以“數”賦能國有產業投資管理 國有產業投資全周期數字化管理系統建設探索

信 文｜劉知豪

構建產業投資全周期數字化管理系統，旨在通過數字技術賦能國有產業投資管理，全面貫通投資前、中、后道線上流程，助力國有產業布局優化和結構調整

黨的二十大報告指出高質量發展是全面建設社會主義現代化國家的首要任務。國資國企應立足新時代新征程國有經濟肩負的使命任務和功能定位，心懷國之大者，在深入推進布局優化和結構調整，加快建設以實體經濟為支撐的現代化產業體系中發揮更大作用、作出更大貢獻。產業投資是優化增量投向，推動國有資本向重要行業和關鍵領域集中的重要方式。

近年來，數字經濟快速發展，數字技術成為當今經濟發展的重要推動力，并將在未來經濟建設中發揮更大的推動作用。因此，利用數字技術賦能產業投資全周期管理，通過打造全流程貫通、全要素覆蓋的全周期數字化管理系統，將有助于國有產業投資平臺在產業鏈升級、供應鏈通暢的關鍵環節和中高端領域布局整合上發揮龍頭帶動和戰略先導作用。

全周期數字化管理系統能夠提升“四種能力”

云計算、大數據、物聯網、移動互聯和人工智能等數字技術興起，對傳統投資管理模式帶來全方位、多維度、全過程的深刻變革，產業投資全周期數字化管理系統將通過數字技術和企業經營的深度融合，提升以下四種能力：

戰略把控力。國有產業投資平臺在精準把握宏觀經濟趨勢和產業未來發展方向，加快現代產業布局上承擔關鍵職責使命。大數據時代，數據信息是探索新領域、發現新模式、創造新價值的底層驅動。國有產業投資平臺可以運用數字技術深度挖掘、清洗，分析行業、產業、企業海量數據，精準畫像具有全局性、戰略性、帶動性的產業投資目標領域，助力戰略方向把控的科學性和敏銳性。

項目研判力。國有產業投資平臺是引領國家和地方產業結構升級、資產質量優化，扎實推進提質增效穩增長的主力軍，對于項目決策研判和短、中、長期投資成果和成效的科學檢驗至關重要。投資平臺以數字技術為基礎，整合數據、算法、算力，開展投資項目全流程、全周期在線評價和檢驗，提升項目評估測算的精準性、判斷依據的科學性、投后評價的系統性、投資邏輯的一貫性。

資源整合力。國有產業投資平臺可通過建立跨層級、跨領域、跨部門的多元覆蓋、穿透式數字系統，打破內外部信息壁壘，融通、整合、共享數據資源。企業端可通過市場客戶、經營績效等微觀信息的對接，高效匹配入庫投資標的；監管端可通過打通關鍵節點的在線監督，全面實現項目信息一屏掌握、項目數據一鍵獲取、項目預警一有即出，提升資源整合和多跨協同能力。

進程協同力。國有產業投資平臺在項目在線管理實務中，可全面、實時收集、記錄、更新、提示項目推進過程的動態信息，助力政企、部門之間和上下級企業間突破地域、組織等邊界，及時反饋最新研判，調整改進投資策略，使項目投研決策過程從串聯向并聯轉變，實現上下通達、資源優化、效率提升的組織管理變革成效。

全周期數字化管理系統需要建設“三個場景”

構建產業投資全周期數字化管理系統的目標，是以數字賦能產業布局分析、細分賽道篩選、標的企業研判、投資回報模擬、投后復盤檢驗、風險動態采集評判等投資全流程場景，以數據流優化執行流、決策流，建成后實現投資流程貫通透明、投資操作標準合規、投資決策邏輯科學、風險管控智能立體、投后運營提質增效。主要實現對以下三個場景的建設：

投前戰略研判和產業聚焦場景。核心是在產業選擇和項目初篩環節，圍繞產業投資平臺戰略發展及投資規劃，運用大數據手段精準采集處理內外部信息數據，構建產業生命周期、產業景氣度、產業價值度等量化評價模型和產業鏈高價值環節判定模型，高效定位處于“成長黃金期”的優質細分賽道，匹配投資標的。

該場景的實現主要關注三個指標。產業生命周期劃分：將圖神經網絡（GNN）技術應用于產業鏈整體評估模型中，通過系統抓取、梳理、分析宏觀經濟，行業政策，市場趨勢，績效評價標準值，標桿企業數據等行業市場公開信息，識別不同產業所處的生命周期階段，助力布局成長型產業。行業景氣度判斷：在數字化管理系統設置增長能力、盈利能力、周轉效率、負債水平、現金流能力等景氣維度，選取營業收入增速、凈利潤增速等關鍵指標變量，對行業景氣指數進行監測，構建景氣指數模型，助力篩選景氣程度較高的細分行業。產業鏈圖譜繪制：運用數字技術建立產業集中度綜合指數（赫芬達爾—赫希曼指數HHI）等專業指數分析系統，解剖聚焦產業的供應鏈、價值鏈、企業鏈，梳理涵蓋銷售渠道、產品服務、原材料、生產設備、技術服務等維度的上下游框架，看清產業鏈上中下游和標桿企業，精準定位產業鏈高價值環節。

