基于云模型的電商平臺供應鏈金融風險評價

高更君 張 盈

(上海海事大學物流科學與工程研究院 上海 200120)

0 引 言

進入新時期，中小企業作為促進國民經濟發展的重要力量，其發展卻被融資難所限制。傳統的供應鏈金融緩解了中小企業融資困境，但仍存在著審批緩慢、過程繁瑣等缺陷。隨著電商盈利模式由“信息+廣告”延伸至“交易服務+金融”，電商平臺紛紛牽手銀行布局供應鏈金融[1]。電商開展供應鏈金融提高了中小企業融資效率，降低了供應鏈融資成本，為其提供了新的融資渠道。創新模式下必然伴隨著新興風險，構建電商供應鏈金融風險評價指標能夠有效預防電商供應鏈金融風險，因此本文以電商平臺為背景，建立線上供應鏈金融風險評估模型。

近年來，線上供應鏈金融逐漸得到國內學者的關注。文獻[2-4]總結了第三方B2B的線上供應鏈融資模式，提取歸納了線上供應鏈金融風險要素，并提出防范風險的建議。文獻[5-7]建立了線上供應鏈金融風險評價指標體系，用層次分析法和模糊綜合評價法進行風險評估。以上文獻從不同角度探討電商供應鏈金融風險，為本文研究提供基礎。傳統的評價方法具有較大的主觀隨意性，會影響評價結果的客觀性和準確性。云模型是考慮了隨機性和模糊性的一種不確定性轉換方法，能夠克服傳統評價方法的主觀性，保證評價結果的準確性。孟俊娜等[8]應用云模型描述基礎項目可持續性的各種屬性，實現了可持續性的不確定性度量，提出了基于云模型的基礎設施項目可持續性評價方法，評價結果更加符合實際。王玲俊等[9]將云模型引入風險評價，對裝備制造業風險等級進行量化，為產業鏈風險評估提供了更準確、直觀的依據。電商供應鏈金融的特殊性決定其風險具有復雜性、主觀性等特點,云模型在供應鏈金融領域中尚未涉及。鑒于此，本文嘗試將云模型理論引入供應鏈金融領域，通過定性概念到定量指標的有效轉化，以期為電商平臺供應鏈金融風險評價提供一種新思路。

1 電商平臺供應鏈金融

1.1 電商平臺供應鏈金融模式

電商平臺供應鏈金融是以供應鏈為核心，電商平臺為依托，在真實的供應鏈交易下輔以抵押擔保品，銀行和電商平臺聯合向供應鏈參與者提供融資、結算和倉單管理的綜合性金融服務。一方面，電商平臺供應鏈金融在傳統供應鏈金融授信的基礎上引入了融資企業的電子信用作為授信依據，減少了融資企業的信用風險；另一方面基于電商平臺的供應鏈金融能夠將銀行、電商企業、物流企業等多方系統對接，促進物流、資金流、信息流的流轉更加順暢，為電商平臺上的中小企業提供了融資便利[6]。然而，由于線上供應鏈金融業務的特殊性與復雜性，其風險因素有了較大的不同，加之缺乏成熟的指導，導致銀行貸款風險增加，電商盈利水平下降。因此，電商平臺供應鏈金融業務的風險評估具有重要現實意義。

為滿足不同行業發展需求，電商平臺供應鏈金融衍生出多種融資模式，雖模式各不相同，但供應鏈金融風險來源和特點基本一致。電子訂單模式作為線上供應鏈金融的主推模式，具有參與主體多、流程復雜等特點，涵蓋了供應鏈金融運作的主要風險環節[10]。該模式下，融資企業憑借與企業交易的訂單向電商平臺申請融資，平臺與銀行聯合授信并向核心企業發放貸款，核心企業將貨物移交至指定物流企業，在貸款到期時融資企業還本付息，物流企業解壓貨物，融資企業取回貨權，至此完成融資(見圖1)。因此，本文以電子訂單融資模式為對象，全面提取電商平臺供應鏈金融運作過程中的風險因子。

1.2 電商平臺供應鏈金融風險要素分析

電商平臺供應鏈金融風險是指在供應鏈金融運作過程中，即電商交易、平臺授信、物流監管等環節中，由于外部因素給供應鏈金融參與者帶來損失的情況。以電商供應鏈金融中電子訂單模式為主要對象，結合電商供應鏈金融運營中的實際情況，遵循全面性、可用性等原則，建立電商平臺供應鏈金融風險評價指標體系。電商平臺供應鏈金融風險主要包括外部風險影響因素即：環境風險、供應鏈風險、信用風險、質押物風險以及內部風險影響因素分別為操作風險和網絡信息技術風險(見圖2)。

