新質生產力背景下大數據融入我國供應鏈金融發展趨勢與策略研究

摘"要：新質生產力既能有效優化我國傳統經濟增長與發展模式，也是我國經濟可持續高質量發展的有效路徑，其中大數據被廣泛視為我國最重要的新質生產力之一，雖然當前大數據應用技術已經逐漸成熟，但是當前供應鏈金融發展中仍存在著諸如產業數字化水平不高、金融機構數字化水平有待繼續提升、缺乏完善的監管、風險管理手段亟待創新等一些問題，文章首先闡述了新質生產力時代下供應鏈金融發展趨勢，其次論述了當前大數據下供應鏈金融發展所面臨的問題，最后提出了新質生產力背景下大數據促進供應鏈金融發展的策略。

關鍵詞：新質生產力；供應鏈金融；金融機構

中圖分類號：F832;F274""文獻標識碼：A"文章編號：1005-6432（2025）10-0001-04

DOI：10.13939/j.cnki.zgsc.2025.10.001

1"引言

新質生產力相對于傳統生產力，是指通過大量運用大數據、人工智能等高新技術與高素質勞動者、現代金融等要素有機結合，從而衍生新產業、新技術、新產品以及新業態，既能有效優化我國傳統經濟增長與發展模式，也是我國經濟可持續高質量發展的有效路徑，其中大數據被廣泛視為我國最重要的新質生產力之一。

當前大數據應用技術已經逐漸成熟，各行各業中都能看到大數據的實際應用。不可否認，大數據應用帶來的顛覆性改變極大地提高了各行業的數據利用水平和效率，并成為經濟增長的新引擎。供應鏈金融作為當前金融領域的一大方向，其本身就是在網絡技術下對供應鏈中的相關企業提供金融服務的模式，隨著大數據的發展，大數據廣泛深入供應鏈金融中是時代發展的必然。

然而，當前供應鏈金融發展中存在著諸如產業數字化水平不高、金融機構數字化水平有待繼續提升、缺乏完善的監管、風險管理手段亟待創新等一些問題，這些問題影響了大數據對供應鏈金融的融入，使得在當前新質生產力時代供應鏈金融朝著大數據方向發展受到一定的阻礙。文章首先闡述了新質生產力時代下供應鏈金融發展趨勢，其次論述了當前新質生產力下大數據融入供應鏈金融發展所面臨的問題，最后提出了新質生產力時代下大數據融入我國供應鏈金融發展策略。

2"新質生產力時代下供應鏈金融發展趨勢

大數據等新興技術的發展和應用不僅在社會上引起了極大反響，而且在各行業應用中發揮了巨大作用，如促進社會生產的專業化分工，產業供應鏈開始更加專業化、復雜化。供應鏈金融未來在大數據、區塊鏈等技術的促進下，將朝著如下方向發展。

2.1"電商平臺的供應鏈金融業務發展將成為一大趨勢

供應鏈中，上下游的企業較多，企業之間關系復雜，雖然有些企業沒有直接業務往來，但彼此也存在著關聯。供應鏈金融發展中，復雜的企業關系和專業化的業務流程是一大難點。要想準確、全面地掌握供應鏈中企業的相關信息，有一定的難度。另外，應收融資票據等金融工具的標準、流通平臺構建和推廣也不是依靠某個機構或某個產業供應鏈就能完成的，這些都對供應鏈金融的發展帶來了一定影響。而在大數據技術下，不管大企業，還是中小企業，都通過各類互聯網平臺積累了數據信息，信息流、資金流、物流等信息趨于完善。基于積累的數據，供應鏈中的上下游企業應收賬款的融資業務也將迅速發展，而這類融資可以通過形成數據閉環的電商平臺實現。因此在大數據支持下，供應鏈金融發展中以電商平臺為統一協作平臺，為各方提供交流互通渠道是未來供應鏈金融發展的一大趨勢。

2.2"垂直細分領域更加明顯

在垂直細分領域中，隨著精細化、集成化的應用，更有可能產生千億級的市場。隨著供應鏈金融的發展，很有可能通過精耕細作的方式深耕現金流相對充足的行業，實現縱深發展的目的。未來，隨著技術的不斷升級，供應鏈中企業之間的分工更加明顯，更加專業化，企業之間的聯系也更加密切，供應鏈鏈條也將朝著更深、更專的方向發展，同時基于客戶需求進行產業細分也是大勢所趨。

