2025征信行业技术研发投入分析报告

2025征信行业技术研发投入分析报告

一、引言2025年征信行业技术研发投入的时代背景与战略意义

（一）征信行业的核心价值金融基础设施的“信用基石”征信业是现代金融体系的“基础设施”，其核心功能在于通过采集、加工、应用信用信息，降低信息不对称，提升金融交易效率，防范信用风险在数字经济时代，信用已成为个人和企业的“第二张身份证”，征信服务不仅支撑信贷审批、风险定价等传统金融场景，更延伸至消费分期、租赁服务、就业招聘等民生领域截至2025年，我国征信市场规模已突破3000亿元，覆盖超10亿个人用户和5000万企业用户，成为驱动经济内循环的重要支撑然而，随着金融创新加速（如消费金融、供应链金融、数字信贷等新业态涌现）和数据环境变化（用户隐私保护趋严、数据安全要求提升），传统征信模式面临数据覆盖不足、风控效率滞后、服务场景单一等挑战技术研发作为破解这些难题的核心手段，已成为征信机构生存与发展的“生命线”——2025年，行业技术研发投入的规模、方向与质量，将直接决定征信服务能否适应未来5年甚至更长周期的市场需求，推动行业从“信息中介”向“智能信用服务商”转型

（二）2025年技术研发投入的必要性政策、市场与技术的三重驱动

1.政策层面监管要求倒逼技术升级2023年《征信业务管理办法》明确提出“征信机构应加强技术投入，提升数据安全保障能力”，2024年《“十四五”数字经济发展规划》进一步要求“推动征信数据与AI、区块链等技术融合应用”2025年，随着《个人信息保护法》《数据安全法》的深化落地，以及第1页共17页《征信行业标准化体系建设指南》的发布，征信机构需通过技术手段实现“合规与创新并行”——例如，在数据采集环节，需通过隐私计算技术实现“数据可用不可见”；在模型应用环节，需通过算法审计技术防范“算法歧视”风险；在业务拓展环节，需通过分布式技术保障跨境征信数据共享的合规性

2.市场层面用户需求催生服务升级当前，我国征信市场已从“卖方市场”转向“买方市场”个人用户对“信用报告+个性化信用管理”的需求上升，企业用户对“行业信用画像+供应链信用网络”的需求迫切，金融机构对“实时风控+动态授信”的需求强烈传统征信服务（如静态信用评分、单一维度评估）难以满足这些需求，需通过技术研发实现服务模式创新——例如，基于生物识别技术的动态身份核验，可提升信用数据的真实性；基于联邦学习的跨机构模型共建，可实现“数据不动模型动”，提升风控效率；基于知识图谱的企业关联风险识别，可覆盖传统信贷数据未触及的长尾企业

3.技术层面新兴技术提供实现路径2025年，人工智能（生成式AI、可信AI）、大数据（实时流处理、边缘计算）、区块链（零知识证明、跨链技术）、隐私计算（联邦学习、多方安全计算）等技术已进入规模化应用阶段，为征信行业提供了技术支撑例如，生成式AI可辅助征信报告解读，用自然语言生成用户信用状况分析；边缘计算可实现征信数据在用户终端的本地化处理，降低数据传输成本；零知识证明可在不泄露用户敏感信息的前提下，验证用户的学历、收入等关键数据这些技术的成熟，使得征信行业技术研发投入从“可选”变为“必须”

（三）本文的研究框架与核心逻辑第2页共17页本文将以“背景—方向—主体—挑战—案例—展望”为逻辑主线，通过总分总结构展开分析首先，明确2025年征信行业技术研发投入的宏观背景与战略意义（总起）；其次，从核心技术方向、投入主体特点、面临的挑战三个维度，详细剖析技术研发投入的具体内容（分述）；再次，通过典型案例展示技术研发的实践效果（深化）；最后，总结行业趋势并提出发展建议（总结）全文将注重“数据支撑+逻辑推演+情感共鸣”，既体现专业深度，又传递对行业发展的信心

