大數據背景下供應鏈金融發展前景

王曉蕾

[提要] 在互聯網時代，一切在網絡上留下的痕跡都被稱為數據，通過大數據分析，可以發現蘊藏在數據背后充滿價值的線索、規律和商機。在企業中，幾乎所有的企業都面臨規模巨大以至于無法在合理的時間內進行解讀的數據，而能否憑借相關技術有效地獲取、整理并應用這些大數據，在很大程度上影響企業運作的效率。供應鏈金融在互聯網和大數據快速發展背景下，能否有效利用大數據背后的價值，促進大數據與供應鏈金融的內在融合，對供應鏈金融未來發展及企業運作效率具有重要意義。

關鍵詞：大數據;供應鏈金融;數據共享;信用評價體系

中圖分類號：F83 文獻標識碼：A

收錄日期：2020年3月10日

一、供應鏈金融的內涵

供應鏈是指“通過對信息流、物流、資金流的控制，從采購原材料開始，制成中間產品以及最終產品，最后由銷售網絡把產品送到消費者手中的將供應商、制造商、分銷商、零售商，直到最終用戶連成一個整體的功能網鏈結構”。在整個供應鏈條中，資金流尤為重要。而供應鏈金融是指商業銀行圍繞核心企業，將整個供應鏈作為一個整體，利用核心企業的信用，與供應鏈條中的中小企業進行一定程度的信用捆綁，采用新的方式評估中小企業的信用風險，在向核心企業提供金融產品和服務的同時，也為上下游中小企業提供金融服務和支持。

供應鏈金融是一種新的融資模式，在這種融資模式中，其主體不僅包括傳統信貸模式中的商業銀行和融資企業，也包括核心企業和物流企業，其中，核心企業在供應鏈金融中發揮信用支持作用，其自身的運營狀況將決定整個供應鏈金融的運行情況。供應鏈金融改變了傳統的融資模式，也改變了對中小企業的授信方式，將單個企業的不可控風險轉變為供應鏈企業整體的可控風險，提高了金融效率，降低了中小企業的融資門檻，提高了競爭力，從而能夠有效解決中小企業“融資難、難融資、資難融”的困境。

二、供應鏈金融的產生與發展

在“供應鏈”概念產生之前，“供應鏈金融”被稱之為“物流金融”、“貿易金融”等。供應鏈金融產生于18世紀，此時供應鏈金融的形式比較簡單，主要以存貨質押的貸款業務為主。隨著銀行、期貨等行業的發展，以及物流業的高度集中，國外一些大型的專業物流公司與銀行合作，例如美國的UPS，這樣一來，供應鏈金融參與的主體不僅包括單一的商業銀行這個主體，也包括流通企業、第三方或第四方物流企業。尤其是物流企業，不僅提供物流服務，還提供質物評估和擔保等其他金融附加服務，物流企業的供應鏈金融服務為其自身創造巨大利潤空間的同時，也為銀行等金融機構帶來更多客戶和收益。

在我國，供應鏈金融的發展也得益于銀行和物流企業的發展。深圳發展銀行（平安銀行）在2001年開始試點“動產及貨權質押授信業務”，是我國第一家開展供應鏈金融業務試點的金融機構。深圳發展銀行（平安銀行）的“1+N”模式也稱供應鏈金融1.0時代，國內其他商業銀行模仿深圳發展銀行（平安銀行）的“1+N”模式也開始開展以動產質押融資為主的業務模式，推動供應鏈金融的發展。但該模式是基于傳統的線下模式，不僅效率低下，而且具有較大的局限性。

供應鏈金融2.0時代，是隨著互聯網技術的發展而發展的，這一階段的供應鏈金融業務開始實現線上化，通過與物流企業、電商的協同合作，“物流”、“商流”、“資金流”、“信息流”逐步融合，參與的主體也從銀行擴展到供應鏈的核心企業，核心企業利用其信用優勢和業務信息優勢，不僅向上下游企業提供授信支持，以便中小企業獲得銀行貸款，而且核心企業自身也成立了金融部門，幫助中小企業解決融資難問題的同時，優化了企業財務報表。

隨著互聯網技術的深度介入以及云平臺的打造，以阿里巴巴和京東為代表的眾多互聯網公司參與到供應鏈金融中來，開始轉型“征信+信貸”的創新型互聯網金融平臺，供應鏈金融進入3.0時代，主要特征是平臺化、高度關聯化以及互動化。例如，阿里巴巴平臺旗下的阿里小貸解決了賣家的融資難題，幫助中小企業以及個人創業者完成融資需求，滿足了供應鏈中上下游企業的融資需求，保證了中小企業的利益，給供應鏈金融服務帶來了新的體驗，使供應鏈運行更加通暢。在互聯網供應鏈金融階段，各參與主體可以在開放又封閉的平臺上，獲取到各方的交易數據，解決了以往供應鏈金融中信息不對稱的問題。

