新質生產力背景下供應鏈金融數智化的風險分析與防控

一、相關理論基礎

1.新質生產力

新質生產力是相對于傳統生產力而言，以新技術深化應用為驅動，以新產業、新業態和新模式快速涌現為重要特征，進而構建起新型社會生產關系和社會制度體系的生產力。在全球科技創新密集活躍，新一輪科技革命和產業變革蓄勢待發，以及我國經濟發展進人高速增長轉向高質量發展的新常態大背景下，新質生產力強調創新的重要性，以科技創新為驅動力，推動全要素生產率大幅提升，實現高科技、高效能、高質量的發展方式。新質生產力的發展對推動我國經濟高質量發展、增強國家競爭力和滿足人民美好生活需要具有重要意義。

2.供應鏈金融

供應鏈金融是指金融機構依托供應鏈核心企業，以真實貿易背景為基礎，為供應鏈上下游企業提供融資、結算、保險等綜合性金融服務的一種業務模式。供應鏈金融通過整合供應鏈中的信息流、物流、資金流，實現供應鏈上下游企業的協同管理，提高供應鏈整體效率，降低融資成本。隨著供應鏈金融的不斷發展，其業務模式逐漸豐富，包括應收賬款融資、存貨融資、預付款融資等多種類型。

二、供應鏈金融數智化的風險分析

1.技術風險

隨著云計算技術的廣泛應用，供應鏈金融系統開始依賴云端基礎設施處理龐大的交易數據流，然而，任何硬件故障、網絡波動或是軟件缺陷，都可能導致系統響應延遲、交易處理中斷，甚至數據丟失的嚴重后果，直接影響供應鏈金融的高效運作與企業的資金流轉效率。大數據技術雖然為供應鏈金融提供了前所未有的數據分析與決策支持能力，但同時也將數據安全問題推向了風口浪尖。在供應鏈金融數智化過程中，企業信息、交易記錄、客戶身份等敏感數據被大量收集與分析，這些數據一旦因安全防護措施不足而遭遇黑客攻擊、內部泄露或不當使用，不僅會侵犯客戶隱私，還可能引發商業機密外泄，對企業造成不可估量的經濟損失和品牌信譽損害。此外，在區塊鏈技術引入實踐過程中，技術更新風險在此顯得尤為突出。隨著區塊鏈協議的升級、加密算法的優化，供應鏈金融系統需要頻繁進行技術迭代以保持競爭力。然而，這一過程往往伴隨著技術兼容性測試的挑戰、歷史數據遷移的復雜性，以及新舊系統無縫對接的難度，任何一環的疏漏都可能導致系統穩定性下降，甚至引發業務中斷，對供應鏈金融的連續性和可靠性構成嚴重威脅。因此，面對供應鏈金融數智化過程中的技術風險，必須采取更精細化的風險管理策略。

2.信息風險

在供應鏈金融中，信息風險主要包括信息不對稱、信息失真以及信息泄露3個方面。首先，由于供應鏈涉及原材料供應商、生產商、分銷商、零售商等多個環節，以及銀行、保險公司、物流公司等眾多參與方，信息在龐大的網絡中傳遞時，難免出現斷裂和錯位。例如，上游供應商可能隱瞞真實的供貨能力或產品質量問題，導致金融機構在評估下游企業融資需求時，難以準確把握整個供應鏈的真實狀況。這種信息不對稱不僅增加了金融機構識別優質融資項目的難度，還可能引發逆向選擇效應。其次，在信息的采集、處理、傳輸和存儲等各個環節，都可能因人為操作失誤、系統故障、算法偏差等原因導致信息失真。例如，在數據錄入階段，一個小小的打字錯誤就可能引發一連串錯誤決策；在數據分析階段，算法的不完善或參數設置不當，也可能導致對風險的誤判。這些失真信息一旦進人金融機構的決策流程，就可能引導其做出錯誤的融資決策，進而增加金融機構的壞賬率和運營成本。最后，在高度數字化的今天，供應鏈金融系統中流轉著大量的敏感信息，包括企業的財務狀況、交易記錄、客戶資料等。這些信息一旦因安全防護措施不到位而被泄露，將對企業和金融機構造成難以估量的損失。對企業而言，信息泄露可能導致商業機密外泄、客戶流失、品牌形象受損等嚴重后果；對金融機構而言，信息泄露則可能引發監管處罰、客戶信任危機、業務中斷等多重風險。

