2023物联网技术在金融行业的应用.docx

物联网技术在金融行业应用2023 I摘 要当前，利用数字技术推动产业转型升级成为经济增长的新引擎。物联网技术经过多年的探索和实践不断趋于成熟，与金融应用相结合的场景日益增多。为推动物联网技术金融应用的健康发展，助力金融行业数字化转型，促进新兴技术与行业发展相融合，特编制此报告，通过对物联网技术金融应用体系架构的总结提炼和详实的案例描述，为物联网金融领域的各参与方提供指引与参考。本报告分为概述、体系架构、应用场景和发展展望四个章节。概述章节从背景意义和研究价值两方面阐述此课题研究的必要性和充分性。体系架构章节从应用架构、应用模式和安全策略三方面对提炼总结出的物联网技术金融应用架构展开阐述。应用场景章节按照信贷融资、风险管理、金融支付、智慧网点、资产管理、防伪溯源和平台应用七个类别，共收集三十个案例，并从业务背景、实现方案、关键技术和业务推广情况或意义四个方面对物联网技术在金融场景下的应用充分展开描述。发展展望章节从机遇、挑战和建议三个方面具体阐述物联网技术在金融应用方面现阶段的境遇和未来发展的方向。VII目 录一、概述1（一）背景意义1（二）研究价值7二、体系架构10（一）架构总述10（二）应用模式18（三）安全策略23三、应用场景26（一）信贷融资26（二）风险管理49（三）金融支付62（四）智慧网点84（五）资产管理108（六）防伪溯源122（七）平台应用127四、发展展望152（一）机遇152（二）挑战154（三）建议156 VIII一、概述我国经济已由高速增长阶段转向高质量发展阶段，数字经济不断为经济高质量发展注入新的活力。物联网是数字经济时代的重要基础设施，可有效搜集各行各业的数据，提高社会生产部门的数字化程度。金融业是物联网技术重要的应用领域，依托物联网技术获得实体数据，实现资金流、信息流、实体流的三流合一， 更好地服务实体经济，对物联网应用和产业发展起到了巨大的推动作用。（一）背景意义1. 政策背景2008 年次贷危机引发全球经济危机，世界各国努力推出一系列刺激政策，力图走出金融危机和经济危机，物联网作为新突破方向之一被各国所重视。（1） 国外政策背景2009 年，“智慧地球”上升为国家战略， 该战略推动将传感器嵌入到公路、铁路、桥梁、隧道、电力系统、供水系统等各种物体中，形成普遍连接的物联网；同年欧盟、日本分别推出类似内容的欧洲物联网行动计划“i-Japan”战略。2017 年，欧盟网络空间安全局发布欧盟关键信息基础设施环境中的物联网安全基线指南，对物联网安全现状及安全基线建议进行了全面总结，以期进一步促进欧洲物联网产业的健康快5速发展。2020 年，物联网网络安全改进法案，推进物联网网络安全发展。信息通信媒体发展局（IMDA）推出了物联网网络安全指南，旨在解决企业用户及其供应商在购买、开发、运营和维护物联网系统时的网络安全问题，并为部署 安全的物联网系统提供技术指引。（2） 国内政策背景2017 年，关于全面推进移动物联网（NB-loT）建设发展的通知，提出要加强 NB-loT 标准与技术研究，打造完整产业体系；推广 NB-IoT 在细分领域的应用，逐步形成规模应用体系；优化 NB-IoT 应用政策环境，创造良好可持续发展条件。2019 年，金融科技（FinTech）发展规划（20192021 年），指出物联网等信息技术要与金融业务深度融合，为金融发展提供源源不断的创新活力，明确利用大数据、物联网等技术分析客户金融需求，强化需求引领作用。2020 年，关于深入推进移动物联网全面发展的通知，提出要贯彻落实物联网等新型基础设施建设和应用的决策部署，加速传统产业数字化转型，有力支撑制造建设，推进移动物联网全面发展。2021 年，“十四五规划”发布，提出要加快推动数字产业化，将物联网列为数字经济重点产业，推动传感器、网络切片、高精 度定位等技术创新，协同发展云服务与边缘计算服务。