中国企业供应链金融 白皮书（2025） 中国企业改革与发展研究会 清华大学五道口金融学院金融安全研究中心 2025 年 9 月 课题组简介 参与单位： 中国企业改革与发展研究会 清华大学五道口金融学院金融安全研究中心 课题组组长： 范建林 中国企业改革与发展研究会副会长 国务院国有资产监督管理委员会机关离退休干部局原局长、办公厅(党 委办公室)原副主任 周道许 清华大学五道口金融安全研究中心主任 我们正处在一个百年未有之大变局加速演进的时代。全球产业链、供应链格 局深度重塑，技术革命与产业变革日新月异，这既是挑战，更是中国经济迈向高 质量发展，实现中国式现代化的战略机遇期。在此宏大背景下，中国企业如何深 化改革、谋求发展，不仅是关乎其自身存亡的微观课题，更是决定国家经济韧性 与全球竞争力的宏大命题。中国企业改革与发展研究会发布此份《中国企业供应 链金融白皮书（2025）》，旨在探寻这一时代命题的核心解法之一。 要一种能够穿透企业边界、链接产业生态、精准滴灌实体经济的全新力量。供应 链金融，正是承载这一历史使命的关键枢纽。 我们必须深刻认识到，供应链金融早已超越了传统贸易融资或应收账款融资 的范畴。它是一种基于产业生态的系统性金融创新，是一场深刻的价值重构。其 核心要义，在于将金融服务从对单一企业“点”的信用评估，转向对整个供应链 “链”的价值认可与“面”的生态赋能。它不再仅仅是资金的融通，更是信用的

6 身份认证、电子发 票、电子证照 第二方、第三方数 据共享、数据确权 智慧社区、跨境电 商、全球供应链 O2O 平台、零工经 济、众包配送 个性化定制、按需 生产 加力推动线上线下消费有机融合 : 创新无接触式消费模式，探索发展智慧超市、智慧商店、智慧餐厅等新零售业态。推 广 + 冷链宅配”、“中央厨房 + 食材冷链配送”等服务新模式。组织开展形式多样的 网 络促销活动，促进品牌消费、品质消费。 统筹推进国际物流供应链建设，开拓国际市场特别是“一带一路”沿线业务，培育一批具有全球资源配置能力的国际 一 流平台企业和物流供应链企业。 积极开展消费服务领域人工智能应用，丰富 5G 技术应用场景，加快研发可穿戴设备、移动智能终端、智能家居、超高 清及高新视频终端 国务院办公厅关于以新业态新模式引 领新型消费加快发展的意见 商务部发文支持连锁企业应用云计算和人工智能等技术，建立由消费大数据驱动商品采购、库存管理、订单管理等全 过程高效协同的智慧供应链，提高运营效率。推广自助结算、扫码支付、刷脸支付等支付技术，鼓励采用数字货架、 电子价签、 RFID 等商品管理技术，提升服务智能化水平，优化消费体验 《无人值守商店运营指引》 《国务院办公厅关于推动实体零售创

广西作为面向东盟的开放合作的前沿阵地和合作高地，依托 独特的区位优势与资源禀赋，推动区块链和经济社会各领域深度 融合，加快广西区块链产业与应用发展。近年来，广西区块链应 用生态逐步拓展至多个行业领域，打造形成一批“区块链+供应链 管理”“区块链+金融”“区块链+农产品溯源”等一批典型应用 案例，为建设具有广西特色的区块链产业生态，推动数字经济高 质量发展，提供重要基础支撑。 本白皮书结合区块链发展环境，梳理国内区块链政策、技术、 信 息 化等 7 部门 《新型储能制造业高 质量发展行动方案》 区块链与 AI、5G、储能制造 等技术结合，优化生产流程 与供应链管理。 2025 年 6 月 商务部、教育 部等 8 部门 《加快数智供应链发 展专项行动计划》 创新数智供应链底层技术。 支持供应链相关主体协同创 新，深度掌握区块链、工业 软件等关键核心技术。 表 2 我国区块链基础设施建设区域分布情况 区域 区块链基础设施 造全流程的区块链服务体系，不断提升业务办理效率。中国—东 盟区块链公共服务平台（“桂链”平台）作为自治区级区块链基 础设施，建设“主链-子链”多级架构，提供公共存证、数据溯源、 跨链协同服务等公共服务，支撑数字政府、智慧农业、供应链金 融、电子证照等应用创新。该平台目前已完成信创适配，开发数 据要素服务、隐私计算等平台，可实现多节点间的协同计算和数 据隐私保护，提升安全可控性，聚焦可信数据空间构建，开展可 信管控技术

