> **来源：[研报客](https://pc.yanbaoke.cn)** # 金融服务赛道 # 一等奖 # 公共数据架起政银企信用金桥 以数增信提升金融服务质效 小微企业融资难是一项全国性难题，青海尤为突出。青海地广人稀、住户分散，农牧区银行网点少，经营主体多以家庭为单位，规模小、资产轻、信用水平低，面临融资难、融资贵、融资慢的问题挑战。青海省公共信用信息中心以公共数据的复用增效与融合创新为主线，创新“五位一体、闭环运行”金融服务新范式，用数据为企业画像增信，银行用画像为企业授信放贷，破解银企信息不对称、抵押担保能力不足等融资痛难点，在政银企之间搭起一座互信互认的“信用金桥”，以数增信、以信促贷，将公共数据转化为赋能企业发展的核心要素。 图1“数据驱动、五位一体、闭环运行”融资架构体系 一是构建多维度信用信息全景数据生态，形成立体数据汇聚网络体系。一方面，全面归集1500余家部门、13609项公共数据（税务、社保、司法等）、行业数据（碳排、农牧产业）及金融数据，以及18项国家部委数据，构建公共数据打基础、行业数据求创新、企业数据做补充、金融数据促循环、特色数据扩范围的全景数据生态。另一方面，编制数据清单，从源头规范数据采集格式、类型、字段、频次，采取在线填报、共享交换、接口调用、库表对接等方式归集数据，形成“政府+市场+社会”的数据汇集网络体系。 二是技术创新破解数据协同共享难题，提升金融服务的精准度和效率。研发融资信用行业大模型，围绕产业发展需求，成功创建10个高质量数据集。依托大数据联合实验平台，与金融机构开展联合建模，AI赋能金融与产业量化决策，创新研发拉面贷、高原牦牛贷等特色信贷产品。提供全息数据视图，驱动融资服务流程再造，支持风控模型精准化，推动智能服务。 三是场景化赋能，创新金融服务新范式。数据驱动银行融资流程再造，融合实现“一网通办”，全面提升信贷审批效率，部分贷款实现秒批秒贷，让金融“活水”更多更快流向小微企业。面向经营主体，秒级生成全息信用画像，向全省60万经营主体提供融资服务，授信评估效率提升 $90\%$ 以上。面向金融机构，建立大数据实验平台，支持全省53家金融机构开发利用公共数据，银行单笔贷款业务成本降低 $60\%$ 。此外，通过打造政策匹配智能体，实现9大类惠企政策精准推送和免申即享，为8万多户经营主体推送适配政 策15万次，落地转化率达 $35\%$ 。同时，推动数据在盐湖化工、绿色算力等领域跨业态、跨层级复用增效，赋能千行百业。 图2 以数据为核心的企业融资服务新模式 四是持续优化数据服务生态，促进数据要素与金融、产业深度融合。项目通过数据驱动融资流程再造，提升融资效率，拓展融资服务半径，小微企业融资服务覆盖率提升 $70\%$ ，实现6.4万余人稳定就业，已实实在在向6万多户民营小微企业、农牧户、信用白户等经营主体成功放款超463亿元。短期内，项目坚持公益服务属性，让利于中小微企业。未来，项目将采取“公益+市场”模式，在公益服务基础上，开展差异化增值服务，稳步推动市场化运营。 # 二等奖 # 中信易贷数智服务 普惠金融，尤其是小微企业融资呈现出“期限短、金额小、频次高、需求急、分布散”的特征，商业银行普遍面临着普惠金融领域“海量用户-有效风控-合理成本”的不可能三角，以及“不敢开展、不愿推进、不善操作”的多重难题。针对该行业的痛点问题，中信银行通过搭建“产品创新工厂、智能风控平台、数字运营体系”三大数字平台，构建了“产品、风控、运营”三位一体的数字化与智能化发展体系。通过“线上化、数据化、智能化”三个阶段的推进，打造了数据要素深度赋能的中信易贷数字化与智能化服务体系，培育了数字化普惠金融的发展生态。线上业务占比达 $90\%$ 以上，业务规模增长超过20倍，在风险控制方面持续领先于同行业。 一是构造面向普惠金融各经营领域的分层分类数据要素体系，推动数据资源高效价值转化。一方面，中信银行秉持“数据资产即商业信用”的创新理念，对内部与外部的“交易场景、行业公共、内部数据”等海量数据予以整合，构建分层分类的数据要素体系，依法依规使用数据。其中，场景类数据汇聚了涵盖订单、合同、存货、物流等方面的产业链画像数据；公共类数据则包含工商、司法、税务、征信、专精特新等领域的行业研究洞察数据，以及开户、结算、存款、代发工资等客户交易与行为数据。另一方面，通过自主采购、合作引入等途径汇聚外部数据，构建动态更新机制与合规管 理体系。与此同时，积极探索经由数据交易机构、可信数据空间等新路径引入数据，搭建标准化服务接口，促进数据资源高效运营，推动数据资产沉淀与价值转化。 二是构建数据治理体系，形成智能研发模式，实现数据资产的集约化管理和高效利用。