二、2025年征信行业技术研发的核心方向与重点领域

（一）数据采集与处理技术从“单一数据”到“多源融合”的突破

1.数据来源的多元化拓展打破“数据孤岛”传统征信数据以银行信贷数据为主（占比约70%），存在覆盖人群有限（农村地区、新市民群体覆盖率不足50%）、数据维度单一（仅包含借贷记录）等问题2025年，技术研发的首要方向是推动“多源数据整合”，具体包括政务数据与税务、社保、公积金、市场监管等部门合作，接入企业纳税信用、个人社保缴纳记录、知识产权等非金融数据（如某省征信机构2024年接入政务数据后，小微企业信用评分准确率提升23%）；商业数据与电商平台、共享经济平台、生活服务平台合作，获取用户消费行为（如网购频率、消费品类）、履约记录（如共享单车按时归还率、租房押金缴纳情况）、社交关系（如微信好友信用评级、微博言论情感倾向）等动态数据；第3页共17页物联网数据通过智能设备（如智能电表、智能门锁）采集用户生活场景数据（如用电稳定性、设备使用频率），用于评估个人消费能力与信用习惯

2.数据处理技术的智能化升级从“人工清洗”到“自动治理”多源数据的涌入带来了数据质量参差不齐（如重复数据占比15%、缺失值达20%）、格式不统一（不同机构数据字段定义差异达30%）等问题，需通过技术手段实现数据的“自动治理”数据清洗基于机器学习算法（如异常检测模型IsolationForest）识别重复数据、异常值（如短期内频繁申请贷款的“多头借贷”用户），处理效率较人工提升80%；数据标准化构建行业统一的数据字典（如个人基本信息、信贷信息、公共信息的字段定义），通过自然语言处理（NLP）技术将非结构化数据（如合同文本、聊天记录）转化为结构化数据，解决“数据格式打架”问题；数据增强利用生成式AI技术（如GANs）补充缺失数据（如某征信机构通过分析用户历史消费数据，生成其潜在收入水平的预测值，准确率达75%）

（二）智能风控技术从“静态评分”到“动态预测”的跨越

1.信用评估模型的技术革新从“线性回归”到“深度学习”传统信用评估多依赖线性回归、逻辑回归等模型，仅能基于历史数据进行静态评分，难以捕捉用户行为的动态变化2025年，技术研发重点转向“深度学习+动态预测”神经网络模型通过构建LSTM（长短期记忆网络）、Transformer等模型，分析用户行为序列数据（如近3个月的消费频第4页共17页率、还款时间规律），预测未来6个月的违约概率（某头部征信机构应用LSTM模型后，个人信贷坏账率降低12%）；知识图谱模型构建“用户-企业-关联方”知识图谱，通过实体关系（如用户与企业的雇佣关系、关联企业担保关系）识别潜在风险（如某机构利用知识图谱发现，某企业实际控制人关联10家高风险企业，提前预警其违约风险）；可解释AI（XAI）解决“黑箱模型”问题，通过SHAP（SHapleyAdditive exPlanations）、LIME（Local InterpretableModel-agnostic Explanations）等技术，向用户解释信用评分的关键影响因素（如“您本月信用卡逾期1次，导致信用评分下降20分”），提升用户信任度

2.实时风控系统的构建从“T+1处理”到“秒级响应”传统征信服务多为“T+1”处理模式（用户提交申请后1天内生成信用报告），难以满足消费金融、支付结算等实时场景需求2025年，技术研发聚焦“实时风控系统”流处理技术基于Flink、Spark Streaming等实时计算框架，对用户行为数据（如实时交易、登录IP变化）进行毫秒级处理，动态调整授信额度（如某消费金融平台通过实时风控，将授信决策时间从30分钟压缩至10秒，用户转化率提升15%）；边缘计算将风控模型部署在用户终端（如手机端），实现“数据本地处理+模型本地运行”，减少数据传输延迟（如某征信机构推出的“信用分实时计算”功能，在网络延迟300ms时仍能保持90%的准确率）；第5页共17页跨场景联动打通电商、社交、出行等多场景数据，构建“全生命周期风控”（如用户在电商平台出现“虚假交易”行为时，同步触发信用评分下调，并限制其在出行平台的租车服务）

