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。
在传统展业模式中，银行开展供应链金融业务高度依赖于核心企业信用，并以线下模式为主，耗费人力精力的同时业务也面临难以上量的瓶颈。
在2012年的“钢贸大危机”中，诸多钢铁行业供应商采用货物多重抵质押的方式进行欺诈性融资，导致布局其中的银行不良率飙升，并自此对供应链金融心生怯意。
而如今市场的外部环境已悄然改变，近年来银行对金融 科技 力量越发重视，多家银行成立了直属金融 科技 公司，日渐成熟的智能仓储及监控、电子合同签章、区块链等新技术，亦被逐步应用到供应链金融业务中，过往银行在风控端的弱势正被不断抹平。
叠加国家对供应链金融业务的政策端强力支持，以及国内中小企业应收账款极大的市场融资缺口，银行“重返供应链金融战场”势在必行。而以互联网线上化、区块链等技术为支撑的新展业模式，正成为供应链金融业务的突围利器。
那么如今各家银行在供应链金融的布局上有何具体变化呢？智信据2018年各家银行发布的年报数据，对5家大型商业银行、4家代表性股份制银行、两家城商行以及电商系民营银行的展业概况进行了以下梳理：
▌ 工商银行
工商银行供应链金融业务的新变化主要体现在其线上小微金融服务平台上，平台主要包含纯信用类的“经营快贷”、抵质押类的“网贷通”，以及“线上供应链融资”三大主要产品。工行还与平台方中企云链合作，创新了可流转多层级的核心数字化应收账款确认凭据，将核心企业信用进一步向供应链末端小微企业延伸。
仅2018年前9个月，工行便已累计为1300户上下游客户发放超过450亿元的线上供应链融资。截至2018年末，工行的小微企业贷款总额达321685亿元，同比增长181%，小微金融业务中心的布局亦达到258个，全面推动供应链金融业务的落地。
▌农业银行
农业银行发力供应链金融首先体现在制度建设上，2018年农行总行建立了“普惠金融事业部+八大后台中心”的事业部架构，37家一级分行和重点二级分行均成立了普惠金融事业部，形成“三农+小微”双轮驱动的普惠金融服务体系。
在具体业务的推动上，农行主要通过发展“数据网贷”业务，向核心企业上下游小微客户提供全线上化融资服务。截至2018年末，农行已为众多核心企业的上下游小微企业发放贷款23万笔，总额达91亿元。而近期，农行也与平台方中企运云链合作推出了供应链新产品 “保理e融”，为核心企业上下游各层级供应商提供融资。
▌中国银行
凭借在国际贸易金融上的优势，中国银行早在2007年便推出了基于供应链融资的产品“融易达”，2009年成立供应链团队并正式发力供应链金融，在2009~2014年七年期间，其供应链金融业务发生额便从740亿元突破至1万亿元，年均复合增长率达68%。2011年底，中行通过“银企对接”将平台融资方的订单信息直连中行系统的方式，实现了首个在线供应链金融项目的落地，后续通过此种方式累计拓展了京东、苏宁等300多家企业，在线发放融资超百亿元。
中行2018年年报亦显示，其正在参与“区块链福费廷(Block Chain Forfeiting)交易平台”和“数字票据交易平台”的建设和投产，未来将继续以“电子化”+“全球化”的方向拓展供应链金融业务。截至2018年末，其普惠金融小微企业贷款余额为3042亿元，较上年末增长1226%。
▌建设银行
建设银行在2018年提出了普惠金融发展战略三年规划，并在组织建设方面实现了普惠金融事业部在一、二级分行的全覆盖，累计组建小企业中心达288家。
具体到业务层面，建行则是围绕企业采购、制造、销售直至最终用户的信息流、物流和资金流“三流”的运作，设计研发了包括应收账款融资、金银仓、动产质押融资、订单融资、动产质押融资等十余个供应链融资产品。在业务受理中建行重点关注业务的真实交易背景，产品与企业信息流、物流和资金流的高度嵌入，以及需提供结构化、组合式的服务。截至2018年末，建行已累计向33万家企业发放了5385亿元的线上供应链融资，线上供应链合作平台达1184家。普惠金融领域贷款余额631017亿元，较上年新增212515亿元。