圖2 基于電商平臺供應鏈金融風險評價指標體系

(1) 環境風險 環境風險是由于經濟環境的不確定性導致供應鏈金融參與者利潤損失的情況，包括宏觀經濟風險與行業競爭風險。宏觀經濟風險表現為國家經濟政策的變化會直接干擾行業發展趨勢，供應鏈運營風險增加。行業競爭風險主要表現為行業的總體利潤水平、技術變化等方面的不確定性，對融資企業所在供應鏈的競爭力和未來發展前景有較大的影響力。

(2) 供應鏈風險 由于電商平臺供應鏈金融是以供應鏈為核心，根據企業真實貿易進行融資的服務，供應鏈運作狀況直接影響融資企業貿易發展前景。供應鏈風險包括供應鏈外部鏈條之間競爭風險和供應鏈內部的協調風險。相同或相似供應鏈之間存在競爭關系，供應鏈競爭能力的大小關系著供應鏈上企業效益狀況。供應鏈內部協調風險指的是供應鏈上企業信息不對稱、溝通不順暢等導致供應鏈運營成本增加以及運作效率低下。

(3) 信用風險 信用風險指的是由于業務參與主體的信用缺失而產生的損失，包括融資企業信用風險和物流企業信用風險。融資企業以中小企業為主，其發展易受市場影響、制度不健全、抵押資產不足等特征，致使其在發展模式、財務制度等方面存在諸多不確定性。融資企業的信用風險表現為行業潛力、財務狀況及企業素質方面。物流企業是電商供應鏈金融模式中的資產擔保支持者，由于我國物流企業規模小、門檻低，其信用風險主要表現為物流企業缺乏專業化水平以及倉儲監管能力較弱。

(4) 質押物風險 質押物是融資企業質押貨物給銀行以作為銀行收回回款的最后保障。質押物風險指的是質押物未能按預期變賣而產生的損失。質押物風險包括質押物價格風險、質押物監管風險以及質押物變現風險。質押物價格風險是指質押物未能按照預期價格變現而產生的損失。質押物監管風險是指由于物流企業缺乏監管倉儲能力和專業化水平，導致質押物價值產生損耗。質押物變現風險是由于質押物市場容量小、流動性弱等原因，導致質押物出現額外的變現成本或無法變現。

(5) 網絡信息技術風險 電商平臺供應鏈金融相較于傳統供應鏈金融，其對網絡信息技術的依賴性強。電商平臺的健康運作需要安全、高效的網絡信息技術做支撐。因此網絡信息技術風險是電商供應鏈金融風險的重要影響因素。網絡信息技術風險意指由于信息技術的不完善而造成的損失。網絡信息技術風險主要包括網絡安全風險、信息系統異常風險、評估技術風險以及電子簽章技術風險。網絡安全風險是指計算機遭受外部襲擊時缺乏防御風險的能力而導致的風險。信息系統異常風險是指在業務運營過程中出現閃退、黑屏從而導致業務失敗的風險。評估技術風險是指評估技術有限性難以對融資企業或者質押物進行精準全面的評估而產生的風險。電子簽章技術風險表現為被第三方篡改、偽造的風險，且電子簽章技術在法律上缺乏有效保障，風險一旦發生難以挽回。

(6) 操作風險 操作風險指的是電商供應鏈金融運營過程中由于操作失誤或者不規范導致損失的產生。由于電商供應鏈金融涉及主體多，且基本都是線上操作，因此操作風險成為供應鏈金融重要風險指標之一。操作風險主要包括人員風險、流程風險和模式風險。人員風險是指電商平臺供應鏈金融業務相關人員操作失誤或者蓄意違規操作導致損失的發生。流程風險是指供應鏈金融業務流程不合理或者不完善導致風險的發生，主要表現為流程標準化風險、流程成熟風險。模式風險主要是由于線上供應鏈金融參與主體較多且每個主體的商業模式各不相同，實際操作過程中存在壁壘，模式風險主要來表現為以下幾點：支付回款模式不合理，質押和監管方式不合適，信用評估報告不合適等。

2 云模型

云模型是由李德毅院士提出的將定性概念轉換成定量指標的一種不確定性轉換模型。它將模糊集理論中的模糊性與概率論中的隨機性有機結合，構成定性與定量之間的映射[11]。

假設定量論域U={x},其中C是隸屬于U中的一個定性概念，定量值x為U中某一元素，則一定具有確定度μ(x)表示x對C的描述程度，x在論域U上的分布為云模型[12]。