（三）数据安全与合规技术从“被动合规”到“主动防护”的转型

1.隐私计算技术的深度应用实现“数据可用不可见”随着《个人信息保护法》的实施，用户对数据隐私的关注度显著提升（2024年调研显示，72%的用户担心征信机构过度收集个人信息）2025年，隐私计算技术成为数据共享与应用的核心支撑联邦学习征信机构无需共享原始数据，而是在本地训练模型，仅共享模型参数（如百行征信与某城商行合作，通过联邦学习共建“小微企业信用评估模型”，模型准确率达82%，且未泄露任何企业敏感数据）；多方安全计算（MPC）在多机构联合风控场景中，通过加密计算实现“数据协同但不共享”（如某省征信联盟采用MPC技术，实现10家银行联合评估企业信用，计算效率较传统方式提升40%）；差分隐私在数据发布时加入“噪声”，保护个体隐私的同时保证统计特性（如某征信机构发布的“区域信用分布报告”，通过差分隐私技术，使单个用户数据无法被识别，但整体分布趋势准确）

2.数据安全技术的全生命周期防护从“存储安全”到“全链路防护”数据安全不仅是“存储安全”，更需覆盖“采集-传输-使用-销毁”全生命周期第6页共17页数据加密采用AES-

256、SM4等加密算法，对传输和存储中的数据进行加密（如某征信机构将用户生物识别数据（指纹、人脸）加密存储在区块链节点中，密钥由用户自主管理，他人无法破解）；访问控制基于RBAC（基于角色的访问控制）、ABAC（基于属性的访问控制）模型，严格限制数据访问权限（如某机构规定“仅风控人员可访问用户完整交易记录，客服人员仅可查看脱敏后的信用评分”）；安全审计通过区块链技术记录数据访问日志，实现“操作可追溯、责任可认定”（如某征信机构接入区块链后，数据泄露事件的排查时间从3天缩短至2小时）

（四）新兴技术的融合应用从“单点技术”到“生态协同”的探索

1.区块链技术重构征信数据的“信任机制”区块链的“分布式存储、不可篡改”特性，可解决征信数据的“真实性”与“共享性”矛盾征信报告存证将信用报告的关键信息（如借款记录、还款状态）上链，实现“报告生成即存证、修改即留痕”（如某机构推出的“区块链信用报告”，用户可通过哈希值验证报告是否被篡改）；数据共享网络构建区域性征信区块链联盟，实现机构间数据“点对点”共享（如长三角征信链已接入200余家机构，数据共享效率提升60%）；智能合约自动执行数据授权、信用分更新等流程（如用户授权某机构查询信用报告时，智能合约自动在区块链上记录授权信息，并在报告生成后触发还款提醒）

2.生物识别技术提升征信数据的“真实性”第7页共17页传统征信数据依赖用户主动申报，存在“数据造假”风险（如伪造收入证明、虚假交易记录）2025年，生物识别技术成为验证数据真实性的重要手段多模态生物识别融合指纹、声纹、步态、眼动等多维度特征，构建“用户身份唯一标识”（如某征信机构通过分析用户打字节奏（键盘动力学特征），识别“冒名借贷”行为，准确率达92%）；活体检测通过3D人脸识别、静脉识别等技术，防止照片、视频等“假体攻击”（如某平台应用3D活体检测后，冒名开户率下降85%）；行为生物特征分析用户的操作习惯（如点击速度、页面停留时间）、生理指标（如心率、瞳孔变化），辅助判断用户是否在正常使用账户（如某机构通过心率变异性分析，识别“被胁迫借贷”行为，挽回坏账损失超3000万元）

三、2025年征信行业技术研发投入的主体结构与特点分析

（一）持牌征信机构以“核心技术自主研发”为战略重点持牌征信机构（如百行征信、芝麻信用、腾讯征信等）作为行业“国家队”，拥有数据采集资质和用户基础，其技术研发投入聚焦“核心能力自主化”研发方向优先投入数据处理、风控模型、数据安全等底层技术，避免对第三方技术的依赖（如百行征信2024年投入12亿元研发费用，重点攻关“基于联邦学习的跨机构数据共享平台”和“可解释AI信用评估模型”）；投入规模头部持牌机构年研发投入占营收比例普遍超20%（如百行征信2024年营收约15亿元，研发投入占比22%），显著高于行业平均水平（8%-10%）；第8页共17页资源整合与高校（如清华大学五道口金融学院）、科研机构（如中科院信工所）共建联合实验室，引入外部智力资源（如芝麻信用与上海交大合作研发“知识图谱在消费信用评估中的应用”）；应用场景以“普惠征信”为目标，将研发成果下沉至中小金融机构（如百行征信推出“API接口+模型服务”模式，帮助城商行、村镇银行提升风控能力，已服务超500家中小银行）

