物联网技术金融应用研究报告 2023

编制委员会

主任：

潘润红

编委会成员：

涂晓军陈煜聂丽琴

编写组成员：

邹璐琨庞帅王小琦马征周奉强曹希真刘芳

黎凯伦管忆军蔡春勇吕才军赵海李春欢杨燕明

吴坚傅宜生陈芳孙权谭颖回春野杨阳

赵恒王晨曦辛玮婕戚文彬张琦黄自力刘刚

金可威祝浩庄坤张雪伊吴蕃袁广亮梁侃

光毓李鹏斐徐世鹏丁海兰李乐彭杉王志恒

郭贞王如柳段汝婷王光中孙金枝刘越徐林亮

蔡絮张淑文吴盛博陈志豪姬冰芳程龙林冠峰

孟凡娇唐靖王军赵晖李康宁纪晓舟苏威硕

唐池花周杰李玮琪何伟马小琼张永峰许晋元

翁俊峰黄明辉张炜聪李洋胡莹王飞宇高峰

于璐董嘉仪杨心怡刘力慷窦永金吴祖顺罗丰

郭健伟伏岗洪永庆徐捷杨琛袁颖左麟

云剑党阔张律施珊珊白钰范斌王鹏

李洋许升张涛尹俊明崔国麟丁勇徐旭

丁洪涧顾强杨茜周佳鑫彭国睿陈明高峰

II

参编单位：

北京金融科技产业联盟秘书处

中国人民银行济南分行

中国人民银行广州分行

中国人民银行福州中心支行

中国银联股份有限公司

中国工商银行股份有限公司

中国农业银行股份有限公司

中国银行股份有限公司

中国建设银行股份有限公司

交通银行股份有限公司

中信银行股份有限公司

中国光大银行股份有限公司

华夏银行股份有限公司

中国民生银行股份有限公司

平安银行股份有限公司

中国人民保险集团股份有限公司

中国平安保险（集团）股份有限公司

中国人民银行清算总中心

北京国家金融标准化研究院有限责任公司

北京银联金卡科技有限公司

中金金融认证中心有限公司

北京国家金融科技认证中心有限公司

IV

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。

VI

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年美国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，美国奥巴马政府将“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

1

速发展。

2020年，美国正式出台《物联网网络安全改进法案》，推进

物联网网络安全发展。新加坡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

2009年，温家宝总理明确提出了“感知中国”，物联网被提

上国家议事日程，并于2010年首次写入国务院政府工作报告。

2011年，工业和信息化部正式发布《物联网“十二五”发展规

划》，明确物联网是战略性新兴产业的重要组成部分。

2013年，国务院发布《关于推进物联网有序健康发展的指导

意见》，明确提出要加大中央财政支持力度，充分发挥国家科技

计划、科技重大专项资金的作用，统筹利用好战略性新兴产业发

展专项资金、物联网发展专项资金等支持政策，集中力量推进物

联网关键核心技术研发和产业化，大力支持标准体系、创新能力

平台、重大应用示范工程等建设。

2017年，工业和信息化部发布《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。

2

2019年，中国人民银行印发《金融科技（FinTech）发展规

划（2019—2021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，工业和信息化部办公厅发布《关于深入推进移动物

联网全面发展的通知》，提出要贯彻落实党中央、国务院关于加

快5G、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，有力支撑制造强国和网络强国建设，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，中国人民银行印发《金融科技发展规划（2022—

2025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

3

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MachinaResearch统计数据显示，2010—2018

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IoTAnalytics

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）》

4

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。

5

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

7

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。

8

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。

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图1物联网技术金融应用架构

2.设备层

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。

11

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。

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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。

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图4算力网络示意图（源自ITU-TY.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（2022—2025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（NB

－IoT）、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

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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。

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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。

16

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。

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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。

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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

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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。

21

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（DistributedDenialofService）

23

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。

24

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，

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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。

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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

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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

29

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

30

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，2012—2014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。

31

近年来，为规范发展供应链金融业务，国务院、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

32

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

33

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、

34

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

35

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资统一登记公

示系统的上线，传统动产质押业务中“产权不清”“处置变现差”

