物联网金融作为物联网技术与金融服务深度融合的产物，近年来在学术研究和实践应用中受到广泛关注，以下从不同维度梳理相关参考文献，涵盖理论基础、技术支撑、应用场景及风险挑战等方面,为研究者提供系统性的文献参考。
在理论基础层面，物联网金融的核心在于通过物联网设备实现数据驱动的金融服务创新，张明（2025）在《物联网金融：数据资产化与信用重构》中指出，物联网技术通过实时采集物理世界的动态数据，将传统金融中的“信息不对称”问题转化为“数据对称”，为普惠金融提供了新的理论基础，李华和王磊（2025）进一步在《基于区块链的物联网金融信用体系研究》中提出，区块链技术与物联网的结合可实现数据不可篡改和智能合约自动执行，从而构建去中心化的信用评估模型,这一观点为物联网金融的信任机制提供了重要支撑。
技术支撑方面，物联网金融的实现依赖于多种前沿技术的协同作用，陈静等（2025）在《5G与物联网在金融场景中的融合应用》中通过实验分析证明，5G网络的高速率、低时延特性可支持物联网设备在支付、保险理赔等场景的实时数据处理，将交易响应时间缩短至毫秒级，赵刚（2025）则在《人工智能驱动的物联网金融风险预警模型》中构建了基于机器学习的风险评估框架，通过融合设备传感器数据、用户行为数据等多维信息，实现了对欺诈交易的提前预警，准确率较传统模型提升23%。
应用场景的文献研究主要集中在供应链金融、智能投顾和保险科技等领域，刘芳（2025）通过对100家制造企业的调研发现，基于物联网的动产监控系统能将供应链金融的融资效率提升40%，其核心是通过RFID和GPS技术实现存货的实时监管，降低银行风控成本，在智能投顾领域，吴强（2025）在《物联网环境下的个性化财富管理研究》中指出，可穿戴设备收集的用户健康数据、消费习惯等，可与投资模型结合，为客户提供动态调整的资产配置方案，保险科技方面，孙立等（2025）的研究表明，车联网（UBI）保险通过驾驶行为数据定价，可使高风险客户的保费降低15%-20%,同时提升保险公司的理赔效率。
风险与挑战的文献同样丰富，黄伟（2025）在《物联网金融数据安全与隐私保护研究》中强调，海量设备接入带来的数据泄露风险是当前面临的主要挑战，提出采用联邦学习技术实现数据“可用不可见”，徐明（2025）则从监管角度分析了物联网金融的合规问题，建议建立跨部门的数据共享机制,同时完善针对物联网设备的身份认证标准。
为更直观展示核心文献的研究重点,以下部分关键文献信息汇总如下：
| 作者（年份） | 研究重点 | 主要结论 | |
|---|---|---|---|
| 张明（2025） | 物联网金融：数据资产化与信用重构 | 数据驱动的信用重构 | 物联网缓解信息不对称，推动普惠金融发展 |
| 李华等（2025） | 基于区块链的物联网金融信用体系 | 区块链与物联网融合 | 构建去中心化信用模型，提升交易信任度 |
| 陈静等（2025） | 5G与物联网在金融场景中的融合应用 | 5G技术支撑 | 实现5G毫秒级响应，提升交易效率 |
| 黄伟（2025） | 物联网金融数据安全与隐私保护 | 数据安全风险 | 联邦学习技术可有效保护数据隐私 |
相关问答FAQs
Q1：物联网金融与传统金融的主要区别是什么？
A1：物联网金融的核心区别在于“数据维度”的拓展，传统金融依赖用户提交的静态数据（如财务报表、信用记录），而物联网金融通过实时采集设备运行数据、环境数据等动态信息，形成更全面的用户画像，从而实现更精准的风险定价和服务个性化，在供应链金融中，传统模式需人工核查存货，而物联网模式通过传感器实时监控库存,自动触发融资流程。
Q2：当前物联网金融发展面临的最大技术瓶颈是什么？
A2：最大的技术瓶颈在于“数据融合与标准化”，物联网设备种类繁多（如传感器、RFID、摄像头等），数据格式、采集频率、通信协议各不相同，导致跨平台数据整合难度大，不同行业的数据标准不统一，使得金融场景中的数据价值挖掘效率较低，未来需通过制定统一的数据接口标准和中间件技术,解决异构数据的兼容性问题。
