内容提要：以解决物流金融理论与融资实践中，银企之间的信息不对称以及信息成本过高、风险控制难等痛点问题为导向，阐述如何构建物流金融的数字孪生系统，结合区块链技术、模拟仿真、算法等理论方法，总结国内领先企业的实践，提炼数字物流金融的理论架构，并对这一原理的关键技术、核心方法、应用模式进行深入阐述。以数字孪生原理、风险控制的场景为中心，提出物流金融的数字孪生系统结构，从数据资产化、资产数据化、数据治理、风险控制等来分析数字孪生的核心逻辑；结合“真实”到“虚拟”的运营模式，将现有的资产信用评价（债项评级）转向数字化的资产信用计算、风险控制转向风险预测与模拟等创新模式；另外，结合人工智能和算法治理，分析以智能化为中心的治理模式，分析典型物流金融场景下数字孪生的构建方式，结合我国企业实践中的典型案例进行分析。

编辑推荐：近年来, 物流行业正经历由“ 信息化”到“ 数字化”的深刻转型期,“数字化”这一新标签日益凸显,《物流金融数字孪生应用 : 机制、模式及实践》以数字孪生原理、风险控制的场景为中心，提出了物流金融的数字孪生系统结构，并结合我国企业实践中的典型案例进行分析。

作者简介：陈广仁，广东机电职业技术学院，管理学博士，副教授，在物流管理领域有多年的教学和研究经验，并具备多年企业工作经验。 段伟常，广州大学工商管理学院副教授，广州大学互联网金融研究所所长。博士毕业于北京交通大学交通运输学院，系统控制科学与工程博士后，具有计算机、物流、金融、系统科学等专业背景，研究兴趣包括供应链金融、互联网金融、人工智能等，发表论文近40篇。