产业数字资产在流程制造业中的金融应用

在当前中国的低信用社会特征下，“无抵质押不融资”近乎成为中小企业获得金融机构贷款的必备前提，利用场景信息不对称的优势，各种商业欺诈无所不在。而在产业数字金融模式中，“企业拿着财务报表来告诉银行他的现金流收入、资产怎么样，已经没有意义了。银行要看的，是你企业真正进入生产线的原料是什么？产品是什么？卖了多少钱……并基于此判断企业的真实资金需求和实际还款能力。”这就是“从in GOD we trust， in IIOT we trust到in Data we trust”（从信仰上帝到信仰传感器，再到信仰数据），也是银行反欺诈体系正在经历的过程。

近日，66云链董事左杨农应邀在交通银行主办的“2023产业数字金融创新高层论坛”上，做了《产业数字资产在流程制造业中的金融应用》的主题分享。

分享嘉宾丨左杨农 66云链董事

字数丨1370字

阅读时长丨3分钟

流程工业为什么更容易做数据的采集

和多种来源数据的交叉验真？

这首先是因为，流程工业具备高度的产业数字化，它为解决行业数据采集难、多种来源数据交叉验真难等问题，打下了良好的基础。根据科技部去年的一项统计数据，流程工业的产业数字化水平是全行业最高的。中国的流程工业50%已经达到了工业自动化3.0的水平，特别是大中型企业已经在很大程度上实现了工业3.0的目标，基本上都完成了工业自动化的改造。

其次，流程工业的特点和生产场景的特点，天然具备建立“物的信用”的特质：

一、流程工业生产连续作业，对IOT高度依赖。原料进入生产装置的工艺流程是无法被中断的，除非有计划检修，否则一旦物料缺失，将会中断装置的运转，造成工厂重大的设备和流动资产损失。在流程工业，66云链车船库物流交付管理系统和管道等载具对应的系统中，数字孪生技术已经基本实现了数字化场景再现。再通过工业传感器，与66云链等第三方数字化物流平台的底层架构无缝对接，流程工业已经可以做到控制数据高频、秒级采样，从而把最底层IIOT数据反馈给金融机构，助力金融机构构建“反欺诈模型”。

二、流程工业是配方式生产，主要原料与产品的投入和产出关系非常明确，具有强关联性，原料-产品、钱-货-钱可实现交叉验证。通过考察进入原料口的原料的数量（吨数、升数等），就可以判断出经过这个工艺、多少时间以后，按照配方比生产出来多少量的产品，并卖出多少钱，这就使得金融机构很容易把“钱与货”用带时间戳的向量算法进行匹配。

三、流程工业产能利用很清晰，也就是说工厂投了多少吨原料、生产多少产品出来，都是设计好的，达产能力很容易考察。从金融应用的视角看，就是流程工业的企业的融资需求很明确，融资的规模也很容易控制。

四、第三方产业数字化平台的存在，特别像66云链这样的平台的存在，把原料和产品依赖在第三方平台上提供数字物流等一系列的服务，使得产业数字化得以在一个产业数字平台上实时存在，这就使得金融机构在做预测性维护和核实物流轨迹等时，可以非常容易、方便地获取数据。

流程工业产业数字资产

如何为商业银行提供反欺诈验证？

流程工业中的产业数字资产，是在流程工业生产的广域场景中通过工业传感器、第三方产业数字化平台等以二进制形式实时采集、储存、传输和验证的数字集合，可以用数字孪生技术进行复制和重现，符合工艺逻辑完整、商业逻辑自洽和时间轴清晰连续、商业中立等要求，当把这些数据放到AI模型里，你会发现这些数据能够参与很多商业应用，比如进行预测性维护、预测性质量控制等，66云链在做的就是“建立产业数字信用” 。

在产业数字化环境，高精度和高频率的时间、位置和物体感知等重要的控制要素都可以被用数字孪生方法表达出来，对应的资产识别和留痕存证就变得简单和精准。产业数字化提供的穿透性、及时性与隔着票据、账册报表识别资产状况完全不同。由于商业欺诈成本的不可接受，商业银行的反欺诈验证会高效易行。

实际上，我们是可以给商业银行提供很多场景下的反欺诈验证的，可以从数字孪生的两个要素——资产孪生和过程孪生来说明：