2.3"業務模式將朝著產業去核心化方向發展

金融活動中，信用是基礎，基礎資源控制、風險變現是金融活動中的重要管理內容。從傳統的金融模式到供應鏈金融的進程中，不管怎么發展都離不開信用，信用評價也從簡單、單一變得復雜、綜合。先進的科技應用也讓信用風險、評價風險變得客觀、全面，能夠幫助金融機構更好地實現風險預警和管理。供應鏈金融在發展中，主要根據核心企業的信用為與之有關的企業提供金融服務，這一過程中，核心企業的信用十分重要。但核心企業的信用只局限于與其有交易關系的上下游企業，有些上下游企業沒有和核心企業產生直接交易關系，核心企業的信用無法表征這些企業的信用情況。但真正的供應鏈金融中，應是去核心化的。在大數據技術應用下，有機會實現去核心化，基于大數據分析能夠對和核心企業沒有交易關系的上下游企業的信用情況進行評價，實現為這些企業提供金融服務的目的。

3"新質生產力時代下大數據融入供應鏈金融發展的不足和問題

大數據融入供應鏈金融是大勢所趨，也是發展的必然。但當前供應鏈金融發展中存在著一些問題，影響了大數據的融入，使供應鏈金融朝著大數據方向發展有一定阻礙。當前供應鏈金融中存在的問題有如下四點。

3.1"產業數字化水平不高，影響大數據供應鏈金融的推廣

產業數字化是供應鏈金融和大數據融合的基礎。當前真正做到產業數字化的大多屬于大型互聯網企業和平臺、供應鏈中的核心企業等，對這類大型企業來講，其擁有的資源、資金、渠道等是很多中小微企業無法比擬的，在數字化發展快速的時代下也實現了數字化發展布局。借助于數字化，大數據應用也變得簡單。但供應鏈中不止有核心企業、大企業，還有一眾中小微企業，其當前數字化水平不高，甚至有些小微企業信息化水平有限，在這種情況下，要想和供應鏈中的金融機構形成互通關系有一定難度，而要發展大數據供應鏈金融也存在著難以跨越的“鴻溝”。

3.2"金融機構數字化水平有待繼續提升

供應鏈金融發展中借助于互聯網技術的支持，不僅能夠線下開展金融業務，也可以開展線上金融業務。但對傳統的金融機構來講，由于商業數字化水平并不高，供應鏈金融業務開展時，線上業務可能處于初級階段，無法和專門的互聯網平臺相比。也有些商業由于金融服務主要在線下操作，不利于供應鏈金融朝著大數據方向發展。

3.3"缺乏完善的監管，信息共享存在著難度

目前，物聯網、大數據、人工智能等新技術在金融領域的應用逐漸增多，并為金融業發展做出了重要貢獻。金融領域作為和經濟發展聯系緊密的行業，這些技術應用應有統一、標準的規范，引導金融領域正確、合理應用新技術。同時，應加強行業監管，促使行業應用規范化、正規劃。但當前供應鏈金融已經朝著大數據方向發展，大數據、物聯網等技術應用也逐漸增多，有關的監管體系、監管政策還未真正完善，缺少監管的供應鏈金融在發展中可能存在一些問題，影響供應鏈金融朝著大數據方向發展。另外，有些企業在多個平臺上注冊，每個平臺注冊的信息有所不同。但當前也沒有統一的平臺規范無法準確、客觀地反映企業的相關信息，還無法做到完全的信息共享。供應鏈金融發展中，特別是朝著大數據方向發展，數據共享作為大數據應用的基礎，也是互通互聯的基礎。但信息不共享說明有些信息孤立存在，這不利于數據資源的整合。

3.4"風險管理手段亟待創新

供應鏈金融在朝著大數據方向發展時，其中衍生了新的風險，對供應鏈金融來講，面對新風險，面對大數據這一新技術，風險管理手段急需創新。當前轉型過程中面臨的風險主要包括以下四點。

3.4.1"操作風險

供應鏈金融朝著大數據方向發展時，金融機構也不再是封閉的，只是提供金融服務的，而逐漸走向開放，和供應鏈中的包括核心企業在內的很多企業進行互通合作，在此過程中可能存在著一些操作風險。對金融機構來講，這些操作風險只能落到他們身上。

3.4.2"市場風險

大數據應用中，數據來源廣泛、準確、可靠，才能為供應鏈金融業務開展提供可靠的數據支持。在此過程中風險模型應用十分重要，變得更加復雜，模型驗證難度也增大。如果風險模型應用中存在一些不確定性，將可能給金融機構帶來市場風險。

