大數據背景下拓展供應鏈金融的思路和途徑研究

在當前金融規范化和經濟增速放緩的大背景下，平穩且有擔保的金融模式的重要性更加凸顯，供應鏈金融不斷成為我國企業擴寬融資途徑的重要選擇。隨著網絡的快速發展，供應鏈金融形勢顯現網絡信息化的發展趨勢，相關技術的興起提升了供應鏈的智能化水平。大數據和網絡技術與供應鏈金融的結合，促進了現金流、倉儲、商品供應鏈、資訊流等相關要素之間的交叉與融合，拓展了傳統金融的應用領域和形式。文章通過對大數據背景下拓展供應鏈金融的思路和途徑的深入研究，提出了相關策略。

供應鏈金融作為小微企業獲取金融服務的主要渠道，在大數據條件下其發展契機和挑戰共存。云計算、區塊鏈系統等技術的出現給予了金融業務強力的支撐，但是在資金去向、債務轉讓以及交易的真偽度等具體應用層面仍然存在風險。這要求相關金融機構更多應用和發展互聯網+思維，主動構建多方可信的信息化業務平臺，監管機構應擬定相應條例，加大監管科技體系與風險控制體系構建，指引供應鏈融資幫助企業切實優化貸款難的問題。文章通過對大數據背景下拓展供應鏈金融的思路和途徑進行探究，嘗試運用有效措施解決問題，為相關人員提供參考。

供應鏈金融模式的現狀

供應鏈金融是為供應鏈上下游企業提供資金支持的服務模式。該模式強調以整個供應鏈的業務真實性為基礎，通過金融手段優化供應鏈的運營與融資效率，從而實現各方共贏的局面。一般來說，供應鏈金融涉及的主要參與方包括核心企業、供應商、經銷商、零售商、銀行、保險公司等。目前，隨著我國電商與線上金融等相關互聯網應用場景的迅猛發展，供應鏈金融也慢慢展現出網絡化的發展特點。但其發展依然不是很成熟，缺少一套健全、具體且易于成功推廣的供應鏈運營參考范式。此外，如何應用新技術來應對財務舞弊等問題，依然需要相關部門繼續發展和強化監管科技和監管模式。

供應鏈金融的概述及發展特征

供應鏈金融 供應鏈金融通過整合供應鏈上的物流、信息流和資金流，為中小企業提供更加靈活和個性化的融資解決方案。供應鏈金融的核心在于將中小企業的信用評級和風險管理轉移到整個供應鏈中，通過核心企業的信用擔保和貨物質押等方式，為中小企業提供融資支持。這種融資模式可以有效降低中小企業的融資成本，提高資金使用效率，同時也為金融機構提供了更加廣闊的市場和業務機會。

隨著互聯網和信息技術的發展，供應鏈金融正逐漸成為金融領域的一種重要創新模式，對于促進中小企業發展、優化供應鏈管理以及推動經濟發展具有重要意義。供應鏈金融依托互聯網和信息技術，實現供應鏈上物流、信息流、資金流的深度整合。通過實時監控和管理供應鏈中的各個環節，金融機構能夠更加精準地評估中小企業的信用狀況，進而為其提供更加靈活、個性化的融資服務。這種方式不僅降低了中小企業的融資門檻和成本，還提高了整個供應鏈的運作效率和競爭力。同時，互聯網和信息技術的發展為供應鏈金融提供了強大的技術支撐，使其在數據處理、風險控制等方面更加精準和高效。

供應鏈金融的發展特征

1.對小微企業的服務品質逐步提高。對小微企業而言，供應鏈金融相對于傳統孤立的金融服務模式更加友好，但是對其發展品質的判斷標準就是根據任務達成率、訂單率等指標。隨著網絡的快速發展，供應鏈金融的發展和網絡技術的關聯度不斷提升，其評判標準也將逐步體現出網絡化的特點，這將進一步提升其服務品質。

2.大幅優化了及時性與可靠性。基于傳統人工盡調的供應鏈金融模式難以達到網絡時代的工作效率，且經常發生信息不對稱的狀況，嚴重制約了供應鏈金融的發展。因此，與信息化網絡化等的深度結合成了供應鏈融資發展、突破傳統業務制約的重要契機，它們可以大幅降低信息共享速度、明確業務環節進度、明確各個主體的權益和責任，有效提高對實體行業融資服務的及時性與可靠性。

3.數據化與智能化。供應鏈金融的長足發展離不開每個行業的實業企業與金融服務部門提供的豐富數據，以及由它們所支撐的各類分析模型。因此需增強針對大量多源異構異步數據信息的清洗對齊、精煉挖掘、分析建模等綜合水平，甚至開發出 基于特定供應鏈環節的智能監控設備和資金同步核驗劃轉系統，以提高供應鏈金融的數據化與智能化服務水平。