3.信用風險

信用風險是指供應鏈金融數智化過程中因借款人違約或信用評級下降而導致的風險。在供應鏈金融中，信用風險主要包括兩個方面：一是借款人違約風險。在供應鏈錯綜復雜的網絡中，每個節點企業的運營狀況都直接關系到其償債能力。當企業面臨市場需求萎縮、成本上升、管理不善或自然災害等不可抗力時，其盈利能力與現金流可能遭受重創，進而無法按時足額償還金融機構的貸款本息。這種違約行為不僅直接造成金融機構的資金損失，還可能引發信任危機，影響金融機構對其他潛在借款人的風險評估與融資意愿，甚至可能導致供應鏈金融業務收縮與市場動蕩。二是信用評級下降風險。在快速變化的市場環境中，企業的經營狀況、財務狀況、行業地位及聲譽等因素時刻處于動態調整之中。一旦因市場競爭加劇、管理層變動、產品質量問題、法律糾紛或負面輿情等內外部因素導致業績下滑或形象受損，其信用評級便可能遭到下調。信用評級下降不僅意味著金融機構將重新審視借款人的風險狀況，可能采取降低融資額度、提高利率、縮短貸款期限或要求增加抵押物等風險防控措施，從而增加企業的融資成本與難度。還可能引發投資者的恐慌與撤離，進一步惡化企業的融資環境與市場地位。

4.貨權風險

在供應鏈金融的存貨融資業務實踐中，貨權風險作為一項至關重要且復雜多變的風險因素，具體體現在貨物所有權歸屬的法律風險與貨物物理安全的實際風險兩個方面。在融資安排中，金融機構通常會要求借款人提供特定貨物作為融資抵押物，以此作為貸款償還的保障措施。然而，貨物所有權歸屬的復雜性卻可能給這一融資模式帶來嚴峻挑戰。具體而言，若貨物在抵押前已涉及多重交易、轉租或存在未決的產權爭議，那么在借款人發生違約，金融機構需依法處置抵押貨物彌補損失時，就可能陷入復雜而漫長的法律訴訟之中。這不僅會耗費金融機構大量時間與法律成本，還可能因法律判決的不確定性導致金融機構面臨貸款無法全額收回的實質性風險，嚴重損害其資產安全與業務穩健性。此外，貨物在供應鏈中的運輸與倉儲環節也充滿了不確定性與潛在風險。在實際操作中，貨物可能因自然災害如洪水、地震等不可抗力因素，或人為因素如盜竊、破壞等，而遭受損壞或丟失。這些物理風險不僅直接威脅到抵押物的價值完整性，還可能引發一系列連鎖反應，如借款人還款能力下降、金融機構資產質量惡化等，進而對供應鏈金融業務的整體穩定性與可持續性造成不利影響。

