科创企业直接融资智能平台
01
基本信息
供数主体:市场公开渠道、数据服务商、政务部门、科创企业、产业园区、投资机构、司法及舆情平台
用数主体:科创企业(种子期、成长期、扩张期)、投资机构、政府产业基金、中介机构(律所、券商等)、地方政府部门
02
应用背景
科创企业直接融资面临三大核心痛点:一是信息不对称,轻资产特性难以证明潜在价值,投资机构缺乏全面数据支撑,信任成本高;二是融资渠道单一,过度依赖银行贷款,股权、可转债等直接融资工具应用不足;三是服务效率低,投资机构尽调依赖线下流程,平均周期长达3个月,投后风险监测依赖静态数据,预警滞后。为落实科技金融政策要求,亟需构建数据驱动的智能平台,破解投融资匹配难题。
03
解决方案
数据融合:整合工商、经营、财务、司法、产业链、舆情等多源数据,建立每年新增500G以上的高质量数据集,实现“一企一库”信息整合。
全流程服务:打造“投前筛选-投中尽调-投后管控”全链路服务,提供企业画像生成、智能匹配、风险预警一站式功能,连接科创企业、投资机构、政府及中介机构。
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数据清单
数据类型 |
数据来源 |
核心数据项 |
企业基础数据 |
工商部门、市场公开渠道 |
注册信息、股权结构、资质认证、知识产权数据 |
经营财务数据 |
科创企业、数据服务商 |
营收利润、研发投入、产业链合作、财务报表数据 |
风险相关数据 |
司法系统、监管部门 |
涉诉信息、行政处罚、经营异常、关联风险数据 |
外部支撑数据 |
产业园区、舆情平台、政务部门 |
产业政策、园区入驻信息、市场舆情、政策补贴数据 |
05
关键技术
多源数据融合技术:整合政务、金融、企业、社会综合数据,打破数据孤岛,构建全息企业数据集。
实时监测预警技术:结合专家规则引擎与机器学习,建立多层级风险预警体系,实现风险信号实时推送。
隐私计算技术:采用数据脱敏、联邦学习等方式,保障数据流通安全,符合合规要求。
智能匹配技术:基于主体画像与偏好标签,实现科创企业与投资机构、政策资源的精准对接。
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实际成效
经济效益:建成10万家科创企业动态画像库,早期项目尽调周期压缩70%,融资项目成功率提升30%;投资机构前期调研时间减少70%,投后管理效率提升70%。
社会效益:拓宽科创企业直接融资渠道,撬动社会资本投向“硬科技”领域,助力民营经济发展;平台适配不同阶段企业融资需求,填补种子期、成长期企业直接融资生态服务空白。
数据要素创新价值:建立科创企业数据治理标准与标签体系,形成可复制的“数据-模型-服务”融资赋能模式,为科技金融数字化转型提供参考;荣获2025年“数据要素×”大赛浙江分赛丽水站二等奖。
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典型场景
申报单位:财通证券股份有限公司
推荐单位:市数据局、人行丽水市分行、丽水金融监管分局
所属区县:市本级