等痛点得到有效缓解，如何通过物联网等新技术有效解决货物在

库监管、打通动产质押整个业务链条成为焦点。

在此背景下，华为联合国内头部股份制银行，面向冷链场景

开展创新，通过综合利用物联网、人工智能、边缘计算、5G等技

术构建动产融资金融仓方案，提升银行对在库动产的风险控制能

力，支撑银行给经销商灵活放贷。

（2）实现方案

动产融资金融仓方案通过对监管仓的适度数字化改造解决

供应链金融“三流”中实物流这一断点问题，将数字化下沉到仓

库侧。本方案基于“端、边、网、云”架构。

端：围绕仓库“人、货、车、场”中出入库、在库、出库关

键环节，通过现场作业PDA或PLC、RFID、叉车称、摄像头、温

湿度传感器等物联设备持续感知物理世界。

边：接收经过以太网、Wi-Fi、LoRa等汇聚的数据，通过视

频AI推理、物联数据预处理，融合分析提取价值数据上送。

网：注重安全性，独立组网，采纳5G/4G网络支撑价值数据

的上传和边云协同。

36

云：物联聚合平台汇聚多源感知信息，经交叉核验整合成事

件信息以及相关预警信息，作为实体流汇入金融仓监管系统；监

管系统提供银行客户、客户经理及相关用户提供交互界面，协同

外部和银行内部系统，如仓库WMS系统、三方交易平台、银行统

一押品管理系统、在线融资系统等，满足“随押随贷”“随回随

出”的“整进零出”业务诉求。

货物入库质押、在库巡检、解质出库是业务三大核心流程，

下图以入库质押为例阐释了具体流程以及方案中不同系统间、模

块间的协同。动产融资金融仓应用如图11所示。

图11华为动产融资金融仓应用

（3）关键技术

（a）RFID射频识别技术

RFID便签绑定货物，是货物的数字身份，作为银行监管手段

是以不影响或最小化影响仓库日常作业为前提，贯穿货物全流程

37

监管，能够在叉车高速出入库门时高精准自动识别、在库时支持

随机实时数量和位置的盘点。具体性能体现如下：

抗干扰。对于不同属性的监管货物，为实现正常的信号传输

功能，需要配置不同的抗干扰标签。如钢卷、铝锭等，需要特制

的用于抗金属干扰的标签；冻品、酒水等，需要特制的抗液体干

扰的标签。

防伪造。标签作为货物唯一的身份识别ID，需要解决防伪造

的问题，如采用加密的RFID标签和读取设备，确保标签的合法

性。

抗拆除。RFID标签固定在监管货物上，需要解决非法拆除的

问题，避免货物失去RFID标签后出库导致货物丢失。

无源远距。在防火防爆场景，如棉花仓、化工仓，不能使用

带电池的标签，且要求一定距离，才能实现大面积范围的货物盘

点和环境监测功能。

防相邻误读。采用一般无线技术，多门多垛口同时出入货作

业时，容易出现信号干扰、标签误读，导致货物盘点出错，需采

用阵列天线、MIMO技术等新技术方可解决干扰和误读问题。

（b）IoT物联网平台技术

IoT平台是端边云协同的中枢，从感知末端到中心处理E2E

的安全防护是前提，海量接入、低时延传输是基础，开放繁荣的

生态（支持从芯片/模组级SDK、嵌入设备轻量级物联操作系统到

智能终端鸿蒙操作系统等不同颗粒度的安全连接）是关键；海量

38

时序物联数据的孪生建模工具和事件分析框架是助推器。

对数据的加工分析，按目的不同可分成数据清洗层和逻辑分

析层两层。数据清洗层需要对设备采集的大量频繁的数据进行筛

选，去除噪声干扰，提高数据的质量，建议在边侧部署；逻辑分

析层需要加载行业知识模型，翻译成行业事件，如监管风险预警，

适合在云端部署。

（c）AI人工智能技术

AI算法是从视频中提取价值信息、释放人工、提升效率的关

键手段，可用作货物品类、数量、完整度识别，也可作用偷盗偷

换等异常行为的识别，关键在于如何低投入、短时间内训练获取

面向低频事件、小样本场景的算法。

货物的监管需要多种算法组合使用，开发依赖大量样板训练，

对于开发的时间周期、投入的人力成本都是巨大的挑战，传统方

法难以推广，可采用预训练的盘古大模型，有效降低长尾AI算

法开发的成本并缩短周期。

（d）安全可信技术

为了防止终端设备采集的信息被篡改，可以使用区块链技术

对采集的数据进行校验存证，同时对于采用通用操作系统的设备，

例如基于安卓开发的PDA，建议采用鸿蒙开源OS，构建从端侧的

可信安全起点。

（e）领域规则模板

IoT采集的数据是多维的、高频的、时序的，需结合作业场

39