三、供應鏈金融數智化的風險防控策略

1.精細化的風險管理策略

第一，加強云平臺的穩定性監控與應急恢復機制。金融機構需部署一套高度智能化、實時性強的監控系統，該系統能夠 7×24 小時不間斷追蹤云平臺的各項性能指標，包括服務器負載、網絡延遲、存儲狀態等，通過大數據分析技術，及時發現并預警潛在的故障風險，為快速響應奠定堅實基礎。同時，一套詳盡且可操作的應急恢復計劃也必不可少，應涵蓋從故障識別、問題定位到數據恢復、業務重啟的全流程，確保在遭遇如系統故障、數據丟失或網絡攻擊等緊急情況時，能夠迅速啟動預案，高效有序地恢復業務運行，將損失降至最低。第二，實施嚴格的數據加密與訪問控制策略。金融機構應采用國際認可的高強度加密算法，如AES-256等，對存儲和傳輸中的敏感數據進行全面加密處理，確保數據在即使被非法獲取的情況下也無法被輕易解讀。同時，建立一套細粒度、多層次的訪問控制機制也至關重要，通過角色管理、權限分配、審計日志等手段，嚴格限制對數據的訪問權限，確保只有經過授權的人員才能訪問特定數據，有效防止數據泄露、篡改或濫用。第三，建立靈活高效的技術更新與升級機制。金融機構應密切關注行業動態與技術發展趨勢，定期對現有系統進行全面評估，識別出技術瓶頸與安全隱患，及時引入新技術、新功能進行迭代升級。在升級過程中，應注重平滑過渡與兼容性測試，確保新系統的穩定運行與老系統的無縫對接，避免因技術升級帶來的業務中斷或客戶體驗下降。同時，金融機構還應鼓勵技術創新與自主研發，不斷提升技術自主可控能力，為風險管理提供更強大的技術支持，從而在激烈的市場競爭中保持領先地位，全面提升金融機構的風險防控能力與業務競爭力。

2.強化合作與信息共享

在推進供應鏈金融數智化進程中，強化合作與信息共享是提升風險管理效能、促進業務協同發展的關鍵舉措。金融機構應積極構建信息共享平臺，這一平臺需具備高度的集成性與實時性，能夠全面覆蓋供應鏈上下游企業的多維度信息，包括但不限于企業基本信息、歷史交易數據、實時物流動態以及市場趨勢分析等。通過該平臺，金融機構不僅能實時獲取到第一手的企業運營狀況與市場動態，還能基于大數據與人工智能技術，對海量信息進行深度挖掘與智能分析，從而為風險評估與融資決策提供更全面、精準的依據。這樣的信息共享機制，不僅增強了金融機構對供應鏈整體風險的洞察力，也促進了供應鏈上下游企業之間的透明化與互信。與此同時，金融機構還需加強與供應鏈上下游企業的溝通協作，建立起緊密的合作伙伴關系。通過定期召開供應鏈金融合作會議，邀請各方代表共商風險防控策略，分享行業最佳實踐。或者成立聯合工作組，針對供應鏈金融數智化過程中遇到的具體風險與挑戰，開展專項研究與應對，形成風險共擔、利益共享的合作模式。這種深層次的溝通協作，不僅有助于金融機構更深人地理解供應鏈各環節的運作邏輯與風險點，還能促進各方在風險防控上的協同行動，共同構建起一道堅不可摧的風險防線。通過強化合作與信息共享，金融機構不僅能夠有效提升供應鏈金融數智化的風險防控能力，還能進一步促進供應鏈的穩定與優化，為實體經濟的發展注入更強勁的動力。

3.完善信用評估體系

金融機構需依托大數據、人工智能、云計算等先進技術，結合企業歷史信用數據，包括還款記錄、合同履約情況、訴訟記錄等，構建全方位、多層次、動態調整的信用評估模型。同時，模型還需實時接入企業的經營數據，如銷售額、利潤率、庫存周轉率等關鍵財務指標，以及市場份額、客戶評價等市場反饋信息，以動態反映企業的經營狀況與市場競爭力。通過算法模型的深度學習與智能分析，金融機構能夠更準確地評估企業的信用狀況，為融資決策提供有力支持。在信用評估過程中，金融機構應特別注重實行動態信用評估機制，通過建立與供應鏈上下游企業的實時數據連接，定期或不定期進行數據更新，及時捕捉企業經營狀況與市場環境的變化。這種動態評估不僅有助于金融機構及時調整融資策略，降低信用風險，還能激勵企業改善經營、提升信用等級，形成良性循環。在信用風險管理方面，金融機構需采取更精細化、差異化的管理策略。對信用評級較低的企業，金融機構可設定更嚴格的融資條件，如降低融資額度、提高融資利率、要求提供更多擔保措施等，以合理控制風險口。同時，金融機構還應建立完善的信用風險預警與處置機制，通過設定風險閾值、建立風險監測體系等方式，及時發現并預警潛在風險。一旦企業發生違約，金融機構應迅速啟動處置程序，包括但不限于催收、訴訟、資產處置等，以最大限度地挽回損失。此外，金融機構還應加強與供應鏈上下游企業的溝通協作，共同構建信用風險防范與處置聯動機制，形成風險共擔、利益共享的合作格局。