2022 年，金融科技发展规划（20222025 年），明确提出了多项涉及物联网的重点任务，涵盖金融科技网络基础设施、服务渠道、农村金融、供应链金融等多领域。2. 产业背景在互联网等信息基础设施广泛应用的基础上，物联网同大数据、云计算、人工智能等新兴技术融合推动各行各业进行数字化转型，促进产业结构调整；同时，金融行业积极发展数字金融， 推进金融服务数字化转型，加强金融市场数字化建设，金融数字化转型与产业数字化同频共振，数字金融发展前景非常广阔。（1） 物联网产业增长迅速近年来，物联网技术得以不断积累与升级，全球物联网行业增长迅速。根据 Machina Research 统计数据显示，20102018 年间全球物联网设备连接数高速增长，由 2010 年的 20 亿个增长至 2018 年的 91 亿个，复合增长率达 20.9%。根据 IoT Analytics 发布的报告显示，2021 年全球物联网连接数量达到 122 亿个活跃端点，而 2022 年，物联网市场预计将达到 144 亿活跃端点。2025 年全球物联网设备（包括蜂窝及非蜂窝）联网数量将达到251 亿个，万物互联成为全球网络未来发展的重要方向。（2） 数字金融规模扩大 中国数字经济发展报告（2022 年）显示，2021 年中国数字经济规模达到 45.5 万亿元，占 GDP 比重达 39.8%，成为稳定经济增长的关键动力。中国数字产业化规模达到 8.35 万亿元， 不断催生新产业新业态新模式，向全球高端产业链迈进。数字金融作为数字经济高质量发展的重要动能，在加速经济发展方式转变、推进数字产业化等方面发挥着不可替代的作用。数字金融深度融入各行各业产业链生态，通过自身数字化转型， 促进金融服务更广泛和更深入地嵌入到各产业数字化转型场景中。数字金融规模的不断扩大，使得围绕物联网建设数字化升级的基础设施成为未来发展的大方向。（3） 用户基础广泛数字金融和网络支付需求的全面爆发，加速促进了物联网服务与金融服务的融合。根据中国移动互联网发展报告（2022）显示，我国建成全球最大 5G 网络，终端用户占全球 80%以上，并且蜂窝物联网用户、移动互联网用户规模均持续扩大，截至 2021年年底，中国手机网民规模达 10.29 亿人。根据中国支付产业年报 2022显示，我国网络支付用户规模不断增长，截至 2021年年底，我国网络支付用户规模达 9.04 亿。庞大的用户基础催生了对物联网技术金融应用的需求，物联网的发展推动实现了物品的数字化和信息化，也使金融业务增加了数字化属性，用户规模和技术发展为物联网金融应用的发展提供了坚实的基础。 6（二）研究价值物联网等新型基础设施建设和应用是加速传统产业数字化 转型、支撑制造强国和网络强国建设的重要手段。物联网技术在金融业务创新上的应用可为金融行业传统模式转型升级带来新 的契机。1. 社会经济转型需要近年来，物联网信息网络技术取得突破性进展，为整个人类社会的信息交互、生产组织、供给消费等活动提供了全新的发展平台。金融作为服务现代经济社会发展的核心资源，与物联网信息系统融合既是金融发展的必然趋势和价值所在，更是助力和完善社会经济发展的关键动因。物联网技术的融合创新应用，是实现金融行业数字化转型战略目标的重要引擎。物联网金融的发展也将推动我国经济进入“新常态”，加速实现产业转型升级。2. 金融行业数字化需要将物联网技术应用到金融领域，可以使金融机构深入触达产业各层面，从多个维度全面感知实体经济，将金融服务融合在实体经济的每一个环节，进而推动数字经济时代金融服务模式的革新，同时助力产业转型升级。物联网技术能够有力推动金融创新，拓展金融服务的范围。以物联网为动力源的技术进步、需求升级和机制革新的协同作用引发了大量的金融创新。其中，物联网带来的技术进步将扩大金融服务的新的生产可能性边界，是金融创新的基础；物联网带来8的需求变化将推动基础设施完善和市场规模扩大，是金融创新的方向和驱动力。