▌交通银行
交通银行开展供应链金融业务主要通过“蕴通供应链”平台进行，并主要围绕 汽车 及其他各行业核心企业，通过与国内大型物流公司开展质押监管合作，并与保险公司开展信用保险合作的形式，交行先后推出了“快易贴”、“快易收”和“快易付”等产品，打造了“蕴通e链”的一系列供应链融资产品。
截至2018年末，交行累计拓展境内达标产业链网络超3000户，产业链金融系列产品融资余额超人民币1100亿元，较上年末增长 2242%，交行的区块链技术已在 汽车 物联网金融领域落地应用，应收账款链业务亦正在快速推进。
▌平安银行
平安银行（原深发展银行）是国内最早涉足并提倡发展供应链金融业务的商业银行，2002年，深发展银行成为国内首家系统性提出并推广供应链金融及贸易融资产品组合的银行，仅2005年，深发展银行“1+N”供应链金融模式就创造了2500亿元的授信额度，当年不良贷款率仅为057%。
在线上布局部分，针对产业链核心企业及其上游客户，2018年平安银行推出了供应链应收账款服务平台（SAS平台），提供线上应收账款的转让、融资、管理、结算等综合金融服务。SAS平台全面应用“平安区块链”、“人工智能+大数据”等核心技术，对贸易背景的真实性实施智能核验和持续监测。截至2018年末，平安银行的SAS平台累计交易量已突破100亿元，为111家核心企业及其上游中小微企业提供服务。
▌浦发银行
浦发银行最早在2007年推出“企业供应链融资解决方案”，为核心企业提供信用服务、采购服务、存货周转、账款回收等融资支持。自2011年起，浦发银行致力于打造具有特色的供应链金融平台，并与中国移动、神龙 汽车 、中远物流等多家核心企业和物流公司合作，实现信息流、物流和资金流的整合。
在线上化的布局上，浦发银行围绕资产端核心企业的批量获客，落地了“京浦e账通”、 “京浦e商贷”等产品，并在线上供应链金融领域推出“政采e贷”和“票据池秒贷”等创新产品，以及云资金监管、e企行综合服务平台等产品。截至2018年末，浦发银行在供应链领域服务 科技 型企业客户超过313万户，推动 汽车 供应链20条，服务 汽车 行业上下游客户864户。
▌ 中信银行
中信银行供应链金融业务主要通过构建三大平台、四大增值链以及五大特色网络的方式推动。三大平台包括物流融资平台、同业合作平台及政府支持平台，四大增值链包括打造应收账款增值链、预付账款增值链、物流服务增值链、电子服务增值链，五大特色网络为 汽车 金融网络、钢铁金融网络、家电金融网络、电信金融网络及石化金融网路等。
中信银行也于2018年10月成功上线全流程线上供应链金融平台创新产品“信e链—应付流转融通”，将中信银行业务系统与核心企业的供应链金融平台对接，借助标准化电子“付款凭证”的多级流转，向其上游N级供应商提供全流程、线上融资。2018年中信银行还推出了国内首个区块链福费廷交易系统，并发布“区块链+供应链”试点创新项目，截至2018年末，其链上发生的业务量超过100亿元。
▌浙商银行
供应链金融是浙商银行目前发展的重要战略任务，浙商银行从2016年开始研究区块链技术应用，并于2017年8月率先投产基于区块链技术开发的应收款链平台。围绕供应链金融，浙商创新“池化”及“线上化”的融资业务模式，在三池（涌金票据池、涌金资产池、涌金出口池）的基础之上，继续围绕三大业务平台进行展业。
一是池化融资平台，其2018年签约客户达22290户，同比增长4358%，池内资产余额350679亿元，累计入池应收账款笔数1008万笔，入池金额约729亿元。具体产品“至臻贷”2018年签约客户1645户，同比增长2625%，融资余额50125亿元，同比增长4468%。