景环境、特征、流程等信息，围绕作业对象进行统一建模，并通

过聚合、提炼形成高价值的事件数据，基于业务领域知识沉淀，

识别出操作风险并预警，这是应用得以推广和深化的基石。

（4）业务推广情况或意义

动产融资金融仓场景应用是基于物联网技术创新，利用人工

智能、边缘计算等技术，解决供应链金融中监管仓的数字化断点。

该方案经过与某股份制银行一年多探索孵化，成功部署了多家仓

库，有效支撑拓客展业。接下来，将在两个方面持续发力，一是

提升方案的灵活性、经济性、易部署性、易运维性和生态兼容性；

二是拓展支撑更多的质押品类。动产融资金融仓方案将赋能商业

银行，提升金融服务实体经济能力，开启百万亿级市场新空间。

5.蚂蚁科技物联网+区块链租赁标的物融资管理解决方案

（1）业务背景

融资租赁业务是现代化大生产条件下产生的实物信用与银

行信用相结合的金融服务形式，有助于推动经济发展方式的转变，

促进二、三产业融合发展，对于加快商品流通、扩大内需、促进

技术更新、缓解中小企业融资困难、提高资源配置效率等方面发

挥了重要的作用。

融资租赁业务的租赁标的物多为大型设备商品，设备昂贵，

通过第三方监管公司对标的物实施现场监管的方式，成本高，效

率低。如何能够更好地监控跟踪标的物的使用状态，并进行高效

管理，降低业务风险，成为金融行业客户迫切需要解决的问题。

40

（2）实现方案

针对以上问题，蚂蚁科技基于物联网+区块链技术，通过将

可信物联网模组集成在租赁标的物中，采集租赁标的物的位置、

环境、使用状态等信息，并将相关的状态数据通过网络传送至蚂

蚁链，实现了对租赁标的物的监控跟踪。租赁平台商家可查看租

赁标的物的状态，分析标的物是否被违约挪用、是否被损坏、使

用周期是否合理和产能产量是否合理等。同时，基于区块链真实

不可篡改性，租赁平台商家可基于蚂蚁链上的租赁标的物作为资

产证明去银行机构融资，解决了传统租赁企业融资难的问题。除

此以外，租赁平台商家还可基于蚂蚁链的智能合约技术，实现租

约自动履约，违约自动处理。

蚂蚁科技基于物联网+区块链技术的融资租赁方案，适用于

可植入可信物联网模组的重资产设备租赁，例如IT资产租赁、

新能源汽车租赁、手机租赁等等。基于物联网+区块链的融资租

赁应用见图12。

图12蚂蚁基于物联网+区块链的融资租赁应用示意图

（3）关键技术

41

（a）硅指纹可信根技术（SiliconFingerprint）

使用半导体硅片在流片中造成的细微差异作为半导体芯片

指纹，基于PUF（物理不可克隆）特性，利用芯片指纹作为不可

读取的私钥，并通过椭圆曲线密钥算法生成公钥，发送到区块链

作为物联网设备的身份地址。

之后基于物联网设备的序列号和公钥注册物联网设备到区

块链上，后续基于该公钥验证物联网设备传递数据的合法性。数

据传输前，物联网设备内对数据基于椭圆曲线签名算法用私钥签

名，数据传递到区块链后用对应的公钥验证签名合法性，实现数

据可信上链。

硅指纹可信根技术无需额外的硬件、无需存储任何密钥、无

法被拆解从克隆，解决了loT设备基于SDK下发的私钥易被克隆

被盗取，基于硬件SE的安全方案成本高周期长的问题。

（b）IoT-TEE安全隐私计算技术

采用TEE安全隐私计算技术，实现数据安全存储，数据安全

签名及密钥安全管理。蚂蚁IoT-TEE安全隐私计算技术支持多种

物联网平台，TEE组件可以适配多种物联网架构芯片。

（c）MaaS可信上链模组硬件即服务技术

蚂蚁可信上链智能模组AntChainMaaS（Module-as-a-

Service）是物理世界到数字世界的“链接器”，可以实现“通电

即上链”。通过基于设备唯一特征的可信根，让电子设备自动连

接区块链，实现物联网数据可信上链，并进行全流程加密，可应

42

用到物联网终端，提升物联网设备的数据可信度，为产业协同提

供可信基础。

（d）RaaS可信射频识别传感即服务技术

蚂蚁AntChainRaaS（Radio-as-a-Service）可信射频识别

传感即服务技术基于区块链智能合约EPC规则引擎发行实体数

字身份，载体为无源被动感应电子标签或有源主动传感芯片，可

实现人、车、货实物流全链路数字化、全域可视化。通过IOT传

感设备把实物流的电子传感痕迹数字化并上链供交叉核验，实现

数字监控，做到实时风控。