也就是说，物联网带来的不仅是金融产品和工具的创新，更带来金融理念和模式的革命，使以往不可能的创新服务变为可能。3. 保护消费者信息安全需要随着产业规模的高速增长和物联网技术的全面成熟，物联网金融应用也逐步延伸至消费领域。消费级物联网行业生态圈的形成，为消费者的日常生活带来了巨大便利。越来越多的消费者在日常生活中接触到越来越多类型的物联网设备，并且在使用过程中对其了解程度逐渐加深。物联网的普及为金融应用提供了更多的收集、分析消费者行为的机会。目前真正完全面向消费者的物联网技术金融应用虽尚未普及，但当消费者关心的数据安全、隐私保护等问题具备有效解决方案后，物联网金融应用将更好满足消费者的需求，将为各类金融场景的发展提供更有力的支持。 9二、体系架构（一）架构总述1. 应用架构物联网技术金融应用体系架构，以现有物联网应用架构和金融应用架构为基础，通过物联网和金融相互赋能形成物联网、物联网金融和金融三个应用域，每个应用域均由设备、通信、平台和应用四个层级组成，如图 1 所示。物联网应用域是指遵循物联网标准构建的，不含金融能力及服务的物联网应用体系。设备层包括物联网设备，平台层包括无物联网金融模块的物联网平台，应用层包括物联网应用。金融应用域是指遵循金融标准构建的，不含物联网应用的金融应用体系。设备层包括金融设备，平台层包括无物联网金融模块的金融平台，应用层包括金融应用。物联网金融应用域是指由物联网应用域和金融应用域相互赋能形成的，物联网在金融场景中以及金融在物联网场景中的应用体系。设备层包含物联网设备、物联网金融设备，平台层包含物联网金融模块、物联网金融平台，应用层包括物联网金融应用。物联网、物联网金融和金融三个应用域的通信层均包含有线通信和无线通信。162. 设备层图 1 物联网技术金融应用架构设备层包括物联网设备、金融设备及物联网金融设备。设备层软硬件架构如图 2 所示，其中 SE1和TEE2为可选功能。物联网设备是指遵循物联网标准的设备，例如摄像头等。金融设备是指遵循金融要求应用于金融场景的设备，例如用于交易场景的支付受理终端等。物联网金融设备是指参与物联网金融应用，具备金融能力的物联网设备和具备物联网能力的金融设备。例如集成通信定位模块用于银行资产管理场景下的支付受理终端、能够加载银行卡信息且具备支付能力的蓝牙手表、智能表具。1SE（安全单元SecureElement）：一种具备独立处理器、安全存储单元，具有硬件加解密模块，能够在硬件和软件层面防御各种恶意攻击的独立安全芯片。2TEE（可信执行环境 TrustedExecuteEnvironment）：基于硬件级隔离及安全启动机制，为确保安全敏感应用相关数据和代码的机密性、完整性、真实性和不可否认性目标构建的一种软件运行环境。图 2 设备层软硬件架构示意图从设备间的连接方式来看，体系架构中设备层的物联网设备、物联网金融设备具体可包含以下三种情况：只包含一台设备。在实际应用部署过程中，相当于设备直连云端。包含多台设备，由一台主设备接收其他设备信息，并由此主设备传输所有信息与平台交互。在实际应用部署过程中，主设备相当于边缘服务器，在边缘侧汇聚现场设备的数据，并对其进行数据筛选、清洗、预处理、聚合，最终通过云边协同的方式处理不同类型的数据，如图 3 所示。通过引入边缘计算及云边协同架构，某些物联网终端的安全敏感、时延敏感等数据无需再传输到云端处理，降低了终端敏感数据隐私泄露的风险，实现了数据的“阅后即焚”，极大保护了用户隐私数据。同时，边缘计算减少了中间传输的过程，有更实时、更快速的数据处理能力，由于与云端服务器的数据交换不多，边缘计算的网络带宽需求更低。图 3 基于边缘计算的物联网示意图包含分布式多台设备，多台设备协同处理信息，由一台或多台设备传输所有协同处理后的信息与平台交互。在实际应用部署过程中，相当于多个边缘节点或端边云之间的协同处理，例如当某节点算力不足时，可将计算任务通过高速泛在连接的网络传输至其他资源空闲的节点计算，如端边协同、边边协同、云边协同， 端边云协同等。