变革呢？”，本篇文章，我们来回答这些问题。

 

作者：左杨农，六六云链科技董事、江阴恒阳物流集团高级顾问、中物联“物联网技术与应用专业委员会专家组”专家

全文丨943字

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数字资产在国际上有一个基本统一的定义，简言之就是具备使用权，存储在相关信息记录设备中，可带来收益的二进制数字文件。有人愿意使用数据资产这个概念，其实严格的说，数据资产同时包括了非二进制形式的记录载体，比如纸质单据和票据。虽然现在的单据类数据，可以在后台用OCR或者人工的方式录入系统，但是机器识别和人工转录的差错率也是难免的。应该说信息化的今天，数据资产是数字资产的子集，即“数据资产⊆数字资产”。

产业端生成的“数字信用”为什么是可信的？

数字信用源于数字资产，没有可靠的数字资产，数字信用就是无源之水，无本之木。用长期积累在数字化第三方物流交付平台的数字资产，按照使用人被授权的要求进行特定的数字信用模型评价，进而从融资机构得到现金流或者收益，这就是数字资产的典型应用方式。也就是说，一次性的数据造假就会毁了长期积累的数字信用。

物流数字化是积累真实数字资产的最重要的维度，因为其造假的难度和成本是合同、票据和支付等造假手段的几何级倍数。其中最关键的原因，在于数据从生成的那一刻就已经被第三方的边缘服务器所记录，想要回溯性窜改秒级采样的巨量时序数据库数据和其他的逻辑关联数据，几乎是不现实的。

数字信用能为金融机构等相关方

带来全新的业务模式

我们在评价数字信用时，可以按照信用的使用目的进行专业的安排。比如我们考察一个能源化工装置的碳减排效果是不是符合绿色金融的贷款条件，我们是可以很精准地进行相关的碳排放量差额计算的，这种计算的准确度可以到千克级。

因此，在数字资产之上我们可以搭建的数学模型和产业评价模式是很多的，无论对产业，行业，还是具体的工厂，都会带来全新的数字化能力改善后的体验与收益。数字信用的模式也将脱离传统的信用评价方法，进入一个数字化的信用评价时代。

在产业数字化场景中，大量的数据来源都是传感器所自动采集的，这些没有人工干预的二进制字符串在服务器中留下的，正是数字资产。而对银行等金融服务机构而言，它们通过票据、交易支付也留下了大量的数据资产。从时间轴这个角度来看，银行业数据的碎片化程度远大于产业场景。我们把这两者在时间轴上叠加融合，会对资产真实性和交易真实性提供全新的信用审查视角，同时在生产场景中，也可以通过实时评价数字信用来做风险控制。这就是场景金融的魅力所在。