（e）可信物联网平台和IoT数据智能技术

通过把可信IoT及数据智能等新技术融合应用到不同产业，

建立智能规则引擎，多维度聚合产业物联网数据，并基于不同产

业数据模型挖掘IoT数据价值，为产业协作及数字资产流转提供

了有力支撑。

（4）业务推广情况或意义

蚂蚁科技融资租赁解决方案，能够帮助租赁机构和对租赁设

备的状态进行实时监控，对设备进行更及时管理，还可根据企业

用户对设备使用的情况，积累企业用户的征信数据，提供增值服

务，降低业务风险和成本。该方案扩大了融资租赁业务的受众群

体，缓解了中小企业或用户融资难、融资贵等问题，提高金融资

源的配置效率。蚂蚁科技物联网+区块链的租赁解决方案基于可

信物联网模组采集可信数据及区块链的真实不可篡改的基本原

43

理，通过将租赁业务全流程上链，解决了租赁产业生态对中小出

租平台不信任的问题。帮助中小微商家解决了采购贵、融资难、

坏账多的经营性难题，实现整个租赁产业升级。同时，通过重新

构建租赁生态中的生产关系，实现租赁产业从重资产往轻资产方

向的发展。

6.新华三智慧医疗及医院融资解决方案

（1）业务背景

医院在中国的卫生服务体系中占主导地位，无论是营利医院

还是非营利医院，目前都面临扩张和服务升级的需求，扩张和服

务离不开外界资金的注入，但由于国家规定医院资产无法直接抵

押融资，因此，需要探索新的融资模式。

医院融资主要有回收周期长、无实物抵押等特点，根据医院

的运营数据可以实时获取医院的营收状况，可以最大限度地避免

坏账的产生，降低银行的贷款风险。除此之外，依托医院的供应

链监测，医院也可以获取充分的资金保障和先进的管理支持。这

都依赖于医院信息化的提升，通过数据的运营能力满足医院管理

和融资方面的需求。

新华三基于物联网技术构建的数字化医院运营管理平台，在

使用数据提升医院精细化管理和创新服务的同时，以数据推动医

疗资源配置模式重构，探索“数据”+“金融”融资模式，以数据

为核心，在保证医疗数据隐私保护的前提下，利用隐私计算、TEE

（可信执行环境）等技术，充分发挥医院运营数据价值，打造“数

44

据建模、征信画像、创新信贷”的新模式，将运营数据转化为融

资信用，缓解医院现金流压力，服务医院的金融融资需求。

（2）实现方案

Wi-Fi+融合物联网解决方案由感知层、网络层、平台层及应

用层四部分组成。智慧医疗物联网平台架构图见图13。

图13新华三智慧医疗物联网平台架构图

感知层（设备层）：用于采集患者、医护人员、医疗设备、

环境等信息，通过无线物联网通信技术将采集的医疗物联网终端

信息上传给平台层做统一集中处理。

网络层（通信层）：由Wi-Fi通信网、LoRa等远距离无线通

信网，以及蓝牙、ZigBee、RFID等近距离无线通信网组成，实现

将医疗物联网终端的定位或传感数据传输到医疗无线物联网平

台，多种协议可实现自由配置和组合，且为将来新的医疗物联网

45

通信技术预留接口。医疗物联网终端只要符合已采用的医疗物联

网通信技术的标准和规范，就可以支持接入。

平台层：实现所有无线物联网技术能力的统一接入和管理，

所有物联网终端采集数据的统一接收、处理、存储及分发，提供

单一医疗物联网基础能力或多种物联网基础能力的组合。提供权

限管理、生态接入等底层架构功能，为应用层的丰满打下基础。

应用层：基于平台层封装好的单一物联网基础能力或组合多

种物联网基础能力，打造符合医疗场景，体贴入微的应用，成为

医院管理的帮手。同时，应用层还可进行业务分析并提供智能决

策，成为院方运营的智慧大脑。

（3）关键技术

（a）一体化接入技术

将医疗物联网作为全院的基础能力统一考虑和建设，通过全

频多模、通信导航一体化数据接入技术，实现多种无线物联网通

信技术的融合（LoRa、蓝牙、RFID、ZigBee等），将物联网平台

与各智能化子系统及相关业务系统实现数据对接，在数据层面将

各系统的数据资源予以打通。

（b）标准化网络传输技术

支持MQTT网络传输协议，进行标准化的设备对接和数据对

接，便捷地进行终端设备的扩充及应用场景丰富化。

（c）人工智能技术

使用人工智能决定连接策略，为解决设备长连接和通讯协议

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本身弊端问题，研发连接规则运算引擎，通讯模组自动扫描周围