每個x對應一個云滴，通常用期望Ex、熵En和超熵He表示云模型模糊性和隨機性，反映了定性概念C整體上的定量特征[12]。期望Ex代表定性概念C的點，對應著論域的中心值。熵En衡量了定性概念C的模糊度，熵越大即被定性概念接受的數值越大，概念越模糊[12]。超熵He表示的是熵En的不確定性，反映了云滴的離散程度，超熵越大，隸屬度的隨機性越大，云的“厚度”也越大[12]。

云模型的生成算法即云發生器，可以實現定性和定量間的相互轉化。云發生器分為正向云發生器和逆向云發生器[13]。本文使用正向云發生器實現定性到定量的轉化，以有效的表達自然語言。正向云發生器根據已有的云模型數字特征值(Ex,En,He)產生滿足條件的云滴(x,μi(x)),i=1,2,…,N,N表示云滴個數，具體算法如下：

輸入：特征值(Ex,En,He)以及云滴數N。

輸出：(x,μi(x)),i=1,2,…,N。

步驟如下：

(2) 生成以期望為Ex，方差為En的正態隨機數xi=NORM(Ex,En)。

(4) 確定度μ(xi)中xi作為屬于中一個云滴。

重復上述步驟，直到產生N個云滴數。

3 基于云模型的電商平臺供應鏈金融風險評價模型

3.1 評價思路

根據電商平臺供應鏈金融業務運營的實際情況，借助云模型理論，評價電商平臺供應鏈金融風險指標風險等級。首先確定標準風險云隸屬函數，依據專家咨詢和現有的研究基礎確定標準風險云模型，即劃分風險等級并確定相關風險等級的特征值，通過正向云發生器生成標準風險云圖；其次通過云化處理生成評價因子云模型；再利用熵權法確定評價因子指標權重，并通過權重加權計算供應鏈金融風險綜合云模型；最后與標準云圖相比較，確定各評價因子風險等級并綜合電評價商平臺供應鏈金融風險。

3.2 確定指標權重

根據上述建立的指標體系發現電商平臺供應鏈金融業務受多種因素的影響，且各個風險因素對線上供應鏈金融的影響力度是不同的，因此要確定每項風險因素的權重系數。熵權法是一種客觀賦權方法，能夠克服主觀因素造成的權重差異，即變異程度[13]。其原理是通過信息熵計算每個指標的熵權，利用熵權修改每項指標的比重，最終獲得客觀準確的指標權重。若指標信息熵越小，則指標提供的信息量越大，綜合評價中的作用就越大，其權重應該越高[14]。本文構建的線上供應鏈金融風險評價指標體系中，各風險因子的權重由該風險的信息量決定。若該風險指標的信息熵越小，說明對該風險的識別能力越強，該指標在綜合評價中作用越大，權重也就越高。

利用熵權法確定指標權重的步驟如下：

(1) 標準化處理每個指標的標準數值：

(1)

式中:xij為第i位專家對第j項風險指標的打分。

(2) 計算每個指標的熵值：

(2)

(3) 確定指標權重:

(3)

3.3 評價過程

3.3.1 標準風險云

(1) 根據第i個區間的上下值，計算可得期望：

(4)

(2) 根據式(4)計算結果，計算標準云的熵值：

(5)

(3) 計算Hei=η，η取值按照實際評估中定向語言描述的模糊程度進行評估。

3.3.2 確定評價因子云

專家對針對線上供應鏈金融指標的風險等級進行打分，根據專家打分數據分別計算評價因子的特征值,即期望Ex、熵En和超熵He。

Ex=(Ex1+Ex2+…+Exn)/n

(6)

式中：Ex為某一風險因子的期望；Ex1，Ex2，…，Exn為專家對該風險的打分；n為專家人數。

(7)

He=k

(8)

式(8)中：He為超熵，取值不宜過大，否則會增加評價結果的不確定性，本文為簡化評價過程，取k為0.1。

3.3.3 綜合評估云

在風險評價中，由于對各屬性的側重點不同，因此根據風險因子的特征值和權重加權計算綜合風險的云模型Ex和En：

(9)

En=En1W1+En2W2+…+EnnWn

(10)

式中：W為評價因子的權重。

用正向云發生器計算，對每個評估指標的實際云模型并與標準云模型進行比較，得到每個指標的最終風險等級。

4 實例分析

本文選取了電商平臺G為研究對象。G平臺是一家應用大數據、云計算等信息技術為鋼鐵電子交易參與方提供在線交易、物流監管、供應鏈金融等服務的綜合型電商平臺。該平臺開展了多種供應鏈金融模式，以該平臺上的電子訂單融資業務為研究對象，邀請該領域內的5位專家，依據建立的電商供應鏈金融風險指標對平臺上供應鏈金融風險進行評分。