二是针对核心企业财务服务的易企银平台，2018年共落地易企银平台234个，较上年末增长17209%，平台累计融资36785亿元，较上年末增长48528%。
三是应账款链平台，截至2018年末，浙商银行落地应账款链平台1410个，同比增长近12倍，累计签发金额122878亿元，同比增长近4倍。
▌上海银行
上海银行于2018年10月发布了“上行e链”在线供应链金融服务平台，并于今年4月新成立了供应链金融部，将业务模式扩展并覆盖至核心企业采购、生产、销售等各环节，同时运用大数据开始构建企业的信用模型。
“上行e链”以在线供应链金融服务平台为核心，包涵3大类共15项产品，通过与核心企业共建平台共享数据，掌握所需信息流、资金流和物流，形成闭环管理。同时上海银行通过与江苏润和软件合作，引入区块链技术，实现核心企业信用的可拆分、可组合支付，从而将核心企业的信用延展到二级、三级、四级供应商。2018全年上海银行实现供应链金融贷款投放52487亿元，同比增长11722%，在2018年上海银行年会上，这一数据预期到2020年将提高至1000亿元。
▌北京银行
北京银行布局供应 “e商融”的交易市场综合服务方案，借助大宗商品交易平台信用，为平台交易商提供全流程金融服务，打造“供应链金融+资金存管”线上创新业务模式。在具体产品层面，推出了“京信链”的在线供应链产品，将核心企业信用延伸至上游多级供应商，实现应收账款债权的拆分与转让。截至2018年末，北京银行小微企业公司贷款余额为4256亿元，同比增长19%。
此外，其他电商系的民营银行如微众银行、苏宁银行、网商银行等亦在供应链金融业务上有所布局。微众银行目前正基于区块链技术拓展供应链金融业务，除了自身拓展核心企业的方式，微众还提出了由微众提供基层技术，与城商行合作开展业务的“银银合作”模式。
苏宁银行则在2017年9月成功上线基于区块链的国内信用证信息传输系统（BCLC系统），并2018年9月开创了“物联网+区块链”的动产质押融资先河，基于某企业的煤炭存货苏宁银行给予了融资人动产质押的授信额度，并成功实现放款。同时，其区块链+物联网 汽车 库融平台，以及区块链+物联网3C商品监管平台也已提上发布日程。
随着各家银行在供应链金融业务展业的不断深入，这一业务将在服务实体经济的同时，为展业方带来新的利润增长点，金融 科技 技术的加成亦将持续推动市场业务模式的更新进化，并形成良性的业务生态循环。
作为一位物联网小白，是时候分享自己对物联网这个庞然大物一些简单的解析了。
众所周知，物联网的范围很广很广。在人们都意识生活离不开互联网的时候，你会发现，其实物联网也无处不在。但是物联网又没有像互联网一样应用的很明显，能够通过音视频表现出来。物联网从2016、2017年的LoRa、NB-Iot等技术站在风口上，到2018年渐渐进入一个平稳期，很多人不确定其方向到底在哪里。
近两年一直从事物联网相关的硬件产品开发，对物联网相关知识有了浅陋的了解，对物联网方向也简单认识。简答发表个人见解。
智能家居
提到智能家居，现在我们首先想到的就是AI音箱，它是智能家居的入口，它融合了AI、物联网、大数据等技术一体，实现了人与物、物与物的相连。此类产品有亚马逊的Echo、小米的小爱、京东的叮咚、阿里的天猫精灵等。已经深入到人们的生活中。与我们的智能家居（家用电器等）相接、控制，提供人们的生活质（bi）量（ge）。未来，智能家居行业将会围绕着AI音箱等作更广的发展。如扩展到智能穿戴设备、智能医疗等方面。
畜牧业、农业物联网应用
我国是一个农业大国，也是一个畜牧业大国。物联网在农业中的应用包括植物生长环境的数据采集、农业物流跟踪、食品安全跟踪、农作物生长控制等。目前的市场来看，物联网在农业方面的应用主要还是应用于农场、果蔬基地等，其他，如物流市场、食品安全市场等都还没有很好的应用。这个和现有技术、成本以及需求等相关
