大數據背景下供應鏈金融風險管理策略研究

一、前言

在數字技術與金融加速融合的環境下，大數據技術正引領著供應鏈金融邁向新的發展階段。海量的數據資源和強大的數據處理能力，不僅為供應鏈金融帶來了前所未有的發展機遇，同時也為其風險管理帶來了更高的復雜性。利用大數據技術，供應鏈金融能夠精準地分析市場需求、評估信用風險，進而提供優質服務。然而，數據的激增帶來了新的挑戰，如何有效地整合、分析和利用數據，以實現對風險的精準把控，已成為供應鏈金融領域亟待解決的重要課題。在此背景下，深入探索大數據技術在供應鏈金融風險管理中的應用，顯得尤為重要和迫切。

二、供應鏈金融風險的類型分析

（一）外部風險因素

1.宏觀經濟周期波動的影響

在供應鏈金融服務中，宏觀經濟周期波動是不容忽視的外部風險因素。供應鏈金融服務通常構建在一套錯綜復雜的供應鏈網絡上，涵蓋多個行業與領域，以其靈活性和多樣性在市場環境中占據一席之地。然而，廣泛的連接和靈活性也使供應鏈金融對于宏觀經濟環境的穩定性有著極高的依賴性。在平穩的經濟環境下，供應鏈金融服務能夠游刃有余地發揮其行業多樣性和靈活應變的優勢，為各類企業提供及時有效的金融支持。一旦宏觀經濟環境出現劇烈波動，比如經濟周期更迭、經濟衰退或市場需求下降，該服務的脆弱性就會立刻顯現出來。

2.政策與監管環境的動態變化

供應鏈金融服務作為一種創新的金融服務模式，雖然具有其獨特的運作方式和靈活性，但仍然不可避免地受到金融監管機構的嚴格監管。在符合相關法律法規和監管政策的前提下，供應鏈金融服務得以在規定的范圍內穩健發展，為市場提供諸如貸款、融資租賃等多元化的金融產品。然而，政策與監管環境并非一成不變，一旦相關政策發生重大調整，比如對資本充足率、流動性要求或融資標準的調整，都會對供應鏈金融服務產生深遠的影響，可能引發服務模式的調整、業務流程的重構，甚至可能導致部分服務項目的停滯或轉型。因此，供應鏈金融服務提供者必須密切關注政策動向，及時調整策略以確保業務的合規性和持續性，避免因政策變動而帶來的潛在風險[1]。

3.金融市場的不確定性

金融市場是復雜且多變的，其瞬時波動對任何金融業務都構成挑戰。對于供應鏈金融服務而言，其盈利模式往往依賴于融資成本與利息收入之間的利差，只要融資成本保持在低于利息收入的水平，該類業務便能實現可觀的利潤。然而，金融市場的起伏不定為該盈利模式帶來了不確定性，一旦金融環境發生改變，例如市場整體資金流動性緊縮，融資成本便會隨之上升，進而壓縮了利潤空間。更為嚴重的是，如果出現市場動蕩或信貸緊縮，供應鏈中的資金流動可能就會變得緊張，甚至可能出現融資資金無法回收的風險。

（二）內部風險因素

1.營業過程中的潛在風險

由于供應鏈的運作方式涉及多個環節和多個企業的緊密協作，任何一方出現資金問題都可能對整個鏈條造成連鎖反應，特別是在供應鏈金融體系尚未完善的情況下，某個環節的資金短缺或流動性問題可能會迅速波及整個供應鏈，導致整體性風險。此外，供應鏈內部企業的信用風險亦不容忽視。良好的信用狀態是供應鏈金融服務活動正常開展的基礎，要求企業有穩定的償債能力。然而，現實中部分中小企業信用等級不高，無疑加大了供應鏈金融服務的風險，金融企業需要謹慎地評估和管理此類風險，以防止資金流失。

2.財務狀況及流動性風險

從財務角度分析，供應鏈金融服務的穩健運行要求參與的企業具備良好的償債能力。然而，由于部分中小企業存在償付能力不足的問題，金融企業需要承擔因此而產生的風險。隨著供應鏈金融活動的深入進行，企業的流動性可能會逐漸減少，無疑會限制企業的持續發展能力。此外，供應鏈金融服務還面臨著融資方面的風險。為了維持業務的正常運轉，企業往往需要尋求外部融資，其中債務融資是最常見的方式，企業會通過自身的信用資質向銀行貸款，將貸款資金注入供應鏈金融運作中，待業務產生回報后再償還銀行債務。然而，如果金融企業所承擔的債務壓力過大，其業務經營可能會受到影響。債務的不斷累積可能導致企業的債務風險增加，進而對企業的長遠發展造成不利影響。