如何实现多级资源节点的协同调度与应用的灵活部署，从而为用户提供一致性服务体验也变得至关重要。因此， 算力网络应运而生，如图 4 所示。算力网络通过网络控制面（如集中式控制器、分布式路由协议等）分发服务节点的算力、存储、算法等资源信息，并结合网络信息和用户需求，提供计算、存储、网络等资源的分发、关联、交易与调配，从而实现整网资源的最优化配置和使用。图 4 算力网络示意图（源自ITU-T Y.2501） 3. 通信层通信层包括有线网络和无线网络，有线网络是指有线通信技 术集合，无线网络是指无线通信技术集合。中国人民银行金融 科技发展规划（20222025 年）在金融业数字基础设施方面明确提出，要综合运用第五代移动通信技术（5G）、窄带物联网（NBIoT）、射频识别（RFID）等技术打造固移融合、宽窄结合的物与物互联网络和服务平台，实现移动金融终端和固定传感设备统一接入、管理和控制，为数字信贷、数字风控等金融业务提供海量物联网数据支撑。目前市场中主流的无线网络按照覆盖范围不同具体可分为 两类：一类是支持近距离、窄覆盖的物联网通信技术，主要包括近场通信（NFC）、蓝牙（BlueTooth）、无线局域网（WiFi）、紫蜂（ZigBee）等技术。另一类是支持远距离、广覆盖的物联网通信技术，主要包括窄带 IoT（NB-IoT）、远距离无线电（LoRa）、增强机器类型通信（eMTC）等技术。4. 平台层平台层包括物联网平台、金融平台、物联网金融平台、物联 网金融模块。平台泛指整个业务体系，并非特指一个具象的平台 或系统。模块为整个业务体系的组成部分，具体表现形式可以是 体系中一个系统，也可以是体系中一个系统的子系统或功能模块。物联网平台：不具备物联网金融模块时，用于接入并管理物联网设备，支撑物联网应用。具备物联网金融模块时，既可用于接入并管理物联网设备、支撑物联网应用，又可用于接入并管理物联网金融设备、支撑物联网金融应用。例如物联网设备厂商建设的支持物联网应用的平台。金融平台：不具备物联网金融模块时，用于处理金融业务的平台。具备物联网金融模块时，既可用于处理金融业务，又可用于接入并管理物联网金融设备、支撑物联网金融应用。例如商业银行建设的支持金融应用的平台。物联网金融平台：独立建设的仅用于支撑物联网金融应用平台，平台不支撑除物联网金融应用之外的其他应用。例如商业银行新建的具有金融及物联网功能的应用平台。物联网金融模块：作为物联网平台或金融平台的组成部分， 用于处理物联网金融应用的子系统。例如商业银行建设的物联网子系统、物联网设备厂商建设的与金融应用相关的子系统。平台的核心功能一般包括设备接入、设备管理、应用使能、业务分析、连接管理等。设备接入：提供设备接入、协议适配的能力。设备管理：提供物联数据接入、解析、转发及设备全生命周期管理等。应用使能：面向特定行业、场景（如金融行业等）提供应用开发工具、API 接口等服务。业务分析：提供数据分析、可视化、数据洞察等服务；为应用服务提供物联数据支撑及能力调用。连接管理：连接管理平台可根据行业需求，提供个性化网络资源管理、流量计费等服务。5. 应用层应用层包括物联网应用、金融应用、物联网金融应用。物联网应用是指物联网在非金融场景中的使用实例，向用户提供不包含金融服务的物联网服务集合。金融应用是指金融机构提供的不包含物联网技术和场景的 使用实例和服务集合。物联网金融应用是指物联网和金融相结合的、且具备物联网特性和金融特性的使用实例和服务集合。 17（二）应用模式根据不同场景，可以归纳总结成三种供参考的应用模式：金融平台引入物联网能力支撑物联网金融应用、物联网平台引入金融能力支撑物联网金融应用和物联网金融平台引入物联网和金 融能力支撑物联网金融应用。1. 模式一 金融平台引入物联网能力支撑物联网金融应用在金融平台中建设物联网金融模块，引入物联网能力，由金融平台支撑物联网金融应用。应用模式见图 5。