畜牧业主要包括牛、羊、猪、鸡鸭鹅等。物联网在畜牧业中应用案例比较多。例如，网易猪、京东的跑步鸡、牛耳标、羊耳标等。物联网在畜牧业中应用主要是动物数据采集（健康、生长周期等）、实时定位、动物溯源（食品安全）等。现在虽有大量案例，但是技术的成熟型以及产品的必要性一直制约其发展。（只针对畜牧业本身，不涉及对应的物联网+畜牧业+金融贷款的组合产品，因为涉及到畜牧业+金融，现在就可以考虑加入区块链）
工业物联网
工业物联网的市场与应用是我目前认为市场行情最好的，也是目前物联网效果最能体现的应用场景。工厂设备改造、无线监控、设备状态检测、工业园区人员监控等需求非常多。工业物联网的应用主要是现代企业需要提高效率、降低人力成本以及维护成本，而现在的物联网解决方案恰好帮助他们解决了。其次，工业应用不像商用对产品性能以及外观等最求很高，其对使用时间，寿命稳定性等要求比较高。这些恰恰是符合物联网终端设备的要求。还有就是现在的窄带物联网技术满足长距离传输需求，符合工业场所的需求。需求和技术都能满足，所以工业物联网的前景非常明朗。
智慧城市
智慧城市这个概念比较大，智慧城市的目的是方便人们生活，智慧城市的每个部分都离不开物联网，包括安防监控、环保、停车等。智慧城市的发展在一定程度上会方便人们的生活，提高生活质量。但是，从现在已经部署的智慧城市的效果来看，并不明显。个人认为其主要原因是人们对物联网的概念还不深入，一直停留在过去的生活方式中，并且生活中的一些微小的变化并不会立刻显示出来，不会像移动互联网那样表现的特别明显。我们现在要做的就是适应时代的变化，让科技进入生活，改变生活。
物联网的应用远不止这么点，它无处不在，让科技进入我们的生活，让物联网提高我们的生活质量，这个是我们作为物联网产品人的职责。让产品进入生活，改变生活，改变物与物，万物互联。
物联网时代，隐私权真的那么重要？
在共享经济的时代，难道就不会有垄断么？
那BAT算什么？Facebook，Google算什么呢？
他们会在协同共享模式下只手遮天？
在《零边际成本社会》中，作者杰里米·里夫金开创性地探讨了生产力、协同共享、产消者、生物圈生活方式等全新的概念，详细地描述了数以百万计的人生产和生活模式的转变。他认为，“产消者”正在以近乎零成本的方式制作并分享自己的信息、娱乐、绿色能源和3D打印产品。他们也通过社交媒体、租赁商、合作组织以极低或零成本的模式分享汽车、住房、服装和其他物品；学生更多地参与到基于零成本模式的开放式网络课程……
作者敏锐地察觉到，从生产力发展上来看，第三次工业革命的贡献很可能远远超过第1次和第2次工业革命。数十亿人和数百万组织连接到物联网，从而使人类能以一种从前无法想象的方式，在全球协同共享中分享其经济生活。这个连通性转折点的重要意义甚至有可能超过20世纪电气化所带来的经济变革，以及随之产生的电话、广播和电视的传播。
里夫金分析认为，在数字化经济中，社会资本和金融资本同样重要，使用权胜过了所有权，可持续性取代消费主义，合作压倒了竞争，“交换价值”被“共享价值”取代。他甚至预言，“零成本”现象孕育着一种新的混合式经济模式，这将对社会产生深远的影响。零边际成本、协同共享将会给主导人类生产发展的经济模式带来颠覆性的转变，我们正在迈入一个超脱于市场的全新经济领域。
凯文·韦巴赫 沃顿商学院教授把当代极其重要的科技潮流同协同共享模式联系了起来。里夫金带领我们进入了一个全新的经济领域。
卡雷斯托斯·朱马 美国科学院院士、哈佛大学教授写的《零边际成本社会》一书证明了里夫金预测技术潮流的独到眼光，他对未来社会有着如此形象的勾勒，我会把此书推荐给所有对未来发展感到困惑的人们。
詹姆斯·博伊尔 杜克大学教授
