2026年7月29日中国人民银行、国家发展改革委、科技部、工业和信息化部、海关总署、市场监管总局、金融监管总局、国家知识产权局、国家数据局等九部门联合印发《关于加强科技金融领域数据开发利用的通知》。九个部委同一份文件指向同一个目标打通科技金融的数据经脉。这不是一份常规的部门规章。九部门联合发文在中国行政体系中本身就意味着极高的政策优先级。而文件的核心——《全国科技金融领域数据开发利用目录1.0》——更是一个信号科技金融的数据基础设施正在从“各自为政”走向“统一规制”。一、八个维度一套标准数据不再是“方言”《目录1.0》涵盖企业名单与科创属性、进出口、投融资、经营、研发投入、知识产权、创新能力评价、企业需求等8大类、26个数据指标。这8个维度覆盖了科技型企业的全生命周期画像——从“你是谁”企业名单与科创属性到“你在做什么”研发投入、知识产权到“你做得怎么样”经营、进出口到“你需要什么”融资需求、创新能力评价。在过去这些数据分散在工信、科技、海关、市场监管、知识产权等不同部门金融机构要完整评估一家科技型企业的信用状况往往需要“跑断腿、磨破嘴”。数据的“方言化”——同一家企业在不同部门的数据口径、格式、标准各不相同——是科技金融长期面临的“最后一公里”障碍。《目录1.0》的意义正在于此它为科技金融领域的数据交换建立了一套“普通话”。当数据从“方言”变成“普通话”跨部门、跨机构的数据流通才成为可能。二、从“数据孤岛”到“可信数据空间”通知明确提出要建设省级科技金融领域数据开发利用配套信息设施加强现有信息系统资源互联互通促进数据信息归集共享。这意味着一场覆盖全国省级行政单位的数据基础设施建设即将启动。每个省都要建设自己的科技金融数据配套信息设施而这些设施之间要实现互联互通——最终形成一个全国性的科技金融数据网络。更值得关注的是“科技金融可信数据空间创新发展试点”。可信数据空间是近年来数据要素市场的核心概念之一——它不是一个简单的数据库而是一个在保证数据主权和安全的前提下实现数据跨域共享和高效对接的技术架构。通知还鼓励有条件的地区加强企业收支流水数据开放利用搭建行业研究信息交流平台。从“数据孤岛”到“可信数据空间”这不仅是政策语言的升级更是数据治理范式的跃迁。三、数字信用画像AI时代的“信贷新语言”通知的核心落脚点是引导金融机构依托科技金融领域数据库构建科技型企业数字信用画像打造特色的科技型企业风控投研模型开发契合细分行业企业融资需求的科技金融产品。传统的信贷评估依赖抵押物、财务报表、历史信用记录——这些对于轻资产、高研发、快增长的科技型企业来说几乎都是“短板”。一家AI初创公司可能没有厂房、没有存货但拥有几十项核心专利和一支顶尖的研发团队——传统信贷体系无法为这些“无形资产”定价。数字信用画像要解决的正是这个问题。当金融机构可以调用企业的研发投入数据、知识产权数据、创新能力评价数据、产业链上下游交易数据时一家科技型企业的“真实信用”就不再依赖于它有多少房产而在于它的技术实力、创新能力和产业链位置。通知进一步提出鼓励金融机构开展产业链资金流动分析绘制重点产业链图谱“一链一策”精准匹配金融资源。这意味着金融资源将从“广撒网”走向“精准滴灌”——不是给所有企业同样的贷款额度而是根据企业在产业链中的位置和贡献匹配差异化的金融产品。四、中间件科技金融数据基础设施的“隐形骨架”从《目录1.0》的发布到省级配套信息设施的建设到可信数据空间的试点到数字信用画像的构建——这一系列政策目标的落地都离不开一个关键的技术层中间件。当26个数据指标需要在不同部门、不同系统之间归集共享时需要数据交换中间件来实现异构系统间的互联互通。当省级信息设施需要与国家级平台对接时需要应用服务器中间件来承载跨层级的数据流转。当金融机构调用多源数据构建数字信用画像时需要消息中间件来保障海量数据的实时同步与可靠传输。当可信数据空间需要实现数据的安全共享时需要集成中间件来完成跨域数据的标准化治理与合规流转。可以说没有中间件数据就只是一堆无法流动的孤岛信息有了中间件数据才能真正成为可调用、可计算、可赋能的资产。在这一领域国产中间件厂商正在承担越来越关键的角色。