图 5 物联网技术金融应用模式一在图 5 流程 1 中，物联网设备经通信层将相关物联网数据传递至物联网平台，由物联网平台将物联网金融应用所需的相关物联网数据传递给金融平台中的物联网金融模块，金融平台结合物 联网金融模块中的物联网数据支撑物联网金融服务。在此流程中， 金融信息无需向物联网设备传递。21在图 5 流程 2 中，物联网金融设备通过通信层将物联网金融应用所需的相关物联网数据经物联网平台传递至金融平台中的物联网金融模块或者直接传递至金融平台中的物联网金融模块， 金融平台结合物联网金融模块中的物联网数据支撑物联网金融服务。在此流程中，金融信息可经由物联网平台或者直接从金融平台向物联网金融设备传递。2. 模式二 物联网平台引入金融能力支撑物联网金融应用在物联网平台中建设物联网金融模块，引入金融能力，由物联网平台支撑物联网金融应用。应用模式见图 6。图 6 物联网技术金融应用模式二在图 6 流程 1 中，物联网设备经通信层将相关物联网数据传递至物联网平台，由物联网平台中的物联网金融模块引入金融能力，物联网平台结合物联网金融模块中的金融数据支撑物联网金融服务。在此流程中，金融信息无需向物联网设备传递。在图 6 流程 2 中，物联网金融设备经通信层将相关物联网数据传递至物联网平台，由物联网平台中的物联网金融模块引入金融能力，物联网平台结合物联网金融模块中的金融数据支撑物联网金融服务。在此流程中，金融信息可通过物联网平台向物联网金融设备传递。3. 模式三 物联网金融平台引入物联网和金融能力支撑物联网金融应用独立的物联网金融平台，从物联网、金融平台分别引入物联网、金融能力，由物联网金融平台支撑物联网金融应用。应用模式见图 7。图 7 物联网技术金融应用模式三在图 7 流程 1 中，物联网设备通过通信层将相关物联网数据经物联网平台传递至物联网金融平台或者直接传递至物联网金 融平台。物联网金融平台从金融平台引入金融能力，结合从物联网平台引入的物联网能力，支撑物联网金融服务。在此流程中， 金融信息无需向物联网设备传递。在图 7 流程 2 中，物联网金融设备通过通信层将相关物联网数据经物联网平台传递至物联网金融平台或者直接传递至物联 网金融平台。物联网金融平台从金融平台引入金融能力，结合从物联网平台引入的物联网能力，支撑物联网金融服务。在此流程中，金融信息可经由物联网平台或者直接从物联网金融平台向物联网金融设备传递。 22（三）安全策略1. 设备层安全设备层由传感器、设备与网关组成，主要负责对信息的采集、识别与处理。可从接入安全、可信执行环境、权限管控、固件/ 系统安全、物理安全、协议安全、病毒木马防护、存储安全等方面保证设备层安全。接入安全应保证访问物联网资源的所有设备得到有效的安 全管控；可信执行环境应提供一个安全区域，确保敏感数据在隔离、可信的环境中存储、处理和保护；权限管控应显式地准许或限制用户或设备的访问能力及范围；固件/系统安全应对固件与系统的软硬件的版本升级与漏洞及时修复；物理安全应保证物联网设备、设施以及其他媒体免遭地震、水灾、火灾等环境事故以及人为操作失误或错误及各种网络犯罪行为导致的破坏过程；协议安全应保证通信规则与机制的完备性、合规性与安全性；病毒木马防护应保证网关能检测病毒木马并阻断其传播；存储安全应保证存储的信息不会被第三方通过物理或逻辑方法窃取。2. 通信层安全通信层是信息传递网络，即安全地发送/接收数据的媒介， 将采集与计算的数据传递出去。可从网络攻击防护、异构网络安 全等方面保证网络层安全。网络攻击防护应能检测与有效抵抗 DDoS3攻击、重放攻击、3DDoS：分布式拒绝服务攻击（Distributed Denial of Service）24跨域攻击、协议攻击等物联网层面的网络攻击；异构网络安全应构建完善的无线异构网络的安全体系。3. 平台层安全平台层是对获取到的数据分析和处理，并进行控制和决策， 以便于数据的多平台共享。