构建“数据服务-数据产品技术-数据治理与生产”三大核心技术体系，运用探针式多源数据采集、热插拔式接入组件、AuTo系列清洗算子模板库等采集清洗技术，借助企业级数据字典建设、新增系统全面贯标等方式开展标准化数据处理，并全面应用“指标体系-归因发现问题-智能化解决问题”闭环的数据要素经营工艺和大小模型结合的智能决策支撑。 三是基于场景生态的数字产品创新工厂实现业务快速迭代，为客户提供全新“数智化”服务体验。数据要素深度嵌入普惠生产经营的全流程，为产能的显著提升提供了有力支撑。产品广泛应用数字化组件，使得研发周期从四个月大幅缩短至两周，风控决策效率提高了120倍，业务不良率显著降低至 $1\%$ 以下，客户经理人均服务能力提升至原来的3倍。此外，中信易贷推出了“科创e贷”“订单e贷”等近三十项处于行业领先水平的线上产品，深入拓展了供应链、科创、外贸等2000余类交易场景，全面提高了服务实体经济的质量和效率。 四是持续优化普惠金融服务体系，打造多主体价值共创的数据应用生态。通过构建“产品服务支持+资源能力输出”新模式，持 续提供数据治理、数据安全、风控建模、金融产品等一体化服务，在供应链、贸易金融、资金管理、政务金融等领域实现数据流通与共享。以“数智普惠”为核心，持续优化普惠金融服务体系，显著提升服务覆盖率、可得性与满意度，产品服务覆盖了 $80\%$ 的国民经济行业，七年累计投放法人普惠贷款超万亿，贷款余额增长23倍，有贷户7年累计增长22倍，本息回收率持续领先同业，服务实体经济的成效显著。同时，将普惠发展过程中形成的各项数字能力，转化为各项数据产品，对外进行平台能力输出和模式分享，数据产品已经为4000多个中大型企业的业务场景提供服务，共享数据资产2万余项，打造了多主体价值共创的数据应用生态。 # 二等奖 # 高质量数据平台建设赋能金融分析能力跃迁，数字金融实践引领产业规模与效率双提升 数字化时代，银行的金融服务智能化已成为必然趋势。当前，金融智能化应用构建过程中仍面临数据“高实时性、完整性、准确性、安全性”达标难、非结构化数据治理低效、处理周期长等痛点。东方财富信息股份有限公司围绕金融智能化服务建设全流程，聚焦非结构化多模态语料、金融专业结构化数据、用户行为大数据三类数据质量提升，以“三位一体”技术框架+全流程品控机制为核心，融入专家协同，创新语料分级标准，突破数据质量瓶颈，并基于东方财富自研的妙想大模型，构建创新管理治理方案，形成智能化产品实现对内提效、对外赋能，引领行业数字化转型。 图1高质量数据平台建设 一是多模态数据汇聚与标准化处理，筑牢数据应用根基。一方面，全面汇聚内部采集数据及来源于各大交易所、行业协会、官方机构（如财政部、统计局等）、主流媒体及各类第三方数据服务公司等数据信息，涵盖非结构化语料、金融专业结构化数据、用户行为大数据等类型数据。另一方面，通过采购授权、多源采集等方式，以平台化建设+制度规范保障数据可持续更新。对数据服务发布模块、数据提取模块、数据稽核模块实现平台化改造，有效将数万个指标和近万张报表数据处理时长缩短 $80\%$ 以上，数据或服务提供时间由 $\mathrm{T} + 1$ 提升为分钟级或秒级。 二是构建数据质量保障体系，促进数据的高效共享与流通。创新建立数据从生产到展示的全流程覆盖的品控体系。按照事前预防一事中控制一事后巡检三个方向，采用巡检、双录、内审等人工核查方法和校验点、同比、智能化阈值模型等自动化及智能化方法，每个方向按照“规则-流程-结果”三个维度建立综合的数据质量保障机制，保障全链路数据既快又准。 三是实现“对内提效”与“对外赋能”双维度价值转化。对内应用方面，除直接提升企业运营效率与质量外，还通过将数据融入多形态智能化功能并嵌入东方财富APP，降低专业信息的理解门槛，推动产品整体服务能力实现跃迁与扩容。对外赋能方面，依托高质量金融数据实践，建设“妙想投研助理”，服务上万机构分析能力提升。同时，对原有Choice数据终端进行智能化服务升级，优化两万余家金融机构的数据应用体验，提升行业投融资效率。 四是推动跨领域技术融合与创新成果转化，赋能产业高质量发展。通过Choice终端、网页平台、API等方式向两万家机构用户实现数据流通，为覆盖百万用户提供服务。 # 二等奖 # 基于数据要素驱动的保险风控服务项目 防控风险是金融工作的永恒主题。当前，保险风控面临着保险公司自身存在风险数据整合难、流通难、应用难和行业发展风控能力弱，尤其是中小机构缺经验、缺平台、缺人才，资金收入难以覆盖风控能力建设的技术成本这两方面痛点。