以金蝶天燕为例这家成立于2000年的国产基础软件企业已形成覆盖中间件、大数据、云平台三大产品线的完整技术体系。其金蝶Apusic应用服务器AAS是国内第一款完全自主研发的国产Java中间件产品历经20多年发展已具备微内核架构、国密算法支持、国产软硬件生态适配、企业级集群高可用等核心能力。2026年6月AAS V10正式通过Jakarta EE 11国际认证——这是中间件领域最严格的国际兼容性标准之一意味着国产应用中间件持续保持国际标准与技术先进性。在金融行业的信创实践中金蝶天燕的全栈信创中间件产品已成功服务了中国人民银行、国家开发银行、招商证券、中泰证券、招商基金等代表性金融客户。2026年初金蝶天燕正式加入证券基金行业信息技术应用创新联盟聚焦关键技术攻关、产业标准制定、应用场景落地等核心方向。在科技金融数据基础设施的建设浪潮中中间件作为连接数据资源与金融应用的“隐形骨架”其战略价值正在被重新定义。五、从“有没有”到“好不好”《关于加强科技金融领域数据开发利用的通知》的发布标志着中国科技金融的数据基础设施建设进入了一个新阶段。过去十年我们解决的是“有没有数据”的问题——各部门、各机构各自建立了自己的数据库。未来十年我们要解决的是“数据好不好用”的问题——让数据从“孤岛”走向“网络”从“不可比”走向“标准化”从“静态存储”走向“动态赋能”。《目录1.0》给出了标准省级信息设施给出了载体可信数据空间给出了架构数字信用画像给出了目标——一条从数据到信用的完整转化链条正在成型。而在这条链条的每一个环节中间件都在承担着“隐形骨架”的角色。当九部门联合发文推动科技金融数据开放共享时真正让数据“流动起来”的是那些看不见的基础软件——它们不站在聚光灯下却撑起了整个科技金融数据基础设施的运转。数据的价值不在于被拥有而在于被连接。九部门的这份通知正是要为科技金融的数据连接建立一套“通用语言”和“基础设施”。而这场连接工程的成功取决于从底层中间件到上层应用每一个技术环节的协同发力。
九部门联合发文：科技金融的“数据底座”正在被重新定义
2026年7月29日中国人民银行、国家发展改革委、科技部、工业和信息化部、海关总署、市场监管总局、金融监管总局、国家知识产权局、国家数据局等九部门联合印发《关于加强科技金融领域数据开发利用的通知》。九个部委同一份文件指向同一个目标打通科技金融的数据经脉。这不是一份常规的部门规章。九部门联合发文在中国行政体系中本身就意味着极高的政策优先级。而文件的核心——《全国科技金融领域数据开发利用目录1.0》——更是一个信号科技金融的数据基础设施正在从“各自为政”走向“统一规制”。一、八个维度一套标准数据不再是“方言”《目录1.0》涵盖企业名单与科创属性、进出口、投融资、经营、研发投入、知识产权、创新能力评价、企业需求等8大类、26个数据指标。这8个维度覆盖了科技型企业的全生命周期画像——从“你是谁”企业名单与科创属性到“你在做什么”研发投入、知识产权到“你做得怎么样”经营、进出口到“你需要什么”融资需求、创新能力评价。在过去这些数据分散在工信、科技、海关、市场监管、知识产权等不同部门金融机构要完整评估一家科技型企业的信用状况往往需要“跑断腿、磨破嘴”。数据的“方言化”——同一家企业在不同部门的数据口径、格式、标准各不相同——是科技金融长期面临的“最后一公里”障碍。《目录1.0》的意义正在于此它为科技金融领域的数据交换建立了一套“普通话”。当数据从“方言”变成“普通话”跨部门、跨机构的数据流通才成为可能。二、从“数据孤岛”到“可信数据空间”通知明确提出要建设省级科技金融领域数据开发利用配套信息设施加强现有信息系统资源互联互通促进数据信息归集共享。这意味着一场覆盖全国省级行政单位的数据基础设施建设即将启动。每个省都要建设自己的科技金融数据配套信息设施而这些设施之间要实现互联互通——最终形成一个全国性的科技金融数据网络。更值得关注的是“科技金融可信数据空间创新发展试点”。可信数据空间是近年来数据要素市场的核心概念之一——它不是一个简单的数据库而是一个在保证数据主权和安全的前提下实现数据跨域共享和高效对接的技术架构。