物联网时代：物联网的十大应用领域（上）地址： 物联网时代：物联网的十大应用领域（上）
目录：
（上）
一、物联网应用概述
二、物联网应用领域划分
1智能物流
2智能交通
3智能家居
4环境监测
5金融与服务业
（下）
6智慧医疗
7智慧农业
8智慧工业
9智能电网
10国防军事
6智慧医疗
健康 对个人来说非常重要，但人生病是不可避免的，如何使人们少生病、生小病、生病后能及时诊断和治疗成为目前卫生领域的重大课题。
物联网在医疗卫生方面的广泛应用可以解决上述问题。目前可穿戴设备早已出现在市场上，他的出现可以使得人们及时了解自身如呼吸、心跳、血糖等一系列生理参数，这些参数可与正常生理参数相比对，为人们提供 健康 辅助信息与建议；同时这些参数可以上传到医疗信息中心，一来为个人建立一个实时的 健康 参数库，二来可以通过这些参数自动诊断 健康 状况，从而使人们达到少生病、生小病、生病后能及时诊断和医疗的目的。
目前，看病难困扰着整个卫生系统，其原因是医疗资源的分配不公。采用物联网技术可以解决医疗资源分配不公的问题。通过物联网采集的病理数据可远程传输给权威医疗机构，专家通过对这些数据的分析可诊断病情，提出医疗方案，在远端的病人可根据医疗方案，由当地医疗人员处置。这样就保障了优良医疗资源的高效应用。
目前有很多精确度很高的手术如一些神经外科手术都需要 *** 作专门的仪器来进行手术， *** 作便是传感层接收的信息，仪器内嵌入的系统根据接收的信息通过特定的程序执行特定的 *** 作。理论上来说，信息可以由仪器本身自带的传感器产生，也可由远程端发送来信息，这样一些难度极大的手术便可由专家通过远程 *** 作来完成。然而现实中由于手术需要的实时性与网络传输信息的延迟性，这一设想还无法实现。5G技术的出现让这一设想成为可能。
物联网的应用还可以减少排队就医的时间，病人可通过物联网终端以及病情的缓急来预约就诊时间，就诊后可用移动支付的手段减少付费的麻烦，附着在药品上的RFID标签可以极大地减少药品的误服率，保障了用药安全。
（值得一提的是，作者所在的团队的项目便是一个智能医疗的项目，是一个关于康复医学的项目，主要用来帮助骨折患者的恢复以及防止二次骨折的可能。）
7智慧农业
物联网在农业上的应用可以使得农业生产更加智慧。在农田里部署的无线传感器网络实时采集田地里的水、肥等与农作物生长有关的参数，及时控制农作物生长所需的各种环境使得农作物的品质更高。
物联网中的大数据分析与数据挖掘技术可以用来指导农户科学地生产、种植，从全局考虑种植与需求，以保证丰产丰收。
在养殖方面，RFID标签可植入动物体内，动物的全生长过程均存于监控之中，这样可以保障动物肉品的全方位可追溯，保障了食品的安全。
（如果有机会的话，我会写一篇一个基于物联网技术的大棚无人种植智能监控系统方案）
8智慧工业
物联网与工业的融合应用产生了智慧工业，工业从大规模的生产逐渐演变成了个性化生产。企业从供应链的角度出发，通过虚拟现实知道用户消费和订购，将用户的个性化需求通过物联网实时传送到企业的生产线上，通过工业的自动控制技术，在一个生产线上可生产不同的个性化的产品，从而提高了企业的竞争力。
物联网与3D打印技术的结合，使得工业生产“可见即可得”。通过各种感知技术将用户想象的个性化产品图形化，图形化的虚拟产品可通过3D打印变成实际产品，这样就加快了产品研发、生产的速度，更快速地响应用户需求，提高企业的效益。
9智能电网
智能电网来源于电力自动化，其目标是在保障电力系统可靠性的同时，以更加经济的方式合理调配电能，使得电力企业和用户获得满意的效益。
电能是由其它如水力、火力、核能等能源转化而成的，它是一个无法存储的能量，因此多发电会产生浪费，少发电则供电不足。采用物联网技术后，电力企业可以通过在每个用户的用电设备上部署传感器，实时获得其用电信息，将该用电信息传送给电力企业，企业就可以及时调整发电量，以保障用电需求。另外，企业也可根据这些信息以及感知到的其他与 社会 生活、生产有关的信息，估算出用电需求量，依据需求量可有计划地安排发电所需的煤、油等发电物料，以保障企业的经济效益。
此外，用户可根据自身经济状况，合理安排用电时间，在用电高峰期时，由于此时电价高，可减少用电，当在用电低谷时，由于电价较低，可加大用电量。采用物联网技术，电力企业和用户可以全面感知用电情况，准确获得用电的高峰和低谷信息，指导企业和用户，使双方均获得较好的经济收益。
10国防军事
物联网在国防军事上有着广泛的应用。全面的感知可获得战场上的全面情况，为合理部署战斗力量提供了保障。现代战争是一个精确打击的战争，感知了全面战场信息就获得了精确打击的对象，火力能有效地打击敌人，保护自己。全面感知还可以有效地调配战斗资源，合理分配各种轻、重及远程火力、战斗人员和后勤保障。
在国防军事上，通过各种地面、空中、海洋、空间感知设备获取全方位的信息，这些信息与武器互连，从而形成了强大的武装网络和战斗力，为我国的国防现代化做出了巨大的贡献。
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大数据从四个方面改变了金融机构传统的数据运作方式，从而实现了巨大的商业价值。这四个方面（“四个C”）包括：数据质量的兼容性
（Compatibility）、数据运用的关联性（Connectedness）、数据分析的成本（Cost）以及数据价值的转化
（Capitalization）。
大数据在金融业的应用场景正在逐步拓展。在海外，大数据已经在金融行业的风险控制、运营管理、销售支持和商业模式创新等领域得到了全面尝试。在国内，金
融机构对大数据的应用还基本处于起步阶段。数据整合和部门协调等关键环节的挑战仍是阻碍金融机构将数据转化为价值的主要瓶颈。
数据技术与数据经济的发展是持续实现大数据价值的支撑。深度应用正在将传统IT从“后端”不断推向“前台”，而存量架构与创新模块的有效整合是传统金融
机构在技术层面所面临的主要挑战。此外，数据生态的发展演进有其显著的社会特征。作为其中的一员，金融机构在促进数据经济的发展上任重道远。
为了驾驭大数据，国内金融机构要在技术的基础上着重引入以价值为导向的管理视角，最终形成自上而下的内嵌式变革。其中的三个关键点（“TMT”）包括：团队（Team）、机制（Mechanism）和思维（Thinking）。
1价值导向与内嵌式变革—BCG对大数据的理解
“让数据发声！”—随着大数据时代的来临，这个声音正在变得日益响亮。为了在喧嚣背后探寻本质，我们的讨论将从大数据的定义开始。
11成就大数据的“第四个V”
