新質生產力背景下大數據對我國供應鏈金融的影響研究

摘 要：隨著我國新質生產力時代的到來，大數據技術的創新與應用作為發展我國新質生產力的重要因素之一，對我國經濟高質量可持續發展起著重要作用。如今大數據技術已廣泛應用于各個領域，特別是我國供應鏈金融方面。然而，當前我國在供應鏈金融領域仍然存在信息不對稱等問題。文章首先闡述了大數據的發展以及大數據在供應鏈金融中應用的基礎，其次論述了新質生產力背景下大數據在供應鏈金融中應用的作用，最后論述在新質生產力背景下大數據供應鏈金融的新特征。

關鍵詞：新質生產力；供應鏈金融；大數據

中圖分類號：F832文獻標識碼：A文章編號：1005-6432（2025） 26-0005-04

DOI：10.13939/j.cnki.zgsc.2025.26.002

1 引言

隨著我國新質生產力時代的到來，大數據技術的創新與應用作為發展我國新質生產力的重要因素之一，對我國經濟高質量可持續發展起著重要作用。如今大數據技術廣泛運用于各個領域，特別是我國供應鏈金融方面。

供應鏈金融是為產業供應鏈上的相關企業提供金融服務的一種模式。所謂供應鏈，是指產品生產、流通過程中所涉及的包括原料供應商、生產商、零售商、消費者及通過上下游成員連接形成的網絡結構。供應鏈中任何一方缺一不可，因此供應鏈具有復雜性、動態性、響應性、交叉性的特征。供應鏈金融則是將資金融入供應鏈中，基于核心企業需求，通過控制資金流、信息流、物流，將單個企業的不可控風險轉變成整個供應鏈的可控風險，以達到風險控制目的，促進鏈條上所有企業高效運轉的一種資源整合方式。

然而，當前我國在供應鏈金融領域仍然存在例如金融機構在供應鏈金融中的信息不對稱、事前風險預測準確性相對不足、精準存貨管理有待進一步優化、資信評估和風險有待進一步提升等問題，因此，文章首先闡述了大數據的發展以及大數據在供應鏈金融中應用的基礎，其次論述了新質生產力背景下大數據在供應鏈金融中應用的作用，最后論述了在新質生產力背景下大數據供應鏈金融的新特征。

2 大數據的發展及大數據在供應鏈金融中應用的基礎

2.1 大數據概述

隨著社交網絡平臺、基于位置服務的LBS代表的新型信息發布方式的廣泛發展和應用，以及在云計算、物聯網等技術的促進下，網絡數據積累速度越來越快，規模越來越大，大數據時代已然到來。在大數據最初實現時，學術界就開始對大數據進行研究，如Nature在2008年創建了Big Data?？嬎闵鐓^聯盟在發布的有關大數據的報告中對大數據應用中的技術、面臨的問題進行了傳輸。Science在推出的?？疍ealing with Data中對大數據當前關注的問題進行了闡述，并肯定了大數據在科學研究中的作用。美國也有學者對大數據產生、大數據應用流程、面臨的問題和挑戰等進行闡述，這些都是大數據出現之初得到關注的重要表現。隨著大數據不斷進入大眾視野，有關大數據發展和應用也進入火熱發展階段。

作為抽象概念，僅從字面來理解，大數據即很多數據，海量數據，說明數據規模巨大。但只從數據上理解大數據，大數據和海量數據并沒有差別。因此不能只從數據數量角度理解大數據。而當前有關大數據的理解，各方的看法不同。有些定義從大數據的特征角度給予解釋，其中3V定義具有典型性。根據3V定義，大數據具有規模性、多樣性、高速性三大特征。在此基礎上提出了4V定義，除了3V定義中的三大特征外，還增加了稀疏性特征。目前被廣泛接受的大數據定義則屬于5V定義，即大數據具有大量、高速、多樣化、高價值、真實性的特征。維基百科中對大數據的定義為，大數據是在軟件工具的幫助下收集數據、管理數據、處理數據時花費的時間超過最大限度時間的數據集。Gartner認為，大數據是能夠為決策提供參考、具有較高洞察力的海量的、增長速度極快的一種信息資產。

2.2 大數據發展階段

縱觀人類歷史發展長河，從未有哪個時代的數據像現在這樣豐富，增長極快。借助于物聯網，數據的產生、傳播絲毫不受時間、地點的約束?；ヂ摼W時代下，人類所開展的數據管理最初從數據庫開始，在數據庫不斷應用、發展下，使大數據應運而生。具體來講，大數據的產生共經歷了如下三個階段。

