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》同步发布《全国科技金融领域数据开发利用目录1.0》。九部门——从金融监管到产业政策从数据治理到知识产权——第一次在“科技金融数据”这个议题上达成如此深度的协同。这不是一份普通的部门文件而是一份系统性的数据基础设施施工图。它的潜台词清晰而有力科技金融的下一步不是放更多贷款而是建更好的数据底座。一、科技金融的“老问题”与“新解法”科技型中小企业融资难是一个被讨论了十几年的老问题。银行不是不想贷而是不敢贷、不会贷。传统信贷模式依赖抵押物和财务流水但科技企业最值钱的资产——专利、技术、研发能力——恰恰无法在传统风控模型中被有效定价。信息不对称导致的信用评估困境是科技金融最核心的痛点。《通知》给出的解法直指要害用数据破解信息不对称。《通知》围绕完善数据赋能科技金融全链条聚焦融资对接、智能风控、产品创新等环节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。“数字信用画像”四个字是这份文件最核心的关键词。它的本质是将科技企业的“无形价值”转化为可量化、可评估、可信贷的“数据资产”。专利不再是墙上的证书研发投入不再是报表上的数字——它们将成为银行信贷决策中可以调用的数据维度。二、《目录1.0》中国科技金融的“数据字典”与《通知》同时发布的《全国科技金融领域数据开发利用目录1.0》是这份文件最具操作性的部分。这个目录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。这是国内首个跨部门、跨领域的科技金融数据标准化目录。8大类、26项指标——看似简单实则意义深远。在此之前科技金融领域的数据散落在不同部门、不同系统中工商数据在市场监管总局知识产权数据在国家知识产权局进出口数据在海关注册研发投入数据在科技部。数据孤岛林立跨域调用困难金融机构要完整评估一家科技企业的信用状况往往需要对接十几个数据源成本极高、效率极低。《目录1.0》的价值在于首次建立了跨部门数据共享的“通用语言”。它明确了“需要什么数据、数据从哪里来、数据怎么用”——这相当于为中国科技金融领域绘制了第一张数据地图。有了这张地图金融机构才能高效地“按图索骥”科技企业才能被更精准地“看见”。三、可信数据空间让数据“可用不可见”《通知》的另一大亮点是明确提出开展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建设的前沿概念——它的核心是让数据在不转移所有权、不泄露原始信息的前提下实现共享与融合运用。对科技金融而言这意味着银行可以调用科技企业的经营数据和研发数据来做风控模型但不需要企业把原始数据交给银行政府部门可以开放公共数据供金融机构使用但不需要把数据“送出去”。《通知》同时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实现科技金融领域数据资源跨域共享和高效对接。这一部署的技术含量不容小觑。实现“数据可用不可见”需要隐私计算、联邦学习、安全多方计算等前沿技术的支撑。而支撑这些技术运行的是底层的数据连接、交换、管控能力——这正是中间件层的核心战场。四、从“一企一策”到“一链一策”产业链金融的新想象力《通知》还有一个值得特别关注的细节鼓励金融机构与相关部门合作运用交易集中度、交易对手分布、交易对手稳定性等数据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。这意味着科技金融的视角正在从“单个企业”扩展到“整条产业链”。过去银行评估一家科技企业看的是它自己。未来银行可以看它所在的产业链——上游供应商是否稳定、下游客户是否集中、资金流动是否健康。当产业链数据被打通金融机构不仅能更准确地评估单家企业还能识别产业链上的“断点”和“堵点”精准投放金融资源。“一链一策”的背后是产业链数据的全面打通与智能分析。这需要数据采集、清洗、整合、分析的全链条能力也需要底层基础软件提供稳定、高效、安全的数据流转通道。五、对基础软件层的深远启示九部门联手“开闸放水”受益的不仅是金融机构和科技企业还有支撑这一切运转的基础软件层。第一数据互联互通成为刚需。《通知》要求“加强现有信息系统资源互联互通促进数据信息归集共享”。科技金融领域的数据来自八个部委、数十个信息系统要让这些异构系统之间高效、安全地交换数据中间件的数据集成与交换能力是不可或缺的基础设施。