可从边界防护、准入控制、服务安全、统一运维等方面保证平台层安全。边界防护应采用网络访问控制技术、网闸技术、数据交换网技术等手段防止边界渗透；准入控制应能对接入设备进行身份认证与安全性检查，并采用相应的防护策略；服务安全应保证主机上运行的网络应用服务能够稳定、持续地运行；统一运维应保证能对物联网设备的全局一体化管理。4. 应用层安全应用层是综合的或有个体特性的具体业务层。可从数据资产安全、安全审计、数据权限管控等方面保证应用层安全。数据资产安全应保证数据生命周期的安全，包括保密性、完整性、可用性、真实性、授权、认证和不可抵赖性；安全审计应包括操作日志的审计与代码安全的审计；数据权限管控应保证用户的数据筛选与处理的权限分离。25三、应用场景物联网技术在金融应用中涉及的场景主要有信贷融资、风险管理、金融支付、智慧网点、资产管理、防伪溯源、平台应用等， 各个场景的具体案例可详见下文，每个案例均从业务背景、实现方案、关键技术、业务推广情况或意义这四个方面展开阐述。（一）信贷融资本部分提供的相关案例主要是基于物联网技术，使债权人、监管方等能够动态、及时获取抵押物的状态、价值等数据信息， 从而降低债权人信贷风险和成本。1. 中国农业银行活畜抵押融资解决方案（1） 业务背景生物活体抵押长期存在活体资产难以确权、后期监管难度大等问题，导致在畜牧企业及农牧民个人养殖过程中出现资金缺口却无法在银行取得资金支持的现象频发，金融机构也受困于获客难、风控难、业务开展的标准化程度低、放贷规模难以扩大及效果不显著等现象。物联网技术的发展使得金融机构可以利用物联网设备实时查看生物活体及农牧场养殖环境，有效监督抵押活畜的养殖全过程，从而提升活畜抵押贷款业务的风险管控可靠性及效率，解决 活体牲畜难以抵押融资、畜牧企业及农牧民无法扩大养殖规模的 难题。在此背景下，中国农业银行提出活体抵押融资的解决方案， 利用物联网技术打造金穗农牧云平台，帮助青海省广大的农牧户，47包括养殖产业大户、农民专业合作社、家庭农场，甚至个体等经营主体，解决他们在生产、经营过程中面临的融资难、融资贵的问题。（2） 实现方案金穗农牧云平台整体系统架构共分为物联网设备部署和信息采集、生物资产管理系统、风险管控系统和风险管理视图四部分。其中，物联网设备部署与信息采集层在农牧场内为活畜安装智能耳标，利用“一物一码”打造动态的数字身份。通过计步器、项圈、称重设备等动态监测活畜数量、体温、体重等生命体征信息。生物资产管理系统针对生物资产抵押、解押、补栏、出栏等全生命周期的管理提供相应的活畜资产台账、抵押台账、电子抵押单等信息与凭证。风险管控系统基于生物资产所采集的信息， 对生物资产开展资产评估、评价、评级和信息披露等辅助风控措施，设置监管规则与风险预警阈值，对风险进行预警，并产生工单，推送给相关人员。风险管理视图满足管理层、风控部门、业务部门及执行人员在不同阶段对风控的识别、计量与管控需要。平台同时融合区块链技术，将真实的抵押监控数据上链，确保信息真实不可篡改。金穗农牧云平台系统架构图见图 8。图 8 中国农业银行金穗农牧云平台系统架构（3） 关键技术（a）生物资产身份数字化技术生物资产动态数字身份证为生物活体植入主动式智能耳标， 将耳标与生物活体的照片信息绑定，为每一个活畜生成唯一的数字身份。每个数字身份证包含活畜编号、品种、年龄、性别、体重等静态信息，同时包含活动量监测、温度监测等时序信息数据。运用生物资产数字身份证实现生物资产管理线上化、标准化与可溯源化。（4） 业务推广情况或意义中国农业银行通过运用物联网等新模式、新理念、新技术， 为广大农牧户搭建了智慧养殖、智慧放牧的数字平台，提高了养殖效率、降低了养殖成本，又取得了资源变资产、资产变资金的突破，帮助养殖户实现智能化、专业化、信息化畜牧养殖。目前中国农业银行青海分行通过“乡村振兴活畜贷”已支持省内十数家畜牧养殖主体的发展，覆盖牦牛、肉牛、奶牛等大型牲畜。2. 