三、大數據技術對供應鏈金融的影響

（一）推動供應鏈金融擴展服務范圍

大數據技術的引入對供應鏈金融服務范圍產生了深遠的影響，傳統供應鏈金融服務往往受限于信息不對稱和數據的局限性，服務范圍相對狹窄。然而，隨著大數據技術的應用，供應鏈金融得以突破限制，服務范圍得到了顯著擴展。大數據技術能夠整合來自多個渠道的信息，包括社交媒體、電商平臺、物流系統等，為供應鏈金融提供全面的數據支持，金融機構能夠準確地評估企業的信用狀況，進而為更多中小企業提供融資服務。此外，大數據技術還能幫助金融機構發現新的市場機會和業務領域，如通過數據分析發現某些行業的融資需求，從而開發新的金融產品和服務。

（二）優化數據分析與決策支持功能

在傳統的供應鏈金融中，數據分析和決策支持往往基于有限的數據樣本和簡單的統計分析方法，然而，大數據技術的引入使得數據分析和決策支持功能得到了顯著優化。大數據技術能夠提供海量的、多維度的數據，使得金融機構能夠深入地了解市場和企業的真實情況。通過數據挖掘和機器學習等技術，金融機構可以發現數據之間的關聯性和規律，從而準確地預測市場趨勢和企業行為，為金融機構提供了強大的決策支持，使其能夠做出明智的信貸決策和風險管理策略。

（三）助力降低金融業務成本

大數據技術在降低金融業務成本方面發揮了重要作用。通過大數據分析，金融機構能夠準確地評估信用風險，減少不良貸款的發生，從而降低信貸損失和風險管理成本。大數據技術可以優化業務流程，提高工作效率，如通過自動化的數據處理和智能化的信貸審批流程，減少人工干預和紙質文檔的使用，從而降低運營成本。大數據技術幫助金融機構實現精準營銷和客戶細分，提高客戶滿意度和忠誠度，進而降低客戶獲取和維護成本。

四、大數據背景下供應鏈金融風險管理策略

（一）運用大數據技術精準匹配用戶需求，提高金融服務的針對性

大數據背景下，供應鏈金融服務得以借助先進的技術手段，實現用戶需求的精準匹配?；诤Ａ繕颖竞投嗑S度參數的大數據分析能夠深入洞察企業的發展動態和具體需求，從而精準地為金融機構尋找到合適的客戶，不僅提高了金融服務的針對性，更使得金融服務能夠真正貼合企業的實際需要。大數據分析的應用，讓金融機構能夠根據企業的歷史數據、市場趨勢以及用戶行為等多維度信息為企業量身打造個性化的金融服務方案[2]，不僅滿足了企業的獨特需求，更在提升服務效率的同時，降低了金融機構的運營成本和風險。

（二）優化風控技術，實現高效自動化

大數據背景下，供應鏈金融風險管理迎來了全新的變革，其中之一便是優化風控技術，實現高效自動化管理，不僅提高了風險管理的效率，還增強了風險防控的精準性和前瞻性。首先，大數據技術的運用為風控技術的優化提供了海量的數據源，通過對供應鏈各環節數據的實時收集、整理和分析，金融機構能夠構建一個全面、動態的風險監控體系。數據包括企業的交易數據、物流信息、資金流向、市場趨勢等，共同構成了供應鏈金融風險的“全景圖”。其次，在數據清洗和整合的基礎上，金融機構可以利用先進的算法和模型對數據進行深度挖掘，識別潛在的風險因素和趨勢。例如，通過對歷史交易數據的分析，可以預測某一行業或企業的未來交易量，從而提前進行風險預警和防范。通過關聯分析和異常檢測等技術，可以及時發現供應鏈中的異常交易或行為，防止欺詐和違規事件的發生。再次，在風控技術優化的過程中，自動化技術的應用也起到了至關重要的作用。通過構建智能化的風控系統，金融機構可以實現對風險的自動識別、評估和預警，當系統檢測到潛在風險時，會自動觸發相應的風險處置流程，如調整信貸額度、凍結資金等，以確保風險得到及時有效的控制。最后，大數據和自動化技術的結合為供應鏈金融風險管理帶來了更多的可能性，例如，通過構建智能合約和區塊鏈技術，實現供應鏈金融交易的自動化和透明化，減少人為操作帶來的風險和不確定性[3]。