...................................................................................... 15 2.3.3 供应链和数字化 ............................................................................................. ...................................................................... 19 3.2.2 成长期：深耕当地市场，加强数字化供应链 ....................................................................................... 27 3.2.3 源、环保材料等领域的技术领先优势，加大投资力度，全力开拓这片充满无限潜力的绿色市场。思科在拉丁美洲构建了 广泛的合作伙伴网络，并配备了本地化服务团队，能够为中国企业量身定制网络连接方案，助力企业畅通与当地供应 商、客户之间的信息流通渠道，有效推动企业快速融入当地绿色产业生态，高效开展各类业务活动。 在 2025 年，绿色低碳和人工智能无疑将成为中国企业出海征程中的新核心驱动力，而跨领域的技术融合亦将成为未来

数据孤岛与质量困境 场景复杂性与模型泛化难题 投入产出比（ ROI ）不明确 安全层面： 智能化衍生的新型风险矩 阵 数据安全与隐私保护的红线 算法漏洞与网络攻击的新靶点 供应链安全与自主可控的挑战 01 02 专业层面：技术与业务的“两张皮”现象 传统业 务流程与组织架构的惯性 复合型人才极度稀缺 协作“ 需求背景： 新能源行业的快速发展也带来了供应链管理的复杂性。 供应链的每一个环节都面临着价格波动、 供应 不稳定、 技术更新快等挑战。 在此背景下 ，供应链商情分析技术的研究与应用显得尤为重要。 02 供应不稳定 部分关键零部件（如 IGBT 芯片、 绝缘杆、硅 钢片等）供 应商 ，不确定 性可能导 致供应链中断 04 市场竞争加剧 随着行业规模的扩大， 随着行业规模的扩大， 市场竞争激烈 ，企业需 要通过优化供应链管理 来降低成本、提升效率。 0 1 材料价格波动 新能源设备的核心原材 料价格受国际市场供需 影响波动较大 ，导致企 业成本控制难度增加 场景二： 供应链商情分析报告智能生成 03 技术更新快 新能源技术迭代速度

否要整合人工智能，而是专注于如何快速实施并扩展人工智能以获得竞争优 势。 尽管近期人工智能领域取得了快速进展，但我们必须清醒地认识到，这仅仅 是发展的开端。在未来几年里，人工智能将在解决复杂挑战方面发挥越来越 重要的作用——从提升供应链的韧性到推动各行业的可持续发展与效率提 升。 未来的人工智能驱动创新将由诸如代理型人工智能（agentic AI）等突破性 技术塑造，这是一种能够自主决策、以目标为导向并仅需极少人类干预的新 一 Omdia对代理型人工智能及其组成部分的定义，为理解和评估代理型人工智 能以及该领域供应商的产品提供了框架。 Omdia的框架还明确了代理型人工智能与生成式人工智能（GenAI）以及传 统机器人流程自动化（RPA）之间的关系。 理解这些技术之间的差异，有助于明确它们如何互补，以及代理型人工智能 的独特之处。 这对于设计有效的AI战略至关重要，无论是从供应商路线图和营销角度，还 是从企业部署战略角度。 代理型人工智 的成果。 对 对于企 于企业 业而言，代理型人工智能可以： 而言，代理型人工智能可以： 对于供应商而言，代理型人工智能（Agentic AI）为扩展现有生成式人工智 能（GenAI）和机器人流程自动化（RPA）能力提供了机遇，可将其转化为 涵盖内容生成到自主执行的全方位、全栈式解决方案。 这使供应商能够追求更大规模、更复杂的交易，实现更深入的企业集成并提 升客户依赖度。 然而，代理型人工智

在本白皮书中，您将看到： 清晰的演进路径 - 我们从“数字化”与“数智化”的本质区别入手，帮助企业厘清转型的 阶段性目标，避免盲目投资。 全景的现状扫描 - 通过对四大类型企业的深入剖析，辅以研发、生产、供应链等关键领域 的成熟度分析，为企业精准定位自身坐标提供参考。 落地的技术指南 - 我们不空谈概念，而是深入解析云原生、AI 大模型、数字孪生等技术的 实际应用场景，展示它们如何真正为制造业创造价值。 3 实践者（占比约 30%）：系统集成的破局者 特征：企业已从“点状应用”走向“系统推进”，基本实现全业务流程数字化。他们致力 于打通 IT 与 OT 系统，构建了数据中台雏形，并开始在生产制造、供应链等核心领域实 现数据驱动的决策。例如，部署预测性维护系统，或利用工业互联网平台实现产业链初步 协同。 核心挑战： 技术融合深水区：面临老旧设备互联互通、多种工业通信协议并存以及 IT/OT 核心挑战： 持续创新压力：如何保持技术的前瞻性和领先性，持续挖掘数据要素的新价值。 全球人才争夺：需要在全球范围内吸引和保留顶尖的 AI 算法专家、架构师和战略科学家。 供应链韧性构建：如何利用数智化技术提升整个供应链生态的抗风险能力和协同效率。 2.2 关键领域应用成熟度分析 不同业务环节的数智化应用成熟度，直接反映了企业的转型实效，也是人力资源配置的“需 求地图”。 2.2.1 研发设计：从“辅助工具”到“创新伙伴”