4.運作方式系統化。傳統供應鏈金融業務比較簡單與零散，缺少比較完善的增長體系。隨著網絡化技術的逐步應用，供應鏈企業之間的貿易行為愈加公開化，金融機構能夠挖掘出大量有價值的信息，并以此研發出不同于傳統授信商品的評價與量化風險評估模型，為用戶提供專屬的金融解決方案。因此，相關發展會不斷產生比較完善的系統化運作方式，相關優勢也會逐步凸顯，并讓供應鏈金融符合并貢獻于愈加完善的市場運作機制。

對大數據下供應鏈金融的發展模式分析

1.基于B2B電商平臺的模式。當前B2B電商平臺在供應鏈行業的發展已形成規模，在這種業務模式下，金融公司可以基于對供應鏈真實業務數據的掌握，結合買方或賣方的一定擔保，更加穩妥且及時地滿足供應鏈下游采購企業的資金及賬期需求。在大數據條件下，采購企業可以及時獲得供應鏈金融機構的融資，及時獲得足夠現金進行采購，從而緩解短暫資金不足對生產采購等的制約，并且大幅縮短了上游供應商所面臨的賬期壓力，很大程度上提高了整個供應鏈的運轉效率。此外，B2B電商平臺在生鮮B2B場景也得到了一定成效。企業利用線上交易平臺將生鮮電商和食品采購商間的交易信息精準對接給相關金融機構，極大提升了相關融資服務的效率和供給率，同時精簡整體業務流程，讓相關參與方之間的信息不對稱問題降低，并能降低相關融資企業的違約風險。

2.基于在線支付的模式。目前典型性的支付工具包括支付寶與財付通等，但是其面對的消費者市場，在一定程度上和供應鏈金融所處的商業端市場不是很相符。因而這兩種支付APP相對的金融形式也與供應鏈金融形式很不同。為此，一些軟件公司利用與每個領域的核心企業簽訂戰略協議，助力其通過采集與分析供應鏈上企業的貨款信息，進而得到鏈上真實交易數據，并用來作為上下游企業的信貸依據。金融機構能夠采集與研究核心企業的這類數據，進而為其產業內的企業開發一套健全的現金管理與付款計劃。核心企業也能主動把這些數據匯總打包給金融機構，實現自身供應鏈的融資優化。同時，支付軟件公司以其研發的供應鏈軟件作為溝通鏈上企業與金融機構的媒介，也能自主研發相應的融資產品，通過對接金融機構作為最終資金方，實現自身對于供應鏈支付業務與融資業務的深度參與。

3.基于ERP系統的模式。很多傳統企業的ERP軟件缺少相關的數據整理與網絡交互功能，長期未對數據進行清洗和同步，導致企業在借助傳統ERP軟件予以原料與現金管理時，經常會由于用了過期的信息而難以實現精準調度。隨著網絡信息化科技在ERP系統的運用，結合了大數據技術的供應鏈金融形式在企業資金配置與原料分配領域獲得了認可。在此模式下，新的ERP系統利用聯邦計算、云計算等新興技術，綜合處理企業中長久積累的購貨信息、實時庫存、貿易信息等數據，及時更新與分析，提高企業對資源與資金配置的正確率與及時率。

4.基于供應鏈平臺的模式。目前的供應鏈平臺在一定程度上是傳統ERP管理軟件的綜合版，不但對企業的訂貨、庫存、資金統籌等有詳盡的了解，同時還對企業代收貨款、收付匯等更深入的金融服務有一定的觸及。由于供應鏈各環節所觸及的信息類型很多，所以要創建一個健全的供應鏈平臺就需要技術開發企業綜合調研，掌握鏈上企業的發展狀況并匯總數據，才能為核心企業、中小微型企業等建立相應的供應鏈管理系統。此外，從功能與價值的角度來看，其影響范圍已不只是企業的初始資金與原料的管理，還滲透著企業的資金服務、結匯等更深的現金需求，所以基于供應鏈平臺的融資形式已發展為全方位一體化的企業群融資平臺。

5.基于物流業的供應鏈金融模式。物流業在供應鏈金融工作進行中展現了基礎作用，其很多基礎原料、貨品運輸任務都需物流業的介入。近些年，隨著基于大數據的供應鏈融資在物流業的逐步推廣，物流公司的職責也發生了一定轉變。具體來講，就是利用其開放貨倉，給信譽評級高的中小企業提供倉儲服務，并收取一定倉儲費。這解決了很多中小企業在供應鏈金融業務中的監管倉儲問題，也給物流公司本身帶來了新的利潤。