无论是企业服务总线ESB、数据集成平台还是API网关都需要为跨部门、跨系统的数据流转提供标准化、可管控的通道。第二数据安全与合规管控提出更高要求。《通知》强调“坚持统筹发展与安全规范科技公共数据开发利用加强全过程安全管理切实防范各种数据风险”。当涉及企业核心经营数据、知识产权数据、投融资数据时数据在流转全链路中的加密、脱敏、审计、权限管控成为生死线。中间件层需要提供从数据传输到数据存储的全链路安全防护能力。第三AI能力嵌入数据价值链。“数字信用画像”“风控投研模型”“产业链图谱”——这些都不是简单的数据展示而是基于数据的智能分析。金融机构需要将原始数据转化为风控决策这离不开AI模型的训练与推理。当AI能力成为数据价值链的标配中间件层也需要具备AI工作负载的调度与管理能力让数据能够顺畅地“流”向模型让模型的结果能够高效地“回”到业务系统。第四国产基础软件迎来历史性机遇。科技金融领域涉及大量关键信息基础设施和敏感数据对自主可控有天然的高要求。在金融信创持续推进的背景下九部门联合推动的科技金融数据基础设施建设为国产中间件、数据库、操作系统等基础软件提供了明确的应用场景和广阔的市场空间。从这个角度看国内中间件厂商在金融信创领域的技术积累——包括数据集成平台、API管理、消息中间件、应用服务器等核心产品——正是支撑科技金融数据基础设施建设的“硬实力”。当数据需要在不同系统、不同部门、不同机构之间安全、高效地流转时稳定可靠的中间件产品就是那条看不见的“数据高速公路”。 结语九部门联合印发《通知》本质上是为中国科技金融做了一件“打地基”的事。《目录1.0》解决了“数据有什么”的问题——8大类26项指标让科技金融的数据需求第一次有了清晰的蓝图。可信数据空间解决了“数据怎么用”的问题——在不泄露隐私的前提下实现共享与融合。产业链资金流动分析解决了“数据为谁服务”的问题——让金融资源精准匹配到产业链的每一个环节。当数据从“沉睡的资源”变成“流动的资产”科技金融的想象空间将被彻底打开。而支撑这一切的是底层基础软件提供的连接、交换、管控、智能能力。数据基础设施的闸门已经打开。接下来的问题是整个行业的基础软件层准备好了吗
九部门联手“开闸放水”：科技金融的数据基础设施时代正式开启
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》同步发布《全国科技金融领域数据开发利用目录1.0》。九部门——从金融监管到产业政策从数据治理到知识产权——第一次在“科技金融数据”这个议题上达成如此深度的协同。这不是一份普通的部门文件而是一份系统性的数据基础设施施工图。它的潜台词清晰而有力科技金融的下一步不是放更多贷款而是建更好的数据底座。一、科技金融的“老问题”与“新解法”科技型中小企业融资难是一个被讨论了十几年的老问题。银行不是不想贷而是不敢贷、不会贷。传统信贷模式依赖抵押物和财务流水但科技企业最值钱的资产——专利、技术、研发能力——恰恰无法在传统风控模型中被有效定价。信息不对称导致的信用评估困境是科技金融最核心的痛点。《通知》给出的解法直指要害用数据破解信息不对称。《通知》围绕完善数据赋能科技金融全链条聚焦融资对接、智能风控、产品创新等环节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。“数字信用画像”四个字是这份文件最核心的关键词。它的本质是将科技企业的“无形价值”转化为可量化、可评估、可信贷的“数据资产”。专利不再是墙上的证书研发投入不再是报表上的数字——它们将成为银行信贷决策中可以调用的数据维度。二、《目录1.0》中国科技金融的“数据字典”与《通知》同时发布的《全国科技金融领域数据开发利用目录1.0》是这份文件最具操作性的部分。这个目录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。这是国内首个跨部门、跨领域的科技金融数据标准化目录。8大类、26项指标——看似简单实则意义深远。在此之前科技金融领域的数据散落在不同部门、不同系统中工商数据在市场监管总局知识产权数据在国家知识产权局进出口数据在海关注册研发投入数据在科技部。数据孤岛林立跨域调用困难金融机构要完整评估一家科技企业的信用状况往往需要对接十几个数据源成本极高、效率极低。《目录1.0》的价值在于首次建立了跨部门数据共享的“通用语言”。它明确了“需要什么数据、数据从哪里来、数据怎么用”——这相当于为中国科技金融领域绘制了第一张数据地图。