（二）科技公司以“技术赋能”为核心，输出SaaS化服务科技公司（如蚂蚁集团、腾讯金融科技、京东数科等）凭借技术优势，通过“技术+场景”模式切入征信领域，其研发投入聚焦“场景化技术产品”研发方向围绕自身核心场景（电商、社交、支付）开发征信工具，形成差异化竞争力（如蚂蚁集团重点研发“基于芝麻信用分的消费信贷风控模型”和“区块链存证的供应链金融征信平台”）；投入模式“轻资产+重合作”，即自身研发核心技术，再与金融机构、政府部门合作落地场景（如腾讯金融科技将“微众银行微粒贷”的风控模型封装为SaaS产品，向中小微企业开放，已服务超10万家企业）；技术优势在AI算法、分布式系统、云计算等领域积累深厚，可快速响应市场需求（如京东数科2024年推出“实时信用评分SaaS系统”，从研发到落地仅用6个月，已接入200余家电商平台）；数据特点数据来源与自身业务强相关（如蚂蚁集团的电商交易数据、腾讯的社交行为数据），数据质量高但覆盖范围有限，需通过合作弥补数据短板（如与税务部门合作接入企业纳税数据）

（三）传统金融机构以“技术整合”为路径，服务内部业务第9页共17页银行、消费金融公司等传统金融机构是征信服务的主要需求方，其技术研发投入聚焦“征信技术与业务系统的深度融合”研发方向将征信技术（如实时风控、动态授信）融入信贷审批、风险监控等核心业务流程（如工商银行2024年投入8亿元研发费用，构建“智能征信中台”，实现个人贷款审批时间从T+3缩短至T+

0.5）；投入重点系统集成与优化（占研发费用的60%），而非从零开发（如招商银行将百行征信的API接口与自身CRM系统对接，实现客户信用数据的实时调用）；合作模式“采购+定制”，即采购第三方征信机构的技术服务，同时针对特定业务场景进行定制开发（如某城商行采购芝麻信用的“信用分+行为偏好”模型，用于消费分期业务，坏账率下降18%）；数据短板自身数据仅覆盖信贷用户，需通过外部采购（如购买第三方数据公司的社交数据、消费数据）补充，研发投入更多用于数据整合而非技术创新

（四）第三方数据服务公司以“细分领域”为突破口，提供数据增值服务第三方数据服务公司（如第一车贷、企查查、同盾科技等）专注于特定领域数据挖掘，其技术研发投入聚焦“垂直场景的征信技术”研发方向深耕细分行业，开发针对性征信产品（如第一车贷专注于汽车金融领域，研发“车辆质押数据+行驶轨迹分析”模型，为P2P平台提供反欺诈服务）；第10页共17页技术特点在特定技术领域形成优势（如企查查通过NLP技术从企业年报、裁判文书中提取信用信息，开发“企业信用画像系统”）；盈利模式以“数据+技术”打包销售（如同盾科技向银行收取“反欺诈模型+数据接口”的服务费，2024年营收超5亿元，研发投入占比35%）；风险提示数据合规性是主要挑战，需投入资源建立数据安全体系（如某数据公司因违反《个人信息保护法》，2024年被监管处罚，研发方向被迫转向合规数据产品）

四、2025年征信行业技术研发投入面临的挑战与应对策略

（一）核心挑战技术、成本、合规与信任的多重压力

1.技术迭代加速，研发成本高企征信技术正处于快速迭代期AI模型的算力需求每半年翻一番，区块链技术的跨链协议需持续升级，隐私计算的性能损耗仍达20%-30%以某头部征信机构为例，2024年AI训练成本（GPU集群、数据标注）占研发总费用的45%，且未来3年预计增长50%同时，技术人才稀缺（AI工程师、隐私计算专家薪资较2020年上涨80%），进一步推高研发成本

2.数据合规风险，行业标准缺失尽管《个人信息保护法》已实施，但数据确权（数据归谁所有）、数据跨境（跨国征信数据共享）、数据滥用（算法歧视）等问题尚未完全明确此外，行业缺乏统一的数据格式标准（如个人信用报告字段定义不统一）、接口标准（如数据共享接口协议不兼容），导致跨机构数据合作效率低下（某调研显示，因标准不统一，机构间数据合作成功率仅40%）第11页共17页

