6月17日，2026陆家嘴论坛开幕。国家金融监管总局局长丁向群发表了题为《践行全球治理倡议 深化国际监管合作》的开幕辞。
四条主线贯穿始终：防范化解风险、严监管强监管、深化改革转型、服务高质量发展。
有意思的是，细细读下来，每一条主线的落地，都在呼唤一个东西——数据。而且是能穿透、能关联、能实时预警的企业级数据。
说句扎心的：监管的工具箱要升级，”金监工程”要加速建设，但如果没有底层数据能力的支撑，再好的监管框架也是空中楼阁。
这不是卖产品，这是供需对接。
一、降存量、控增量，企业风险早识别需要什么？
丁向群在讲话中明确提出：
四个“早”字，每个字都指向同一个问题：金融机构怎么知道风险在哪？
中小金融机构风险的核心是资产质量，资产质量的核心是底层企业的经营状况。
一家城商行的贷款组合里，有多少家企业已经上了失信名单、有多少家出现了经营异常、有多少家正在频繁变更股权——这些信息如果不能实时获取，所谓的”早识别”就是一句空话。
二、“管合法、更管非法”，识别非法金融活动靠什么？
非法金融活动最大的特点是什么？
#隐藏性。
层层嵌套的股权结构、错综复杂的关联关系、真假难辨的经营实体，这些就是监管的“盲区”和“空白”。
传统的企业信息查询，查一家是一家。但非法金融活动的组织者，往往通过金字塔控股结构、交叉持股、影子实控人等手段，把真实的控制关系藏起来。
举个例子： 一个表面上是普通贸易公司的实体，通过股权穿透发现其控制在某已被处罚的P2P平台实控人名下，且与多家空壳公司存在循环持股关系，这种风险信号，靠人工排查几乎不可能发现，靠数据关联却可以一键生成。
金监总局科技监管司此前明确提出，要“运用图数据、机器学习、自然语言处理等新兴技术，对股东身份、入股资金、关联交易和复杂产品等进行穿透分析”——企查查的关联图谱和股权穿透能力，恰好就是这套监管工具箱里的图数据基础设施。
三、“金监工程”提速——数据底座是刚需
「金监工程」是丁向群讲话中出现的关键词，也是2026年金融监管数字化智能化转型的核心抓手。
根据监管工作会议部署，“金监工程”要打造统一监管工作台，集成数字监管、监管大数据、模型实验室三类应用，引入大模型技术。其中模型实验室集成BI分析、EAST模型设计器和图数据分析工具。
但这些工具要跑起来，需要喂数据。
企查查目前提供四种接入方式：API数据接口、离线数据库、MCP智能体数据平台、Agent智能体定制。其中MCP协议接入，意味着任何兼容MCP的AI工具都可以直接快捷使用企业数据查询能力——不需要开发团队、不需要数据清洗、不需要本地部署。
对于监管机构而言，这意味着金监工程的模型实验室里，可以直接接入企查查的数据底座，让图数据分析工具真正有图可分析。
四、“严厉打击金融黑灰产”，黑产识别的数据基础
金融黑灰产涵盖非法代理退保、虚假理赔、恶意逃废债、非法集资中介等各类主体。
这些主体的共同特征是：主体身份模糊、经营行为异常、关联网络复杂。
企查查的数据能力可以在这个场景发挥三层作用：
第一层：主体身份核验。通过工商信息、行政许可、资质证书等数据，快速判断一个经营主体是否具备合法经营资格，是否存在超范围经营。
第二层：关联网络识别。通过股权穿透和关联图谱，发现“黑灰产”背后的组织者——那些不在前台露面、但通过复杂股权结构控制多家机构的实控人。
第三层：持续监控预警。通过经营状态监控、税务异常预警、空壳企业识别等维度，对已识别的风险主体进行持续跟踪，一旦出现注销、变更、迁移等异常动作，自动告警。
五、小微企业贷款需要“能看清”的数据
小微企业贷款最大的痛点是什么？信息不对称。
银行想放贷，但看不清企业的真实经营状况。企查查的企业数据底座——工商信息、招投标记录、知识产权、资质证书、融资记录，恰好可以帮助金融机构从多个维度交叉验证一家小微企业的真实经营能力。
一家小微企业说自己“经营稳定”——查一下招投标记录，看看最近有没有中标项目；查一下知识产权，看看有没有持续申请的专利或商标；查一下工商变更，看看有没有频繁的法人或股东变动。
丁向群说的“质的有效提升”，本质上是风控质量的提升，而风控质量的提升，起点就是数据的丰富度和实时性。
数据是不会说谎的。
总结
丁向群这篇讲话，四条主线看似独立，实则有一条暗线贯穿始终：监管的精度，取决于数据的密度。
| 监管主线 | 关键要求 | 企查查可承接能力 |
|---|---|---|
| 早识别、早预警 | 实时风险监测 | 400+风险维度、每日15.6TB增量数据 |
| 消除监管盲区 | 穿透式关联识别 | 股权穿透、实控人挖掘、关联图谱 |
| 金监工程建设 | 数据底座供给 | API、离线库、MCP协议、Agent定制 |
| 打击金融黑灰产 | 主体身份核验+关联追踪 | 工商信息、经营异常、空壳识别 |
| 小微企业贷款 | 多维度交叉验证 | 招投标、知识产权、资质证书、融资记录 |
说到底，“金监工程”怎么建、监管“工具箱”怎么升级、风险怎么“早识别”，背后都需要一个东西：能让机器读懂的企业数据。
企查查覆盖 3.65亿家企业 的工商、司法、经营、知识产权数据，每日新增数据量 15.6TB，涵盖失信惩戒、裁判文书、经营异常、税务违规、股权冻结等 400+风险维度。这意味着金融机构的风控系统如果接入了这些数据，不是定期查，而是实时看，一家借款企业刚被列入失信名单，系统就能自动触发预警。
这就是丁向群说的“硬约束”，用数据的硬，支撑监管的硬，不是先有监管需求才有数据，而是先有数据能力，监管需求才能落地。
*本文基于国家金融监管总局局长丁向群在2026陆家嘴论坛上的开幕辞（全文）撰写