在这本书中，里夫金关注了一个接近零边际成本的世界，探讨了这对于我们经济和环境的深刻影响。作者对传统经济发展模式的崩溃以及协同共享模式兴起的预言毫无疑问将使这本书成为本年度最受关注的书籍。
零边际成本社会来临
每一种伟大的经济范式都要具备三个要素——通信媒介、能源、运输系统。每个要素都与其余要素互动，三者成为一个整体。如果没有通信，我们就无法管理经济活动；没有能源，我们就不能生成信息或传输动力；没有物流和运输，我们就不能在整个价值链中进行经济活动。总之，这三种运作系统构成了经济学家所说的通用技术平台。
19世纪，蒸汽机、大规模印刷和电报技术出现了，随着大规模铁路系统中的机车被联网到无缝通用技术平台，又依靠储量丰富的煤炭资源，第一次工业革命得以发生。英国因此一跃成为世界霸主。20世纪，集中供电、电话、广播和电视、廉价石油、国家道路系统中的内燃机车相互融合，这些共同完成了第二次工业革命的基础设施建设，确立了美国的世界领导地位。
第一次和第二次工业革命的技术基础设施为通讯、发电、物流和运输改善加推波助澜，使这些领域内在速度和容量上都有所提升，同时增加了经济活动潜在的商业影响力，使商业生活走出小区域，走向全州市场、全国市场，乃至全世界市场。第一次和第二次工业革命提高了生产效率，大大降低了能源生产、产品和服务的边际成本。更廉价的能源、产品和服务大大刺激了消费者需求，使就业率激增，从而提高了亿万人的生活水平。
如今，在市场经济的各领域重，一种新的经济范式正在演变，这种新经济范式可能进一步降低边际成本，使之接近于零。这让许多商品和服务近乎免费，更加多样化，并能够在协同共享上分享。在过去10年里，亿万消费者转变为互联网产消者，开始在网上以接近免费的方式制作和分享音乐、视频、新闻和知识，这就削弱了音乐业、影视业、报业、杂志业和图书出版业的收入。因而，零边际成本现象在整个信息商品产业中铺就了一条“毁灭之路”。
物联网时代
今天，从虚拟世界中的软件和电子商品到现实世界中的实体商品，零边际成本现象随处可见。无处不在的通信网络正在与初期的可再生能源互联网、处于萌芽状态的自动化物流和交通运输网络相连接，以此扩大全球影响力，从而建立一个分布式的神经网络——这就是第三次工业革命。超级物联网涵盖范围更广，其目的是在这个担当全球大脑的、不可分割的智能网络的整个经济链中，将所有事物与所有人联系在一起。目前，已有120亿个传感器安装在自然资源、道路系统、仓库、车辆、工厂生产线、电网、零售商店、办公室和家庭中，不断将大数据输送到通信网络、能源互联网和物流互联网。思科公司预测，到2020年，将有超过500亿个传感器连接到物联网。最近的另一项预测则估计，到2030年，将有超过100万亿个传感器连接到物联网。
企业和产消者将实现与物联网相连接，并使用大数据和分析方法来开发预测算法，这种算法可以提高工作效率，提高生产力，减少能源和其他资源的使用。在现实世界中，它可以将许多实物的生产和销售边际成本降低到接近于零，使零售价格接近免费，从而不再受到市场力量的约束。
例如，在接下来的几十年里，不管是为住房供暖、运行电器、为办公场所提供电力、驱动车辆，还是推动全球经济，我们在社会和生活中所使用的大部分能源的边际成本都将接近于零。数百万的先驱们已经将他们的住房和办公场所改造成了微型发电厂，以现场获得可再生能源。即使是在太阳能和风能设备的固定成本完全回收前（通常仅需2~8年），获得能源的边际成本也接近于零。与化石燃料和铀核电这些有固定成本的能源不同，屋顶的阳光和吹过建筑物的风都是免费的。物联网将使产消者能够监测自己的用电量，优化能源效率，并在能源互联网上与其他人分享多余的绿色电力。
同样，成百上千的爱好者和创业公司都已开始使用免费软件，利用廉价的再生塑料、纸张以及其它当地现成的材料，以接近于零的边际成本来打印出自己的3D打印产品。这种增材制造过程使用的材料仅为传统工厂生产所需材料量的1/10，从而减少了地球资源的消耗。到2020年，产消者将能够在协同共享上与他人分享自己的3D打印产品，乘坐无人驾驶的电动和燃料电池汽车出行，以接近于零边际成本的可再生能源为动力，而自动化物流和运输网络将会为这一切提供支持。