低；燃油车库存高企、渠道倒挂，价格战愈演愈烈；大量中小供应商因现金流断裂退 出市场，新的生态重组正在加速。 如果说以往的竞争是“产品之争”，那么如今的竞争，已是“系统之争”。电动 化浪潮重新定义了产业边界，智能化则彻底改写了产业逻辑。整车厂不再只是车辆制 造者，而成为覆盖用户全生命周期的出行服务提供者；零部件厂商的竞争，也从供应 链地位转向数据驱动的协同价值。而整个产业链条从研发、生产、供应，到销售与服 务，正以前 销不反哺服的现象普遍存在，“研产供 销服”一体化依旧是行业的长期痛点。 更深层的问题在于，汽车产业的复杂性不仅体现在物理制造上，更体现在数据链 条的碎片化。研发端的 PLM、生产端的 MES、供应链的 ERP、销售端的 DMS 与售后 的 CRM 系统各自独立运转，缺乏统一的指标标准与语义体系，使得数据难以穿透、智 能难以沉淀。企业虽“数据繁多”，却缺乏“可用数据”；虽部署了 BI 与分析工具， 其五，数字化与智能化转型由“锦上添花”转为“生存底座”。在“速度竞争+体 验竞争+全域数据经营”的范式下，车企需要构建以数据为核心的全链条能力：研发 （模型驱动/云上仿真/数字孪生）、制造（柔性智造/质控追溯/能耗与碳管理）、供应 链（协同可视/多级风险管控）、渠道（D2C/一体化私域经营/定价护城河）、服务 （FOTA/SOTA/订阅与数字增值）。这一体系将决定企业能否走出“有量无利”的陷 阱。 其六，2026 年

处理相关技术、提升自动化水平、扩展服务内容和功能（以收集更 多员工数据）、提升人员对技术的应用能力、提升人员的数据分析 相关业务能力等。 17% 22% 37% 43% 优化对 HRSSC 技术和服务供应商的管 理 优化对 HRSSC 内部人员的管 理 提升 HRSSC 人员的业务能 力 提升 HRSSC 人员对技术的应用能 力 优化人力资源服务流程 61% 积极尝试和采用更多新技术 59% 人力数据分析 不考虑外包 外包部分服务和功能是 HRSSC 普遍的做 法 来源：佩信行业研究院自主研究绘制 HRSSC 作为各业务单元员工服务工作的承接者，也可以将这些事务性工作外包给集团外部的供应商，既可以业务流程外包，也可以岗位外包。调研结果显示， 不论是已经全面运行还是处在试点运行阶段或者规划建设中的 HRSSC ，都选择将其中一些服务和功能外包。 接近 2/3 （ 63% ）的企 提出业务单元的员工服务需求  集团人力资源规划  集团员工服务标准和流程  为管理者提供人力数据支持 招聘与配置  业务单元人才需求分析  业务单元人才供应链管理方案  参与测试（面试、笔试等）筛选候选人  集团人才需求分析  集团人才供应链体系  雇主品牌管理  发布招聘信息、简历筛选、意愿沟通、安排测试 （面试、笔试等）、背景调查、 Offer 发放  人才渠道与资源管理

模型应用安全风险具有系统性与复杂 17 性，全生命周期的安全保障是模型应用 落地的关键 2.1 AI 基础设施风险：供应链漏洞、DDoS 攻击 17 与模型资产威胁 2.2 大模型风险：算法合规、内容安全、对抗攻击 18 2.3 应用服务安全风险：算力消耗、供应链与 18 隐私泄露 3 公共云和 MaaS 是兼顾性能、效率、 20 安全的最佳解决方案 运行安全：上线监测，实现动态防护 60 CHAPTER CHAPTER 阿里云AI基础设施：原生安全 保障 1AI 基础设施及其关键挑战：兼顾安全、30 能力、效率 1.1 安全挑战：系统软件漏洞、资源滥用、供应链 30 攻击与隐私合规风险 1.2 高可用性挑战：系统稳定性压力增加 31 1.3 高性能瓶颈：算力利用率与异构协同问题凸显 32 1.4 算力经济性失衡：资源碎片化与供需错位下的 ：AI 基 础设施层面的风险、大模型自身安全风险、模型应用服务模式中特有的风险。 2.1 AI 基础设施风险：供应链漏洞、DDoS 攻击与模型资产威胁 AI 基础设施作为大模型服务正常运行的基础支撑，下述威胁直接影响大模型服务的稳 定性、安全性和商业可持续性。 ● AI 供应链漏洞风险：AI 常用的训练与推理框架、平台软件中常存在公开的高危漏洞。 若未及时修复，攻击者可借此入侵系统，控制训练环境或业务平台，导致数据泄露、