通知还鼓励有条件的地区加强企业收支流水数据开放利用搭建行业研究信息交流平台。从“数据孤岛”到“可信数据空间”这不仅是政策语言的升级更是数据治理范式的跃迁。三、数字信用画像AI时代的“信贷新语言”通知的核心落脚点是引导金融机构依托科技金融领域数据库构建科技型企业数字信用画像打造特色的科技型企业风控投研模型开发契合细分行业企业融资需求的科技金融产品。传统的信贷评估依赖抵押物、财务报表、历史信用记录——这些对于轻资产、高研发、快增长的科技型企业来说几乎都是“短板”。一家AI初创公司可能没有厂房、没有存货但拥有几十项核心专利和一支顶尖的研发团队——传统信贷体系无法为这些“无形资产”定价。数字信用画像要解决的正是这个问题。当金融机构可以调用企业的研发投入数据、知识产权数据、创新能力评价数据、产业链上下游交易数据时一家科技型企业的“真实信用”就不再依赖于它有多少房产而在于它的技术实力、创新能力和产业链位置。通知进一步提出鼓励金融机构开展产业链资金流动分析绘制重点产业链图谱“一链一策”精准匹配金融资源。这意味着金融资源将从“广撒网”走向“精准滴灌”——不是给所有企业同样的贷款额度而是根据企业在产业链中的位置和贡献匹配差异化的金融产品。四、中间件科技金融数据基础设施的“隐形骨架”从《目录1.0》的发布到省级配套信息设施的建设到可信数据空间的试点到数字信用画像的构建——这一系列政策目标的落地都离不开一个关键的技术层中间件。当26个数据指标需要在不同部门、不同系统之间归集共享时需要数据交换中间件来实现异构系统间的互联互通。当省级信息设施需要与国家级平台对接时需要应用服务器中间件来承载跨层级的数据流转。当金融机构调用多源数据构建数字信用画像时需要消息中间件来保障海量数据的实时同步与可靠传输。当可信数据空间需要实现数据的安全共享时需要集成中间件来完成跨域数据的标准化治理与合规流转。可以说没有中间件数据就只是一堆无法流动的孤岛信息有了中间件数据才能真正成为可调用、可计算、可赋能的资产。在这一领域国产中间件厂商正在承担越来越关键的角色。以金蝶天燕为例这家成立于2000年的国产基础软件企业已形成覆盖中间件、大数据、云平台三大产品线的完整技术体系。其金蝶Apusic应用服务器AAS是国内第一款完全自主研发的国产Java中间件产品历经20多年发展已具备微内核架构、国密算法支持、国产软硬件生态适配、企业级集群高可用等核心能力。2026年6月AAS V10正式通过Jakarta EE 11国际认证——这是中间件领域最严格的国际兼容性标准之一意味着国产应用中间件持续保持国际标准与技术先进性。在金融行业的信创实践中金蝶天燕的全栈信创中间件产品已成功服务了中国人民银行、国家开发银行、招商证券、中泰证券、招商基金等代表性金融客户。2026年初金蝶天燕正式加入证券基金行业信息技术应用创新联盟聚焦关键技术攻关、产业标准制定、应用场景落地等核心方向。在科技金融数据基础设施的建设浪潮中中间件作为连接数据资源与金融应用的“隐形骨架”其战略价值正在被重新定义。五、从“有没有”到“好不好”《关于加强科技金融领域数据开发利用的通知》的发布标志着中国科技金融的数据基础设施建设进入了一个新阶段。过去十年我们解决的是“有没有数据”的问题——各部门、各机构各自建立了自己的数据库。未来十年我们要解决的是“数据好不好用”的问题——让数据从“孤岛”走向“网络”从“不可比”走向“标准化”从“静态存储”走向“动态赋能”。《目录1.0》给出了标准省级信息设施给出了载体可信数据空间给出了架构数字信用画像给出了目标——一条从数据到信用的完整转化链条正在成型。而在这条链条的每一个环节中间件都在承担着“隐形骨架”的角色。当九部门联合发文推动科技金融数据开放共享时真正让数据“流动起来”的是那些看不见的基础软件——它们不站在聚光灯下却撑起了整个科技金融数据基础设施的运转。数据的价值不在于被拥有而在于被连接。九部门的这份通知正是要为科技金融的数据连接建立一套“通用语言”和“基础设施”。而这场连接工程的成功取决于从底层中间件到上层应用每一个技术环节的协同发力。