物联网平台具有分布式、点对点的性质，这使由社会企业和个人组成的数百万小型参与者集合成对等网络，形成全球性协同共享系统，构建横向规模经济，从而淘汰垂直整合价值链中多余的中间人，最终使过去让边际成本居高不下的利润暴跌。在未来的时代，每个人都变成了产消者，可以更直接地在物联网上生产并相互分享能源和实物，这种方式的边际成本接近于零，近乎免费，这与我们已经开始在互联网上进行的制造和分享信息产品的行为相似。
在数字经济中，社会资本和金融资本同样重要，使用权胜过了所有权，可持续性取代消费主义，合作压倒了竞争，资本主义市场中的部分“交换价值”被协同共享中的“共享价值”取代。在经济活动组织和测量的特定方式下进行的基本技术改革意味着经济实力流少数人到多数人的流动以及经济生活的民主化。
我们是人类，我们仍然需要道德
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
2019年，中国人民银行印发了《金融 科技 （FinTech）发展规划（2019-2021年）》，明确提出了近三年以来金融 科技 工作的指导思想、基本原则、发展目标、重点任务和保障措施。浙江省把数字化改革作为新发展阶段全面深化改革的总抓手，全面推进“数字浙江”建设。2021年以来，浙商银行深入贯彻中央与浙江省委的战略部署，围绕“两最”总目标全面实施平台化服务战略，在云计算、大数据、区块链、人工智能、物联网等前沿技术与金融业务深度融合基础上，进一步深化数字化思维和理念，提升数字化能力和方法，构建数字化体系与机制，积极打造“ 科技 +金融+行业+客户”综合服务平台，更好服务实体经济高质量发展，实现银行经营提质增效。
一、金融 科技 创新基础
近年来，随着新兴 科技 的快速发展，各类数字化技术不断涌现，在政务、金融、产业链等各领域进行了大量应用，逐渐拉开了各行各业乃至全 社会 的数字化转型大幕。银行业作为中国金融体系的重要组成部分，在经历了近三十年来的电子化、信息化建设和迭代后，对 科技 手段的重要性与 科技 引领金融创新具有清晰的认知。
从20世纪80年代至今，我国银行业在技术变革浪潮中持续推动金融 科技 发展与转型升级，电子化取代了原有的手工 *** 作、登记簿记账模式，信息化实现了数据大集中、应用互联互通以及线上业务办理。当前，随着区块链、人工智能、大数据等技术在金融行业的 探索 与应用，银行业对数字化转型发展也有了新的认识与理解。银行通过金融 科技 深化服务实体经济，在推动银行自身数字化转型发展的同时，还推动了各行各业的产业链转型升级，为经济 社会 全面数字化发展做出了重要贡献。
二、金融 科技 创新挑战
尽管银行业开始加快金融 科技 在金融业务中的应用，但在数字化转型进程中还是存在来自内外部的制约与挑战。
第一，技术成熟度制约业务场景落地。 数字化转型浪潮得益于数字化技术的飞速进步，然而技术在各自领域的成熟度存在差异，每种技术均有各自发展时期特定的业务场景产物，技术的不确定性以及局限性制约了应用场景的落地。以人工智能技术为例，其在图像识别、生物识别技术已经进行了较多应用，但在语义识别、逻辑推理等领域仍处于技术发展上升期，尚未形成具有较好效果的示范应用。另外，如区块链在供应链金融等领域进行了较多应用，但在跨链、链上链下一致性以及作为基础设施构建更大范围联盟链等关键技术上仍然需要突破。因此，银行数字化转型需要将金融 科技 作为核心竞争力，通过技术创新创造场景、重塑流程。
