4月11日下午，作为2025物流数据应用创新大会暨第八届物流诚信大会的重要组成部分，以“物流行业平台与实际承运人数据应用场景和数据价值挖掘”为主题的分论坛在安徽蚌埠召开。上海合合信息科技股份有限公司启信数据专家康龙出席分论坛，并发表《数据和模型助力企业提升业务经营》的主题演讲。

接下来，为大家揭秘我们构建产业链大数据的具体路径。相较于基于物流订单、发票关系即可构建的供应链数据库，产业链数据库的搭建需要从宏观视角着手。

首先，获取产业内参与企业的数据是关键。在深耕企业大数据业务过程中，我们积累了庞大的数据资源，涵盖3亿实体、超2000亿条信息，包含企业工商登记、司法诉讼、经营状况、投融资动态等多元维度。基于这些数据基础，我们进一步深度挖掘企业间合作关系、企业与人的关联网络，为企业精准刻画标签，进而梳理出完整的产业链关系图谱。同时，结合数据特性，构建科学的信用评估模型，为产业分析与决策提供有力支撑。

聚焦产业链数据领域，其可分为两大类型。其一为全景产业链，呈现宏观视角下产业的整体架构，例如钢铁、新能源汽车等产业，清晰展现上中下游布局及各环节生产企业分布；其二为节点产业链，以锂离子电池产业为例，着重剖析单一产业节点内生产设备、原材料、零部件供应及下游市场的详细结构。

市面上常见的产业结构图多为可视化呈现，尚未形成数据体系。而我们致力于深度挖掘，将海量产业结构图进行数字化转化，梳理各产业节点对应的企业信息，最终构建起覆盖300多个产业、包含5000万家企业及2亿条关联关系的庞大数据库，形成极具价值的数据要素资源。

此类产业链数据库在传统数据范畴中极为稀缺，其构建难点在于：绘制产业图谱相对容易，但精准挖掘关联企业却困难重重。以运输行业为例，想要获取全国从事公路、铁路运输的企业完整清单，无论是企业主体还是单位机构，都难以实现数据的全面覆盖。

为攻克这一难题，我们依托积累的海量企业数据资源，涵盖企业简介、官网信息、工商登记、资质认证等20余个大类、300多项细分维度。通过对这些数据的深度剖析与精准筛选，判定企业具体业务范畴。尽管原理看似简单，但要完成全量企业的系统性挖掘，仍是一项极具挑战性的工作。

构建完成产业链数据库后，其应用价值如何体现？首要价值在于赋能营销拓客，显著提升客户开发效率。以物流企业服务家具产业为例，若某物流企业承接大量木质家具订单，期望拓展业务、深耕市场，首要需明晰家具产业结构，其次锁定行业内潜在合作企业。借助我们的数据库，可精准筛选出所有木质家具生产企业，为物流企业提供完整的目标客户清单。企业据此能够深入分析客户需求，合理规划拓客策略、分配业务任务，实现精准营销与高效获客。

基于同样的逻辑，利用产业链数据库，能够助力物流行业开展合作企业筛选与竞争态势分析。我们通过梳理物流行业完整的产业链图谱，深度挖掘各环节关联企业，无论是公路运输、跨境物流，还是航运领域，都能精准定位目标企业。如此一来，企业可快速掌握行业格局，识别潜在合作伙伴与竞争对手，基于数据驱动制定战略决策，有效提升业务运营效率，在市场竞争中占据优势地位。

物流行业的兴衰不仅取决于自身发展，更与客户所在产业的景气程度息息相关。若客户产业发展遇冷，其物流需求也会相应缩减。基于构建的产业链大数据，我们进一步开发了产业景气度指数模型等分析工具。通过该模型，能够精准洞察各产业在不同时间节点的发展态势，例如当前房地产行业呈下行趋势，而采矿相关行业发展势头强劲。

这些数据洞察对企业战略规划具有重要意义。企业可据此评估自身客户群体的产业分布状况，判断所处产业的发展风险，并明确开拓新客户的方向。同时，当某一产业出现风险时，利用产业链数据，能够精准定位受影响的客户群体，以及客户在产业链各环节中可能面临的风险冲击。上述内容从产业链中观视角，系统阐述了大数据的构建过程及其应用价值。

从微观业务合作视角来看，企业间协作以及企业与司机的合作构成了业务核心。基于企业大数据，我们聚焦于构建模型以提升企业经营质量。实际运营中，企业常面临多重关键问题：在客户管理方面，如何精准评价客户信用，预判账款回收风险；在供应链金融领域，怎样确定合理的企业授信额度；对于规模较大的企业，又该如何统筹管理旗下众多分子公司及海量客户的潜在风险。此外，供应商与合作方管理也存在挑战，包括制定量化准入制度保障供应链质量，以及实时监测存量客户、供应商的风险动态，避免影响供应链稳定与账款回收。

针对这些痛点，我们研发了大数据评分模型。该模型区别于传统信用评价体系，依托海量大数据构建，能够有效改善企业在客户信用评估、风险管控、供应商管理等多方面的难题，为企业经营决策提供更精准、更可靠的支持。

下面为大家简要介绍我们企业评价体系的核心维度。我们主要从成长性、企业规模、资本背景、经营质量和风险状况等方面综合评估企业，针对科技型企业，还会将知识产权纳入考量。这些评价指标与传统信用评价模型虽有相似，但存在关键差异。企业信用与个人信用截然不同，企业出现付款违约，大多是因自身经营问题，而非主观意愿，因此这些指标着重反映企业经营状况、综合实力与潜在风险。