平安财产保险股份有限公司积极响应国家要求、行业需要，联合平安科技、金融壹账通和大湾区金融研究院，基于风险数据的“整合一流通一应用”，创新构建保险业“数据-风控-生态”数字风控体系，打造多个行业领先风控数据模型及数据产品，赋能中小保险机构稳健经营，驱动保险业风控能力升级。 图1 解决方案 一是构建风险数据的汇聚流通闭环体系，夯实数据合规高效应用基础。一方面，基于产学研一体化模式，协同大湾区金融研究院、空天院、中央财经大学、北师大、天津大学等高校及研究机构，打通370+外部数据源，形成自然灾害、修车、医疗等十大财产险高质量数据集；基于人工智能大模型，结合知识工程行业“理赔卷宗”，激活上亿赔案PB级数据资产。另一方面，创新数据汇聚机制，打造数据高效流通新生态。平安产险联合中国社科院打造行业合规数据融合模式，针对信息采集、共享、使用的合规问题，基于客户授权管理平台和隐私计算平台，构建保险行业跨机构、跨场景的数据安全共享体系，实现平安集团内部跨主体的合规流通，并对外实现与蚂蚁、字节等40家数据主体的合规融合，实现“原始数据不出域、可用不可见”“数据不动、价值动”，保障数据合规高效流通。 二是“技术+业务”双轮驱动，推动保险行业风控技术水平整体提升。建设基于数据要素驱动的保险数智化风控解决方案，构建保险行业“数据要素 $\times$ 科技能力 $\times$ 产业生态”的新型风控架构，基于风险数据全生命周期管理，系统推进数据整合、流通与应用三大环节协同创新，驱动保险业风控能力升级。 三是场景赋能，端到端普惠输出释放数据应用新活力。结合保险业务全流程，针对风险定价、两核风控、风险减量等保险价值链核心领域，构建新风险定价、万物互联预警、灾害风险减量、KYD定价、统一风险分等多个行业领先数据模型及数据产品,通过SaaS、API、本地化部署等形式面向社会公众及中小金融机构流通输出， 提升保险业及全社会风险防控水平。 四是打造产品服务，形成基于普惠金融开放平台的可持续输出模式。沉淀 $20+$ 风控数据产品及服务，赋能2.7亿个人用户、 $30\%$ 财产险保司及 $40+$ 产业链上下游主体，产出7项行业标准，54项授权专利，贡献多项产学研成果，实现超百亿的经济社会效益，护航新质生产力等国家战略，促进社会风险减量，助力金融保险业高质量发展。 # 三等奖 # 依托可信数据空间基础设施，打造“泉融通”数字金融新生态 当前公共数据在金融领域的深度应用仍面临着数据安全难以保障、公共数据治理存在短板、数据价值转化不足的痛点挑战。为了解决上述问题，济南市秉承“既要流通又要安全”的原则，依托可信数据空间建设“泉融通”并纳入授权运营体系，作为公共数据与金融数据融合计算的核心枢纽，推动公共数据由“内循环”向“外循环”流通转变，赋能金融业务发展。 图1总体架构图 一是多源数据融合，为金融服务提供全面、准确的数据支撑。“泉融通”平台对来自发改、人社、医保等部门的公共数据资源进行初步梳理，融合数据10亿条，数据容量达1TB，共创建30个数据分类、200个数据标签。同时，积极推进多源数据全维度汇聚，与电子口岸等头部机构建立紧密合作，融合海关、科创、电商等多维数据，有效补充公共数据的覆盖盲区。 二是技术创新破解协同难题，提升数据在金融领域的价值转化效率。一是深化技术融合应用。平台依托入选国家级试点的城市可信数据空间，深度融合隐私计算、区块链等前沿技术。在此基础上，与工商银行总行等金融机构开展跨域联合建模，建立专属策略集，形成了央地协同联动的政务场景融资模型。二是建设“公共数据+科创属性”的专属评价模型。深度融合知识产权、研发投入、人才结构等多元数据，对企业创新能力进行精准量化评估。目前，“泉融通”已上架363款数据产品，涵盖企业工商信息、医保、社保等多种类型。截至目前，已有建设银行、农业银行、交通银行等30家金融机构成功将政务大数据应用到“市民贷”“惠民贷”“应急贷”“农户贷”等95款信贷产品中，累计授权119.1万人次，实现授信848.0亿元。 三是围绕企业全生命周期融资需求，打造特色应用场景。“泉融通”平台聚焦普惠金融、绿色金融、科创金融等重点领域，打造系列特色应用场景。在普惠金融场景中，针对中小微企业信用信息不全、融资难的问题，平台通过整合企业纳税、社保、用水用电等公共数据，自动生成企业信用画像，帮助金融机构快速评估企业信用风险，已累计为超过5000家中小微企业提供授信支持超200亿元。在绿色金融场景下，平台融合生态环境部门的环保监测数据、企业能耗数据等，构建绿色企业识别模型和绿色项目评估体系，引导金融资源向节能环保、清洁能源等绿色产业倾斜，目前已支持绿色项目融资超80亿元。