第一，運營式系統階段。傳統手工的數據管理流程繁瑣復雜。為了提高數據管理效率，出現了數據庫。數據庫出現以后，很多系統中都構建了數據庫功能，以滿足數據管理的需要。在運營式的系統中，很多數據都是隨著企業的運營活動而產生的，并被記錄到數據庫中，如商超的銷售記錄、銀行的交易記錄、病人的醫療診斷記錄等，這些都是隨著具體行為而產生的數據，并被記錄到數據庫中，這一階段也是數據的第一次飛躍。

第二，用戶原始內容階段?；ヂ摼W進入Web 2.0后，數據開始呈現出第二次飛躍，這一次飛躍中互聯網用戶開始了原創內容，在這一行為的促進下網絡上的數據開始呈現出爆發式的增長，源源不斷的數據開始在網絡上呈現出來。用戶原創內容數據主要來源于兩點：一是微博、博客等新型社交網絡的發展和應用，為用戶開始原創奠定了基礎，用戶有渠道基于興趣利用互聯網記錄自己的原創內容，彰顯出自己的個性化。二是智能手機、iPad等小巧、方便攜帶的智能終端設備方便了人們利用各種社交平臺發聲，人們愿意通過各種渠道主動發聲。因此在用戶原始內容階段，數據是主動產生的。

第三，感知式系統階段。前兩個階段還沒有導致大數據產生，只是為大數據產生奠定了基礎。感知式系統的廣泛應用則實現了數據的第三次飛躍，也是在這次飛躍中產生了大數據。在科學技術的促進下，人們的能力越來越強大，能夠通過微小的傳感器實現對生產經營活動、交通、人流等的監控和管理。感知式系統在應用過程中，不斷地產生新數據，且這些數據是自動產生的，越積越多，從而形成了大數據。

2.3 大數據融入供應鏈金融的條件

大數據的產生從最初的被動，到中間的主動，再到最后的自動，共經歷了三個階段。但不管是被動數據，還是自動數據，都是大數據的主要來源，也是大數據應用的基礎。大數據在供應鏈金融中應用時，需要借助一定的條件才能融入供應鏈金融中，這些條件主要包括四點。

第一，大數據的高價值性和可靠性。供應鏈金融中利用對核心企業的信任實現了對其他企業的融資，信任的基礎是可靠。大數據融入供應鏈金融中，首先應保證所提供的數據信息的可靠性，這里的可靠性不僅是指數據可靠性，數據來源也應可靠，并具有一定的價值性。如果數據缺乏真實性，大數據應用也將毫無意義，即便應用了其結果也無法讓供應鏈中的參與主體信服，無法促使供應鏈的參與主體做出合理的決策。因此大數據的高價值性和可靠性是大數據應用的必要條件。

第二，大數據的針對性。數據并沒有價值?？v觀網絡上的數據信息，大多數零散的數據信息是沒有價值的，也無法為企業發展提供決策參考。但通過大數據技術的整合、收集、處理和分析，數據的價值就能體現出來。如商業銀行要了解某家企業的財務狀況，只通過一年財務信息無法準確了解，但如果借助大數據技術對該企業近年來的財務信息進行收集、分析，就能客觀、準確地了解該家企業的財務狀況。因此大數據應用需要有一定的針對性，通過數據處理能夠發揮出數據的價值，才能在供應鏈金融中應用。

第三，數據需要整合。單個的數據沒有價值，要想發揮出數據的價值，需要通過數據整合、數據收集和分析，因此大數據應用時需要將不同類型的數據整合到一起，為數據處理奠定基礎，才能發揮出大數據的作用。

第四，需要日常加強數據積累與儲備。大數據應用時需要有海量的數據作支撐，雖然零散的數據價值并不大，但沒有零散的數據信息則無法達到數據整合的目的。因此日常中應加強數據積累與儲備，為數據整合、數據應用奠定基礎。在供應鏈中，每個企業在生產經營中都有數據產生，所以應注意數據積累與儲備，為其參與供應鏈金融提供數據支持。

3 新質生產力背景下大數據在供應鏈金融中應用的作用

大數據在供應鏈金融中的應用已經成為時代發展的趨勢。將大數據應用到供應鏈金融中，主要可以解決如下四個問題。

第一，減少金融機構在供應鏈金融中的信息不對稱現象。傳統融資模式中，金融機構為了降低信貸業務中的信用風險，會對企業的財務狀況、信用狀況等進行評價，基于客戶信用評價辦理相應的信貸業務。但在此過程中由于信息不透明，有些問題可能無法準確、客觀地反映出來。在供應鏈金融中，金融機構是對供應鏈中的企業提供融資服務，出于對核心企業的信任會進行融資，但在此過程中也會存在信息不對稱的現象，給金融機構帶來風險。大數據的應用，則能通過大數據收集與分析，緩解金融機構對供應鏈中企業信息了解不全面的現象，減少信息不對稱現象的發生。