大数据是什么？在这个问题上，国内目前常用的是“3V”定义，即数量（Volume）、速度（Velocity）和种类（Variety）。
虽然有着这样的定义，但人们从未停止讨论什么才是成就大数据的“关键节点”。人们热议的焦点之一是“到底多大才算是大数据？”其实这个问题在“量”的层
面上并没有绝对的标准，因为“量”的大小是相对于特定时期的技术处理和分析能力而言的。在上个世纪90年代，10GB的数据需要当时计算能力一流的计算机
处理几个小时，而这个量现在只是一台普通智能手机存储量的一半而已。在这个层面上颇具影响力的说法是，当“全量数据”取代了“样本数据”时，人们就拥有了
大数据。
另外一个成为讨论焦点的问题是，今天的海量数据都来源于何处。在商业环境中，企业过去最关注的是ERP（Enterprise Resource
Planning）和CRM（Customer Relationship
Management）系统中的数据。这些数据的共性在于，它们都是由一个机构有意识、有目的地收集到的数据，而且基本上都是结构化数据。随着互联网的深
入普及，特别是移动互联网的爆发式增长，人机互动所产生的数据已经成为了另一个重要的数据来源，比如人们在互联网世界中留下的各种“数据足迹”。但所有这
些都还不是构成“大量数据”的主体。机器之间交互处理时沉淀下来的数据才是使数据量级实现跨越式增长的主要原因。“物联网”是当前人们将现实世界数据化的
最时髦的代名词。海量的数据就是以这样的方式源源不断地产生和积累。
“3V”的定义专注于对数据本身的特征进行描述。然而，是否是量级庞大、实时传输、格式多样的数据就是大数据？
BCG认为，成就大数据的关键点在于“第四个V”，即价值（Value）。当量级庞大、实时传输、格式多样的全量数据通过某种手段得到利用并创造出商业价值，而且能够进一步推动商业模式的变革时，大数据才真正诞生。
12变革中的数据运作与数据推动的内嵌式变革
多元化格式的数据已呈海量爆发，人类分析、利用数据的能力也日益精进，我们已经能够从大数据中创造出不同于传统数据挖掘的价值。那么，大数据带来的“大价值”究竟是如何产生的？
无论是在金融企业还是非金融企业中，数据应用及业务创新的生命周期都包含五个阶段：业务定义需求；IT部门获取并整合数据；数据科学家构建并完善算法与
模型；IT发布新洞察；业务应用并衡量洞察的实际成效。在今天的大数据环境下，生命周期仍维持原样，而唯一变化的是“数据科学家”在生命周期中所扮演的角
色。大数据将允许其运用各种新的算法与技术手段，帮助IT不断挖掘新的关联洞察，更好地满足业务需求。
因此，BCG认为，大数据改变的并不是传统数据的生命周期，而是具体的运作模式。在传统的数据基础和技术环境下，这样的周期可能要经历一年乃至更长的时
间。但是有了现在的数据量和技术，机构可能只需几周甚至更短的时间就能走完这个生命周期。新的数据运作模式使快速、低成本的试错成为可能。这样，商业机构
就有条件关注过去由于种种原因而被忽略的大量“小机会”，并将这些“小机会”累积形成“大价值”。
具体而言，与传统的数据应用相比，大数据在四个方面（“4C”）改变了传统数据的运作模式，为机构带来了新的价值。
121数据质量的兼容性（Compatibility）：大数据通过“量”提升了数据分析对“质”的宽容度
在“小数据”时代，数据的获取门槛相对较高，这就导致“样本思维”占据统治地位。人们大多是通过抽样和截取的方式来捕获数据。同时，人们分析数据的手段
和能力也相对有限。为了保证分析结果的准确性，人们通常会有意识地收集可量化的、清洁的、准确的数据，对数据的“质”提出了很高的要求。而在大数据时代，
“全量思维”得到了用武之地，人们有条件去获取多维度、全过程的数据。但在海量数据出现后，数据的清洗与验证几乎成为了不可能的事。正是这样的困境催生了
数据应用的新视角与新方法。类似于分布式技术的新算法使数据的“量”可以弥补“质”的不足，从而大大提升了数据分析对于数据质量的兼容能力。
122数据运用的关联性（Connectedness）：大数据使技术与算法从“静态”走向“持续”
在大数据时代，对“全量”的追求使“实时”变得异常重要，而这一点也不仅仅只体现在数据采集阶段。在云计算、流处理和内存分析等技术的支撑下，一系列新
的算法使实时分析成为可能。人们还可以通过使用持续的增量数据来优化分析结果。在这些因素的共同作用下，人们一贯以来对“因果关系”的追求开始松动，而
“相关关系”正在逐步获得一席之地。
123数据分析的成本（Cost）：大数据降低了数据分析的成本门槛
大数据改变了数据处理资源稀缺的局面。过去，数据挖掘往往意味着不菲的投入。因此，企业希望能够从数据中发掘出“大机会”，或是将有限的数据处理资源投
入到有可能产生大机会的“大客户、大项目”中去，以此获得健康的投入产出比。而在大数据时代，数据处理的成本不断下降，数据中大量存在的“小机会”得见天
日。每个机会本身带来的商业价值可能并不可观，但是累积起来就会实现质的飞跃。所以，大数据往往并非意味着“大机会”，而是“大量机会”。
124数据价值的转化（Capitalization）：大数据实现了从数据到价值的高效转化
在《互联网金融生态系统2020：新动力、新格局、新战略》报告中，我们探讨了传统金融机构在大变革时代所需采取的新战略思考框架，即适应型战略。采取
适应型战略有助于企业构筑以下五大优势：试错优势、触角优势、组织优势、系统优势和社会优势，而大数据将为金融机构建立这些优势提供新的工具和动力。从数
据到价值的转化与机构的整体转型相辅相成，“内嵌式变革”由此而生。
例如，金融机构传统做法中按部就班的长周期模式（从规划、立项、收集数据到分析、试点、落地、总结）不再适用。快速试错、宽进严出成为了实现大数据价值
的关键：以低成本的方式大量尝试大数据中蕴藏的海量机会，一旦发现某些有价值的规律，马上进行商业化推广，否则果断退出。此外，大数据为金融机构打造“触
角优势”提供了新的工具，使其能够更加灵敏地感知商业环境，更加顺畅地搭建反馈闭环。此外，数据的聚合与共享为金融机构搭建生态系统提供了新的场景与动
力。
2应用场景与基础设施—纵览海内外金融机构的大数据发展实践
金融行业在发展大数据能力方面具有天然优势：受行业特性影响，金融机构在开展业务的过程中积累了海量的高价值数据，其中包括客户身份、资产负债情况、资
金收付交易等数据。以银行业为例，其数据强度高踞各行业之首—银行业每创收100万美元，平均就会产生820GB的数据。
21大数据的金融应用场景正在逐步拓展
大数据发出的声音已经在金融行业全面响起。作为行业中的“巨无霸”，银行业与保险业对大数据的应用尤其可圈可点。
