光谷金信（武汉）科技有限公司副总经理孙文：打造场景化的数字产融生态

万联网 , 产互与供金智库 , 2025-04-07 , 浏览:275

第十二届产业数字化与供应链金融创新论坛

万联导读：3月27日，由万联网主办，中企云链、深度数科、中诚信征信、高达软件、金网络、工品牛、合合信息、中晟供应链、中数智创、中仓登等合作伙以及中国人民大学中国供应链战略管理研究中心、中国（河北）自由贸易试验区正定片区、厦门市现代供应链联合会、前海产业智库等机构鼎力支持的“2025第十二届产业数字化与供应链金融创新论坛”在深圳隆重召开。

“产业看不懂金融、金融看不懂产业、服务同质化”一直是金融与产业间的叹息之墙。分论坛四《“物的信用”构建与实施》专场中，光谷金信（武汉）科技有限公司副总经理孙文，就“打造场景化的数字产融生态”为主题，探讨了如何打破这堵叹息之墙。在他看来，传统金融与产业的合作困境源于"主体对主体"的线性思维，而场景化转型通过"生态对生态"的网状链接，将风险管控从单一主体转向产业整体，既符合监管导向又实现商业可持续，为破解"叹息之墙"提供新范式。他同时强调，围绕“物的信用”，我们今天已经到了非常具有突破性的临界点，在这一变革浪潮中，我们需清醒认识到：技术突破只是打开了可能性窗口，而真正推动行业跃迁的关键，在于构建可信的数字验证体系，让每一笔交易、每一份资产都在规则框架内实现自律化流转。

（光谷金信（武汉）科技有限公司副总经理孙文）

以下内容根据现场速记整理，内有删减，供业内人士参考。

孙文：各位嘉宾，大家下午好！很高兴今天有这个机会跟大家分享我们（光谷金信）在产业数字、产业生态发展方面的心得。光谷金信是一家银行系金融科技子公司，从成立开始，我们的定位就是“从金融中来，到产业中去”。到今天为止，我们从来没有去做任何银行传统科技的事情，而是把科技导向产业，用数字化手段帮助金融机构链接产业。沿着这个方向，走到了产业数字化的角度。

一、金融与产业的叹息之墙

今天（中仓登数据服务有限公司）马令海马总在开场提到了“物的信用”，我也想从对“物的信用”的认知来讲一讲。

在民营中小企业为主的实体产业，面临金融机构的问题时，我觉得用“叹息之墙”来形容它们是非常合适的，这两面墙非常想双向奔赴、双向拥抱。金融找不到很多的投放机会，国家政策监管要求大家支持中小企业，但这个墙始终在这里，产业看不懂金融，金融看不懂产业。

在中国所有的业务关系里，不管是贸易关系还是服务关系，大家在一起合作的时间越长，合作的交易金额越大，彼此之间就越来越信任、越来越深入。但是在金融和实体产业里，正好相反。合作的金额越大，大家就互相担心起来。产业机构担心，做大后银行抽单，不给贷了，导致做到一半停掉。风控政策变化，说停就停，提供的资金后面突然断掉怎么办？金融机构担心的是，前期做审批的时候，看到你的情况很好，风控可以，额度都可以批出来，过了两个月，突然爆了雷。所以做得越来越大，他们之间的墙就会越来越厚，这是在中国非常特殊的一种合作关系。

怎么破解这个问题？我们必须要回到产业上，看看产业生态是什么样。

宋华老师一直在讲“基于场景”。我们可以看到在任何一个产业场景中，政府作为公共服务产品的提供者，金融机构则提供金融相关的存贷汇产品，贸易上的企业，有上游、下游，也有制造型的企业和服务型的企业在其中，提供物流、仓储、检测等一系列事情。在很多企业的内部，有采购、财务、销售、生产等各种各样的部门，把这样的生态再细分下去，每一个节点再进行展开，是一个非常庞大的生态网络。从这个角度来看，刚才所讲的“叹息之墙”的问题应该可以突破。重要的是，我们要用什么场景广泛链接，共同打开这堵墙。或许当我们站在这个场景角度来看，这个墙可能也就不存在了。

二、如何构建“物的信用”

首先，我认为“物的信用”来自物的价值。但物的价值怎么产生？这是非常有意思的事情。我个人的观点是，物的价值由需求来产生，但不是查一个报价或需求就能产生的。比如酱酒型的酒，存的时间越长，需求端产生的价值就越多。价值体现出来后，最终的信用由谁产生？

宋华老师经常讲“货物的真实性”，也就是资产的真实性，到行为的真实性，到最后的前置性需求、前置性条件。需求就是它的前置性条件。需求又需要生态上仓储物流的节点以及检测机构的节点来保证。它什么时候运？运的过程中是真实的吗？检测的过程是真实的吗？这也需要整个生态链共同参与来得到保证的。从这个角度来看，很难有一个人、一个机构或一个点可以拍着胸脯说这个东西值多少钱，就一定能信，这是我们的观点。

这个过程一定有多环节的验证。目前我们做了很多这样的场景，也大量应用在民营钢铁厂领域。比如当一笔资金放出去的时候，它用来采购什么样的原材料？是铁矿石还是废钢，对应的合同金额是多少？采购的铁矿石怎么运回来？包括检测、物流、过磅记录、化验单等，其中各种信息共享并串通在一起。这是我们刚刚讲的三个条件：货的真实性、物的真实性、行为的真实性。最后还要看一下钢铁厂的目的，如果是为了炼钢，这个过程就不会有什么问题。这看起来是很好理解的事情，但为什么做起来很难？

