大數據背景下京東供應鏈金融的風險管理研究

于海霞 楊峰

摘 要：供應鏈金融是一種新型的融資融通方式，其產生對企業發展有著重要意義。在大數據背景下，京東供應鏈金融無論是在電商平臺還是供應鏈行業都起到帶頭作用，但其開展供應鏈金融業務的時間較短，風險防范機制還不夠完善。因此，本文對大數據背景下京東供應鏈金融風險管理進行研究，通過闡述其風險管理現狀，分析其風險管理的不足，并提出修改意見。

關鍵詞：大數據;京東;供應鏈金融產品;風險管理;風控系統

本文索引：于海霞，楊峰.<變量 2>[J].中國商論，2022（13）：-072.

中圖分類號：F830 文獻標識碼：A 文章編號：2096-0298（2022）07（a）--03

1 京東供應鏈金融概述

1.1 京東供應鏈金融概念

1998年京東集團正式成立，2014年成功上市，相關業務主要有科技、金融服務、電商和物流管理，是目前我國最大的自銷平臺。

京東供應鏈金融主要是指京東圍繞供應鏈企業，管理鏈條上企業的資金流與信息流，同時可以把單一企業中無法控制的風險轉變為鏈條企業整體可以把控的風險，是可以降低風險的一種金融服務。

1.2 京東供應鏈金融發展現狀

2013年，京東金融開始成立供應鏈金融部門，并推出了“京保貝”“京小貸”和“云倉京融”等供應鏈金融產品。

京保貝是京東金融的第一個供應鏈產品，2013年正式運營，主要是對京東平臺上企業的數據進行收集和整理，從而完成對企業的審查。該產品運營的過程都在網上進行，大大縮短了貸款所需時間，僅需3分鐘左右就自動到賬。同時，還款時間由供應商自己決定，還款壓力也不是很大。

京小貸流程與京保貝相似。需要賬戶進行注冊，就能在網上查詢貸款額度并申請。貸款申請通過后，資金到賬時間比京寶貝更短，具體融資流程如圖1所示。

京東金融在2015年推行了一個新的供應鏈金融產品——云倉京融。該產品通過與郵政倉儲結合的模式經營，以需要資金企業的貨物為擔保品，通過郵政倉儲提供服務，并整合融資企業相關信息對其進行評級，再采用系統核算出融資企業的貸款額度。

2 大數據背景下京東供應鏈金融風險管理的現狀

京東金融的大數據風控體系主要包括四個方面，具體如圖2所示。

圖2 京東供應鏈金融大數據風控體系

（1）風控超腦系統主要包括天網、天機、天盾、天策四個系統。

天網是京東風控的核心，目前主要采用的是spark圖計算技術，在用戶畫像用戶關系網、交易中風險行為分析等方面運用。

天機系統主要是對信用數據進行實時監控，從而對供應鏈金融可能產生的風險進行監控，有效預防信用風險。

天盾系統主要是反欺詐系統，可以實時監測用戶的賬戶，以保護平臺商家賬戶安全。該系統以商家賬戶的歷史交易為數據，利用指紋技術來實現的安全等級評價系統。

天策系統在四個系統中起著決策作用，前三個系統都是在天策系統決策下運行實施。該系統在天網、天機系統的雙重作用下還存在風險行為。

（2）生態模型體系。生態模型在京東公司內被稱為現代的四大發明，包括風控系統——司南、量化系統——火藥、用戶測評系統——活字、信息收集系統——造紙。該系統的運作效率較傳統提高了10倍以上，并實現對不同用戶的差異化風險定價。

（3）京東心鏡系統。京東心鏡系統是京東推出的一套“測謊儀”體系，該體系主要將語言處理的技術與人體工學結合在一起，并采用語音等分析形式，對客戶進行相應的檢測。同時，將該體系與上述體系結合在一起，可以更加高效地篩選、識別、管理可能在交易中發生的消息泄露的危險。

（4）安全救急體系。安全救急體系主要有兩個方面：一方面是工作人員的授權監管體系，另一方面是指交易過程檢測的系統。該體系可以相應地減少一部分工作人員的操作風險。結合當今互聯網快速發展的技術，該系統包括以下幾個方面：面部偵查、指紋檢測、來訪記錄等方式。該體系主要是為了達成交易安全的科學化，防范操作等風險。

3 大數據背景下京東供應鏈金融風險管理存在的問題

3.1 數據收集存在錯漏與不真實情況

京東供應鏈金融風險管理必須依賴大數據風控系統的支持，因此可以收集到的企業信息須保證具有可信度和精準度。因為部分中小型企業缺乏一套完備標準的信息治理系統，所以企業供應的數據會有一些錯漏與不真實情況。與此同時，每個行業的運營性質是不一樣的，因此每個行業中的數據相差比較大，且每個行業又經營許多的業務，所以想要收集該企業的全部數據是不太現實的，在信息收集的過程中也不能保證每次收集人員的監督沒有一點過錯，這些都是信息不準確的原因。

3.2 京東供應鏈金融風險止損機制不完善

盡管現在京東金融已建立了相對完善的大數據風險控制系統與風險預警裝置，但因為互聯網不穩定和模型不準確及風險預警裝置失靈等現象，還存在不可預測的風險。特別是在京東金融將資金貸給出后，易導致惡性負債等情形，若不馬上進行處置，不僅會造成京東金融的高惡性負債率，影響企業聲望，還會對平臺其他供應商經營的業務產生不利。所以，京東金融應提前設置風險防范機制，否則將造成巨大危害，會蒙受一筆損失。