第二，安全自主可控尚待内外部能力提升。 我国银行应用的大部分 *** 作系统、服务器等基础设施以及数据库、技术平台等软件较多依赖于国外相关技术厂商，自主创新与研发能力尚待提升。以区块链技术为例，部分银行及厂商基于Hyperledger Fabric等国外开源区块链底层平台进行二次开发，最终应用于金融业务之中，虽然是开源产品并且实现了国密等符合国情与监管要求的特性，但仍可能存在安全后门、制裁使用等问题。对应领域的人才不足也使得国产化进程较为困难，国产基础设施、软件的能力、易用性、生态等也需要时间来检验。
第三，标准化体系建设需要创新与迭代。 区块链、人工智能、大数据等数字化技术通过产学研、迭代开发等机制快速推进，甚至在关键技术的攻关上采用了“揭榜挂帅”“赛马”等方式加快突破，而标准化建设往往需要在技术与应用进入初步推广期之后进行立项，标准制定的周期相对较长，可能无法跟随新技术、新应用的变化，需尽快建立适合数字化转型的标准化体系快速迭代建设机制，为金融 科技 应用提供规范指引。
第四，互联网对银行组织架构、管理模式带来冲击。 头部互联网公司在零售端产品、架构、运营等方面的理念与管理模式独具特色，银行在吸纳融合互联网典型机制的同时，也对自身的组织架构与管理模式形成了冲击。一是在组织架构上，银行因为特有的金融属性需在审慎框架内进行有限尝试，而互联网公司可通过扁平化管理加快决策，其 科技 公司属性允许进行试错；二是在运行模式上，业务部门与信息 科技 部门相互独立，以需求为驱动开展研发工作，难以支撑数字化转型阶段新技术应用的敏捷反应、快速决策、技术储备，而互联网公司通过以客户为中心、以场景为切入点的理念在零售端布局产品占据了大量入口。银行如何平衡两者，推动产品创新与应用推广，需要根据自身情况进行综合考虑。
三、金融 科技 创新对策
银行的数字化转型不仅是新技术与金融场景的融合应用，更是对体制机制的重塑。以浙商银行近年来的实践为例，银行数字化转型之路有四大核心。
第一，加速 科技 前置，引领业务创新 。浙商银行目前已成立研究院，综合运用区块链、人工智能、大数据、物联网等数字化技术落地金融应用，优化经营模式、改造业务流程，加强数据运用，提升各条线业务和系统的数字化、自动化、智能化水平。同时，浙商银行与知名高校以及头部高新技术企业共建联合研究中心、金融 科技 实验室，加强产学研合作， 探索 区块链、物联网、人工智能等前沿数字技术，加强研究成果落地转化，以 科技 引领业务创新。
第二，强化自主可控，加强技术攻坚 。浙商银行坚持关键技术自主可控、核心应用自主研发，近年来在区块链、知识图谱等底层基础技术与应用建设上完全自主可控，积极拥抱鸿蒙、鲲鹏、麒麟、泰山等国产软硬件基础设施生态，并通过多方安全计算、TEE等技术加强对敏感个人信息数据的保护。自主可控离不开关键技术的研究与创新，浙商银行积极参与各项省部级重点课题项目、“揭榜挂帅”项目等，以最大限度激活企业 科技 人员的创新能力和创新效率，攻坚核心关键技术，助力打造国产自主可控的金融 科技 发展模式。
第三，以标准化建设引领，有序推进技术发展 。浙商银行广泛参与区块链、人工智能、物联网等技术的标准制定。目前已参与《信息安全 区块链和分布式记账技术 参考架构》、《信息安全技术 区块链信息服务安全规范》等国家标准制定，参与工信部电子标准院、北京金融 科技 产业联盟等机构主导的具有行业、产业示范意义的标准制定，为金融 科技 技术的标准化建设添砖加瓦。同时，浙商银行积极参与中国人民银行企业标准“领跑者”活动，加强国家标准、行业标准向行内标准的转化和引导，切实做到以标准为指引，推进产品实施，提升各项技术与应用的标准建设。
第四，转变 科技 管理，创新协同机制。 浙商银行全面构建适应于平台化服务等全行战略发展要求的全新金融 科技 组织架构，实施以产品为中心的创新协同机制，推行一体化敏捷研发机制；实施“引进来、输出去”工程，持续加大 科技 投入和高精尖人才引进力度，培养金融 科技 复合型人才，充实金融 科技 队伍，通过金融 科技 产品输出加强服务实体经济，构建生态，形成标准；强化知识产权保护，持续申请区块链、人工智能金融 科技 基础技术相关专利，截至2021年8月末，区块链发明专利授权数9项，位居股份制行第一。