在科创金融场景方面，依托“公共数据+科 创属性”评价模型，为科技型企业提供精准画像，助力金融机构开发知识产权质押贷、研发贷等特色金融产品，成功推动100余家科创企业获得融资，有效缓解了科创企业轻资产、缺抵押的融资困境。此外，平台还与政府部门、金融机构、企业建立了常态化的协同机制，定期开展数据需求对接会、金融产品推介会，及时收集反馈各参与方在场景应用中的问题和建议，持续优化平台功能和服务，形成了数据驱动、多方共赢的金融服务生态闭环。 四是加强生态伙伴培育与拓展，构建数据赋能金融、金融反哺产业的良性循环。平台已与121家金融机构建立深度合作关系，构建起覆盖银行、担保、融资租赁、证券等多业态的协同生态。深度应用隐私计算技术，与工商银行总行、齐鲁银行等机构开展联合建模，创新推出“泉融E贷”等公共数据增信产品，率先实现政务数据在贷前授信环节的深度融合，显著提升户均授信水平。该模式已形成良好示范效应，吸引招商银行、浦发银行、光大银行、恒丰银行等多家全国性银行积极参与，为行业提供可复制、可推广的综合解决方案。目前，“泉融通”模式已成功复制至石家庄市，实现显著跨区域辐射效应。 # 三等奖 # COG 游戏可信资产综合服务平台 当前，文化产业已成为中国经济高质量发展的强劲推动力，是中国经济发展的重要组成部分。游戏作为体现国家文化价值和文化产业的重要支持领域，2024年国内市场收入已近4000亿元，用户规模达到6.74亿人。但游戏行业仍面临数据资产价值评估难、企业融资难、运营风险透明可控问题、不良资产专业处置能力弱等问题。COG游戏可信资产综合服务平台利用区块链、大数据等技术，以合规、安全、可信、可控的能力，构建游戏行业数据采集、确权、存证、加工、分析、流通、应用的全生命周期管理服务商业生态闭环，实现了游戏行业数据资源化、数据资产化和资本化，为数据要素推动文化产业领域技术及机制创新起到了示范性作用。 图1 COG游戏可信资产综合服务平台 一是实现多源数据互通，构建游戏资产信用评估体系。在数据汇聚的类型方面，依法合规汇聚企业的公共信用数据、征信数据、研发数据、产权信息、运营数据、供应链数据等，进行融合分析与价值评估，生成游戏可信数据资产评估报告，并开展后续数据资产管理、风控及处置等数据全生命周期管理服务。在数据汇聚的方式方面，平台与四川省大数据中心、中国信用（四川）、四川征信、四川省新闻出版局、四川省版权局等多家官方机构建立了深度合作关系，经过正式授权，并和游戏企业完成运营发行数据对接。 二是创新前沿技术融合发展模式，打造游戏全生命周期全方位资产服务的平台。平台融合多维度、全生命周期数据，包括公共数据和企业数据。数据处理遵循“采一存一治一管一用”全链路闭环，对多源数据进行清洗、标注与整合后，通过区块链技术对数据资产进行权属确认，记录全生命周期流转信息。一方面，基于构建可信区块链底座，实现数据确权、存证的去中心化同步与不可篡改，保障全链路透明性。另一方面，基于大数据技术，搭建多维评估模型，整合多源数据进行价值量化、风险预警与趋势分析。同时，利用分布式架构，打破信息孤岛，支持跨企业、跨场景的数据互联互通。 三是场景创新，促进跨企业数据协作与价值深度挖掘。平台支持游戏企业开展资产确权、价值评估及投融资对接等操作，核心数据服务场景包括基于多维模型与行业专家库，生成可信数据资产评估报告，为企业提供覆盖价值评估、资金风控、资产处置的全流程服务；实时监控数据动态，提供风险预警与不良资产处置方案；对 接金融机构，支撑融资、证券化等数据资产流通场景。截至2025年8月，项目获得中国银行、新网银行、建设银行、交通银行等11家机构认可。累计可用授信资金规模已达600亿元，已成功为32家游戏企业提供5.3亿元资金支持。 四是生态共建与可持续运营，创新游戏出版发行新产业、新模式、新动能。为保障生态健康发展，平台建立了动态价值评估模型，完善数据授权管理与争议处置流程，实现数据流通全过程可追溯、权益侵害可追责。同时，通过科学的收益分配机制，配合严格的准入认证与合规管理体系，吸引更多主体参与数据流通，构建良性循环的生态系统。此外，平台推出标准化数据资产评估流程，着力解决传统模式下数据资产难以量化的行业痛点，为整个行业的数据流通提供了统一、可靠的操作规范。 # 三等奖 # 沪惠保的可信数据主动理赔服务 推进数字政务、智慧政务与数字普惠金融有机结合，改善投保理赔服务，为普惠金融重点领域提供全面保险保障，是当下金融服务创新的重要方向。针对商保“资料复杂、索赔难”“结构化差、理赔慢”“数据壁垒、对接难”等问题，中国太保在上海市相关部门指导支持下创新构建社商数据融合平台，于“沪惠保”推出主动理赔服务。