211海外实践：全面尝试
2111银行是金融行业中发展大数据能力的“领军者”
在发展大数据能力方面，银行业堪称是“领军者”。纵观银行业的六个主要业务板块（零售银行、公司银行、资本市场、交易银行、资产管理、财富管理），每个
业务板块都可以借助大数据来更深入地了解客户，并为其制定更具针对性的价值主张，同时提升风险管理能力。其中，大数据在零售银行和交易银行业务板块中的应
用潜力尤为可观。
BCG通过研究发现，海外银行在大数据能力的发展方面基本处于三个阶段：大约三分之一的银行还处在思考大数据、理解大数据、制定大数据战略及实施路径的
起点阶段。还有三分之一的银行向前发展到了尝试阶段，也就是按照规划出的路径和方案，通过试点项目进行测验，甄选出许多有价值的小机会，并且不停地进行试
错和调整。而另外三分之一左右的银行则已经跨越了尝试阶段。基于多年的试错经验，他们已经识别出几个较大的机会，并且已经成功地将这些机会转化为可持续的
商业价值。而且这些银行已经将匹配大数据的工作方式嵌入到组织当中。他们正在成熟运用先进的分析手段，并且不断获得新的商业洞察。
银行业应用举例1：将大数据技术应用到信贷风险控制领域。在美国，一家互联网信用评估机构已成为多家银行在个人信贷风险评估方面的好帮手。该机构通过分
析客户在各个社交平台（如Facebook和Twitter）留下的数据，对银行的信贷申请客户进行风险评估，并将结果卖给银行。银行将这家机构的评估结
果与内部评估相结合，从而形成更完善更准确的违约评估。这样的做法既帮助银行降低了风险成本，同时也为银行带来了风险定价方面的竞争优势。
相较于零售银行业务，公司银行业务对大数据的应用似乎缺乏亮点。但实际上，大数据在公司银行业务的风险领域正在发挥着前所未有的作用。在传统方法中，银
行对企业客户的违约风险评估多是基于过往的营业数据和信用信息。这种方式的最大弊端就是缺少前瞻性，因为影响企业违约的重要因素并不仅仅只是企业自身的经
营状况，还包括行业的整体发展状况，正所谓“覆巢之下，焉有完卵”。但要进行这样的分析往往需要大量的资源投入，因此在数据处理资源稀缺的环境下无法得到
广泛应用，而大数据手段则大幅减少了此类分析对资源的需求。西班牙一家大型银行正是利用大数据来为企业客户提供全面深入的信用风险分析。该行首先识别出影
响行业发展的主要因素，然后对这些因素一一进行模拟，以测试各种事件对其客户业务发展的潜在影响，并综合评判每个企业客户的违约风险。这样的做法不仅成本
低，而且对风险评估的速度快，同时显著提升了评估的准确性。
银行业应用举例2：用大数据为客户制定差异化产品和营销方案。在零售银行业务中，通过数据分析来判断客户行为并匹配营销手段并不是一件新鲜事。但大数据
为精准营销提供了广阔的创新空间。例如，海外银行开始围绕客户的“人生大事”进行交叉销售。这些银行对客户的交易数据进行分析，由此推算出客户经历“人生
大事”的大致节点。人生中的这些重要时刻往往能够激发客户对高价值金融产品的购买意愿。一家澳大利亚银行通过大数据分析发现，家中即将有婴儿诞生的客户对
寿险产品的潜在需求最大。通过对客户的yhk交易数据进行分析，银行很容易识别出即将添丁的家庭：在这样的家庭中，准妈妈会开始购买某些药品，而婴儿相关
产品的消费会不断出现。该行面向这一人群推出定制化的营销活动，获得了客户的积极响应，从而大幅提高了交叉销售的成功率。
客户细分早已在银行业得到广泛应用，但细分维度往往大同小异，包括收入水平、年龄、职业等等。自从开始尝试大数据手段之后，银行的客户细分维度出现了突
破。例如，西班牙的一家银行从Facebook和Twitter等社交平台上直接抓取数据来分析客户的业余爱好。该行把客户细分为常旅客、足球爱好者、高
尔夫爱好者等类别。通过分析，该行发现高尔夫球爱好者对银行的利润度贡献最高，而足球爱好者对银行的忠诚度最高。此外，通过分析，该行还发现了另外一个小
客群：“败家族”，即财富水平不高、但消费行为奢侈的人群。这个客群由于人数不多，而且当前的财富水平尚未超越贵宾客户的门槛，因此往往被银行所忽略。但
分析显示这一人群能够为银行带来可观的利润，而且颇具成长潜力，因此该行决定将这些客户升级为贵宾客户，深入挖掘其潜在价值。
在对公业务中，银行同样可以借助大数据形成更有价值的客户细分。例如，在BCG与一家加拿大银行的合作项目中，项目组利用大数据分析技术将所有公司客户
按照行业和企业规模进行细分，一共建立了上百个细分客户群。不难想象，如果没有大数据的支持，这样深入的细分是很难实现的。然后，项目组在每个细分群中找
出标杆企业，分析其银行产品组合，并将该细分群中其他客户的银行产品组合与标杆企业进行比对，从而识别出差距和潜在的营销机会。项目组将这些分析结果与该
行的对公客户经理进行分享，帮助他们利用这些发现来制定更具针对性的销售计划和话术，并取得了良好的效果。客户对这种新的销售方式也十分欢迎，因为他们可
以从中了解到同行的财务状况和金融安排，有助于对自身的行业地位与发展空间进行判断。
银行业应用举例3：用大数据为优化银行运营提供决策基础。大数据不仅能在前台与中台大显身手，也能惠及后台运营领域。在互联网金融风生水起的当
下，“O2O”（OnlineToOffline）成为了银行的热点话题。哪些客户适合线上渠道？哪些客户不愿“触网”？BCG曾帮助西班牙一家银行通过
大数据技术应用对这些问题进行了解答。项目组对16个既可以在网点也可以在网络与移动渠道上完成的关键运营活动展开分析，建立了12个月的时间回溯深度，
把客户群体和运营活动按照网点使用强度以及非网点渠道使用潜力进行细分。分析结果显示，大约66%的交易活动对网点的使用强度较高，但同时对非网点渠道的
使用潜力也很高，因此可以从网点迁移到网络或移动渠道。项目组在客户细分中发现，年轻客户、老年客户以及高端客户在运营活动迁移方面潜力最大，可以优先作
为渠道迁徙的对象。通过这样的运营调整，大数据帮助银行在引导客户转移、减轻网点压力的同时保障了客户体验。
BCG还曾利用专有的大数据分析工具NetworkMax，帮助一家澳大利亚银行优化网点布局。虽然银行客户的线上活动日渐增多，但金融业的铁律在互联
网时代依然适用，也就是说在客户身边设立实体网点仍然是金融机构的竞争优势。然而，网点的运营成本往往不菲，如何实现网点资源的价值最大化成为了每家银行
面临的问题。在该项目中，项目组结合银行的内部数据（包括现有的网点分布和业绩状况等）和外部数据（如各个地区的人口数量、人口结构、收入水平等），对