3.用户信任不足，技术伦理争议技术应用引发用户对“数据滥用”“算法黑箱”的担忧2024年中国信通院调研显示，68%的用户担心征信机构利用AI模型“过度授信”，57%的用户认为“信用评分不透明”此外，技术伦理问题凸显（如生物识别数据被用于“信用惩罚”，是否侵犯人权），若处理不当，可能引发监管风险和社会矛盾

4.跨领域融合难，生态协同不足征信技术融合了金融、数据、AI、法律等多领域知识，需跨学科团队协作但目前行业存在“技术孤岛”持牌机构侧重数据安全，科技公司侧重算法效率，金融机构侧重业务落地，缺乏深度协同（如某省征信联盟因各方目标不一致，2024年数据共享项目停滞）

（二）应对策略构建“合规、协同、可持续”的研发体系

1.技术层面轻量化研发+生态合作轻量化研发模式采用“核心技术自主研发+非核心技术外部采购”的混合模式（如某机构将数据标注、部分模型训练外包给专业服务商，节省成本30%）；开放技术生态与高校、科技公司共建“技术创新联盟”（如央行征信中心联合华为、百度等企业成立“征信技术实验室”，共享算力资源和算法模型）；技术预研机制提前布局下一代技术（如量子计算在密码学中的应用、脑机接口在生物识别中的潜力），避免技术代差（某机构已投入2亿元研发量子加密技术，预计2026年应用于数据传输加密）

2.合规层面全流程合规+标准共建合规体系建设建立“数据安全管理委员会”，制定《数据分类分级指南》《算法合规审查流程》，确保研发过程“每一步都合规”第12页共17页（如某机构投入5000万元建设数据合规中台，实现数据采集、使用、销毁全流程监控）；推动行业标准加入行业协会（如中国互联网金融协会征信工作委员会），参与制定数据格式、接口标准（如2024年推动发布《个人信用信息共享接口规范》，统一13类数据字段定义）；跨境数据合规采用“本地存储+授权访问”模式（如某机构在香港设立数据中心，国内用户数据存储在本地，境外机构需通过“数据跨境申请+监管审批”方可访问）

3.信任层面透明化应用+用户参与算法透明化向用户公开信用评分模型的关键参数（如某机构推出“信用分解读工具”，用户可查看影响评分的前10项因素及具体数值）；用户授权机制采用“最小必要+动态授权”模式（如用户可随时调整数据共享范围，关闭某类数据的使用权限）；伦理审查委员会成立跨领域委员会（包括技术专家、法律专家、用户代表），评估技术应用的伦理风险（如某机构因伦理委员会反对，暂停了“社交关系网络影响信用评分”的模型迭代）

4.生态层面开放合作+价值共享数据共享联盟构建区域性数据共享平台（如珠三角征信链），通过利益分成机制（如数据使用收费、模型收益分成）激励机构参与；“技术+场景”合作与金融机构、政府部门共建联合实验室（如蚂蚁集团与国家税务总局合作，将纳税数据用于小微企业信用评估）；第13页共17页普惠征信生态降低中小机构技术门槛（如某科技公司推出“征信技术SaaS化服务”，年费仅10万元，帮助中小城商行实现实时风控）

五、典型案例分析2025年征信技术研发投入的实践探索案例1百行征信“联邦学习+政务数据”信用评估平台背景与挑战百行征信作为我国最大的市场化征信机构，2024年面临“小微企业信用数据覆盖不足”的问题传统信贷数据仅覆盖30%的小微企业，且存在“信息不对称”（企业实际经营状况与申报数据不符）为解决这一问题，百行征信计划接入税务、社保、市场监管等政务数据，但受限于数据隐私保护法规，无法直接获取数据技术研发投入研发重点基于联邦学习技术，构建“政务数据可用不可见”的联合建模平台投入