通过数据治理与“长安链+隐私计算”技术，实现“普通医院主动快赔”与“质重医院直赔”，为参保群众提供“无需报案、无需单证、高额治疗无需筹资”的新体验，创新数字技术赋能普惠金融、深化多层次医疗保障体系建设的新模式。 图1沪惠保的可信数据主动理赔服务 一是打通核心数据源，形成覆盖就诊全流程的数据资产。通过 与上海市医保局、市大数据中心、市医保中心及各大医院等多方协作，系统整合参保人员的门诊诊疗、住院治疗、检查检验、药品处方等就诊环节的全量数据，构建标准化数据采集与处理流程。对分散在不同机构、不同系统中的非结构化数据进行清洗、转换和结构化处理，形成统一规范的数据资产库，确保数据的完整性、准确性和时效性，为后续主动理赔服务的高效开展奠定坚实的数据基础。 二是技术创新破解协同难题，释放数据要素在普惠金融领域的价值。数据治理遵循“汇聚-治理-应用-安全”一体化路径。首先，在合规授权前提下，汇聚整合医保、医院及商保多源数据。其次，开展系统性数据治理，对异构数据进行清洗、映射，形成标准化数据字典，确保数据口径一致、质量可控。在此基础上，创新应用“区块链+隐私计算”技术，通过构建沪惠保业务隐私计算子链，通过授权存证、数据目录、任务与调度、匹配结果存证四个智能合约，实现数据可追溯、不可篡改，采用隐私求交技术，在数据不出域前提下完成安全匹配，确保“数据可用不可见”。 三是以数据融合平台为核心枢纽，构建全链条协同场景化应用。基于治理后的可信数据，构建双轨应用场景。一是为普通住院开发自动触理发赔逻辑，出院即自动理算。通过智能合约自动触理发赔流程，在用户完成医保结算后，系统可实时匹配保险责任，自动计算赔付金额并完成转账，无需用户手动提交申请材料。这一模式大幅缩短了理赔周期，从传统的数天甚至数周压缩至分钟级，有效提升了用户体验。二是与质重医院建立直连通道，实现商保全额垫付。 全流程贯彻安全审计，形成管理闭环。区块链的不可篡改特性确保了数据的真实性和完整性，降低了理赔过程中的信息不对称风险，减少了人工审核的工作量和错误率，为保险机构节约了运营成本，也让更多参保人能够便捷、高效地享受到保险保障。 四是构建多主体联动的可持续发展生态，创新数字技术赋能医疗保障体系新模式。中国太保积极联动政府部门、医疗机构、技术服务商等多方主体，形成了“政府引导、市场运作、社会参与”的良好格局，打破了传统保险业务中的数据壁垒和信息孤岛，实现了资源的优化配置和价值最大化。据不完全统计，全国商业健康险覆盖人群超7.5亿人，30个省市约244个城市开展惠民保，2/3以上地区仍以传统理赔模式为主。数据安全融合应用及商业健康险“免申即赔”模式，有效降低了运营成本，提高了服务效率和质量，增强了项目的盈利能力和市场竞争力，推进可持续运营。 # 优秀奖 - 技术创新奖 # 北京金融综合服务网统一数据共享平台 政务数据与金融数据的双向共享应用，是推动普惠金融和数字金融高质量发展的关键驱动力。当前，政府部门与金融机构间缺乏可信的数据流通通道与监管机制，数据高效安全共享应用受到制约。普惠金融方面，金融机构与小微企业之间信息不对称，普惠金融面临需求旺盛和供给低效并存的矛盾。数字金融方面，金融机构与政府部门数据交互存在一定程度障碍，部分政务金融服务存在“断头路”现象，无法全程线上办理。北京金融监管局指导北京市银行业协会，建立北京金融综合服务网统一数据共享平台，连通18个北京市政府部门和130家银行保险机构，实现政务数据与金融数据双向共享应用，推动普惠金融、数字金融高质量发展。 图1 机制创新 一是打通金融机构、监管部门与政府部门之间的可信数据通道，实现政务数据与金融数据的双向共享应用。一方面，建立金融机构和政府部门相关数据资源池。金融机构提供包括对公客户、信贷管理等信息；向政府部门共享数据包括农民工工资专户交易信息、社会救助对象家庭经济状况、房屋抵押合同备案信息及其他辅助城市治理的多项统计数据；政府部门提供包括北京市政府部门共享的不动产登记信息、房屋网签合同信息、企业工商登记信息、单位社保缴纳信息等114类政务数据。另一方面，平台通过“总对总”的连接方式，实现数据汇聚与共享。北京金融监管局与北京市政府部门建立数据共享应用机制，通过“总对总”专线或北京市大数据平台进行政务数据共享，不动产登记、房屋网签等信息随实际政务服务情况实时更新，单位社保、医保缴费信息根据实际情况按月更新。金融机构与北京金融综合服务网通过“总对总”专线对接，进行数据实时查询或业务在线办理。 二是汇聚市场监管、财政等政务数据，创新多元数据安全应用路径。创新多元数据安全应用方式，为银行、保险等金融机构提供诸如小微企业画像、精准划型、风险防控、“一站式”不动产登记以及医疗电子票据查询等多项数据服务。