从物的信用到数字信用：金融机构如何“脱核”？

如果“物”不存在，或不能被实时感知到，那么“物的信用”也就不存在了。

今天，借助产业物联网（IIOT）技术，我们 可实时感知“物”的存在与状态变化 ，秒级甚至毫秒级传输到商业中立的产业平台。任何一次对“物”的操作，都能被所有利益相关方同步知晓。相比纸质单据，这种实时、透明、自动的方式更具可信力。

中国的流程工业（能源化工、冶金、建材等）是数字化水平最高的产业，产值占比超过GDP的50%，其中70%以上的企业已达到工业4.0标准。这为“物的信用”在产业落地，提供了良好的技术土壤。

动产物权的确认，长期以来是供应链法律工作中的难点。而 物权的真正生成过程，是在仓储和物流交付中完成的，不能依赖票据证明 。

借助传感器，我们可采集物的空间位置、温度、压力、形状等多维数据，形成连续的 时序数据流 ，构成“ 数字物证 ”。

例如，通过中国交通大数据系统，我们可实时掌握某家企业通过12吨及以上货车的运输轨迹，精准定位某项合同下的货物，明确其地理位置和交付路径，实现对动产物权的清晰界定。

与此同时，《民法典》及相关司法解释已提供法律支撑，统一的权利登记平台也为操作提供便利，物权第三方纠纷问题已初步解决。

有人担心，这些数据会不会被造假 ？实际上，造假成本极高——成千上万辆车的轨迹数据要伪造，不仅难度大，也缺乏性价比。

IIOT通过多环节采集、连续记录、多方交叉验证，建立了技术信任机制。 场景金融本身就具有无“核”的特征， 我们不再需要依赖“核心企业”或“所有制”背景来背书信任 ，过去困扰供应链的大宗商品混放、虚假贸易等问题，正被逐步消解。

不少企业也关心，那我的商业机密会不会泄露 ？放心，你的商业机密只有你自己和你的利益相关人才能知晓，现有的隐私加密技术已十分先进，系统的访问和通知权利都在你手上。企业还可以利用这些数据训练产业AI智能体，为自身供应链提供全天候的数字化保障。

当“物的信用”机制建立后，数字信用的形成也就水到渠成。

企业可将“从原料到成品”全过程的 关键工艺结点传感器实时工艺数据，上传至第三方产业数字化平台，交由数字信用大模型进行训练，从而输出“评价结论”。这一过程不再依赖纸质合同、账册、单据，而是 通过真实业务数据驱动的评价体系来展现信用 。而参与数字信用评价模型训练的所有数据，就是企业的 数字资产 。

为何银行愿意通过数字信用进行贷款 ？那是因为银行通过第三方产业数字化平台也参与了整个产业信用模型的建设与运行。他们不再是传统意义上的信贷员，而是成为理解产业运行逻辑、 用信全过程都深度实时参与的“金融副驾驶（Copilot）”。

银行看到的不是你说了什么，而是你做了什么。 企业只要能提交可信、实时、完整的业务数据，就能获得流动性支持 。

这正是场景金融所倡导的理念：“ 强认货，弱认人 ”。

这一逻辑已经在相关产业中实施多年。数据显示， 各家百亿以上产业数字化平台普遍实现零逾期、零欠息 。

中国企业信用评价目前只允许银行和征信公司持牌进行。但有了产业平台赋能，那些 诚实守信、有数据沉淀的“好人企业”，将获得更公平、透明的信用支持 。

目前，流程工业、物流平台、预测性维护系统、产业互联网平台等多个场景，已验证这一逻辑的可行性，未来将进一步拓展到更多行业。