今天的论坛中，从宋华老师这样的大拿，到前面马总都在指出一个问题点：靠一家来做很难。要破解首先要共赢、开放，而不是博弈；我们需要开放。第二，在广泛的生态节点上传递的信息效率也非常重要，好在我们今天有非常多的数字化手段来支撑这个部分。第三，围绕这个价值体系，最终如何在生态上让大家形成一致的步伐，把大家协同起来？也是非常重要的事情。

三、新技术驱动自律化生态

我本人是IT出身，是纯码农出身。我们处在一个数字技术不断驱动，改变我们的社会，包括生产方式、生活方式、工作方式的时代。围绕“物的信用”，围绕供应链领域，当前已经到了非常具有突破性的临界点。我个人觉得，即使我们自己不做，很快也会看到，围绕AI、区块链、云计算、大数据在这一方面的技术突破。数字技术趋势带来的只是方向，是自律化的行业、自律化体系的产生。也就是说，未来的体系，在AI、大数据的角度，在区块链验真的角度下，我们一定要守规则来做，而不是等出了事情，依靠法院来执行、判决。我认为这样的时代很快会实现。

同时，我特别想讲一下AI时代。我没有其他大拿讲得专业，但在我看来这确实是颠覆性的。DeepSeek最伟大的颠覆不在于效率，我认为在于开源，大家可以私有化部署在产业数据化场景里，大量的产业数据很难被放在公开的场合来做，但是有了私有化部署的大模型，完全可以用它自己做一些体系。

在这个体系下我们能够看到，首先数据资产一定会被加速应用。以前传统的信息化建设模式已经变化，原来的数字化、信息化建设的过程，最早是传统的线下工作模式，我们称之为“要素驱动”。大家有磅单、合同、采购单、发票，收到发票处理相关事情，收到合同处理相关事情，这是要素驱动的模式。以前通过需求的调研、设计、开发、测试、上线、运维，一整套专业IT领域的东西。系统开发完后，线上所有的节点都是按照流程来做，从人驱动要素，变成流程驱动人来处理事情。

到了AI时代，我们发现完全变成了“数据+AI”这样两个方向。因为在整个流程上，其实只有三件事情。

第一件事，数据的采集及最后被决策下来到执行。中间所有的过程，全部是数据的审核、校验。最上层的决策点，往往只有一个点，决策之后，拆分成一层层去执行。在AI时代，决策可以把中间所有的点大幅度压短。也就是说，中间的部分都交给它，我们只有采集数据和执行数据这两个点。在这样的体系下，未来的信息化建设就变成了“数据+AI”。

同时，有一件非常可怕的事情，用AI开发出来的系统是可执行化的，大家用过DeepSeek都知道，你提的需求，它的回答如果不满意，你可以进一步再提。目前，我们在钢厂就在尝试这样的体系，以前的ERP是非常繁琐的体系，现在我们只需要做基础采购和应用。

比如钢厂的采购部门，每天负责采购各种原材料、价格、供应商存货信息、供应周期信息等，这些信息汇总之后，财务要测算自己的现金流、应付款、预付款；生产部门要看设备检修情况、产能释放情况、功能排班情况；销售部门，则要看下游的需求情况。当这些信息全部汇总之后，钢厂总经理会召开调度会，把信息进行决策，最后执行。我们现在做的这些过程全部都可以省掉。例如下个月有一次检修，需要五千万的投入，决策的过程，只需要保持钢厂利润的最大化，在此基础上需要节省五千万的现金流用于支撑这个排查方案，很多解决方式中，AI一定是颠覆性的模式。这是个人的浅见，我认为这个领域未来拓展的新模式会非常多。

四、实践案例：“云仓有色”+“优牛数智牧场”

（一）“云仓有色”案例

目前，围绕“物的信用”方向，我们也在和马总深入谈合作中。围绕稀土、稀散金属这种比较贵的小金属矿物，到氧化物，再到金属，我们打造了“云仓有色”平台。

这个平台不是一个简单的仓库，虽然仓库是租来的，但我们把检测机构、数字化，以及整个物流体系全部组织起来。一个矿物非标品进入仓库后，通过各方面的参与、数据的链接、共享，把它变成了线上所见即所得的实物，可以在线上完成它的实物交易。

以前的稀土行业，从来没有在买卖之前把价格谈好。稀土一共有17种元素，它的价格由5种元素含量决定。比如我买一批货，在此之前我们只能谈到单价，必须把货拖到仓库，双方检测完，5-7天之后出结果，最后才能决定支付款项，这在实体行业非常多。但5-7天很容易出现价格的大涨大跌，那有一方一定有违约动力。我们的平台整合出来之后，我们把检测效率、传输效率等都提到极致，现在你甚至都不需要见到货，在系统上见到什么东西，就一定能提到什么东西，由此可以完成整个交易。

在此基础上，金融的存货融资，类似于借呗、花呗，货存在仓库里，还可以用它来贷款，不用提前还，你可以直接卖。卖完了以后，重解质押、转移货权，到这边还完款，到那边新的放款以及新的抵质押手续是“一站式”完成的，确保整体式的服务体系。

（二）“优牛数智牧场”案例

同时，我们带着情怀做了“数智养牛”这个农牧体系。我们敢说真正做到产业科技方向的，可能就是这个领域。

最早，我们解决监管，希望知道牛还在不在、有多少头。第二个问题，牛每天吃了多少，长得怎么样。第三个问题，这头牛值多少钱？第四个问题，这头牛有没有得病，安不安全？我们为了建立数字化的监管体系，把行为真实性以及前置性条件做真实，在产业链里广泛接触了各种各样的人，有领域内的博士、教授，也有上下游运营商，包括运输车辆。