3.4.3"信用風險

當前供應鏈金融中金融機構會委托物流企業對供應鏈上的企業情況進行調研，金融機構根據物流企業提供的調研報告做出融資決策。對金融機構來講，這種模式存在著一定的信用風險，如果物流企業對供應鏈上企業的調研結果有失公允或客觀，將可能給金融機構帶來風險。如果大數據參與進來，按照這種模式，物流企業會基于大數據分析對供應鏈企業情況進行調研，一旦出現數據來源不準確的情況，信用風險也將存在。

3.4.4"技術風險

在大數據的促進下供應鏈金融中的很多應用都會融入金融場景中，對金融機構來講，這一過程可能存在著技術風險，影響數據的安全性。

4"新質生產力時代下大數據融入我國供應鏈金融發展策略

大數據應用是大勢所趨，針對供應鏈金融在發展中面臨的問題，要想適應大數據的發展，需要從如下五點入手改善。

4.1"提高產業供應鏈數字化基礎和水平

大數據下供應鏈金融發展中，一切皆可數字化。數字化也是大數據在供應鏈金融中應用的基礎，因此大數據應用時，應提高產業供應鏈數字化基礎和水平。

第一，應鼓勵供應鏈中的核心企業發揮出輻射帶動作用。核心企業在產業供應鏈中占據著核心地位，具有一定的話語權和權威性，在大數據供應鏈金融中，核心企業理應承擔作為核心企業應有的輻射帶動作用。核心企業應基于當前其數字化水平和金融機構開展更深一步的鏈接和融合，促進產業供應鏈中其他企業數字化水平的提高。即核心企業通過和金融機構的對接，為供應鏈中其他企業提供供應鏈數字化的金融服務，為供應鏈中企業爭取到更多的融資服務，讓供應鏈中所有企業都能享受到產業供應鏈發展的紅利。有些核心企業已經構建了線上化體系，這類核心企業應基于數據驅動，通過業務線上化、流程自動化等促進數字化水平的提升，從而帶動其他企業也開展線上業務。對沒有開展數字化業務的核心企業，可在金融機構的幫助下構建出體系+金融模式，逐漸向數字化方向發展。

第二，供應鏈中的技術企業應發揮出技術引領作用。技術是數字化轉變的基礎，也是大數據供應鏈發展的前提。技術企業應利用其已有的優勢，不斷提升其技術水平，在適應大數據發展的同時提高供應鏈可視化水平，強化產業特征和金融業務之間的邏輯關系，關注供應鏈中各方的系統集成、數據交互、合作模式等問題，提升自身大數據應用能力，在大數據供應鏈金融中發揮出自身的技術優勢。

4.2"以科技領航提升金融機構數字化水平

金融機構是供應鏈金融中的主要參與者之一。金融機構數字化水平提升，能促使金融機構更好地適應大數據供應鏈金融的發展。首先，應基于渠道場景化建設角度積極開展線上業務。金融機構特別是傳統金融機構如商業銀行應積極推進線上業務開展，基于銀企直聯、平臺對接等方式實現和企業之間的場景化連接，根據企業應收賬款等具體的交易場景，和企業之間開展線上融資渠道，提高融資效率。基于區塊鏈、人工智能等多種先進技術打破已有的渠道限制，實現內外部渠道的互通，基于線上為客戶提供多種智能化、自動化的場景服務。其次，開展智能化的風控管理。大數據的應用為提升金融機構的風控管理水平奠定了基礎。在大數據技術支持下，客戶篩選、信息傳遞、數據分析等和線下業務有很大不同，而借助于大數據這一系列工作變得更加簡單、高效。商業金融機構應抓住大數據等先進技術的發展應用機遇，積極構建數字化產業金融服務平臺，開展線上金融業務。同時，構建基于大數據的風控模型，通過多維度的評價指標對供應鏈中企業的風險進行預測、管控，實現風控管理的智能化。再次，構建滿足當前需求的數字化框架體系?！耙徊咭绘湣薄耙皇乱绘湣笔悄壳伴_展供應鏈金融采用的模式。這種模式隨著大數據的應用，垂直化的細分領域更加明顯，已經無法滿足供應鏈金融發展需求，因此需要構建出適合大數據時代特點的數字化框架體系。在該框架體系中，應包括客戶管理、產品管理、風險管理等數字化管理模塊，還應將該模塊和金融服務相結合，滿足線上金融服務的開展需求，通過這種形式提升客戶體驗感。最后，開展集中運營管理方式。這種供應鏈金融方式已經不再適合大數據供應鏈金融的發展需要。在大數據的支持下，金融機構所提供的場景業務應全國統一，應采用集中運營模式的方式進行管理，即由金融機構的總部負責構建準入機制、營銷模版等，設計產業鏈方案，構建數據核查、在線建檔、風控管理等制度，下面各分支機構按照總部制定的機制、模版等開展供應鏈金融業務即可，這種管理方式實現了金融機構在供應鏈金融活動中的規范性和統一性，有效地促進了效率的提高。