3.3 信息采集過程中可能造成用戶信息流失

電商供應鏈金融業務運作過程中，融資企業必須向平臺提供各種企業的信息，才能得到京東金融提供的援助。京東金融收集到信息后，對收集到的客戶信息進行整理和核對，此時非常容易導致大量用戶的數據泄漏，大體包括該公司的交易過程和賬戶的各種信息。如果不對信息維護，不法分子就有可能盜用使用者的數據，進行非法犯罪行為，從而給用戶造成非常大的損失，對京東金融也會產生不良影響。因此，如果京東金融在信息采集過程中不對用戶信息的保障十分看重，就會對融資企業及其自身有很大的負面影響。

3.4 大數據應用系統預測能力較弱

京東金融構建的大數據控制系統只是分析目前融資企業的相關數據，雖然分析企業的現有償債能力可以采用大數據技術，但企業的未來現金流量和風險傳播等問題還是無法處理。除提到的非系統風險外，開展金融業務的過程中，也可能存在系統風險。例如，美國當年發生的不良貸款危機違約危險，就是利用當年的市場進行違規操作，獲得利潤，這種情況很難被大數據系統檢測出來。

4 大數據背景下京東供應鏈金融風險管理的改進措施

4.1 強化大數據信息收集的準確性

第一，大數據信息分類管理。信息存在的不規范等情形，我們采用數據分類監管的形式進行分類。例如，將數據分為企業的內部數據、交易數據等類型，再根據不同類型的數據進行相應的規范化處理，這樣可以提高原始數據處理的效率，強化數據的正確性，使后續數據分析和模型能夠更快、更準確地找到所需運用的數據。

第二，加強對無效數據的篩選能力。在獲取大量客戶數據時，也許會顯現很多無意義的數據或數據顯現頻率過高。此時，我們需要整理數據，提高數據的真實準確性，包括刪除和原始數據無關的數據，弱化毫無意義的數據，尋找所要的相關數據。具體的數據篩選方法，包括處理樣本模型中變量的不足值、失真值等。

4.2 建立大數據風險止損機制

多樣化、破壞力強是京東供應鏈金融風險的獨有特點，因此京東金融應預設風險發作后的損失終止體制，建立風險防范機制，可以在一定程度上有效降低供應鏈金融風險帶來的傷害，降低全行業風險，有助于商業交易供應鏈金融體制的良好發展。

第一，京東平臺可根據相應的融資額度，提前保留風險損失準備金，以備在未來發生風險時降低虧損，削減對京東平臺和供應鏈業務風險的不利。

第二，京東金融可以通過風險轉移來削弱虧損，一方面可以與融資企業簽訂合同，另一方面可以將風險轉移到其他商業主體。例如，平臺可以購買商業保險，或者運用金融衍生品規避風險，最大限度地降低風險發生的概率。

4.3 保護用戶隱私信息

第一，引進數據脫敏技術。數據核查時可能發生客戶信息泄漏的情況，電商平臺將引入數據脫敏技術，將客戶隱私信息通變換為虛擬數據，這樣數據的挖掘者就不能獲得客戶的原始信息，從而對客戶信息起到保護作用。數據脫敏技術是指通過一定的方法改變原有數據，如替代法、加密法、遮擋法、置空法、值域擴展法等。將客戶隱私信息進行技術處理后，不再是原來的數據，但與原數據具有相通特征，并不會影響風控體系的建設。

第二，建立客戶委托的契約。平臺在獲取客戶信息時，可以構建委托的契約，契約中需明晰信息的使用方向，并務必獲得用戶的委托，不可在用戶不知的情況下，私自挪用用戶信息，如果要將用戶信息用于其他方面，務必再一次獲得用戶的委托。通過建立客戶委托的契約，可以大大降低因客戶信息流失而導致的行政問題。

4.4 提高大數據技術

大數據風控體系是由大數據進行驅動的一種新型檢測體系。通過對京東金融的風控系統進一步了解可以發現，大數據技術當前在預測上還不完善，因此電商平臺需要進一步提高大數據方面的技術。

首先，在風險預測能力提高方面，我們可以延長對貸款人還款意向的預測周期，最大限度地降低未來風險發生的概率。

其次，在實際風控中，我們進一步融合傳統的控制體制與當前的大數據技術，充分發揚技術優點，真正構建一個高效體制。

最后，若想提高大數據技術，在擴大技術領域研究和開發投資的同時，也要在相關的專業行業招聘有專業知識的綜合型人才，并時常對員工采取相關知識檢查，以提升員工的知識水平，不斷改善大數據控制體系。

參考文獻

柴正猛，黃軒.供應鏈金融風險管理研究綜述[J].管理現代化，2020，40（2）：109-115.

楊欣，黃尹城，李宜璞，等.電商平臺供應鏈金融風險研究：基于Logistic模型的分析[J].中國經貿導刊（中），2020（4）：75-79.

朱雅琴，陳雪峰.企業供應鏈與供應鏈金融發展現狀及問題研究：以山西省為例[J].經濟師，2020（2）：113-115.

楊青.電商背景下供應鏈金融風險監管機制[J].金融發展研究，2020（6）：53-56.

周艷紅.供應鏈金融的風險管理探究[J].現代商業，2019（35）：150-151.

曲麗.供應鏈金融信用風險管理研究[J].中國商論，2021（21）：82-84.

趙庭悅.基于區塊鏈的電商供應鏈物流管理模式優化研究[J].物流科技，2021，44（11）：114-116.

張鴻飛.農業供應鏈金融實踐與創新研究[J].中國稻米，2021， 27（6）：152.

Hao Ying，Lujie Chen，Xiande Zhao. Application of text mining in identifying the factors of supply chain financing risk management[J]. Industrial Management & Data Systems，2020，121（2）.