“融资规模1个多亿，厂区几十台储罐，你们只安排1个监管员，这能盯得过来吗？能看得住货吗？”
——银行负责贷后、风险管理的领导、同事，第一次到66云链监管的现场，都会有这样的疑问。
传统监管逻辑里，人多才安心。但在数字化动产监管体系下，现场监管员的角色已经变了：他不再是“监管主体”，而是预警闭环的现场执行单元。
是否看得住货，不在“人多”，而在于：库存数据如何获取？是否准确？是否轻易被篡改？
为什么传统模式更依赖“多人驻场”？
以B工厂为例，在我们介入前，企业通过某通道融资，库内大部分货物被纳入其质押监管。传统监管的风控做法很直接：靠人把门：
工厂有3个出入口，需至少10人24小时值守（每个大门3人，1人做厂区巡检）：核验每台车是谁的、对应发货计划、是否授权放行。
这类监管模式，本质是“人盯动作”：看液位（爬罐打尺等）、盯出入库动作、 守门禁。监管能力 = 现场人数 × 经验 × 注意力。
但它的短板也很明显：人看得到“动作”，却很难看到“库存逻辑”——库存变化是否真实、数据是否被补录改写、夜间是否异常操作、物权放行是否被绕开。
在66云链的监管项目中，真正7x24小时在岗的，不是人，而是一张“看不见的监管网络”：
第一层：传感器感知层 ——24小时在岗的“数字眼睛”
通过对现场仪器仪表、计量设备的物联网采集与留痕，把罐区关键状态与出入库作业持续数字化，做到可查、可回放、可对账。
关键区别在于：
? 多安排一个人，依然难以“持续看见库存逻辑”；
? 而66云链液体货物资产管理AI——小六子，可对库存变化做秒级、连续的监测。
“第二个监管员”在远程风控中心。
系统做的不是“盯屏幕”，是让多源数据彼此“对得上”。
第一步，分析采集的数据本身是否准确、是否被篡改。
66云链已接入4000+传感采集点位，覆盖2000+台储罐的长期、连续运行数据，涵盖原油、燃料油、沥青、汽柴油、LPG等约200个品种。不同品种因密度、挥发性差异，其液位、压力、温度等数据的波动规律天然不同。
我们基于长期、连续数据建立品种特征模型，一旦某个货物的液位曲线明显偏离，即触发异常识别与预警。
第二步，建立交叉验证的风控模型。
? 实际库存 vs 账面库存自动比对
? 传感器数据 VS 作业工况数据自洽性验证
? 结合企业经营链条把“钱→原料→产品→钱”在时间轴上做交叉验证
这是66云链参与的国家“十四五”重点课题穿透式监管方法，通过将储罐和物流数据与“钱→原料→产品→钱”在时间轴上进行交叉校验，基于信用模型分析实时向银行反馈工厂经营状况，进而匹配合理的资金需求，并对异常变化实时预警，协助银行构建反欺诈模型。相关技术已通过科技部中期验收。
当逻辑不闭合时，“小六子”可对异常做出秒级预警，并可自动指派线下监管员去现场处置。
现场 1 名监管员不需要“全天候盯守”，他的职责更聚焦：
? 按预警，到场核验关键节点
? 执行AI的指令，完成“处置-复核-回传结果”的闭环，把系统判断落到现场的最后一环。
控货的关键：秒级发现+充裕的干预窗口
这意味着，只要异常能被秒级发现，就有足够时间介入处置，而不是等到“提货时才发现货没了”。
案例验证：人力成本更低，风险更稳
以B工厂为例：66云链协同银行介入后，企业获批1.6亿元授信，资金成本每年节省几百万元。项目运行稳定，预警处置闭环有效。
截至2026年2月初，66云链已合作金融机构20+，累计助力企业融资 200亿+，迄今0出险 。
所以说：现场人力更精简，并不等于监管更弱；关键在于能不能秒级发现异常，并把处置动作闭环落实。
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