基于上述指标，我们构建了“启信分”评价模型，为每家企业评定分数与等级。借助大数据技术，我们每日更新评分，尽管计算量巨大，却能生成动态信用曲线。一旦曲线下滑，往往预示企业面临重大风险。如某企业出现欠税、股权冻结等情况，这些信号都是风险预警的重要依据，帮助合作方及时洞察潜在危机。

构建“启信分”评价模型后，其在客户业务场景中具有广泛且重要的应用价值。首先，在客户授信场景中，对于企业而言，合理确定客户账期与账款额度至关重要。以往，大型企业对客户进行分级管理时，多依赖客户经理的个人经验，导致执行难度大且缺乏精准性。而“启信分”模型为分级管理提供了科学参考依据，使企业能够更准确地评估客户信用风险，制定合理的授信策略。

其次，该模型可实现对存量客户信用状况的实时监控。以某造纸上市公司为例，过去依赖人工经验进行客户分级与授信，坏账频发，许多损失本可避免。引入“启信分”信用模型后，通过基于模型划分客户等级，有效提升了回款率，显著降低了坏账风险。此外，部分世界500强企业将“启信分”融入OA流程，用于客户资质评估；还有企业在渠道维护等业务环节中应用该分数，均取得了良好效果，充分展现了“启信分”模型在多场景下的实践价值。

在风险管理尤其是客户管理领域，风控与财务部门常面临两难抉择：风控策略该收紧还是放宽？业务部门追求订单成交率，而财务部门更关注账款能否顺利回收，如何把握其中尺度，成为一大难题。

“启信分” 量化模型的应用，为寻找平衡点提供了有效解决方案。从模型可视化图表来看，越靠近R15方向，企业信用等级越低，与之对应的风控策略应更严格；而向R1方向延伸，信用等级提升，风控策略可适当放宽。以R13节点为例，当风控策略宽松至这一程度时，企业利润已趋近于零，若继续放宽，坏账损失将远超利润收益。

依托这一量化数据与模型，企业得以开展系统性分析，精准制定适配不同信用等级客户的风控策略。相较于以往依赖经验判断，如今的决策更具科学性与准确性，显著提升了客户管理的风险防控能力。

在供应商管理场景中，“启信分”模型同样发挥着关键作用。当企业与来自全国范围的众多供应商开展合作时，评估新合作企业的风险状况、判断其综合实力并非易事。“启信分”不仅能为供应商准入提供科学参考依据，还可用于定期排查供应商，实时监测其经营状况，助力企业把控供应链整体质量。

以实际案例来看，某世界500强家电制造企业曾面临供应商管理难题。由于旗下分子公司供应商管理标准不一、执行混乱，总部制定的规则难以落地。引入“启信分”统一量化标准后，企业得以根据分数灵活制定审核策略 —— 对低于特定分数的供应商加强审核，对高分供应商简化流程，显著提升了管理效率。

另一家拥有超10万家供应商的世界500强大型连锁商超，同样受益于该模型。过去，供应商数量庞大导致管理难度极高，风险管控失效问题频发。借助“启信分”信用评价模型，商超实现了对供应商的有效管理，能够及时识别潜在风险。在合作过程中，商超对所有供应商进行信用等级动态监控，一旦发现评分大幅下滑，便会立即与我们沟通，深入了解企业分数骤降原因，并及时跟进处理，将风险遏制在萌芽阶段。

此外，众多集团型企业旗下的招采平台，也通过“启信分”实现了对供应商质量的高效筛查。这些实践案例充分证明，“启信分”模型为企业供应商管理提供了可靠、高效的解决方案，有力保障了供应链的稳定与安全。

通过 “启信分” 评分体系及供应商占比分析，企业可精准评估供应商群体质量。数据显示，优质企业的供应商结构中，高评分优质供应商占比显著更高；而无论企业规模与行业属性如何，均存在一定比例的高风险供应商。借助量化模型，企业能够快速识别此类高风险供应商，通过优化供应商结构、降低高风险供应商占比，可有效提升供应链整体质量与稳定性，筑牢供应链安全防线。

在介绍完基础模型后，想必大家会有这样的疑问：单一的标准化模型，如何适配多样化的业务场景？毕竟不同场景关注的核心指标差异显著。在与客户合作过程中，我们同样频繁面临此类困惑，为此，我们推出了“启信分 +”模式。

标准评分模型聚焦企业综合信用与风险评估，但在实际应用中，各场景需求不一。例如在供应链金融场景，需纳入财务数据；供应链管理场景，要考量绩效考核指标；物流场景，则可融合丰富的物流数据。因此，我们以“启信分”为基础，结合各场景专属数据，构建定制化模型。

或许有人会问，为何不直接搭建全新模型？原因在于，独立建模常面临数据支撑不足的难题。在实际操作中，许多自建指标体系因数据缺失，能覆盖的企业范围有限。而 “启信分”依托海量外部大数据，可为每一家企业提供初始评分。在缺乏特定场景数据时，“启信分”可作为重要补充，为模型奠定基础。随着业务数据不断积累，再将新数据与“启信分”融合，持续优化评分精度，最终形成更贴合场景需求的复合模型。这便是我们从微观业务视角，运用数据与模型解决实际问题的创新路径。

最后，向大家简要介绍一下我们公司。合合信息作为科创板上市企业，专注于人工智能技术研发与大数据服务。在产品布局上，我们既有面向个人用户的名片全能王、扫描全能王、启信宝等C端产品，也为企业提供专业的B端解决方案与数据服务。目前，我们已累计服务30多个行业的众多企业，其中涵盖大量物流企业与货主单位。

以上就是我今天介绍的全部内容，欢迎大家与我们进一步交流业务和技术方案。感谢大家的聆听！