在利用云模型對線上供應鏈金融風險評價之前，需要預先設定云模型中標準風險云。借鑒現有研究，采用區間[0,5]衡量風險，數值越大，風險越高。邀請行業內專家對“低風險”、“較低風險”、“中等風險”、“較高風險”、“高風險”賦值，得出標準風險等級的特征值(見表1)。通過正向云發生器生成標準風險等級云圖(見圖3)。其中X軸表示風險等級，Y軸表示確定度。

表1 供應鏈金融業務風險等級云模型特征值表

圖3 標準風險等級云圖

根據專家打分數據，利用式(3)-式(8)確定風險指標的權重結果(見表2)。在表2中，一級指標中權重最高的屬信用風險，融資企業屬于主要還款來源。若融資企業信用缺失直接導致銀行資金難以回籠，因此無論是線上還是線下，信用風險始終屬于供應鏈金融風險中重點關注對象。其次為質押物風險，由于電商平臺供應鏈金融以線上操作為主，對于質押物實際流轉狀況存在嚴重的信息不對稱，質押物作為企業還款保證，在電商供應鏈金融中起著至關重要的作用。

表2 電商平臺供應鏈金融風險權重

續表2

利用式(6)-式(10)對專家打分數據進行處理，計算得出所有二級風險指標的數字特征值結果如表3所示。

表3 電商平臺供應鏈金融二級風險指標特征值

根據權重以及二級指標特征值我們確定一級指標綜合云。根據特征值表4，利用正向云發生器生成各一級指標風險等級云圖(見圖4)。從表3、表4和圖4中發現，質押物風險期望值為3.194 051，風險等級屬于中等偏高，然而質押物價格風險的權重為0.446 9，質押物價格風險期望為4.436 912，因此質押物風險等價最高。其次風險中等偏較高的是環境風險，其指標屬性中行業競爭風險的影響力稍弱于宏觀經濟風險，但由于行業競爭風險水平遠高于宏觀經濟風險，導致環境風險屬于中等偏高水平。現有的鋼材行業對于技術要求越來越高，然而平臺上的會員多為中小型鋼貿企業，生產技藝不高，缺乏有效的環保技術，遠落后于大型的鋼貿商，其會員企業相比較于規模龐大的鋼貿商處于競爭弱勢一方,因此該結論與實際情況相符。雖然信用風險對供應鏈金融風險影響力最高，但電商平臺擁有融資企業的交易頻率、交易額等數據，通過數據挖掘等信息技術有效預測中小企業信用等級，因此信用風險屬于中等風險符合實際。供應鏈風險、操作風險與網絡信息技術風險均屬于較低風險，其中供應鏈風險等級與環境風險等級稍弱于信用風險，即一級風險評價指標結果為：質押物風險>環境風險>信用風險>供應鏈風險>網絡信息技術分風險>操作風險。

表4 電商平臺供應鏈金融一級風險指標特征值

(a) 環境風險(b) 供應鏈風險

(c) 信用風險(d) 質押物風險

(e) 網絡信息技術風險 (f) 操作風險圖4 一級風險指標云圖

通過一級指標以及公式計算得出電子訂單融資風險的綜合云模型(2.444 3,0.984 1,0.1)，利用MATLAB程序畫出綜合風險云圖(見圖5)。與標準云圖對比可得該平臺上的供應鏈金融業務R風險等級屬于中等風險。在電商平臺供應鏈金融運營過程中，平臺主要通過會員制和數據資料，篩選信用客戶。盡管電商平臺信息技術優勢能夠有效降低融資過程中的信用風險，但是由于鋼鐵行業發展的特殊性，業務發展容易受宏觀因素的影響。因此，電商平臺在對線上會員提供資金服務過程中，不僅要衡量融資企業信用風險，還要加強對行業發展狀況的監控，以降低供應鏈金融運營過程中的不確定性。

圖5 綜合風險等級云圖

5 結 語

本文針對基于電商平臺供應鏈金融運營模式，構建了電商平臺供應鏈金融風險評價指標體系，提出了一種基于云模型的風險評價方法。本文首先利用專家評價和熵權法確定風向評價指標的權重，然后引入云模型，將風險等級按照語言習慣劃分為五個等級。根據風險指標數據的基本特征值確定風險指標的風險等級，通過綜合云來確定線上供應鏈金融業務綜合風險等級。研究表明，熵權-云模型能夠保證評價結果的客觀性和準確性。但是，由于電商平臺供應鏈金融發展模式不斷創新，因此評價指標體系須結合實際不斷完善。