350多个区域进行了评估，并按照主要产品系列为每个区域制定市场份额预测。项目组还通过对市场份额的驱动因素进行模拟，得出在现有网点数量不变的情况下
该行网点的理想布局图。该行根据项目组的建议对网点布局进行了调整，并取得了良好的成效。这个案例可以为许多银行带来启示：首先，银行十分清楚自身的网点
布局，有关网点的经营业绩和地址的信息全量存在于银行的数据库中。其次，有关一个地区的人口数量、人口结构、收入水平等数据都是可以公开获取的数据。通过
应用大数据技术来把这两组数据结合在一起，就可以帮助银行实现网点布局的优化。BCG基于大数据技术而研发的Network
Max正是用来解决类似问题的工具。
银行业应用举例4：创新商业模式，用大数据拓展中间收入。过去，坐拥海量数据的银行考虑的是如何使用数据来服务其核心业务。而如今，很多银行已经走得更
远。他们开始考虑如何把数据直接变成新产品并用来实现商业模式，进而直接创造收入。例如，澳大利亚一家大型银行通过分析支付数据来了解其零售客户的“消费
路径”，即客户进行日常消费时的典型顺序，包括客户的购物地点、购买内容和购物顺序，并对其中的关联进行分析。该银行将这些分析结果销售给公司客户（比如
零售业客户），帮助客户更准确地判断合适的产品广告投放地点以及适合在该地点进行推广的产品。这些公司客户过去往往需要花费大量金钱向市场调研公司购买此
类数据，但如今他们可以花少得多的钱向自己的银行购买这些分析结果，而且银行所提供的此类数据也要可靠得多。银行通过这种方式获得了传统业务之外的收入。
更重要的是，银行通过这样的创新为客户提供了增值服务，从而大大增强了客户粘性。
上一篇文章我给大家提到了建设银行的第二发展曲线，这篇文章我的重点将放在非金融场景生态进行研究分析上~文章较长，但相信你读完一定会受益匪浅。
在这个飞速发展的时代，互联网走进了家家户户的生活。
建行以客户为中心，用心为客户搭建互联网金融生态圈，将银行、客户、第三方服务商融为一体，互惠互利，共存共荣。
除了全渠道的金融服务，建设银行围绕客户衣食住行的生活需求，用互联网思维和技术改造传统商业模式和组织模式，践行"综合性、多功能、集约化、创新银行、智慧银行"的转型要求，构建全渠道产品和服务高度融合的建行金融生态圈，进一步扩大覆盖客户群体，完善金融服务和非金融服务，优化业务流程，提高服务质量，真正让客户享受到互联网金融发展的成果。
上一篇 《建设银行开启“第二曲线”，构建伙伴式智慧生态》 中，DMA数字化营销咨询团队，通过调研建设银行年度报告、建设银行手机银行APP、善融商务APP、微信公众号（建设银行、龙卡xyk、建行龙支付等）、微信小程序等渠道的非金融场景生态建设现状，深入了解建设银行在非金融服务方面多功能、交互式的全渠道获客与客户服务模式。
本篇我们将对建行非金融场景生态进行研究分析，为大家继续解析建设银行非金融场景的战略规划与布局。
建设银行坚持纵深推进“三大战略”落地，通过 探索 智能化、场景化业务模式，开拓新金融发展路径，助力发展“第二曲线”。
住房租赁方面，建行以子公司建信住房服务有限责任公司为载体，参与住房租赁市场建设，加大 社会 租赁房源供给。如：
普惠金融方面，为改善农村金融服务“最后一公里”问题，建设银行创新打造乡村振兴综合服务平台“建行裕农通”，为县域乡村客户提供集智慧政务、便民事务、电子商务、金融服务于一体的一站式综合服务。
截至 2019 年末，“建行裕农通”普惠金融服务点已基本覆盖全国行政村，为数千万农户提供便民、政务及金融服务。
金融 科技 方面，建设银行积极推进服务平台建设，以金融 科技 支持业务发展。
在非金融场景生态过程中，住房租赁战略、浦惠金融战略的推进，促进了建设银行与政府、企业建立银企、银政联合服务关系，为进一步构建B端、G端生态奠定了基础。
而金融 科技 战略的推进，以技术驱动渠道平台建设，以平台聚合场景服务能力，以渠道扩大场景覆盖面，真正意义上实现了B端赋能、G端连接。可以说，住房租赁与普惠金融是非金融场景生态建设的业务原型与底层构想，而金融 科技 则是非金融场景生态建设的驱动因素与技术保障。
在构建非金融场景生态的过程中，建设银行采取了 三大措施 ：
“善融商务”是建设银行自建的电子商务平台，也是银行业首家电商平台。目前，善融商务商城有个人商城、企业商城两个版本，分别面对个人用户和企业用户。
个人商城作为B2C线上消费平台，通过入驻商户、加盟商家向消费者提供产品、物流及售后服务，能满足个人用户的线上购物、公益扶贫等非金融需求及交易结算、消费分期等金融需求。
企业商城作为B2B电子采购平台，为买卖双方及专业市场管理方提供供求信息展示、企业商铺展示、专业市场展示、资讯展示、推荐信息展示等电商服务及支付、结算、融资等金融服务，很大程度上解决了供采双方在时间和空间上的距离，实现了信息流、物流和资金流“三流合一”。
图：善融商务个人商城
图：善融商务企业商城
智慧城市是运用信息和通信技术手段感测、分析、整合城市运行核心系统的各项关键信息，从而对包括民生、环保、公共安全、城市服务、工商业活动在内的各种需求做出智能响应。
其实质是利用先进的信息技术，实现城市智慧式管理和运行，进而为城市中的人创造更美好的生活，促进城市的和谐、可持续成长。
商业银行作为金融机构，在智慧城市建设过程中向智慧城市服务商、供应商、运营商提供金融服务，这有利于促进银行与非银机构进行深入合作、深度融合。
建设银行以“金融+产品+服务”为抓手，构建起了智慧政务、智慧生活、智慧社区、智慧菜篮、智慧医疗、智慧出行、智慧 旅游 、智慧教育、智慧商业、智慧公益10个领域的智慧生态圈，全方位实现B端赋能、G端链接。
G端方面，建设银行致力于围绕“智慧政务”密切政府 G 端链接。三大战略提出以来，建设银行 探索 新金融模式、利用金融 科技 打造了“智慧政务服务平台”，提供工商注册、公积金社保查询、税务登记、交通罚款缴纳等政务服务。
智慧政务通过银政系统对接的方式整合了“跨地区、跨部门、跨层级”的各类政务服务，在APP、自助终端、裕农通等多渠道实现了人民群众政务事务的“就近办、快速办”，联通了政府（G端）与人民群众（C端）。截至2019年末，智慧政务累计办理业务量超过 3000 万件。
B端方面，建设银行以多元化的智慧+服务实现社区、医疗、教育、 旅游 、出行等多行业外场景批量获客和金融服务输出。以智慧校园为例，建设银行通过对接幼儿园、中小学、大中专高校的缴费系统，向学生群体提供学杂费缴纳、校园一卡通充值等服务，相比传统缴费收费方式，智慧校园缴费具备方便、快捷、易 *** 作等优点。