4.建立合作伙伴準人機制

在供應鏈金融數智化的深入發展中，建立嚴格而高效的合作伙伴準入機制是保障業務穩健運行、降低合作風險的關鍵所在。金融機構需從源頭抓起，制定一套全面、細致的合作伙伴準人標準，這一標準應涵蓋企業規模、經營狀況、信譽記錄、行業地位等多個維度，確保只有具備較強實力、良好信譽和穩定發展前景的企業才能成為金融機構的合作伙伴。在此基礎上，金融機構還需對申請成為合作伙伴的企業展開深人細致的資質審查，審查內容不僅限于企業的營業執照、稅務登記證、組織機構代碼證等基本證件的真實性與有效性，更要深入考察企業的經營歷史、財務狀況、業務能力、市場口碑等方面，通過多維度、全方位的審查，篩選出真正符合金融機構合作要求的優質企業，為后續的深度合作奠定堅實基礎。然而，準入機制的建立并非一勞永逸，金融機構還需建立合作伙伴的定期復審機制，以應對市場環境和企業經營狀況的動態變化。復審機制應設定合理的復審周期，結合行業特點、市場動態以及合作伙伴的具體情況，對合作伙伴的經營狀況、信譽記錄、合作效果等進行全面評估。通過復審，金融機構可以及時發現合作伙伴的潛在風險或不符合準入標準的情況，從而迅速采取措施，如調整合作策略、降低合作額度、加強風險監控或果斷終止合作，以確保供應鏈金融數智化的穩健運營，有效防范合作風險。這種動態管理、持續優化的合作伙伴準人機制，不僅能夠提升金融機構的風險防控能力，還能促進供應鏈金融生態的健康發展，實現金融機構與合作伙伴共贏發展。

四、結語

綜上所述，通過加強系統安全性、建立完善的風險評估和監控機制、強化合作與信息共享，以及確保業務合法合規等策略的實施，可以有效防控供應鏈金融數智化過程中的風險，推動其健康發展。未來，應繼續關注供應鏈金融數智化的發展趨勢和風險變化，不斷優化和完善風險防控策略，為新質生產力的發展提供有力支撐。

參考文獻：

[1]簡冠群，劉新宇.數智賦能新質生產力的路徑與機制研究—基于企業核心競爭力提升視角[J].財會通訊，2024（22）：100-107.

[2]孫英杰，張雯婧，林春.供應鏈金融賦能新質生產力的理論邏輯、現實困境及實現路徑[J].遼寧大學學報（哲學社會科學版），2024，52（4）：20-30.

[3]史曉彤.數字經濟對新質生產力發展的影響分析[J]現代工業經濟和信息化，2024，14（8）：20-22.

[4]吳東華.數字化提升供應鏈金融水平[J].商場現代化，2024（5）：51-53.

[5]聶昀秋，馬曉君，肖瀟.中國數智供應鏈發展評價研究——基于CRITIC-G1法和Bonferroni算子[J].物流研究，2024（2）：15-28.

[6]張百順，潘議捷.供應鏈金融與“專精特新”企業創新效率—供應鏈集中度的中介效應[J].科技與經濟，2024，37（4）：21-25.

作者簡介：孫俁萱（2004一），女，浙江舟山人，本科在讀，研究方向：金融工程。