产业数字资产在流程制造业中的金融应用

左杨农 2023-10-30

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。

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

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” 。