在智慧城市建设的背景下，银行提供的金融服务不再是单一的金融产品，而是将金融、产品、场景融为一体的场景式解决方案，既有利于在开放共享的模式下提升客户体验，也有利于在“智慧金融”服务中寻求新的业务增长点。
在场景生态建设过程中，建设银行与其他银行一样，也采取了“多方参与、优势互补”的开放式融合共建模式，通过引入第三方服务平台/企业构建场景生态。
通过第三方企业/平台与场景的融合情况来看，建设引入第三方可达成两大目标：
一是优化智慧生态，实现场景化一站式服务。
二是丰富场景类型，满足用户多样化需求。 如引入“管家帮”家政服务平台、“胖虎商城”、“齐家装修”“师傅邦”满足用户的便捷生活需求；引入“饿了么”外卖平台、“摩天轮”票务平台、“花加”鲜花订购服务商满足用户的 美食 娱乐 需求。
通过引入外部平台达成智慧生态服务能力提升、场景类型逐渐丰富的目标，既有利于满足存量用户的需求，提升客户体验；又有利于从外部平台获取客户流量，增强场景获客能力。
建设银行场景相关的活动包括两大类，一是手机银行APP内围绕合作商户消费与互联网平台支付的满减活动，以提高持卡用户用卡量与活跃度为目标；二是善融商务APP内“善融寻宝记”活动平台内的签到、 游戏 、抽奖等活动，以APP拉新、促活为目标。
图：善融商务APP善融寻宝记活动平台
整体看来，手机银行APP通过与第三方商户/互联网平台合作推出活动，以满减折扣、限时领取优惠券等形式促进客户用卡，有利于提高xyk消费量与消费额，但APP拉新、促活及其他场景相关的活动较少，需进一步加大APP运营与场景运营的力度。
善融商务APP围绕“善融寻宝记”活动平台推出系列活动，以新用户免费领取金币活动进行拉新，通过签到、 游戏 、抽奖、做任务等形式促活，同时以虚拟权益“金币”实现用户激励，极大程度上发挥了活动平台的运营价值，但缺乏与缴费、充值、购物等场景相关的活动。
建设银行APP内的权益包括券码、积分和虚拟权益3种。
券码 指在各类场景、活动中获取的商户代金券、优惠券、兑换券等。券码均需在APP内领取获得，在指定商户消费抵扣或兑换使用，能起到APP促活、提高用卡量与龙支付交易量等作用，同时消费成功后还可获取积分，通过权益循环实现了客户激励与促活；
积分 指通过消费、活动等方式获取的xyk积分。积分权益通过用卡、消费等方式获取，可用于兑换商品或捐赠，与其他商业银行积分权益无甚差别；
虚拟权益 指用户在“善融寻宝记”活动平台中获得的奖励“金币”。虚拟权益“金币”在作为活动平台中的奖品，具有可兑换礼品的实际价值，能实现APP内的用户促活与激励。
从分析结果来看，建设银行在非金融生态建设中具备两大优势：
资源优势。 一方面，建行在多年的经营发展中积累了大量的政府客户、企业客户、零售客户资源，对场景生态的构建起到了重要推动作用；另一方面，建设银行作为国有商业银行，拥有雄厚的资金实力和大量的金融 科技 人才，为场景生态的构建与布局提供了财力、人力、物力等各方面的资源保障。
技术优势。 从数据驱动到能力开放，从渠道建设到场景布局，从打破部门数据壁垒到联动外部信息，人工智能领域、大数据领域、移动互联领域、物联网领域等各方面的技术对建行场景构建起到了重要的驱动、支撑、保障作用。
同时，建设银行在非金融生态建设中在活动运营、权益运营方面也需要进行持续优化：
活动运营。 目前建行APP内的活动主要围绕xyk特约商户、惠生活商户，以促活与交易提升为目标，缺乏与生活缴费、商旅出行、 美食 娱乐 等高频生活场景相关的活动，场景获客的能力没有得到充分发挥，可增设场景相关的优惠、推广活动。
权益运营。 与缺乏场景化活动相对应，建行权益与场景的结合度也有待提升，可针对饮食、 娱乐 等覆盖面广的场景增加一些定时发放的常态化权益，提高APP客户的活跃度；针对车主生态等新布局的成精，可限时发放一些免费权益进行场景拉新，实现存量客户与外部渠道客户的场景获客。
具体来看，通过聚焦用户需求，建立用户多场景网络，持续优化用户体验，各大银行都在积极不断探寻更加适合用户的定制化服务，最终在迭代中实现用户价值的持续挖掘。
第二，在技术层，重点关注大数据、人工智能、移动互联、物联网、云计算、区块链、安全技术等前沿技术的应用突破。例如，在各类技术中，数据资源的内部管理治理与外部流通交易是横亘在数据要素市场化进程中的关卡，而基于多模态的机器学习和跨模态的融合应用成为学术界和工业界发展人工智能的共识，以容器和微服务为基础的云原生技术已成为云计算发展主要方向，区块链的挑战则在于如何跟具体的业务场景结合、真正为社会创造价值。
第三，在业务层，无论是持牌金融机构的金融科技创新，还是新兴技术企业服务持牌金融机构，一定程度上存在着技术和业务“两张皮”的问题。实践中通常是根据业务需求匹配相应的技术，但业务需求需符合现有商业模式，因此很可能阻碍技术创新。因此如何突破技术与业务的矛盾是未来讨论金融科技落地场景的重中之重。此外，金融科技创新的推动，也离不开专业的会计、审计、评估、评级、反洗钱等中介服务支撑。
第四，在客户层，则需要以数字化来全面提升金融科技创新的需求动力，重点是通过推动宏观经济与微观主体的数字化变革，而从源头上优化金融科技创新的内生动力，提高企业和居民的金融科技接受能力和水平，增加有效需求。
第五，在监管层，同样存在诸多挑战。例如，需要处理好常规监管和非常规监管的关系。常规监管通过日常性的工作实现包容、稳定、合规等多重目标，最大的挑战是监管部门之间的协调难题。非常规监管则面对如公平竞争与反垄断、重大风险事件、新业态与模式影响等，例如在新兴金融领域，如Defi（Decentralized Finance，去中心化金融）近年来在国际上产生重大影响，其特点包括依托智能合约就可以建立借贷关系，没有主体、资金提供者和借贷方连在一起，其中自然存在许多新型风险。
最后，在金融科技生态的环境要素方面，可以实施的政策措施有很多。例如，金融科技的创新与发展，不仅需要特定的政策支持，更需要政策的持续性与稳定性，来促使市场创新主体的预期稳定，更好地推动创新与发展，在此方面，相关政策透明度、协调数字化转型已成为众多企业十四五战略布局的新规划，随着云计算、大数据、人工智能和5G 等技术的共同作用下，企业数字化转型的速度得到前所未有的跨越式发展，在边际成本上也获得了压倒性的先发竞争优势，将对每个行业产生巨大的影响，数字化将成为数字经济进程中企业追逐的新目标。
数字化转型是企业追逐的新目标也是必经之路，甚至可以说“无数字化就会面临淘汰”。传统的信息化方式已经很难帮助企业应对极端条件下的企业发展，如这两年的疫情，给国家和企业造成的损失无可计量，对传统企业更是致命打击，也正是诸如此类的突发事件，类似加速一样，带来了数字化的指数发展，加快了行业的数字化普及。