4.3"打造開放格局，提升生態數字化水平

在大數據時代下，金融機構應以開放性的平臺深入各個業務場景中，參與到供應鏈金融場景生態建設中，打造良好的場景化金融服務生態圏。在場景開放上，金融機構要開放自身金融場景，在結算、融資、現金管理等方面與產業平臺共融共建，按照“場景在前、金融在后”模式拓展應用場景，延伸交易鏈和服務鏈，實現場景融合。在數據開放上，金融機構要依托外部大數據和數據倉庫構建大數據融合平臺，共享數據、算法、交易及流程，實現數據互通共用，以“數據+金融+場景”方式提供數字化金融服務。在平臺開放上，金融機構要與科技公司等進行跨界合作，建設供應鏈金融平臺，連通政府、客戶、電商、物流等利益方，塑造合作多贏的供應鏈金融生態。

4.4"完善相關制度規范，確保信息共享與數據質量

大數據供應鏈金融發展，離不開金融機構內部營銷、運營、風控等數據資源的連接互通和集中處理，以及外部市場層面的信息交互及共享機制建設。沒有數據基礎，大數據供應鏈金融將成為空中樓閣。只有充分保證數據的質量、降低數據獲取的成本以及提高數據同步的效率，才能確保大數據供應鏈金融運行在健康發展軌道上。

金融科技的有效應用、軟件硬件的科學接入、關聯數據的合理讀取以及線上線下的有效驗證，能夠很好地保證大數據供應鏈金融的數據質量。面對不同實體經濟場景，參與各方應該根據行業特征和業務經驗，定制技術應用方案和數據校對機制。

如果將數據信息看作一種有價資產，那么高質高效的數據流通和使用就需要通過制度安排來明確數據內容和用途的邊界，同時需要配套的法律法規來保護數據安全和約束信息濫用。因此，營造良好的法律環境以保障高質高效的數據基礎，對于培育數字供應鏈金融具有重要現實意義。要注重加強數據信息全生命周期的安全管理，從源頭上對數據脫敏處理，嚴控數據訪問權限，嚴防關鍵信息泄露、篡改和濫用。構建全行數據資產表，開展全量數據的監測管理，大力提升數據治理能力，為數據驅動業務發展提供堅實的保障。

4.5"構建基于大數據的風險管理體系

將大數據引入風險管理體系中，是提升大數據供應鏈金融風險管理水平的有效途徑。其一，基于大數據手段為風險管控注入新思想、新活力。在大數據技術、機器學習等先進技術的支持下明確風險預警指標，構建出基于大數據的風險管理體系，應用大數據對供應鏈中企業的風險特征進行判斷識別，同時借助人工智能等技術減少欺詐風險，借助先進技術的應用提升大數據供應鏈金融風險管理水平。其二，根據大數據供應鏈金融發展情況適當調整風險應對策略。在堅持風險自控原則上，針對大數據供應鏈金融中存在的各類風險，調整風險應對策略，及時規避風險或將風險損失降到可控范圍內。其三，強化新風險的防范。隨著大數據供應鏈金融發展起來的還有新生風險，對這些風險，應加強風險預測，強化準入機制，從源頭上做好風險管控。

5"結語

在當前新質生產力時代下，如何利用大數據等高新技術融入各行各業從而促進我國經濟高質量發展尤為重要。文章著眼于供應量金融，首先，從電商平臺的供應鏈金融業務發展將成為一大趨勢、垂直細分領域更加明顯、業務模式將朝著產業去核化方向發展三方面探討了新質生產力時代下供應鏈金融發展趨勢；其次，指出當前大數據融入供應鏈金融發展存在產業數字化水平不高、金融機構數字化水平有待繼續提升、缺乏完善的監管、風險管理手段亟待創新等一些不足和問題；最后，從提高產業供應鏈數字化基礎和水平，以科技領航提升金融機構數字化水平，打造開放格局、提升生態數字化水平，完善相關制度規范，以及構建基于大數據的風險管理體系五方面提出了新質生產力時代下大數據融入我國供應鏈金融發展策略。

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