第二，提高了事前風險預測的準確性。大數據中數據來源眾多，傳統渠道、非傳統渠道中的數據都包括其中，能夠對供應鏈企業的綜合情況進行客觀、全面的反映。這是傳統工作方法無法達到的，對金融機構來講，大數據的利用能夠幫助他們更準確、客觀地了解企業相關情況，并根據數據信息做出事前風險預測，風險預測準確性大大提高。

第三，幫助物流企業實現了精準存貨管理。供應鏈金融中，物流企業作用不容忽視，供應鏈中其他企業的存貨倉儲、貨物運輸等都掌握在物流企業中。對物流企業來講，高水平的存貨管理十分重要。供應鏈金融中，除了開展存貨管理外，還需要將其掌握的信息分享到金融機構處。但當前由于信息不對稱，物流企業掌握的信息有限。但在大數據應用下，借助于大數據技術，物流企業能夠最大限度地掌握供應鏈中企業的信息，為金融機構提供精準的服務。物流企業利用大數據時主要通過如下兩點實現：一是大數據技術擴寬了數據來源。在大數據技術的促進下，物流企業除了從傳統渠道中獲取信息外，還能通過互聯網等諸多平臺獲取相關信息，擴寬信息來源；二是大數據技術能夠將不同類型的數據整合在一起，這些數據涉及企業發展的方方面面，通過數據分析能夠了解企業發展規律、經營情況，以便為其存貨管理提供參考。

第四，實現了金融機構對企業資信的評估和風險的分析。借助于大數據，金融機構能夠對供應鏈中企業的資信情況、風險情況進行全面、客觀的評估。在企業允許的前提下，金融機構可以通過對企業財務信息、經營信息、工資發放信息、銷售信息等所有信息進行數據分析的基礎上對企業的整體情況進行了解，并對企業的資信情況、風險情況進行評估，降低融資風險。

4 新質生產力背景下大數據供應鏈金融的新特征

大數據供應鏈金融將是供應鏈金融發展的主要趨勢，也是主要應用場景。在大數據、人工智能等一系列先進技術的支撐下，供應鏈金融業務信息和數據共享機制將變得簡單，融資風險評價的數據來源也更加多樣化，指標維度也變得豐富，風險管控水平也得以提高。對整個供應鏈來講，大數據應用將覆蓋產品的生產、銷售、流通、消費所有環節，促進供應鏈金融的發展。因此隨著大數據應用的增多，供應鏈金融也將呈現出新特征。

第一，服務對象不斷寬泛化。供應鏈金融中，金融機構根據核心企業的信用為與核心企業相關的供應鏈上的其他上下游企業提供融資服務，滿足其他企業的融資需求。但供應鏈中，和核心企業直接相關的企業數量有限，很多企業特別是中小微企業雖然沒有直接和核心企業有交易關聯，但畢竟都處于同一條供應鏈中。但這些中小微企業很難獲得融資。長期來看，對供應鏈中其他企業的發展也有一定影響。大數據供應鏈金融下，借助于數據收集、數據分析能夠對供應鏈中所有的關系圖譜進行反映，將企業客戶的畫像精準地反映出來，打破傳統業務模式下的限制，將產業鏈條不斷地向上下游延伸，將供應鏈中更多的企業納入金融機構服務范圍內。因此大數據供應鏈金融中，金融機構的服務對象不斷寬泛化。

第二，服務方式智能化。供應鏈金融和傳統融資模式相比，融資模式本身就是一種創新，雖然服務方式有創新，但遠遠達不到智能化標準。但在大數據應用下，服務方式可以朝著智能化的方向發展，在大數據的支持下能夠對客戶需求進行挖掘分析，針對客戶需求開展精準性的營銷，同時也能為客戶提供滿足其真實需求的服務。綜合來講，服務方式的智能化主要表現在如下三方面：一是實現了智能精準營銷的目的。傳統營銷模式中主要以核心企業為基礎開展營銷活動，無法全面、準確掌握客戶的需求。但在大數據應用下，市場營銷可以基于各方共享的信息了解客戶需求、挖掘客戶需求，針對客戶需求提供智能化的精準營銷，提高營銷效果。二是幫助金融機構構建了智能化的風險管理機制。在大數據應用的基礎上，金融機構能夠對供應鏈中企業的相關情況進行數據分析，了解每個企業的風險，基于大數據構建的風險管理機制也具有了智能化的特征，能夠對潛在的風險進行預警，提高風險管理水平。三是基于科技提供了全新的服務體驗。大數據和金融服務的融合，能夠通過金融創新為客戶提供全新的服務體驗。所提供的金融產品更加滿足客戶需求，這是以產品為中心的供應鏈金融中所沒有的。

