以“数”赋能国有产业投资管理 国有产业投资全周期数字化管理系统建设探索

信 文｜刘知豪

构建产业投资全周期数字化管理系统，旨在通过数字技术赋能国有产业投资管理，全面贯通投资前、中、后道线上流程，助力国有产业布局优化和结构调整

党的二十大报告指出高质量发展是全面建设社会主义现代化国家的首要任务。国资国企应立足新时代新征程国有经济肩负的使命任务和功能定位，心怀国之大者，在深入推进布局优化和结构调整，加快建设以实体经济为支撑的现代化产业体系中发挥更大作用、作出更大贡献。产业投资是优化增量投向，推动国有资本向重要行业和关键领域集中的重要方式。

近年来，数字经济快速发展，数字技术成为当今经济发展的重要推动力，并将在未来经济建设中发挥更大的推动作用。因此，利用数字技术赋能产业投资全周期管理，通过打造全流程贯通、全要素覆盖的全周期数字化管理系统，将有助于国有产业投资平台在产业链升级、供应链通畅的关键环节和中高端领域布局整合上发挥龙头带动和战略先导作用。

全周期数字化管理系统能够提升“四种能力”

云计算、大数据、物联网、移动互联和人工智能等数字技术兴起，对传统投资管理模式带来全方位、多维度、全过程的深刻变革，产业投资全周期数字化管理系统将通过数字技术和企业经营的深度融合，提升以下四种能力：

战略把控力。国有产业投资平台在精准把握宏观经济趋势和产业未来发展方向，加快现代产业布局上承担关键职责使命。大数据时代，数据信息是探索新领域、发现新模式、创造新价值的底层驱动。国有产业投资平台可以运用数字技术深度挖掘、清洗，分析行业、产业、企业海量数据，精准画像具有全局性、战略性、带动性的产业投资目标领域，助力战略方向把控的科学性和敏锐性。

项目研判力。国有产业投资平台是引领国家和地方产业结构升级、资产质量优化，扎实推进提质增效稳增长的主力军，对于项目决策研判和短、中、长期投资成果和成效的科学检验至关重要。投资平台以数字技术为基础，整合数据、算法、算力，开展投资项目全流程、全周期在线评价和检验，提升项目评估测算的精准性、判断依据的科学性、投后评价的系统性、投资逻辑的一贯性。

资源整合力。国有产业投资平台可通过建立跨层级、跨领域、跨部门的多元覆盖、穿透式数字系统，打破内外部信息壁垒，融通、整合、共享数据资源。企业端可通过市场客户、经营绩效等微观信息的对接，高效匹配入库投资标的；监管端可通过打通关键节点的在线监督，全面实现项目信息一屏掌握、项目数据一键获取、项目预警一有即出，提升资源整合和多跨协同能力。

进程协同力。国有产业投资平台在项目在线管理实务中，可全面、实时收集、记录、更新、提示项目推进过程的动态信息，助力政企、部门之间和上下级企业间突破地域、组织等边界，及时反馈最新研判，调整改进投资策略，使项目投研决策过程从串联向并联转变，实现上下通达、资源优化、效率提升的组织管理变革成效。

全周期数字化管理系统需要建设“三个场景”

构建产业投资全周期数字化管理系统的目标，是以数字赋能产业布局分析、细分赛道筛选、标的企业研判、投资回报模拟、投后复盘检验、风险动态采集评判等投资全流程场景，以数据流优化执行流、决策流，建成后实现投资流程贯通透明、投资操作标准合规、投资决策逻辑科学、风险管控智能立体、投后运营提质增效。主要实现对以下三个场景的建设：

投前战略研判和产业聚焦场景。核心是在产业选择和项目初筛环节，围绕产业投资平台战略发展及投资规划，运用大数据手段精准采集处理内外部信息数据，构建产业生命周期、产业景气度、产业价值度等量化评价模型和产业链高价值环节判定模型，高效定位处于“成长黄金期”的优质细分赛道，匹配投资标的。

该场景的实现主要关注三个指标。产业生命周期划分：将图神经网络（GNN）技术应用于产业链整体评估模型中，通过系统抓取、梳理、分析宏观经济，行业政策，市场趋势，绩效评价标准值，标杆企业数据等行业市场公开信息，识别不同产业所处的生命周期阶段，助力布局成长型产业。行业景气度判断：在数字化管理系统设置增长能力、盈利能力、周转效率、负债水平、现金流能力等景气维度，选取营业收入增速、净利润增速等关键指标变量，对行业景气指数进行监测，构建景气指数模型，助力筛选景气程度较高的细分行业。产业链图谱绘制：运用数字技术建立产业集中度综合指数（赫芬达尔—赫希曼指数HHI）等专业指数分析系统，解剖聚焦产业的供应链、价值链、企业链，梳理涵盖销售渠道、产品服务、原材料、生产设备、技术服务等维度的上下游框架，看清产业链上中下游和标杆企业，精准定位产业链高价值环节。