物联网是“新基建”的核心要素，也是数字化转型的关键节点。传统制造企业已不再是埋头造东西了，而是通过收集产品的各项使用指标、用户习惯等数据，优化产品，提升用户满意度。每个产品都可以通过不同的网络介质与云端通信，实现数据的高效、稳定传输。
所以说要实现数字化转型，物联网是必经之路。
物联网 归根结底还是一种以网络为介质将万物进行互联网的网络。只不过，这网络不再局限于以前的局域网，而是通过各种新的通信技术，如5G 。物联网技术的重要基础和核心仍旧是互联网，通过各种有线和无线网络与互联网融合，将物体的信息实时准确地传递到云端 。
物联网初步分为三个层次，有物理层(也被称为感知层)，网络层和应用层。
也称为感知层，主要是由各种的传感器元器件构成，如温、湿度传感器、高度传感器、方向传感器、R FID 标签和读写器等等。它本身是对外界各种信号的感知，类似人的五感，采集各种信息的来源，主要功能就是识别物体，采集信息。
负责传递和处理感知层获取的信息，由各种网络、互联网、有线和无线通信网、网络管理系统和云计算平台等组成。
负责物联网和用户(包括人、组织和其他系统)的人机接口，与各行各业的业务需要进行对接，实现物联网的智能应用。
物联网技术已经不再局限于某个企业或者行业，随着快速的发展，物联网已涉及到智慧安防、智慧能源、智慧家居、智慧城市等的建设。所以必须快速的形成自主的知识产权，掌握物联网的核心技术。
从企业层面而言，通过应用物联网可以最直观、最优先的获得终端用户使用产品的第一手数据， 有助于 企业高层在企业战略、营销、研发、运营等多板块的决策。
随着技术的不断更新发展 ，企业 最终 将会成为物联网解决方案的执行者， 深知物联网可以为企业带来的无限红利，如为企业在行业内的创新创造更多的机会，提高用户满意度、利用与用户的互动，可以提升用户粘性，提高资源利用率的同时节约总体成本。
从个人层面而言， 科技 改变生活，各种新技术的诞生都是为了满足人类的某种需求，物联网也不例外。通过物联网可以改变人们的学习习惯。如教育机构可以通过物联网获得学生的学习习惯数据，对学生薄弱的学习环节进行定向辅导。可以提前告知车主，某个商场最近的车位在哪、哪条路堵车等。可以告知妈妈们冰箱里是否还有菜还有什么菜等等的场景。
由于这些多方面的好处，使物联网 被 广泛 的 应用。不但有效地满足了企业的成本削减效率提高 的要求 ， 还帮助企业 获得新的发展机会， 使人们的生活更加的便利，人更“懒”了。
物联网是各种感知技术、通信技术、云计算、大数据、人工智能等技术的集合体。在各行各业都得到了广泛应用。物联网上部署了海量的多种类型传感器，每个传感器都是一个信息源，不同类别的传感器所捕获的信息内容和信息也不尽相同。企业通过大数据的不同算法和模型分析信息，提取价值数据，可以有效的帮助企业高管进行关键决策。
物联网的核心是物与物，以及人与物之间的信息交互，物联网的发展将为国家、行业及企业带来前所未有的挑战。物联网的技术特征有以下几点：
RFID 本身是一种简单的无线系统，由询问器和应答器组成，具有唯一的编码，附在实体上。这样我们可以随时掌握物体的位置及周遭环境，对目标物体进行跟踪。
是一种以机器对机器进行智能交互为核心的、网络化的应用与服务，使对象实现智能化控制。基于云计算、大数据、人工智能等平台和互联网络，可以依据获取到的数据进行决策，改变对象的行为，从而进行控制和反馈。
主要是由微型的、不同功能的传感器、微执行器、信号处理器和控制电路等组成。负责信息收集、简单处理和执行。利用传感网可以可以提高系统的自动化能力、智能化能力。
物联网的属性特征可概括为感知、传送和处理。
位于物联网的物中，集成各种不同功能的传感装置，利用RFID、二维码、传感器等感知、获取，随时随地对物体进行信息采集。
位于物联网的联中，通过各种通信网络与互联网技术的融合，将目标物体(对象)接入信息网络，随时随地进行可靠的信息交互和共享。
利用云计算、大数据等新兴技术，对海量的跨区域、跨行业、跨组织的数据和信息进行分析处理，提升对物理世界各种活动和变化的洞察力，实现自动化且智能化的决策。
通过上文的介绍，想必大家已经对物联网有了一个轮廓的理解。物联网作为新一代的信息技术的高度集成的产物，被国家列为五大新兴战略性产业之一，对于以后发展有很大的影响，同时物联网已经在各行各业得到了不同程度的实际应用，为促进企业的数字化转型，发挥了重要的作用。
随着工业40的发展，越来越多的智能化工厂、数字化工厂在国内落地开花，遍布全国。借助物联网的热度和技术，实现从研发、制造、销售、物流到后市场等关键环节的全流程标准化、智能化。比如：
随着智能化 社会 的到来，智能建筑、智能家电、智能家居正在逐步走进我们的生活。智能家居是以家为平台,兼备建筑、自动化,智能化于一体的高效、舒适、安全、便利的家居环境，是物联网生活化的应用场景之一。物联网不仅仅提供了传感器的连接,其本身也具有智能处理的能力,能够对物体实施智能控制。通过网络等信息通信技术手段实现对家居电器等的智能控制,使其能够按照人们的设定工作运行,而不论距离的远近。智能化与远程控制是智能家居的两大特点，这也是物联网的属性。
随着物联网的发展，智能家居可提供的场景不胜枚举，如通过手机可以远程控制家中的摄像头，查看家里情况，甚至可以通过摄像头和家人聊天;通过红外开关对家电进行远程控制，如提前打开电饭煲，实现下班到家马上有饭吃;通过智能门锁远程对门锁进行控制，掌控何人何时回家。利用物联网实现家居智能化，使生活更加舒适、便利和安全。
经历了计算机、互联网与移动通信网两次浪潮，物联网被称为信息产业第三次浪潮，代表了下一代信息发展技术。物联网是现代信息技术发展到一定阶段后出现的一种 综合 性应用与技术，将各种感知技术、现代网络技术和人工智能与自动化技术聚合与集成，使人与物智慧对话， 实现智慧的地球 。
物联网正在积极塑造工业生产和消费世界，从零售到医疗保健，从金融到物流，智能技术已遍及每个业务和消费者领域。随着国家的支持力度不断加码，物联网将得到前所未有的发展。毋庸置疑，物联网已经成为智慧的代名词，数字化转型的基础。
作者|张正平 黄帆帆 卢 欢
近年来，随着我国乡村振兴战略和数字乡村计划的实施，尤其是以大数据、云计算、区块链、物联网、人工智能等为代表的金融 科技 与传统农村金融的融合发展，农村金融市场的发展呈现出全新的“数字”面貌，2021年的中央一号文件则进一步明确提出“发展农村数字普惠金融”，为金融 科技 应用于传统农业供应链金融实现创新发展提供了新的契机和政策支持。
传统农业供应链金融的不足