有了这张地图金融机构才能高效地“按图索骥”科技企业才能被更精准地“看见”。三、可信数据空间让数据“可用不可见”《通知》的另一大亮点是明确提出开展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建设的前沿概念——它的核心是让数据在不转移所有权、不泄露原始信息的前提下实现共享与融合运用。对科技金融而言这意味着银行可以调用科技企业的经营数据和研发数据来做风控模型但不需要企业把原始数据交给银行政府部门可以开放公共数据供金融机构使用但不需要把数据“送出去”。《通知》同时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实现科技金融领域数据资源跨域共享和高效对接。这一部署的技术含量不容小觑。实现“数据可用不可见”需要隐私计算、联邦学习、安全多方计算等前沿技术的支撑。而支撑这些技术运行的是底层的数据连接、交换、管控能力——这正是中间件层的核心战场。四、从“一企一策”到“一链一策”产业链金融的新想象力《通知》还有一个值得特别关注的细节鼓励金融机构与相关部门合作运用交易集中度、交易对手分布、交易对手稳定性等数据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。这意味着科技金融的视角正在从“单个企业”扩展到“整条产业链”。过去银行评估一家科技企业看的是它自己。未来银行可以看它所在的产业链——上游供应商是否稳定、下游客户是否集中、资金流动是否健康。当产业链数据被打通金融机构不仅能更准确地评估单家企业还能识别产业链上的“断点”和“堵点”精准投放金融资源。“一链一策”的背后是产业链数据的全面打通与智能分析。这需要数据采集、清洗、整合、分析的全链条能力也需要底层基础软件提供稳定、高效、安全的数据流转通道。五、对基础软件层的深远启示九部门联手“开闸放水”受益的不仅是金融机构和科技企业还有支撑这一切运转的基础软件层。第一数据互联互通成为刚需。《通知》要求“加强现有信息系统资源互联互通促进数据信息归集共享”。科技金融领域的数据来自八个部委、数十个信息系统要让这些异构系统之间高效、安全地交换数据中间件的数据集成与交换能力是不可或缺的基础设施。无论是企业服务总线ESB、数据集成平台还是API网关都需要为跨部门、跨系统的数据流转提供标准化、可管控的通道。第二数据安全与合规管控提出更高要求。《通知》强调“坚持统筹发展与安全规范科技公共数据开发利用加强全过程安全管理切实防范各种数据风险”。当涉及企业核心经营数据、知识产权数据、投融资数据时数据在流转全链路中的加密、脱敏、审计、权限管控成为生死线。中间件层需要提供从数据传输到数据存储的全链路安全防护能力。第三AI能力嵌入数据价值链。“数字信用画像”“风控投研模型”“产业链图谱”——这些都不是简单的数据展示而是基于数据的智能分析。金融机构需要将原始数据转化为风控决策这离不开AI模型的训练与推理。当AI能力成为数据价值链的标配中间件层也需要具备AI工作负载的调度与管理能力让数据能够顺畅地“流”向模型让模型的结果能够高效地“回”到业务系统。第四国产基础软件迎来历史性机遇。科技金融领域涉及大量关键信息基础设施和敏感数据对自主可控有天然的高要求。在金融信创持续推进的背景下九部门联合推动的科技金融数据基础设施建设为国产中间件、数据库、操作系统等基础软件提供了明确的应用场景和广阔的市场空间。从这个角度看国内中间件厂商在金融信创领域的技术积累——包括数据集成平台、API管理、消息中间件、应用服务器等核心产品——正是支撑科技金融数据基础设施建设的“硬实力”。当数据需要在不同系统、不同部门、不同机构之间安全、高效地流转时稳定可靠的中间件产品就是那条看不见的“数据高速公路”。 结语九部门联合印发《通知》本质上是为中国科技金融做了一件“打地基”的事。《目录1.0》解决了“数据有什么”的问题——8大类26项指标让科技金融的数据需求第一次有了清晰的蓝图。可信数据空间解决了“数据怎么用”的问题——在不泄露隐私的前提下实现共享与融合。产业链资金流动分析解决了“数据为谁服务”的问题——让金融资源精准匹配到产业链的每一个环节。当数据从“沉睡的资源”变成“流动的资产”科技金融的想象空间将被彻底打开。而支撑这一切的是底层基础软件提供的连接、交换、管控、智能能力。数据基础设施的闸门已经打开。接下来的问题是整个行业的基础软件层准备好了吗