大数据时代，数据信息是探索新领域、发现新模式、创造新价值的底层驱动。国有产业投资平台可以运用数字技术深度挖掘、清洗，分析行业、产业、企业海量数据，精准画像具有全局性、战略性、带动性的产业投资目标领域，助力战略方向把控的科学性和敏锐性。

投中智能管控和决策参考场景。核心在打通项目计划、立项、尽调、决策、运营、退出等全生命周期管理流程的基础上，瞄准影响项目投资决策的项目立项和尽职调查等关键环节，嵌入数据分析、测算模型等工具，为科学合理地评判投资可行性和检验投资逻辑合理性提供依据参考。

该场景的实现路径有三个方面。量化投研模型辅助：搭建量化股权投资模型，整合财务指标、融资规模等结构化数据，并通过自然语言处理（NLP）、语义分析（LSA）等技术自动分析潜在标的团队背景、招聘情况、投资机构、股权分布、涉诉情况等非结构化数据，助力投资团队通过组合多维标签，高效筛选估值增速高、技术储备强、创业团队佳的优质潜力企业。投资回报模拟测算：建立投资回报模型及企业估值模型，通过引入机器学习、长短期记忆网络（LSTM 网络）等高阶建模方法，模拟计算不同参数、假设情形下拟投项目的投资收益率、现金流、绝对估值、相对估值等指标，辅助投资判断，并为项目后评价提供全方位评判依据。标的企业风险快照：搭建风险快照数据池，通过大数据靶向、动态采集外部数据信息，针对标的市场环境、行业现状、工商变更、法律诉讼、采购招投标、管理团队、法律合规、经营团队、研发团队、主要高管、历史创业信息及品质等全方位维度筛查风险，利用Z—Score 赋分机制标准化各维度风险，形成投资风险初评，突出风控重点领域。

投后复盘检验和价值赋能场景。核心在投资实施后的运营管理环节，针对不同投资模式的投后项目，开展并购整合、项目复盘、风险预警等线上动态管理、跟踪、分析、监督、评价，以此为基础进一步针对投后资产的协同赋能价值等增量价值进行全面、科学、量化评估，助推产业板块做强做优。

实现该场景主要在于投后的评价和风控，并打造项目生态圈。投资项目后评价：设置投资评评价核心指标，运用数字技术系统主动复盘投资项目实施效果、经营成效、全生命周期成效、社会效益和环境效益，对比项目可研目标与实际运营成效的偏离变化，评判项目投资结果，提出改善投资管理的对策建议，也为新项目投资提供参照案例。投后风控管理：设置共性和个性风控指标，实时跟踪投后项目经营过程中的行业政策、安全、财务、市场、品控、舆情、重要合同条款触发情况等方面信息，动态管控并预警项目投后风险。项目生态圈打造：搭建以投资企业经营效益为基础价值，社会价值、科技价值、产业培育带动价值为增量价值、渠道运营、协同合作为生态价值的价值评价体系，以行业对标、可研对标等方法，进行投后项目价值的量化评价，发掘产业链延伸机遇，助推产业投资平台的产业链结构向中高端迈进。

全周期数字化管理系统关键在于剖析自身行业属性和业务特性，瞄准投资工作的痛点、难点，形成系统建设方案和迭代路线。需系统谋划、划分投资全周期管理需求清单，根据由基础到复杂的路径设定设计开发落地系统的优先级，小步快跑逐级落地；在建设过程中，应充分重视优化以需求为导向的沟通机制，搭建复合型专业团队，固化需求和场景建设之间的纽带。

全周期数字化管理系统项目管理模块

全周期数字化管理系统需要把握“三个关键”

产业投资全周期数字化管理系统的建设关键点在于三个方面：

需求和场景之间的有效衔接。全周期数字化管理系统关键在于剖析自身行业属性和业务特性，瞄准投资工作的痛点、难点，形成系统建设方案和迭代路线。需系统谋划、划分投资全周期管理需求清单，根据由基础到复杂的路径设定设计开发落地系统的优先级，小步快跑逐级落地；在建设过程中，应充分重视优化以需求为导向的沟通机制，搭建复合型专业团队，固化需求和场景建设之间的纽带。

数据渠道和来源的可靠保障。全周期数字化管理系统底层数据的及时性、可靠性和高质量是实现各类指标精准分析和投资回报模型测算的必要保障。需在系统中有效沉淀项目全流程数据文档，确保内部数据资产梳理分类和有效归集；严格筛选、充实、迭代外部行业、企业数据库，把握数据系统抓取、清洗和结构化的底层设计，在建立安全屏障的前提下，实现内外部数据共享和互联互通，以及数据资产的充分利用和价值挖掘。

指标和模型建立的科学合理。指标不充分、模型不完善、参数设置不合理，将影响项目筛选、评判和检验。系统需重点关注项目指标库涵盖标的横向、纵向、内外部所有监控维度，保证投资逻辑可被完整贯彻、追踪和检验；确保建模方案适配评判目标，覆盖行业通用和个性化模型参数，并可根据具体项目细化优化，实现对比人工测算更为深入、精准的大数据分析成效。