风险控制机制不完善。 随着农业供应链转型升级带来的多产业融合发展、供应链延伸和供应链生态圈的扩大，供应链上的经营主体及相互业务往来会越来越频繁，会形成非常多的新委托代理关系，而这其中必定存在更多的 *** 作风险、欺诈风险，也意味着更多的信息不对称。面对农业供应链金融中存在的若干风险，传统的管理手段及经验已无法有效应对。虽然传统金融机构、核心企业、物流公司以及电商平台等经营主体具有较强的资金实力， 但它们各自应用的风险控制模型往往并不一致且相互不能兼容，农业供应链金融中所需掌握的资金流、物流和信息流也无法实现及时有效地对接和比较，导致了传统农业供应链金融的风险控制手段一直没有突破性的创新，难以有效提高农业供应链金融服务的效率。
产品及服务单一。 传统的农业供应链金融仅为供应链上游的企业提供基于订单、应收账款等有实际贸易背景的融资， 贷款多为生产性资金。由于资金是农业供应链上企业最大的需求之一，所以农业供应链上的金融企业主要利用信贷产品来吸引客户，进而抢占优质客户资源。然而， 即便存在激烈的市场竞争，各金融机构提供的农业供应链金融产品依旧非常相似， 产品及服务同质化严重。近年来，随着农村经济的快速发展，农业产业化、规模化趋势明显，对规模更大、期限更灵活的资金产生了较多的需求，然而，传统的农业供应链金融却不能提供有效的解决方案。而且，由于农业供应链金融是依托于供应链中的信用逻辑提供资金支持的，因此比其他金融产品的风险更高，这进一步压缩了农业供应链金融的发展空间。
获客渠道狭窄。 一方面，农业供应链的发起主体一般是核心企业或金融机构。一般情况下，在开展供应链业务时大多是发起主体在经营所在地寻找合适的合作伙伴，如果没有找到合适的合作伙伴，便很难开展农业供应链金融业务。另一方面， 传统的农业供应链金融只能为企业提供贷款，无法提供其他的增值性服务来增加客户黏性，竞争力不强。在这种情况下，只能利用地缘优势发展的传统农业供应链获客渠道就变得十分单一了，也很难找到匹配的客户资源，这进一步制约了业务的大范围开展。
多方合作难以协调。 一是银行单独发挥的作用有限。在我国金融发展过程中， 商业银行始终发挥着核心作用，如果其在农业供应链金融业务的开展上缺席，那么金融资源就不能得到最优配置。而银行围绕农业供应链开展的业务在其所有业务中的占比极低，相对于其在农业供应链中存在的应收账款闲置问题，其产品创新的力度和所占的市场份额明显不足。二是银行不能与其他金融机构进行有效合作。虽然当前已有部分银行与一些小额贷款公司、数字金融平台开展了合作，但是从整体情况来看，银行与其他金融机构之间普遍缺乏信任，信息孤岛状况严重，农业供应链金融未获得充分的发展。三是农业企业与农户的合作大多有短期、松散的特点，农业供应链易受到违约风险的冲击而处于不稳定状态，严重的甚至导致信用链断裂， 威胁农业供应链金融系统安全。
金融 科技 在农业供应链金融中的应用
大数据、云计算+农业供应链金融
相对于传统农业供应链金融仅依靠会计报表进行企业的风险评估，大数据和云计算技术在农业供应链金融中的综合运用，不仅能准确识别有效信息，通过模型和机器算法使结论量化、更加精准，还能更加准确地预测链内企业的发展前景，更具全面性和客观性。从技术原理方面看， 大数据和云计算技术既能将农业供应链内发生的经济活动绘制出详细的数据图谱， 又能直接用数据语言对农业供应链内企业进行可穿透式管理，从而在解决信息管理中不对称问题的同时，弥补了传统管理中的技术短板。
在实际应用方面，苏宁易购基于数以亿计的交易数据，依托云计算技术与传统金融机构开展合作，将农业供应链的龙头企业作为信息的担保方或提供方，为链内经销商、代理商及农户提供金融服务；新希望金服则依托新希望集团的数据储备建立了大数据风险管理模型，从客户准入、贷前审核、贷中监控和贷后管理等方面实现全面智能化管理，为客户提供纯信用、免担保的“好养贷”产品，同时，在客户使用过程中，新希望金服还不断积累客户生产信息、信贷信息等，完善数据库，不断升级迭代风险管理模型。
在当今的数字时代，数据已经成为一种新的生产要素，但大数据、云计算技术应用于农业供应链金融仍面临不少难题。一是数据共享难。在农业供应链上， 银行可以根据核心企业与上下游企业之间签订的真实订单和应收账款等交易单据对链内提供质押、贷款等金融服务。然而， 由于我国在数据保护方面的法律法规还不完善，企业普遍担心银行或其他金融机构可能将企业的重要数据出售给竞争对手或第三方，从而导致该企业的市场竞争力被削弱，损害企业利益。在这种情形下，企业不愿意与银行等金融机构共享数据，这也是当前农业供应链金融利用大数据面临的一大难题。二是数字质量没有保障。由于农业供应链上各成员企业开展的业务较多、涉及面较广，很难对信息进行标准化、规范化的公开披露，导致金融机构获得的企业数据质量较低。此外，银行还担心核心企业与供应商、经销商达成骗贷共识，从而篡改ERP系统中真实的交易信息，这种行为无形中会增加银行风险，也不利于整个农业供应链的稳定。
区块链+农业供应链金融
从技术原理方面看，区块链是赋能农业供应链金融发展的有力工具。一是区块链能有效降低票据真实性风险。在“区块链+农业供应链金融”模式下，只要产生了交易，其业务信息就会被分别记录到相关的主体账户中，同时农业供应链内的信息传输不会失真，使得作假行为几乎不可能发生。二是区块链有助于提高农业供应链内企业的互信水平。在“区块链+农业供应链金融”模式下，各家企业可以利用智能合约来提高信用约定的执行力，交易双方只要有一方履行了合同上载明的责任和义务，系统会自动强制另一方履行合约，从而避免信用欺诈的发生。三是区块链有助于提高农业供应链金融的运行效率。通过营造丰富的区块链应用场景，农业供应链内各个参与主体将能获得真实有效的经济活动数据，实现在农业供应链内部完成资金的交易和业务的交割，从而提高交易的精度和效率。
在实践中，新希望慧农（天津） 科技 有限公司（以下简称“希望金融”）通过应用区块链技术，建立了更加规范的农业供应链业务模型，提升了农业供应链系统平台的开放度，实现了全流程的风险控制，有效地规避了人为造假和投机行为。截至2020年10月31日，希望金融累计借贷金额达11835亿元，借款人数达38000多人，借贷逾期率和坏账率低于01%，有效地服务了实体经济和乡村振兴。河南天香面业有限公司基于物联网和区块链前沿 科技 的应用，将产业链深度融合应用场景作为切入点，打造了国内首个“区块链+金融服务+粮食”平台——优粮优信。该平台可生成标准电子仓单，具备智能合约应用、多方账本共享、业务数据存证和粮食质量溯源等功能，可以实现风险管理、资产监管及数字资产的可视化，整个过程公开透明，反担保措施简单有效。