四、金融 科技 创新
一是区块链和物联网技术双引擎驱动业务创新。浙商银行于2017年在同业首创基于自主可控区块链技术的供应链金融服务解决方案，将企业各类资产转化为区块链电子金融工具，帮助供应链核心企业及上下游企业盘活应收账款，有效解决企业“融资难、融资贵”问题，取得良好的经济效益与 社会 效益。同时，为解决物理世界与数字世界数据一致的问题，提升链上数据的真实性、时效性，浙商银行通过采用物联网技术，采集真实、实时的企业经营动态、动产质押数据，建立了“客观信用体系”，通过边缘端统一管控、原生数据上链、多维度交叉验证等机制，提升银行风险管控能力，构建良好的产业链供应链金融生态，目前已在金属加工、养殖、仓储等行业进行了试点与推广。
二是人工智能、大数据等技术综合运用提升风控能力。浙商银行大数据风控平台综合应用了“人工智能+大数据+知识图谱”技术，广泛引入外部相关数据、模型，填补了客户准入、关联关系、授信审批、贷后管理、预警管理、财务分析等系统支持能力的空白。浙商银行充分整合利用内外部数据构建10亿级企业画像知识图谱，结合自然语言处理、深度学习技术实现舆情分析预警自动化处理，根据大数据风控规则或模型形成预警信号或风控结论，进一步深化金融 科技 各项技术的综合运用，实现了全行风险管控的数据化、移动化、智能化。
五、金融 科技 创新展望
第一、纵横驱动，构建金融 科技 应用创新基石 。一是顶层纵向驱动，设立“金融 科技 管理委员会”，创新 科技 体制机制顶层设计，由“一部N中心”向“一部一公司一研究院”转型，实现组织架构变革；二是业务横向驱动，通过金融 科技 支持团队派驻业务条线协同业务创新，由被动接受转为主动提出，主动在业务模式中融入金融 科技 能力，提升数字化能力转化率；三是 科技 横向驱动，加强基础设施平台建设，建立适应数字化转型、实现快速迭代的研发机制，构建适应不同行业技术输出和业务服务于一体的基础性平台。
第二、对标同业，加强新技术综合运用 。通过对标先进同业的产品服务体系、先进的金融 科技 手段，研究先进同业好的理念、好的做法、好的机制； 探索 5G、区块链、物联网、人工智能、大数据等数字化技术的融合交叉解决方案，激发技术创新的活力，形成新一代金融应用技术，从而加速推动银行业金融 科技 创新进程。
第三、场景切入，聚焦服务实体经济 。围绕企业生产经营痛点、难点，以客户需求为导向、以场景服务为切入点，提供“ 科技 金融 行业 客户”综合服务解决方案，加大对民营企业、小微企业、制造业、乡村振兴、“双碳”、绿色产业等重点领域的支持力度，在有效服务实体经济中推进自身金融 科技 的高质量发展。
文章转载自《中国金融》2021年第22期
物联网就业前景很好，物联网产业具有产业链长、涉及多个产业群的特点，其应用范围几乎覆盖了各行各业。
物联网专业是教育部允许高校增设新专业后，高校申请最多的学校，这也说明了国家对物联网经济的重视和人才培养的迫切性。物联网的产业规模比互联网产业大20倍以上，而物联网技术领域需要的人才每年也将在百万人的量级。
物联网的基本特征从通信对象和过程来看，物与物、人与物之间的信息交互是物联网的核心。物联网的基本特征可概括为整体感知、可靠传输和智能处理。
整体感知—可以利用射频识别、二维码、智能传感器等感知设备感知获取物体的各类信息。
可靠传输—通过对互联网、无线网络的融合，将物体的信息实时、准确地传送，以便信息交流、分享。
智能处理—使用各种智能技术，对感知和传送到的数据、信息进行分析处理，实现监测与控制的智能化。
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