大數據時代，數據信息是探索新領域、發現新模式、創造新價值的底層驅動。國有產業投資平臺可以運用數字技術深度挖掘、清洗，分析行業、產業、企業海量數據，精準畫像具有全局性、戰略性、帶動性的產業投資目標領域，助力戰略方向把控的科學性和敏銳性。

投中智能管控和決策參考場景。核心在打通項目計劃、立項、盡調、決策、運營、退出等全生命周期管理流程的基礎上，瞄準影響項目投資決策的項目立項和盡職調查等關鍵環節，嵌入數據分析、測算模型等工具，為科學合理地評判投資可行性和檢驗投資邏輯合理性提供依據參考。

該場景的實現路徑有三個方面。量化投研模型輔助：搭建量化股權投資模型，整合財務指標、融資規模等結構化數據，并通過自然語言處理（NLP）、語義分析（LSA）等技術自動分析潛在標的團隊背景、招聘情況、投資機構、股權分布、涉訴情況等非結構化數據，助力投資團隊通過組合多維標簽，高效篩選估值增速高、技術儲備強、創業團隊佳的優質潛力企業。投資回報模擬測算：建立投資回報模型及企業估值模型，通過引入機器學習、長短期記憶網絡（LSTM 網絡）等高階建模方法，模擬計算不同參數、假設情形下擬投項目的投資收益率、現金流、絕對估值、相對估值等指標，輔助投資判斷，并為項目后評價提供全方位評判依據。標的企業風險快照：搭建風險快照數據池，通過大數據靶向、動態采集外部數據信息，針對標的市場環境、行業現狀、工商變更、法律訴訟、采購招投標、管理團隊、法律合規、經營團隊、研發團隊、主要高管、歷史創業信息及品質等全方位維度篩查風險，利用Z—Score 賦分機制標準化各維度風險，形成投資風險初評，突出風控重點領域。

投后復盤檢驗和價值賦能場景。核心在投資實施后的運營管理環節，針對不同投資模式的投后項目，開展并購整合、項目復盤、風險預警等線上動態管理、跟蹤、分析、監督、評價，以此為基礎進一步針對投后資產的協同賦能價值等增量價值進行全面、科學、量化評估，助推產業板塊做強做優。

實現該場景主要在于投后的評價和風控，并打造項目生態圈。投資項目后評價：設置投資評評價核心指標，運用數字技術系統主動復盤投資項目實施效果、經營成效、全生命周期成效、社會效益和環境效益，對比項目可研目標與實際運營成效的偏離變化，評判項目投資結果，提出改善投資管理的對策建議，也為新項目投資提供參照案例。投后風控管理：設置共性和個性風控指標，實時跟蹤投后項目經營過程中的行業政策、安全、財務、市場、品控、輿情、重要合同條款觸發情況等方面信息，動態管控并預警項目投后風險。項目生態圈打造：搭建以投資企業經營效益為基礎價值，社會價值、科技價值、產業培育帶動價值為增量價值、渠道運營、協同合作為生態價值的價值評價體系，以行業對標、可研對標等方法，進行投后項目價值的量化評價，發掘產業鏈延伸機遇，助推產業投資平臺的產業鏈結構向中高端邁進。

全周期數字化管理系統關鍵在于剖析自身行業屬性和業務特性，瞄準投資工作的痛點、難點，形成系統建設方案和迭代路線。需系統謀劃、劃分投資全周期管理需求清單，根據由基礎到復雜的路徑設定設計開發落地系統的優先級，小步快跑逐級落地；在建設過程中，應充分重視優化以需求為導向的溝通機制，搭建復合型專業團隊，固化需求和場景建設之間的紐帶。

全周期數字化管理系統項目管理模塊

全周期數字化管理系統需要把握“三個關鍵”

產業投資全周期數字化管理系統的建設關鍵點在于三個方面：

需求和場景之間的有效銜接。全周期數字化管理系統關鍵在于剖析自身行業屬性和業務特性，瞄準投資工作的痛點、難點，形成系統建設方案和迭代路線。需系統謀劃、劃分投資全周期管理需求清單，根據由基礎到復雜的路徑設定設計開發落地系統的優先級，小步快跑逐級落地；在建設過程中，應充分重視優化以需求為導向的溝通機制，搭建復合型專業團隊，固化需求和場景建設之間的紐帶。

數據渠道和來源的可靠保障。全周期數字化管理系統底層數據的及時性、可靠性和高質量是實現各類指標精準分析和投資回報模型測算的必要保障。需在系統中有效沉淀項目全流程數據文檔，確保內部數據資產梳理分類和有效歸集；嚴格篩選、充實、迭代外部行業、企業數據庫，把握數據系統抓取、清洗和結構化的底層設計，在建立安全屏障的前提下，實現內外部數據共享和互聯互通，以及數據資產的充分利用和價值挖掘。

指標和模型建立的科學合理。指標不充分、模型不完善、參數設置不合理，將影響項目篩選、評判和檢驗。系統需重點關注項目指標庫涵蓋標的橫向、縱向、內外部所有監控維度，保證投資邏輯可被完整貫徹、追蹤和檢驗；確保建模方案適配評判目標，覆蓋行業通用和個性化模型參數，并可根據具體項目細化優化，實現對比人工測算更為深入、精準的大數據分析成效。