大數據環境下供應鏈金融管理對策研究

1.信息化風控平臺。在供應鏈金融中，信息化風控平臺可以發揮至關重要的作用。通過集成大數據、人工智能等技術，該平臺能夠實時監控供應鏈中的各種風險因素，如信用風險、市場風險、操作風險等。通過對歷史數據和實時數據的分析，平臺能夠預測潛在風險并提前采取應對措施，有效降低風險損失。此外，平臺還能夠對供應鏈中的企業進行全面評估，為金融機構提供更加精準的信用評級和風險管理建議。

在應用信息化風控平臺時，需要注意保護數據的隱私和安全。同時，平臺應具備靈活性和可擴展性，以適應不斷變化的供應鏈環境和業務需求。此外，平臺的建設和維護需要投入大量資源，因此應充分考慮成本效益和長期回報。

2.智能合約。智能合約在供應鏈金融中有著廣泛的應用。它能自動執行交易，提高操作效率，減少人為錯誤。智能合約的執行不受人為干預，具有很高的透明度和可信度，有助于建立互信關系。此外，智能合約還可以降低履約風險，減少違約行為，進一步保障供應鏈金融的安全。然而，智能合約的應用也需要注意一些問題。首先，智能合約的編寫要精確無誤，否則可能導致意外的結果。其次，智能合約的執行是自動的，無法像傳統合同一樣進行人為干預，因此需要確保其安全性。最后，智能合約的適用范圍有限，不能完全替代傳統的合同法律制度。因此，在使用智能合約時，需要謹慎考慮其應用范圍和潛在風險。

3.廣義機器學習。機器學習在供應鏈金融中具有廣泛的應用前景。通過分析大量數據，機器學習算法能夠預測市場需求、銷售趨勢和庫存管理，幫助企業更好地規劃生產和物流。此外，機器學習還可以用于客戶分析和市場拓展，識別潛在客戶和細分市場，提高營銷效果。在應用機器學習時，也需要注意一些問題。首先，數據質量和完整性對機器學習模型的準確性和可靠性至關重要。因此，需要確保數據的清洗和預處理，避免數據噪音和缺失值對模型的影響。其次，機器學習模型需要經過充分的訓練和驗證，以避免過擬合和欠擬合問題。最后，需要關注算法的可解釋性和倫理問題，確保機器學習模型的應用符合道德和法律規定。

大數據下供應鏈金融模式發展前景展望

1.金融監管愈加嚴格。隨著監管機構愈加嚴格的融資監管，供應鏈金融行業的嚴謹性已有了很大地提高，對中小企業的服務也明顯改善。

2.供應鏈金融行業規模不斷擴大。隨著我國供應鏈金融市場的發展，行業規模不斷擴大，各大金融機構與互聯網公司也參與其中。通過科學應用網絡與大數據技術，可以用較低的成本為實體企業提供金融貸款，從而達到更好地金融服務實體的目的。

3.供應鏈金融的發展為實體企業提供新的融資方式。近年來，網絡與大數據技術的發展為供應鏈金融的數據化提供了技術基礎，打破了過去實體企業只能到金融機構的網點進行貸款融資的限制，讓商家可以利用供應鏈大數據來實現其融資需求。B2B交易平臺則利用數據推算出商家的還款能力與信用風險狀況，以此給出對應的可貸額度。從商家獲取金融貸款的速率來看，中小企業特別是小微企業因為本身信用狀況、傳統金融機構對其的額度限制與人工審核效率問題，自身融資需求往往無法被滿足，對業務開展產生了一定的制約。大數據供應鏈金融擴寬了其融資途徑，提升了其在申貸、審核、放款階段的便利性與及時性。這不但能有效降低其融資成本，提升其資金周轉率，也大幅擴寬了金融機構的業務覆蓋率。

綜上所述，供應鏈金融是中小微企業的主要融資途徑之一，它從傳統模式不斷發展為網絡化模式，這不但讓其服務領域和受眾獲得了極大的擴寬，也為中小微企業提供了更可得的融資服務。此外不同行業的特征都有所不同，所以對于不同產業鏈靈活開發對應的融資產品，可以更好地滿足不同行業的融資需求。未來，隨著我國政策支持力度的加大與相關數據行業的持續升溫，供應鏈金融會呈現出更為多樣的業務模式與全新的服務種類，會成為推動產業結構升級與優化等戰略的核心角色，具有巨大的發展潛力。

（作者單位：成都新光錦新能源有限公司）