尽管区块链技术与农业供应链金融的结合带来了前所未有的变革，但其大规模应用还须解决两大挑战：一是农业供应链金融各参与主体争相借助区块链技术搭建属于自身的供应链信息管理系统，造成传统供应链金融市场的信息碎片化，而技术壁垒的存在又使得跨链数据难以互通，形成了新的信息孤岛；二是实践中往往缺少既懂区块链技术又熟悉农业供应链金融运营的复合型人才。
物联网+农业供应链金融
从技术原理方面看，基于物联网技术的农业供应链管理系统，可使供应链内的企业商品在任何时间、任何地点都被实时监控，实现从土壤养护到温室栽培、从加工包装到冷链配送、从在线销售到独立订购、从农民组织到农业一体化的发展，从而大大提升农业供应链管理的效率与灵活性，优化企业的资源配置，有效减少物资非法转移活动，进而大幅降低农业供应链的融资风险。
实践中，北京农信互联 科技 有限公司做出了有益尝试。该公司隶属于大北农集团，依托大北农集团的资源优势，综合利用互联网、物联网、云计算、大数据等多种技术， 探索 形成了包含“农业大数据、农业交易、农村金融服务”在内的农业供应链金融新模式。在这种模式下，运营中心可根据物联网记录的养殖户生产经营环节的大数据、在线销售生猪情况的大数据等数据在线生成的信用分筛选潜在贷款客户。
毫无疑问，物联网应用于农业供应链金融的前景十分诱人，但当前的发展仍然面临很多困难：一是物联网的投入巨大， 仅依靠核心企业的资金实力和技术水平不足以支撑“物联网+农业供应链金融”模式的规模化发展。二是现阶段大量农户仍以传统销售方式为主，线上信息沉淀较少，数字足迹较为缺乏。三是农业供应链各参与主体协同发展意识薄弱，孤岛问题严重，物流、资金流和信息流不能有效畅通和共享。
人工智能+农业供应链金融
从技术原理方面看，物联网、大数据及云计算等技术的广泛应用是人工智能在农业供应链金融领域发挥作用的基础。人工智能+物联网+大数据+云计算+农业供应链，有可能形成一种具备自主学习能力的农业供应链，从而让农业供应链能够进行自我管理。在这种多技术叠加的农业供应链金融模式下，放置在农业供应链各环节的激光扫描仪或传感器会自动收集相关主体的各类信息，并持续地将各种数据传输到云端服务器，最终这些数据交由人工智能进行分析和处理，为金融机构寻找贷款人、提供贷款、控制放贷风险提供依据。2019年美国Ta u l ia公司基于人工智能技术推出了一款适用于供应链金融的现金预测工具。随着更多的数据被处理和分析，该工具可以在不断积累的过程中有效识别未经批准的发票和采购订单的风险，从而实现更多的农产品装运和采购订单融资。
尽管人工智能在农业供应链金融领域具有十分广阔的应用前景，但迄今为止我国鲜有比较成功的应用案例，与此同时， 将人工智能技术成熟运用于农业供应链金融仍面临不少挑战。一是农业供应链金融涉及的环节多、周期长、内耗严重，而当前人工智能技术本身也不够成熟，短时间内仍无法解决农业供应链金融的这些问题。二是在将机器学习等人工智能技术运用于农业供应链金融数据之前，作为其中核心节点的企业必须首先收集足够多的数据，而要从成百上千家的农户、分销商、经销商和零售商等处获取完整的数据尚有较大的困难。三是我国农产品供应链物流基础设施仍较为落后，缺乏标准化体系， *** 作流程不规范，标准也不统一，造成供应链整体的信息化程度不高，经常出现信息失真现象，影响人工智能技术的落地应用。
需要说明的是，为了行文的方便，上文中我们大致是按照不同类别的金融 科技 分别讨论了其在农业供应链金融中应用的情况，但当前金融 科技 与农业供应链金融融合创新的一个基本趋势是多种金融 科技 的综合应用，进而形成更强的优势，破解传统农业供应链金融的痛点。
进一步促进金融 科技 在农业供应链金融领域应用的建议
继续完善法律法规。 一是需要为金融 科技 企业立规。有关部门应尽快研究出台金融 科技 企业的监管法规，界定金融 科技 企业的业务范围，明确企业属性，划定准入门槛，促进金融 科技 企业 健康 发展。二是需要为数据安全立法。金融 科技 具备赋能农业供应链金融的能力，但必须以数据安全为前提。为此，有关部门应结合中国国情加快出台数据安全法规，明确数据采集、流通、加工、使用等行为的界限，对数据经营企业实施准入制度，确保供应链上的信息得到安全合理的使用。三是需要技术立标准。近年来，大数据、区块链、人工智能、物联网等技术发展迅猛，但相关的诸多技术标准却依然空缺，已经成为阻碍金融 科技 行业发展的一大障碍。
持续推进数字乡村建设。 一方面，要加强农村信息基础设施建设。农村信息基础设施建设是金融 科技 应用的重要前提， 应大力提升乡村网络设施水平，尽快实现农村地区网络的全覆盖，积极推进农村地区基础设施的数字化，加强农村地区物联网设施建设，奠定金融 科技 应用的基础。另一方面，要推动农业产业数字化转型。没有农业产业的数字化，金融 科技 应用于农业供应链金融就难以实现大规模发展， 应大力发展互联网+农业、农村电商、智慧农业，提升农业生产、加工、存储、运输、销售等全流程的数字化水平。
不断丰富应用场景。 一方面，链内企业应结合不同类型金融 科技 的特点和不同农业产业的特色，积极 探索 更加丰富多元的应用场景，为金融 科技 的融入创造条件。具备资金和技术实力的核心企业和大型金融机构应充分发挥其规模优势，拓展各类金融 科技 的应用场景，为其农业供应链金融的规模化发展创造条件。另一方面，应深入挖掘大数据、云计算、区块链、物联网及人工智能等数字技术在农业供应链金融中应用的潜力，加强各数字技术的结合和交叉使用，推动金融技术应用农业供应链金融场景的创新，拓展金融 科技 应用的广度和深度。
作者单位：北京工商大学经济学院，北京工商大学数字金融研究中心
元宇宙的内涵逐渐从社交向产业转移，这是物联网应把握的机遇。AIoT领域创造的很多元宇宙应用已经诞生，包括导航、智能楼宇、智慧城市等。对于物联网来说，元宇宙不仅有用，而是已经在用了。元宇宙的架构是七层，其中基础设施层包含物联网、5G、AI，它是进入元宇宙的钥匙”。在彭昭看来，物联网需要把握的并非社交元宇宙，而是产业元宇宙，物联网应通过虚拟反馈到现实，增强人们的生活便利性。有业内人士进一步向记者解释，“相信元宇宙将对产业带来改进，但2022年元宇宙会不会对物联网带来新的变化，取决于咱们怎么定义元宇宙。目前业界还没有对元宇宙有统一定义，如果元宇宙是扎克伯格说的那种完全虚拟的世界，那明年技术应该进展不到那个地步；如果认为元宇宙是从虚拟回到现实并帮助现实改进的话，那一定会出现很多新的物联网应用”
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