支持金融机构进行数字金融场景应用创新，实现数据要素在政府部门、金融监管部门及金融机构间的安全、有序流转。 三是支持金融服务场景创新，有效实现数据要素在政府部门、金融监管部门及金融机构间的安全应用。普惠金融场景应用中，通 过多维度数据融合，为普惠金融业务提供全流程数据服务支撑。构建小微企业画像，建立首贷户白名单，支持贷款精准投放。引导保险机构建立风控模型，为小微企业提供保险保障。数字金融场景应用中，构建“一站式”的不动产登记服务，提升人民群众购房按揭获贷便利性。全面推广医疗收费电子票据在商业保险领域应用，提升商业医疗健康保险理赔时效，有效防范保险欺诈风险。城市治理场景应用中，将部分政务事务前置至金融机构办理，有效提高政务服务效率和群众满意度。向北京市农民工工资支付监控预警平台推送农民工工资专用账户收支信息。为北京市民政局开展社会救助对象经济状况核对。向北京市经济运行监测调度平台推送北京银行保险业主要统计指标，支撑经济形势分析和科学决策。 四是共建“科技+绿色+普惠+养老+数字”五位一体服务体系，推动首都经济高质量发展。平台通过构建高水平普惠金融体系，输出全流程风控服务至30余家银行，全面提升普惠金融供给能力的同时，带动中小银行协同发展。聚焦金融服务社会民生，深度融合政务服务与金融服务，让“数据多跑路，群众少跑腿”，不动产抵押贷款流程由45天大幅压缩至2个工作日，医疗收费票据理赔耗时从2-3天缩短至6小时。累计开展社会救助对象家庭经济状况核对156万户次。推送农民工工资专户交易信息781万条，监管专用账户9976个，监管专户代发工资金额706亿元，助力城市治理水平提升。 # 优秀奖－商业价值奖 # 多维数据共融的“泉心”数智体系 普惠金融作为提升金融服务包容性、促进共同富裕的重要途径，其高质量发展对激发市场主体活力、服务乡村振兴具有重要意义。当前，存在中小微企业、个体工商户、农户等普惠群体融资难、增信难和金融机构核验难、风控难等发展中的难点痛点，以及农村要素资源难评估、难量化等问题。福建省农村信用社联合社泉州办事处以金融机构深度参与政务数据治理、普惠金融模型平台联合建模的特有优势，融合政务、征信、金融机构及第三方等多维数据，并应用AI技术和动态脱敏、安全合规的全链路数据保障体系，打造“数据驱动-智能决策-精准触达”的金融服务生态闭环。 一是构建全域普惠金融数据资源池，夯实数据智能服务基础。一方面，融合泉州市普惠金融主题库700多项政务指标数据和金融机构200多亿条流水、700多维画像数据及公安、征信、第三方等多源数据，构建全域型普惠金融数据资源池，打造企业、个人、家庭三大数字库，建成普惠金融高质量数据集。另一方面，金融服务全场景“0证明”社会化应用，对接福建省公共数据资源开发服务平台获取26类电子证照，并以全省首个金融机构直接深度参与政务数据治理的公共数据普惠金融应用开发孵化治理机制，进行数据的融合汇聚。 二是前沿技术融合创新，建立跨部门、跨机构的数据共享与协同建模机制。依托联邦学习、隐私计算等前沿技术，在保障数据安 全与隐私的前提下，实现政务数据、金融数据、第三方数据的深度融合与高效利用。通过构建基于知识图谱的智能风控模型，整合企业经营数据、信用信息、行业动态等多维度指标，实现对普惠群体信用状况的精准画像和风险评估，有效破解传统风控模式下信息不对称的难题。同时，引入自然语言处理、机器学习等AI技术，开发智能信贷审批系统，将人工审核流程智能化、自动化，大幅提升贷款审批效率，缩短普惠群体融资周期，让金融服务更加便捷、高效地触达有需求的群体。 图1 多维数据共融的“泉心”数智体系数据治理应用模式 三是创新应用场景落地，实现普惠金融服务质效提升。在全国银行业全流程、全场景“0证明”创新应用方面，率先实现开户、授信、政策直享等全场景“0”证明，实现平均审批时间缩短 $60\%$ 以上。在全省农信率先构建全客群、全周期风控多模型应用方面，运用已汇聚的多维数据，使用评分卡、决策树、梯度提升等模型算法，打造超150个多标签综合风控模型，应用于开户、授信等各类 业务场景以及打击金融黑灰产和反诈、反洗钱等多个领域。在全省率先打造农村要素上平台“一站式”服务应用方面，联动农业农村、林业等部门搭建要素数字化平台矩阵，通过知识图谱、智能算法等技术，融通平台数据要素、历史交易数据、市场供需信息等搭建农村要素资产估值模型，解决农村要素流转难题。 图2多维数据共融的“泉心”数智体系架构图 四是创新金融服务模式，赋能民营经济高质量发展。