中国银行奶牛活体抵押融资解决方案（1） 业务背景近年来我国畜牧业生产规模不断扩大，呈现出快速发展的势头。内蒙古自治区提出“奶业振兴”战略部署，快速扩大奶牛养殖规模，大幅提升奶源供应能力。希望金融机构可通过产品和服务创新，有效解决奶牛养殖业资金投入大和回报期长、社会资本 进入意愿不强、严重依赖财政补贴、难以形成龙头企业、无法提供有效合格抵押品、银行信贷资金无法大量进入等痛点、难点问 题，从而带动整个产业链实现绿色、循环、可持续发展。为解决 上述问题，中国银行内蒙古区分行先行推出奶牛活体抵押等创新融资服务，给奶牛养殖解决资金问题的同时，也给银行带来了新 的监管难题和金融风险。针对奶牛活体抵押品存在身份识别困难、现场盘点工作量大、患病、丢失等监管难题，中国银行拟借助物 联网技术实现活体抵押品的线上化监管，提升抵押品监管的效率、降低监管成本。（2） 实现方案活体抵押品监管应用通过给抵押品安装物联网耳标、项圈等设备采集抵押品数据（如位置、温度、步数等），采集的数据通过物联网网关或运营商基站上报到物联网平台，平台根据设备的协议类型进行数据解析后转发到活体抵押监管应用。应用提供抵押品抵押情况的录入、查询等功能，当接收到平台转发的设备数据时，进行数据整合与分析，在线展示抵押品的实时信息，同时进行风险分析，针对关键数据进行风险预警提示。目前，该场景应用正在开发中，拟在内蒙古奶牛养殖活体抵押监管场景实施落地。奶牛活体抵押融资实现方案示意图见图 9。图 9 中国银行奶牛活体抵押融资实现方案示意图（3） 关键技术（a） 物联网连接技术通过物联网传感器实现数据的采集、物联网通信技术（NB、蓝牙等）实现数据的传输、物联网平台实现不同协议的数据解析和预处理，物联网平台对下屏蔽底层设备协议差异，进行统一接入和管理，对上统一数据格式，支持上层应用的快速开发。（b） 物联网安全认证技术为了确保数据的真实可靠性，需要对上报数据的设备进行身份认证、设备数据传输加密等安全机制，设备身份认证通过云端物联网平台及设备侧认证服务实现，需提供一机一密等设备认证鉴权机制，降低终端设备被入侵的安全风险；设备与物联网平台之间的数据传输使用 MQTTS、HTTPS 等加密协议完成，保证数据传输的安全性。（4） 业务推广情况或意义活体抵押是一种新型的授信方式，目前业务人员对活体抵押品的监管主要是通过到现场调研考察或根据贷款客户提供的报表数据进行风险识别。由于活体抵押品的数量大、身份识别困难， 现场考察人力成本高，数据实时性依赖于现场考察的频率；而客户提供的报表数据则存在被篡改、加工的可能，可信度存在一定的风险。通过物联网设备采集客观的数据实现线上化监控，可以有效提升监管数据的真实性，同时降低人力成本和客户风险，激活产品和模式的持续创新，提升银行在农村、农业的金融服务管理水平和服务能力。 3. 交通银行动产融资数字化解决方案（1） 业务背景当前，中小微企业动产占比高，但融资规模低，企业融资难、融资贵问题突出。具体而言，经营性动产存在确权难、核价难、监管难、处置难等一系列问题。动产融资风险事件频出导致金融机构对动产融资的意愿降低，进一步提高了中小微企业的融资壁垒。例如，20122014 年上海钢贸连环案、青岛港融资铜事件等动产融资风险事件，使当地相关动产融资业务发展几乎停滞，不利于经济发展。近年来，为规范发展供应链金融业务，、银保监会相继发文，鼓励仓单及存货质押融资。在此背景下，交通银行基于物联网技术对动产抵质押物进行远程监测，实现对融资产品全生命周期的实时管控，为动产融资提供数字化解决方案。（2） 实现方案交通银行为切实服务实体经济发展，在数字化转型过程中， 基于实际业务需求，将物流、信息流、资金流信息进行有效融合， 实现快速分析、快速测算、及时预警，有效促进动产融资业务发展。具体而言，一是在资产端部署可复用物联网设备，以获取资产基础信息；二是对接核心企业，获取融资方相关经营信息；三是连接本行其他系统，获取融资企业信息、融资信息。