1.5亿元研发费用，组建200人技术团队（含AI算法、数据安全专家），历时18个月完成平台开发；技术创新采用“横向联邦学习”模式，各政务部门在本地训练模型，仅共享模型参数；开发“联邦解释器”，确保跨机构模型结果可解释（如某企业信用评分中，“纳税记录”贡献度占比35%）；数据整合接入12个省级政务部门数据（税务、社保、海关、知识产权等），覆盖全国80%的小微企业数据应用效果数据覆盖小微企业信用评估覆盖率从30%提升至75%，首次建立“无信贷记录但纳税良好”的企业信用评分体系；风控效率小微企业贷款审批时间从T+7缩短至T+2，坏账率下降15%；第14页共17页行业影响该平台已向100余家中小银行开放API服务，推动行业整体风控效率提升20%案例2芝麻信用“区块链+生物识别”反欺诈系统背景与挑战随着数字信贷规模扩大，冒名借贷、身份盗用等欺诈行为频发（2024年此类案件占信贷欺诈的42%）芝麻信用作为支付宝的信用服务平台，需通过技术手段提升用户身份核验的真实性技术研发投入研发重点构建“区块链存证+多模态生物识别”反欺诈系统投入8000万元研发费用，与商汤科技合作开发3D人脸识别和步态识别算法，与蚂蚁链联合开发区块链存证系统；技术创新3D人脸识别（误识率

0.001%）+步态识别（基于手机传感器采集的行走轨迹）+声纹识别（结合用户说话节奏、音色特征），构建“三重验证”体系；将用户生物识别数据上链，生成唯一“身份哈希值”，实现跨平台身份核验；场景落地在支付宝“借呗”“网商贷”等产品中应用，覆盖个人和企业用户应用效果反欺诈效果冒名借贷案件发生率下降85%，身份盗用识别准确率达

99.2%；用户体验生物识别验证时间从3秒缩短至1秒，用户投诉率下降60%；行业贡献该系统已向20余家银行开放API，帮助其降低欺诈损失超10亿元

六、结论与展望技术驱动下的征信行业高质量发展之路第15页共17页

（一）总结2025年技术研发投入的核心结论2025年，征信行业技术研发投入呈现“规模扩大、方向聚焦、主体多元”的特点从宏观背景看，政策、市场、技术的三重驱动使技术研发成为行业生存的“刚需”；从核心方向看，数据采集与处理、智能风控、数据安全与合规、新兴技术融合是研发重点；从投入主体看，持牌机构、科技公司、传统金融机构、第三方数据公司形成差异化研发路径；从挑战与应对看，技术迭代、成本、合规、信任是主要难题，需通过轻量化研发、标准共建、透明化应用、生态合作破解

（二）展望2025-2030年征信技术研发趋势

1.技术融合将更深入从“单一技术应用”到“多技术协同”未来5年，AI、区块链、隐私计算、元宇宙等技术将深度融合例如，基于元宇宙技术构建“虚拟信用场景”，通过用户虚拟行为数据评估信用；利用数字孪生技术模拟企业经营环境，预测信用风险技术协同将成为研发主流，单一技术优势难以形成竞争力

2.应用场景将更普惠从“金融场景”到“民生场景”征信技术将延伸至更广泛的民生领域如基于信用分的租房免押金、求职背景调查、公共服务优先排队等；针对农村地区、新市民群体的“轻量化征信服务”（如通过手机APP采集简单生活数据评估信用），推动征信服务从“城市覆盖”向“城乡融合”发展

3.行业生态将更开放从“机构竞争”到“生态共建”行业将形成“数据+技术+场景”的开放生态头部机构牵头建立“征信技术开源社区”，中小机构、科技公司、数据服务商参与技术共建与场景落地；跨行业合作（如征信+医疗、征信+教育）将涌现，推动信用服务从“金融属性”向“社会属性”拓展

（三）建议持续投入，稳健创新，共筑征信行业未来第16页共17页对征信机构在加大技术投入的同时，需平衡“创新”与“合规”，避免盲目追求技术领先而忽视用户隐私和数据安全；对监管部门加快完善征信技术标准和监管框架，为技术研发提供明确指引，同时鼓励创新试点（如在特定区域开展“征信技术沙盒”）；对行业参与者加强开放合作，共建“技术共享、数据互信、风险共担”的行业生态，推动征信服务从“个体信用评估”向“社会信用治理”升级征信行业的技术研发投入，不仅是企业提升竞争力的“必答题”，更是推动社会信用体系建设、优化营商环境、促进经济高质量发展的“关键题”2025年，让我们以技术为笔，以创新为墨，共同书写征信行业更透明、更高效、更普惠的未来篇章第17页共17页。