聚焦民营经济、乡村振兴、民生福祉等重点领域，坚持以人民为中心的发展思想，创新全场景“0证明”金融服务模式，实现“数据多跑路、群众少跑腿”，减轻经营主体负担；通过整合多维数据与惠企惠民政策资源，构建覆盖城乡的智能化服务体系，打造线上线下融合的“一公里”服务圈；构建智能风控机制，让信用变资产，支持轻资产群体融资，营造“诚信可贷”的社会氛围，全面解决精准获客难、资信核查难、风控决策难、办贷效率低、政策触达难、要素流转难 等痛点，有力支撑民营经济高质量发展。 # 优秀奖 - 发展潜力奖 # 数据驱动的多维创新风控模型赋能物流金融降本增效 物流金融作为服务实体经济、畅通产业链循环的重要支撑，其健康发展对提升物流行业运行效率、降低社会融资成本具有重要意义。当前物流金融领域普遍面临征信缺失导致风控难、静态保险定价失灵、数据孤岛阻碍价值发展的行业痛点。贵州数据宝网络科技有限公司创新运用全国高速路网、车辆轨迹等动态公共数据，依托“高速运力指数”等模型，推动数据从闲置资源转化为核心资产，显著降低融资成本与保险赔付率，为普惠金融提供可信、合规的数据驱动新路径。 图1 数据驱动的多维创新风控模型赋能物流金融 一是多维数据体系化整合，推动数据资产化。一方面，全面汇聚高速公路通行轨迹、车辆运行、宏观经济、民生服务等公共数据， 网络货运平台运单、ETC支付行为、企业经营数据等企业数据，行驶里程、超速频次、常跑路线等车辆动态数据，从而形成“人一车一企一路一环一能”六大主体维度的数据体系。另一方面，创新数据汇聚与合规流通机制。作为贵州省公共数据首批授权运营单位，直连省级平台及50余家部委央企；与交通运输部等单位合作获取行业监管数据；与网商银行、满帮等企业深度协作，以“数据产品调用+场景赋能分成”模式实现可持续汇聚与更新。 二是构建特色模型，深度挖掘不同维度数据间的关联价值。数据通过隐私计算、联邦学习，融合多源数据后，经GLM（智谱AI大模型框架）、LSTM（长短期记忆网络）、知识图谱等技术建模，构建“人－车－企－路”多维风控体系，实现数据“可用不可见”。依托“高速运力指数”等模型，赋能信贷秒批、保险动态定价与供应链融资。 三是核心场景落地，释放数据要素在物流全链条的价值潜能。应用于信贷风控（司机信用评估、自动化审批）、保险定价（动态风险评分、反欺诈）、供应链金融（信用画像、贷后监控）三大核心场景，实现从贷前验真到贷后处置的全流程赋能，有效助力银行融资成本降至 $6\%$ 。赋能银行供应链金融，中小物流企业融资效率提升3倍，推动网络货运平台用户增长 $25\%$ 、业绩提升 $30\%$ ，破解“银行不敢贷、企业贷不到”的困局。 四是以标准产品体系推动规模化赋能，实现数据价值向经济社会效益高效转化。通过标准化API产品矩阵对外提供服务，开发 1800+数据产品，落地300+场景，服务超10000家企业，保障550万辆货车保险覆盖，吸引32万劳动力就业。数据产品通过合规接口直接输出至金融机构、保险公司与物流平台，年调用量超10亿次，形成可持续的数据流通与价值变现体系。 # 优秀奖 - 应用实践奖 # “甘霖工程3.0”青海数据要素金融服务平台 普惠金融是实现金融强国的重要力量，当前，普惠金融在支持小微、“三农”等重点领域和薄弱环节方面取得了一定成效，但仍存在小微企业融资难、融资贵、数字化服务覆盖不足等问题。有序推进数字普惠金融发展，强化科技赋能，是构建高水平普惠金融体系的必经之路。当前，普惠金融与数据要素应用存在数据流通“不敢流、不愿流、不能流”，安全合规“风险难预判、服务缺失”，产业服务“融资难、抵押少、效率低”三大核心痛点。“甘霖工程3.0”青海数据要素金融服务平台，通过开发特色数据模型产品，精准服务中小微企业等主体，推动数据要素与实体经济融合。 图1甘霖平台主界面 一是“网格化管理+金融服务”模式整合金融机构资源，为金融产品创新提供数据支撑。一方面，全面汇聚包括公共数据、内部 数据、外采数据等。一是公共数据，对接市监、税务、住建、农业农村厅等部门，获取工商登记、税务、不动产及农户档案等数据，每日增量更新。二是采集内部数据，通过认证耳标、电子围栏等设备，实时采集牦牛健康与生长数据，以及实时采集拉面餐馆营收数据；三是外采数据，接入第三方征信机构数据和供应链交易数据。另一方面，创新数据汇聚与共享机制，打破“数据孤岛”。设立省数据要素服务创新中心，以激励约束并重机制促数据供给与合规使用。同时，构建“数据共享=信用提升+金融优惠”关系链，鼓励中小微企业、牦牛养殖企业、拉面餐馆等主体提供专属数据。 二是破解“确权、流通、授权、应用”难题，推动数据资源流通与资产化。平台通过建立可信数据空间实现数据“可用不可见”，兼顾可信与效率，经过基础数据整合，形成“数据汇聚-治理融合-模型赋能-资金对接”闭环，对接银行“一网通办”。