三、供應鏈金融的新發展

（一）建立信用評價體系，全面評估企業資信。在大數據背景下，數據的存儲及處理能力極大提高，金融機構獲取信息的成本降低，并且能夠基于核心企業的信用狀況對整個供應鏈上的其他企業進行信用分析和評價，并且各金融機構之間也將實現數據共享，信用評價體系將進一步完善。金融機構能夠基于整個供應鏈對需要融資的企業乃至整個供應鏈進行一個全面的信用分析和評價，一方面是企業的財務數據，例如企業的現金流量、員工的工資水平、資產負債、投資偏好等;另一方面是經營數據，例如企業的訂單數量、技術水平、研發投入、產品周期、庫存、銷售等，通過對企業財務數據和經營數據的分析，以及大數據技術處理，可以建立一套完善的授信企業的資信評估，從而客觀地反映企業的狀況，方便金融機構更好地去判斷和決策，提高金融機構對中小企業的資信評估和放貸速度。

（二）促進物聯網和供應鏈金融的結合，建立供應鏈金融服務平臺。傳統供應鏈金融主要是“1+N”的融資模式，以阿里巴巴和京東為代表的互聯網企業擁有得天獨厚的數據資源優勢，得以迅速發展。但是，其在金融方面的短板也值得我們注意。相反，擁有雄厚資金和金融專業知識技能的銀行卻囿于數據收集與處理技術，不能更好地發展其供應鏈金融業務。因此，在大數據和物聯網等技術的快速發展下，雙方要加深合作，彼此促進，使供應鏈金融的融資模式向“N+1+N”的融資模式發展，實現供應鏈金融與物聯網的結合，使物聯網成為交易的主要治理結構，建立供應鏈金融服務平臺，通過平臺可以提供物流、信息流、資金流的真實交易數據，在倉儲和貨運環節來控制交易過程，實現現代物流與信息系統的高度融合。

在大數據時代，企業會在其周圍形成一個可以交叉驗證、持續積累的360度全覆蓋的真實交易數據集合，核心企業的作用會逐漸弱化甚至消失，取而代之的就是一個供應鏈金融服務平臺，每個企業都是核心和節點，實現供應鏈和營銷鏈全程信息集成和共享。

（三）構建風險預測模型，完善風控體系。供應鏈金融使得金融機構不再局限于單個企業，從關注企業的靜態數據轉向企業經營的動態跟蹤。企業的各項動態數據，如財務報表、物流信息、生產數據等，可以從側面反映出企業的經營情況，金融機構通過大數據技術，可以從網絡平臺上獲取這些數據，并對這些海量數據進行分析，從而進行風險識別和風險控制，構建風險預測模型，提升供應鏈金融風險管理水平。這從根本上改變了銀行業傳統的風控體系，為智慧金融的發展奠定了一定的基礎。

供應鏈金融的風控體系主要包括三個層次：第一個層次是數據層，主要是獲取數據和維護數據，并識別風險數據;第二個層次是實踐層，在線審批更高效，并能進行精準及時的事中風控;第三個層次是技術層，利用先進的風險預測模型，將數據分析、IT技術與傳統風控流程進行融合，從而提高供應鏈金融的風險管理水平，盡早預測到風險，并幫助金融機構和企業進行決策。基于大數據構建的風險預測模型和風控體系將逐漸被企業采納，從而進行風險量化、風險預測和風險評估。

四、總結

供應鏈金融是信息技術快速發展背景下，產業供應鏈全球化過程中的產物，給金融行業、物流行業和核心企業帶來豐厚利潤，并解決中小企業“融資難、難融資、資難融”的困境。“供應鏈金融本身是一個不斷發展的概念，它逐漸從要素金融活動走向了流程化金融，從單一的借貸走向了生態化金融……”

隨著互聯網技術、大數據以及物聯網技術的進一步發展和深化，互聯網金融未來發展的市場空間還十分廣闊。不僅金融機構將之視為“必爭之地”，而且阿里巴巴、京東金融、百度錢包、蘇寧易購等互聯網產業巨頭也會對其十分重視，甚至P2P網貸平臺也會涉足供應鏈金融，開展供應鏈融資業務。

主要參考文獻：

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