基于金融科學技術的SF 供應鏈金融風險管理探究

姚成林，許學軍 （上海理工大學 管理學院，上海 200093）

0 引 言

2022年中國供應鏈金融行業規模已達36.9萬億元，其中第三方物流企業憑借其運輸和信息等方面的優勢在供應鏈中扮演著越來越重要的角色。本文以國內物流企業SF開展供應鏈金融業務為案例，在對其主要供應鏈金融業務模式流程進行分析的基礎上，識別出各個業務流程存在的主要風險，并介紹SF運用金融科技手段進行風險控制的具體措施，可以為物流企業的供應鏈金融風險管控提供一定的借鑒。

1 SF 開展供應鏈金融業務的現狀

歷經多年的探索，SF逐漸建立起自身的供應鏈金融體系，成立了SF金科，為上下游客戶提供融資服務；SF與供應鏈融資平臺進行才匯鏈合作，通過簽發電子憑證實現供應鏈融資；SF和金融科技公司同盾科技合作，利用大數據、區塊鏈等技術在不斷更新供應鏈融資方案的同時進行風險防控；此外，SF設立數據平臺實現了風險監測、倉儲分析、路線規劃等功能。[1]

2 基于SF 供應鏈金融業務模式的流程分析及風險分析

2.1 倉儲融資

2.1.1 業務流程分析

當下游經銷商面臨資金短缺時可將存貨質押在SF的倉庫中以便于SF監管并評估存貨的公允價值進而幫助經銷商從銀行等金融機構獲取資金支持。倉儲融資的關鍵在于SF的監管倉庫，SF在全國范圍內均設有大型倉庫并配備智能物流系統以實現動態監督貨物動向進而防止其出現丟失或毀損等情況。電商平臺在經營過程中需要大量的庫存來滿足訂單需求，但庫存會占用大量的資金，此時把庫存質押給SF進行融資不僅可以減輕自身的庫存壓力，還釋放了大量資金來滿足其經營。因此，我國電商平臺是倉儲融資業務的主要需求方，具體來說，就是SF和電商平臺協定具體貨物的質押安排，并根據貨物運輸的目的地來安排最優保管倉庫以縮短貨物抵達分銷商、零售商或者最終消費者手中的時間，在SF向金融機構反饋監管信息后，金融機構會根據電商平臺的信用資質、庫存價值和銷售情況等因素給予100萬元～3 000萬元的貸款額度，當貨物被銷售出去后，資金會匯入銀行的賬戶中，從而實現了貨物從質押、運輸再到收款環節的全程監督。具體流程如圖1所示。

圖1 SF 開展倉儲融資模式示意圖

2.1.2 風險點分析

2.1.2.1 物權風險與監督風險

SF負責對質押物的合法性、狀況及其公允價值等因素進行審核。在審核的過程中，可能會出現經銷商提供的存貨存在權屬問題但工作人員未發現就通過審查的問題，還可能存在SF內部的審核人員與外部經銷商串通進而導致監管失效的風險。

2.1.2.2 質押物變現風險

質押物會因市場需求大小、狀況以及儲藏成本高低等因素而面臨較大的變現風險，如果該存貨在市場中需求較小或者存貨在儲藏過程中出現毀損、變質、丟失等情況進而導致其失去價值，那么該存貨的變現風險就相對較高，反之則相對較低。

2.1.2.3 質押物價格風險

SF和金融機構會根據質押物的市場價值來確定合理的授信額度，如果質押物的價值大幅下降，可能會導致借款人的貸款超過了質押物的價值，此時若借款人違約就會導致金融機構遭受損失。

2.1.2.4 信息傳遞風險

SF需要提供與倉儲融資業務相關的數據和信息，包括庫存情況、貨物價值、存儲時間等，這些數據和信息對于金融機構評估風險和決策貸款額度起到至關重要的作用。如果質押物的信息傳遞出錯或者不及時，很有可能導致該業務無法正常開展。

2.2 應收賬款保理融資業務

2.2.1 業務流程分析

該模式指上游供應商將賒銷商品獲得的應收下游核心企業貨款的權利轉讓給SF，SF在審核完相關交易合同等文件的真實性后會撥付一定比例的資金給上游供應商。SF在提供保理融資時會基于下游核心企業的信用資質來確定具體的資金額度、利率和還款方式。通過向SF進行保理融資有助于供應商緩解應收賬款占用資金的情況，進而可以加速資金周轉以滿足企業日常經營并促進整個供應鏈上其他企業的發展。具體流程如圖2所示。

圖2 SF 開展應收賬款保理融資業務示意圖

2.2.2 風險點分析

2.2.2.1 賬款真實性風險

上游供應商的應收賬款必須以真實交易為基礎，在審核過程中，如果應收賬款存在虛構、偽造等情況且內部審核人員未發現或內外部勾結，就可能導致應收賬款無法得到及時回收，從而提高了資金回收的風險。