（三）通過數據完善交易信用記錄，緩解信息不對稱問題

在供應鏈金融中，信息不對稱是一個長期存在的問題，增加了金融風險和交易成本，可以通過數據完善交易信用記錄，有效緩解該問題。利用大數據技術，金融機構可以全面收集并整合企業在供應鏈中的交易數據，包括訂單信息、物流信息、支付信息等，不僅反映了企業的交易行為，也體現了其信用狀況。通過對數據的深入分析，金融機構可以為企業建立起詳盡的信用記錄。信用記錄對于金融機構來說具有重要的參考價值，一方面，可以幫助金融機構更全面地了解企業的經營狀況和信用歷史，從而做出準確的信貸決策。另一方面，通過共享信用記錄，金融機構之間可以加強合作，共同防范信用風險[4]。

（四）借助大數據技術實現風險量化評估，精確控制風險敞口

在傳統的供應鏈金融中，風險評估往往依賴于人工經驗和定性分析，不僅效率低下，而且準確性有待提高。在大數據時代，金融機構可以借助大數據技術實現風險的量化評估，從而精確地控制風險敞口。大數據技術允許收集和處理大量的歷史數據，利用歷史數據，金融機構可以構建復雜的風險評估模型，能夠綜合考慮多種風險因素，如市場波動、企業經營狀況、行業趨勢等，從而準確地評估每個企業的信用風險。通過風險量化評估，金融機構可以精確地確定每個企業的信貸額度，從而控制風險敞口，不僅提高了風險評估的準確性和效率，還使得金融機構能夠在風險可控的前提下，為更多的企業提供金融服務。

（五）構建完善的授信企業數據庫，優化數據共享與交互機制

在供應鏈金融領域，構建完善的授信企業數據庫對于風險管理至關重要。數據庫不僅應包含企業的基本信息，還應整合其財務狀況、歷史交易記錄、市場信譽等多維度數據，通過大數據技術可以實現數據庫的構建和完善。授信企業數據庫的構建需要明確數據標準和格式，以確保信息的準確性和可比性，包括對企業的基本信息、財務報表、交易數據等進行標準化處理，便于后續的數據分析和挖掘。在保障數據安全和隱私的前提下，應推動供應鏈各環節的數據共享，包括供應商、分銷商、金融機構等[5]，有助于形成更完整的數據鏈條，提高風險評估的準確性。此外，利用大數據技術，可以對授信企業數據庫進行深度挖掘和分析，包括識別潛在的風險點、預測企業的信用狀況變化趨勢等，從而為金融機構提供精準的風險管理建議。

（六）利用大數據技術預測未來交易量，實現精準的渠道分配策略

在供應鏈金融中，預測未來交易量對于風險管理、資金規劃和業務決策具有重要意義，大數據技術的引入，使得預測變得更加準確和高效。大數據技術能夠整合并分析歷史交易數據，包括交易頻率、交易金額、交易時間等，從而揭示交易量的變化趨勢和周期性規律，基于數據金融機構可以構建預測模型，對未來交易量進行科學預測。通過將預測數據與企業實際運營數據相結合，金融機構可以進一步優化渠道分配策略，例如，對于交易量預計會增加的企業，金融機構可以提前加大資金支持，確保其業務運營的順暢，而對于交易量預計會減少的企業，則可以相應調整信貸政策，以降低風險。此外，利用大數據技術預測未來交易量有助于金融機構管理流動性風險，通過預測未來一段時間內的交易量，金融機構可以合理規劃資金使用，避免因交易量突然增加而導致的資金緊張情況。

五、結語

隨著大數據技術的不斷發展和應用，供應鏈金融風險管理正迎來新的變革。通過精準匹配用戶需求、完善交易信用記錄、實現風險量化評估以及構建完善的授信企業數據庫等措施，金融機構能夠有效地識別、評估和控制供應鏈金融風險，進而提供個性化、專業化的金融服務，不僅有助于提升金融服務的質量和效率，還有助于推動供應鏈金融的健康發展，為實體經濟注入更多活力。

引用

[1]王梓.大數據背景下供應鏈金融風險管理策略探析[J].華章，

2023（07）：99-101.

[2]班英策.大數據環境下供應鏈金融風險管理策略[J].管理觀察，2019（20）：167-168.

[3]胡婷婷.供應鏈金融依托互聯網大數據改善民企融資環境研究[D].武漢：華中師范大學，2019.

[4]平宇可.大數據環境下供應鏈金融風險控制研究[D].呼和浩特：內蒙古大學，2019.

[5]金文一.電商供應鏈金融模式的風險及對策[J].軟件和集成電路，2024（Z1）：6-8.

作者單位：首都經濟貿易大學

■ 責任編輯：韓 柏 張娟娟