第三，服務內容泛金融化。供應鏈金融中，服務內容主要以融資為主。大數據融合其中后，在大數據的支持下金融業務的服務內容泛金融化，能夠對資金投向、利率變化等進行動態實時管理。借助于大數據分析引導更多的社會資本參與進來，擴寬融資渠道。對金融機構來講，他們為供應鏈所提供的服務不再滿足于金融服務這個單一產品，還能為供應鏈上的企業提供泛金融的服務，參與到供應鏈中。

第四，商業模式平臺化。供應鏈金融中融資是主要目的，這和傳統融資模式的目的一樣，只是方式有所改變。但在大數據參與下，融資不再是單一的目的，金融機構通過構建平臺、和平臺合作等參與到供應鏈中，所提供的金融服務也通過平臺展示，這種場景在前、金融在后的現象也不再是個案，將是一種常態。商業銀行等金融機構也將退居幕后，其所提供的服務也將融入供應鏈企業的生產場景中。

第五，金融賦能效應明顯。供應鏈作為完整的商業生態主體，在市場競爭中為了尋求發展，需要不斷根據市場進行演變，適應市場發展規律。在演變過程中，供應鏈金融成為金融創新的一種模式，為供應鏈提供了全新的金融服務，促進了供應鏈的發展，這也是金融賦能的一種效應。供應鏈金融雖然和傳統金融模式有所不同，也促進了供應鏈發展，但在經濟市場、大數據、人工智能等技術的快速發展下，供應鏈金融已經有些不適應時代發展的需要，需要在其中注入新的活力才能更好地發揮其作用。大數據供應鏈金融中融入了大數據這一先進技術，在大數據的支持下，朝著數字化方向轉型，數字化、可視化成為發展中的特點。在大數據的支持下，供應鏈內部的信息實現了共享，在提高信息利用率的同時洞察到客戶的具體需求，營造出供應鏈商業場景，并基于客戶需求提供精準的營銷服務，這對供應鏈中的所有企業來講都是有利的。

第六，更加多元化、專業化。供應鏈金融中，參與主體具有多元化特征。大數據的融入，將進一步促進供應鏈金融參與主體的多元化，即便沒有直接和核心企業發生交易關系的中小微企業也可以成為參與主體。除此之外，在大數據支持下，更多的平臺，甚至政府部門、協會機構等也會參與進來，進一步促進參與主體的多元化。在大數據的支持下，所提供的金融服務也更加專業化，進而更好地滿足多元化參與主體的需要。

第七，監管更加復雜化。金融領域的監管十分有必要。大數據融入供應鏈金融中，雖然為供應鏈金融帶來了很多優勢，但對監管部門來講，大數據融入使監管更加復雜?；ヂ摼W監管本身就有難度，再加上大數據中海量的數據信息、快速的傳播效率，對監管部門來講都增大了監管的難度。監管部門在此過程中，不僅需要對金融服務進行監管，還要對其中涉及的所有企業、互聯網上的行為等進行監管，這可能還涉及多個部門。要想提高監管水平，監管部門彼此之間的溝通十分有必要。而如何溝通和協作才能更好地進行監管，則將是大數據供應鏈金融發展中需要正視的問題。

5 結論

在當前新質生產力背景下，大數據技術的創新與應用對我國各個領域高質量可持續發展起著重要的推動作用，包括我國供應鏈金融領域。文章從當前我國供應鏈金融領域存在的一些問題出發，首先回顧了大數據的發展以及從大數據的高價值性和可靠性、針對性以及大數據需要整合、日常加強數據積累與儲備四方面闡述了大數據在供應鏈金融中應用的條件；其次針對當前我國在供應鏈金融領域仍然存在例如金融機構在供應鏈金融中的信息不對稱、事前風險預測準確性相對不足、精準存貨管理有待進一步優化以及資信評估和風險有待進一步提升四方面問題論述了大數據在供應鏈金融中應用的作用；最后論述了在當前新質生產力時代下，大數據供應鏈金融具備服務對象不斷寬泛化、服務方式智能化、服務內容泛金融化、商業模式平臺化、金融賦能效應明顯、更加多元化專業化以及監管更加復雜化七方面的新特征。

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[基金項目]本文由廣東省教育廳2023年度普通高校重點科研平臺和項目-創新團隊項目（項目編號：2023WCXTD025）；廣東省教育廳重點學科研究提升項目 （項目編號：2021ZDJS117， 2022ZDJS134） ；廣東省哲學社會科學規劃基金（項目編號：GD23XYJ56）；廣州市哲學社科規劃2023年度課題（項目編號：2023GZYB75）；廣東省普通高校特色創新類項目（項目編號：2023WTSCX131）資助。

［作者簡介］夏宇（1987—），男，漢族，北京人，管理學博士、金融學博士后，廣州商學院副教授，研究方向：證券投資、資產定價、供應鏈金融。