在此基础上，结合流计算、边缘计算、大数据分析等技术，实现对融资产品全生命周期的实时管控。整体实现方案分为快速对接、风险指标计算、数据模型、全景视图四个部分。（a） 快速对接通过将物联网设备数据、第三方平台或核心企业数据、行内其他系统数据等多样化数据接入对应网关，并进行有效融合，可实现数据的交叉验证，可以更好地保障资产安全。当前，交通银行已实现通过银企直连、开放银行等渠道快速对接第三方平台或核心企业，形成快速、一体化、一站式服务。（b） 风险指标计算在实现多样化数据接入的基础上，基于流计算、边缘计算等技术进行风险指标计算，实现动产抵质押物风险预警。（c） 搭建产业链数据模型同样基于多样化数据，交通银行物联网平台可聚焦客户经营场景，基于人工智能、机器学习算法构建客户多方位评估模型， 为客户评级、授信额度确定、贷后风险监测提供参考。（d） 形成产业链全景视图依托产业链数据模型，交通银行构建了汽车产业金融全景视图，全流程动态展示从汽车行业从产业链网络到客户的资产、融资、合规全貌，既为客户融资服务提供直观说明，也为业务经营分析提供技术支撑。物链金融全景图见图 10。图 10 交通银行物链金融全景图 （3） 关键技术（a） 互联技术交通银行利用射频识别技术、无线数据通信技术等，通过核心企业、第三方平台，或直连本行，实现物品信息实时共享。在汽车监管场景中，引入 GPS、电子围栏的物联网设备，可以实时监测绑定车辆的位置信息及移动轨迹，实现对动产抵质押物7*24 小时实时管控。（b） 流计算物联网应用中传感器众多，数据需实时并行传输，流动的数据量大、计算效率要求高，传统的先收集数据入库再对数据库进行查询分析处理的方式已经难以满足业务实时性要求。通过流计算技术，在物联网平台接收传感器数据之前先通过实时流计算进行筛选、分类、统计，再进入物联网平台进行运算，可极大地提高数据处理效率。（c） 人工智能一方面，大量的物联网数据为人工智能应用提供了必要的数据支撑；另一方面，对数据进行实时分析、预测也是保证金融服务效能、提升金融服务便捷性的要求。交通银行基于大数据、机器学习等技术，综合应用物联网产业数据，搭建产业链网络风控模型，针对动产融资场景，从资产、融资、合规等多维度进行风险监测，自动化调整监控参数，保障动产抵质押物安全，提升风控防范水平。（4） 业务推广情况或意义物联网技术在动产融资领域的应用，可以实现社会、银行、企业的三方协作共赢。从社会效益来看，推动动产融资快速发展有助于支持实体经济发展，促进内循环；中小企业可以借助物联网技术提升信用等级、加速获得现金流、改善资金周转效率；银行可以提升风控水平，拓展金融服务市场，做好普惠金融。交通银行在应用物联网技术在汽车金融领域开展试点，通过与监管公司合作，将监管的 30 余万辆车辆信息接入物联网系统， 跟踪车辆生产、运输、销售等过程，并使用流计算技术实现车辆数据的实时计算及预警。同时，基于物联网技术聚焦客户经营场景数据，形成数据模型。目前在汽车经销商领域逐步形成了包括客户经营评价、客户融资履约评价、客户合规评价、客户效益评价等四大类 39 个子类指标维度，提升风险识别和处置能力，提升客户体验。通过在汽车领域的试点，交通银行形成了物联网动产融资数字化解决方案，并通过该方案的示范效应，向除汽车行业以外的钢铁、电子电器等行业进行拓展。后续将逐步形成多行业差异化方案，实现对抵质押物的全生命周期管控。基于聚类、分类等机器学习算法，在新的行业上建立基于行业、产业链、客户等多个分析模型，实现客户经营风险异常发现、客户经营效益预测、供应链网络经营评分、坏客户画像、价值波动预警等多个分析模型， 助力金融服务业务发展。4. 华为冷链动产融资金融仓方案（1） 业务背景在构建国内国际双循环的新发展格局中，金融不断强化服务实体经济，特别是中小企业的支持。中小企业自身信用不足、可抵押的不动产少，动产融资成为解决中小企业融资的有效手段。在互联网交易平台的涌现和监管部门动产融