终端设备，智能决定连接对象。依托数据智能标签、智能算法引

擎，并结合专题库、主题库数据集实现医院的数据服务应用中心。

（d）隐私计算技术

基于医疗物联网能力接入隐私计算平台，通过隐私计算平台

的数据可用不可见能力，提供给金融机构做进一步的金融融资分

析。

（4）业务推广情况或意义

新华三智慧医疗项目是“物联网+金融+医院”的新型服务模

式，技术上采用Wi-Fi+融合物联网底层架构，支持一系列丰富且

完善的业务应用，包含智慧患者服务、智慧后勤、智慧管理、智

慧病房等，同时平台保持良好的生态接入能力，将医院物联网作

为基础能力统一考虑和建设，具备多种无线物联网通信技术的融

合，对采集的数据具备强大的智能处理能力，运用人工智能辅助

决策和分析，对应用接入和数据价值延伸提供强有力支撑。

业务上采用物联网平台将医院、银行、互联网平台三方机构

紧密联系在一起，利用物联网先进技术实时监控医院及供应链中

的企业运营情况、风险态势以及预期发展方向，通过全面的数据

分析，以隐私计算的方式进行数据共享，在保证数据安全的情况

下，将运营数据与银行共享，拓宽医院多元化的融资渠道，以实

现顺利融资，同时，运用物联网数据及时监测运营数据，采取措

施防控金融借贷风险，从而促进医疗行业健康稳定发展。

47

48

（二）风险管理

本部分提供的相关案例主要是基于物联网技术，使债权人等

能够全面、多维度、及时地获取债务人日常经营情况等相关数据

信息，强化对信贷全流程特别是贷后风险的管控，从而降低债权

人的信贷风险和贷后监管成本。

1.中国银行生猪养殖企业贷后监管解决方案

（1）业务背景

生猪是我国当前最大的农业单一品种，生猪养殖市场规模近

万亿元，生猪行业下游具有显著的刚性市场需求，属于较为典型

的内需拉动型行业和弱经济周期行业。同时，也是国家发展三农

和脱贫攻坚的重要载体。我国生猪行业集中度低，但近年来，行

业的规模化、精细化及上下游一体化进程加快。由于目前非洲猪

瘟疫情防控要求较高，猪舍无法进入，导致金融机构无法现场检

查企业生产经营情况，管理难度较大。为解决这一监管难题，中

国银行研究采用物联网图像采集终端设备实时采集生猪养殖企

业生产经营过程中产生的大量的影像数据，通过对采集数据进行

分析感知企业的生产经营状况，保证可以实时掌握企业的经营情

况，为贷后监管提供评估依据。

（2）实现方案

通过在生猪企业的养殖场所各个关键点设置图像采集设备：

生猪养殖舍、售猪通道、车辆出入口分别设置图像采集设备以便

获取生猪养殖舍的图像、生猪销售点的图像、车辆出入的图像，

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各路图像采集设备对接边缘AI网关，通过网关上的AI算法模型

（包括生猪点数、车流识别），完成图像的数据处理和分析，并

将分析结果（包括生猪养殖舍猪的数目、生猪销售数目、车辆出

入数目）上传至物联网平台，平台进行简单的数据处理后，将数

据转发给应用，应用系统结合养殖企业客户信息，实现对其生产

经营情况（如生猪存栏、生猪出栏数目）进行动态的监控和风险

分析。同时应用系统对接企业内部的管理系统，获取其生产销售

报表数据，结合物联网设备数据辅助分析企业提供的报表数据的

真实性，识别企业信用，为后续的授信提额等服务提供数据支撑。

目前，该场景应用正在研究中，拟选取规模化生猪养殖企业实施

落地。生猪养殖企业贷后监管实现方案示意图见图14。

图14中国银行生猪养殖企业贷后监管实现方案示意图

（3）关键技术

（a）边缘计算技术

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通过在数据采集端部署边缘AI网关，将视频