2.2.2.2 違約風險

如果核心企業因資金周轉困難、經營陷入困境或市場需求發生變化等原因而無法按時或完全履行付款義務，可能導致SF的自有資金受損，進而影響其正常的運營資金需求和現金流管理。

2.2.2.3 操作風險

應收賬款保理業務涉及多個環節和參與方，包括核實賬款真實性、賬款轉讓和支付等。如果在操作過程中出現錯誤、誤解或欺詐行為，就可能導致融資款項無法收回。

2.3 豐單融資

2.3.1 業務流程分析

SF與供應鏈金融平臺才匯鏈合作推出“豐單融資”，“豐單融資”即供應商將其向SF物流交付的貨物運輸單據（豐單）作為標的，向SF申請融資，以獲取短期資金支持。

在產品從生產到銷售的整個過程中會涉及多級供應商，由于供應商之間存在信用風險和延期支付的可能性，因此多級供應商在獲取傳統融資渠道的支持時可能會面臨一定的困難。豐單融資可以將SF作為信用背書，以減少金融機構對多級供應商的信用風險顧慮，提供更靈活的融資支持。具體來說，一級供應商可以憑物流單據向平臺提交申請，SF隨后會簽發電子“豐單”給供應商，供應商即可憑該電子憑證向金融機構獲取貸款。此外，供應商可將該豐單的金額拆分，全部或部分轉讓給二級供應商進而使其獲得資金支持。具體流程如圖3所示。

圖3 SF 開展豐單融資業務示意圖

2.3.2 風險點分析

2.3.2.1 資金流動風險

豐單融資涉及多方的資金流動，包括SF、供應商和金融機構之間的支付和結算。如果支付和結算過程中出現延遲、錯誤或爭議，可能會影響到資金的流轉和融資的順利進行。

2.3.2.2 豐單轉移風險

SF只對一級供應商的經營狀況、財務狀況及償還能力等因素進行綜合考量后為其提供豐單以便于獲得資金支持，但是之后一級供應商將豐單的全部或部分金額轉讓給二級或多級供應商后，如果這些企業存在較大經營風險或財務狀況較差等問題，可能會發生違約從而使SF遭受損失。

2.3.2.3 合作風險

SF與才匯鏈合作需要建立合作機制和信息共享平臺，以確保SF訂單信息的準確性和安全性。如果合作機制不穩定或信息泄露，可能導致SF訂單融資業務面臨安全風險或合作風險。

2.4 信用貸款

2.4.1 業務流程分析

對于具有長期良好合作關系的客戶，如果其存在臨時性資金需求，SF會給予一定額度的信貸支持。通過在運輸業務中收集客戶信用信息、經營狀況和財務狀況，為經銷商、零售商以及一些小型供應商等提供小額貸款（金額通常在5萬元～100萬元之間），進而有助于促進整個產業鏈上企業的發展。具體來說，“經營貸”是SF金科向信用狀況較好的中小微企業提供經營貸款服務，以滿足其日常經營，根據不同客戶的資產規模、運營情況為其提供不同額度的信用貸款。“發件貸”主要針對的是一些快消、電商企業提供的貸款服務，該業務類似于倉儲融資，但與上文提到的倉儲融資的主要區別在于其對客戶的篩選更嚴格，并對其經營范圍有明確限制，SF只會向目前正在合作或未來打算合作的客戶提供信用貸款服務并且這些客戶主要從事化妝品、高端汽車配件或酒水等業務。此外，SF與金融機構合作推出“宅即貸”“抵押貸”等貸款服務以滿足當地中小型企業的需求，具體業務流程如圖4所示。

圖4 SF 開展信用貸款業務示意圖

2.4.2 風險點分析

2.4.2.1 信用風險

信用貸款業務的核心在于借款人的信用狀況和還款能力，借款人可能會因財務困難、經營不善或其他不可預見因素而導致其無法按時償還貸款本金和利息，或者完全違約進而使SF和金融機構遭受損失。

2.4.2.2 逆向選擇風險

在申請信用貸款的過程中，借款人可能會故意隱瞞或歪曲自身的真實情況，以獲取更高的貸款額度或更低的利率，如果SF和金融機構對借款人的風險評估不準確，就會增加違約風險。

2.4.2.3 道德風險

借款人申請信用貸款后可能未按照合同中規定的用途去使用這筆資金。例如借款人為了獲得更高的收益而將貸款用于高風險的投資項目進而可能導致SF或金融機構遭受損失。

3 SF 利用金融科技技術控制各業務風險的具體措施分析

3.1 利用金融科技技術應對倉儲融資業務風險的具體措施

3.1.1 利用區塊鏈技術控制質押物物權與監督風險

利用區塊鏈技術，SF建立了可靠、去中心化的存貨物權登記和交易平臺以記錄存貨的所有權信息、交易記錄和物流軌跡等數據，確保存貨物權信息的透明度、不可篡改性和可追溯性，有助于降低物權糾紛的風險并提高交易的可靠性。此外，利用區塊鏈上的智能合約，可以定義和執行存貨質押融資的規則和條件，自主識別出貨物的異常變動，并在區塊鏈上實時反饋，減少人機交互進而降低操作風險。[2]

