近日，上海数据交易所联合国家工业信息安全发展研究中心和复旦大学，通过征集、调研、资料梳理和专家评审，遴选出28个数据要素流通典型应用场景案例，涵盖工业、金融、医疗、农业、交通、电力、智慧城市和营销八大领域，形成《数据要素流通典型应用场景案例集》，数新网络的科技指数模型推动金融科技贷方案入选。
数据是数字化、网络化、智能化的基础，已快速融入生产、分配、流通、消费和社会服务管理等各环节，深刻改变着生产方式、生活方式和社会治理方式。数据要素的流通使用更是数字革命的重点之一，高效地流通使用能显著提升行业产能，明显优化企业效益，对经济的促进作用日益增强。
作为数字经济全新的、关键的生产要素，数据贯穿于数字经济发展的全部流程，而要想释放数据要素蕴含的价值，就要满足数据流通这一大前提。
“无场景，不交易”。如果脱离了具体应用场景，数据价值将无从谈起，也无法真正实现有效的流通。
数新网络凭借“金融科技贷”产品入选了《数据要素流通典型应用场景案例集》的金融领域典型案例。
数新金融科技贷瞄准市场需求痛点，通过融资场景重构和服务模式变革，以创新的方案，破解科技中小企业融资难融资贵问题。
1.应用场景
近年来，科技型中小企业的群体规模快速增长，但其融资始终是个难题，存在诸多“痛点”：
一是企业资产规模小，企业信息不够透明，信贷获得难。
二是价值难体现，无形资产难以精准评估，信用贷款少。
三是风险溢价大，融资成本高。
2. 解决方案
浙江数新网络有限公司与地市政府、金融机构合作，利用大数据手段，建设“一站式”地市级科技金融平台。
平台通过对政务数据的挖掘，针对科技型企业的全生命发展周期，建立基于企业创新能力以及科技企业发展潜力评价、多维度的指标模型，并构建形成科技型企业积分体系和科技指数，推动中小型科技企业授信流程再造，支持在企业无感知情况下，自动测算专属预授信额度，全面提升科技金融服务效能，全方位汇聚资源，助力科创企业成长。
数新金融科技贷数据模型平台深入挖掘政务数据价值，依托大数据分析、政府数据共享等机制，盘活了公共数据资源，进一步消除政银企信息不对称，减少科技企业的抵押担保。截至目前，总共对接 200 多家企业，为近 200 家科技型企业授信超8亿元，逾期不良率均为零。
数新“金融科技贷”自上线以来，提高了银行审批效率，完善续贷服务，推进实现了更精细化的信贷管理，将持续帮助更多中小科技企业解决资金问题。