针对小微企业融资难、抵押少的问题，平台基于多源数据构建了“青信融”“牦牛贷”“拉面贷”等特色数据模型产品。以“牦牛贷”为例，通过分析牦牛健康、生长数据及养殖户信用信息，为牦牛养殖企业提供无需传统抵押物的信用贷款；“拉面贷”则依据餐馆实时营收数据和经营状况，实现对拉面经营者的精准授信。模型产品有效提升了金融服务的可得性和效率，让数据真正成为中小微企业的“信用资产”。 三是以产业场景牵引数据流动，创新数据金融服务模式。项目围绕信用画像构建、融资流程优化、政府精准施策三大场景赋能普 惠金融。一是通过整合多维度数据构建信用评分与风险预警模型，开展信用评估并智能推荐适配贷款产品。二是搭建贷前核验、贷中监控、贷后追踪的全流程风控体系，以实时数据监测降低金融机构风险与交易成本。三是自动推送适配政策、生成行业发展报告，助力政府科学调整产业扶持方向，高效推动金融服务落地。通过场景落地实施，金融机构审批效率提升3倍，不良率从 $2.2\%$ 降至 $1.2\%$ 。通过平台，普惠金融政策已实现 $85\%$ 的触达率，大幅提升中小微企业等对政策的获知率和及时性。 四是创新赋能青海特色产业高质量发展，开发绿色金融产品与服务体系。联合深圳数据交易所搭建的数据要素服务工作站，提供数据定价、数据确权、合规审计等全流程合规服务。联合当地15家银行机构，已经上架针对小微企业的信用贷、首贷产品150余个，其中“牦牛养殖贷”等特色产品20款。项目已服务了19.2万中小微企业与个体工商户、5.2万户牦牛养殖户，以及当地15家银行机构。在运营9个月时间里，累计放贷5037笔，放贷金额达43亿元。创新金融服务模式（牦牛贷/拉面贷），推广到5万家中小微企业，辐射到10万头牦牛用户，拓宽青海融资渠道，促进普惠金融与特色产业结合。 # 优秀奖 - 发展潜力奖 # 多模态数据融合驱动零售金融风险决策体系范式革新 针对新市民群体征信缺失、数据孤岛、欺诈产业化等核心堵点，马上消费金融股份有限公司通过构建“场景+数据+算法”一体化智能风控体系，突破抵押和静态规则为主的传统模式。通过合规整合公共及多源场景数据，变“数据孤岛”为“协同网络”，以多维画像填补信用空白。运用智能算法模型动态评估风险，实现精准量化和事前预警。以跨域联防压缩欺诈空间，推动普惠金融从“不敢贷”转向“精准滴灌”，为普惠金融提供可持续的数据驱动新范式。 图1 总体架构图 一是多源数据全维度汇聚，构建零售金融风险立体化数据资源池。一方面，全面汇聚内外部多模态数据，内生数据源自信贷运营与客户交互，涵盖用户基础信息、全生命周期信贷数据及行为数据 等，外部数据通过合规渠道接入公安部 NCIIC（全国公民身份证号码查询服务中心）、银联鉴权等百余个权威源，遵循“最小可用、分级脱敏”原则构建“多元数据协同体”。另一方面，项目通过合规授权运营与安全共享机制持续汇聚内外部数据，并基于联邦学习、隐私计算实现“可用不可见”的可信流通。合作采用联合运营模式，将产品、数据与风控能力模块化输出，助力合作机构快速建立数字化业务体系。双方基于清晰的阶段规划，实现业务“热启动”与稳健增长，形成数据持续更新、能力共同迭代、收益共享的可持续商业模式。 二是技术创新数据应用，推动风控决策从经验驱动向数据智能驱动转型。项目以“公共数据+内生数据”双源驱动，通过MLOps（机器学习运营）一体化平台完成数据、变量、样本、模型、策略的五层标准化封装，实现数据“供得出”；借助隐私计算平台完成数据跨域流通，解决数据“流得动”；最终将万维特征、决策智慧空间和多模态核算与防伪技术创新输出为信用评分、反欺诈、实时决策三类可调用的微服务，确保数据“用得好”，形成覆盖数据接入、特征生产、模型训练、策略仿真、效果归因的全链路闭环。 三是聚焦零售金融核心业务场景，构建端到端的智能决策支持。项目通过构建“场景+数据+算法”一体化智能风控体系，有效破解新市民金融服务难题。体系已累计服务用户超2亿，帮助1071万信用白户建立信用记录，覆盖场景逾400个、机构超300家，带动万亿元级交易规模，有效促进产业链协同与商业效能提升。依托跨 行业数据治理与生态协同机制，成功抵御攻击超2000万次，保持业务安全零事故，累计预警诈骗案件166万余起，挽回经济损失6.7亿元，在普惠金融、反诈防控与社会治理方面取得显著社会效益。 四是开放协作共建普惠金融生态，赋能零售金融行业和实体经济融合发展。通过标准化接口或本地化部署方式，向金融机构输出信用评分、反欺诈决策、风险名单查询等数据产品与解决方案，在合法授权与隐私计算等技术保障下，实现数据价值的合规流通与安全释放。已服务2亿用户，助力千万白户建立信用记录，带动万亿交易规模，显著提升普惠金融服务质效。