3.1.2 利用金融科技技術和智能倉儲系統控制質押物變現風險

SF可以利用大數據和人工智能技術對存貨市場需求和價格進行數據分析和預測。通過監控市場趨勢、消費者行為和供需關系等，可以預測存貨的變現潛力和市場風險，有助于幫助SF和金融機構做出更準確的決策，控制存貨的變現風險。此外，SF企業通過WMIS管理信息系統，定期檢查物流和倉儲中的存貨，監測貨物流量和價值，靈活控制抵押物與貸款額度的比例。[2]這種全過程監控機制極大地增強了物流企業和貸款機構對貨物流轉和資金安全性的控制能力，有效地降低了質押物因失去價值而無法變現的風險。

3.1.3 利用區塊鏈技術控制存貨的信息傳遞風險

利用區塊鏈技術，可實現信息的集中管理和傳遞以確保各方之間的信息流動更加高效和準確[3]。SF和金融機構可以共享存貨的存儲、交易和監管數據，確保信息的透明度和一致性，降低信息傳遞中的潛在風險。

3.2 利用金融科技技術應對應收賬款保理融資業務風險的具體措施

3.2.1 利用大數據和數據分析技術降低賬款真實性風險

借助大數據和數據分析技術，SF對借款人的應收賬款數據進行驗證和分析。通過比對交易數據、供應鏈信息以及其他相關數據，確保賬款的真實性與合法性；檢查賬款的歷史記錄、金額、付款人等關鍵信息，識別不符合預期模式或異常的交易從而降低供應商偽造虛假單據而騙取融資的風險。

3.2.2 利用大數據技術和風險預警系統降低違約風險

SF利用大數據技術收集和分析核心企業的財務數據、交易記錄、行業數據等，建立信用評估模型，量化企業的信用風險水平，進而控制核心企業因陷入財務困境而無法償還貸款的風險。此外，SF建立了風險預警系統，以實時監測核心企業的信用狀況和相關風險指標。通過實時監控財務數據、行業變化、市場動態等，可以及時發現潛在的風險，并采取相應的風險管理措施以把控違約風險。

3.3 利用金融科技技術應對豐單融資業務風險的具體措施

3.3.1 利用區塊鏈技術控制資金流動風險

利用區塊鏈技術記錄和驗證支付與結算信息，確保資金的準確流轉和及時到賬，減少出現延遲和錯誤的可能性[4]；同時，SF利用金融科技技術實現了支付和結算的自動化處理。通過與金融機構和支付系統的對接，可以實現訂單數據與資金流動的無縫連接，自動觸發支付和結算過程，減少人為操作帶來的風險和錯誤。

3.3.2 利用大數據和區塊鏈技術控制豐單轉移風險

SF簽發電子豐單以區塊鏈技術為基礎，所以即便一級供應商將豐單轉移給其他供應商，區塊鏈上的交易記錄也會自動更新[5]。此時，SF可以利用大數據技術對其他供應商的經營情況、信用狀況、償還能力進行分析以防止其違約而不能按時還款。

3.4 利用金融科技技術應對信用貸款業務風險的具體措施

3.4.1 利用大數據技術進行信用風險控制

SF利用先進的算法和技術，將借款人的海量數據納入其模型中。從借款人的信用狀況、歷史交易記錄、行業趨勢等多個維度進行深入研究和分析，以建立全面的風險評估模型去量化評估借款人的風險。通過準確評估貸款風險，SF能夠更加精確地決策是否批準貸款申請，并制定相應的貸款條件和利率。這種風險控制的方法不僅有助于降低貸款違約的潛在風險，保護SF的利益，還為貸款申請人提供了更加可靠的貸款機會。此外，SF還建立了實時風險監測系統對貸款客戶進行動態監測，通過監測客戶的還款行為、財務狀況等關鍵指標，能夠及時發現風險信號，并采取相應的措施，如提前預警、調整貸款條件等。

3.4.2 利用區塊鏈技術控制逆向選擇風險和道德風險

SF利用區塊鏈技術構建信用歷史記錄系統，將借款人的還款記錄和信用行為記錄在區塊鏈上，金融機構可以根據區塊鏈上的信用記錄進行風險評估，減少逆向選擇風險和道德風險。

4 結 語

總而言之，在我國經濟由高速發展向高質量發展轉型的過程中，供應鏈金融逐漸成為金融服務實體發展的重要模式之一。在供應鏈金融業務規模不斷擴大的同時也應當時刻關注和重視對各類風險的防范，充分運用金融科技技術來有效解決和防控風險。本文以SF開展的4種主要供應鏈金融業務模式為例，探討各業務模式所面臨的主要風險點，并通過介紹SF借助大數據、區塊鏈、人工智能等金融科技防范供應鏈金融風險的措施[6]，以期為今后供應鏈金融風險管理的進一步發展提供一定的參考。