产业信誉共享形式借助于区块链上数据“不可窜改、全程留痕、可追溯、公开透明”的特性，将解读金融机构、货主(物流业务中真正的还款方)及物流公司及其下属司机、车辆面临的风险辨认难题。

　　1、区块链与对账信息、物联网数据相分离，给金融机构展示了多维平面的物流运输全貌，突出了物流环节的真实性；

　　2、关于货主打造基于区块链的历史对账结算记载，对当前需授信的业务有着积极的参考意义。

　　3、盘绕物流公司及其下属司机、车辆的历史运输记载在链上展现，构成有价值的数据资产。

　　产业信誉共享形式基于产业链场景数据，树立金融风控平台，应用场景化的信誉评分模型，对中小企业主体停止信誉评分微风险分层，从而辨认和减少在金融业务中存在的风险。

　　信誉评分卡模型是最常见的金融风控手腕之一，它依据客户的各种属性和行为数据，应用一定的信誉评分模型，对客户停止信誉评分，从而辨认和减少在金融业务中存在的风险。传统信誉评分卡模型算法可进一步应用到产业信誉共享形式中，基于笼统场景特征变量及机器学习算法，构成以下创新优势：

　　从传统还款才能、还款意愿的特征判别转为关于司机场景行为的数据特征工程。

　　减少第三方征信请求，加大场景、车辆和充电/加油数据的权重。

　　实时、持续的动态模型，描写司机的行为画像。

　　产业信誉共享形式可从横向与纵向两方面，完成货主、网络货运平台、物流车队、司机之间的协同效应，完成闭环的生态场景。

　　平台应用数据隐私计算技术，设置链上数据的名单共享机制，引入相应的鼓励机制。多方参与信息维护，并可依据数据查看方的需求，维护者收取一定的费用，有利于行业新进入者及时发现信誉记载较差的货主与车队司机。基于链上历史记载的数据资产，维护信誉牢靠且运营稳定的优质类群体，促停止业安康有序的高效开展。