大數據在供應鏈金融中的應用研究

陳迪

【摘要】供應鏈金融是滿足在供應鏈中的各個企業需求的金融服務需求的金融服務。但是最近這些年，在信息不對稱的情況下，對于融資企業，特別是中小企業缺乏綜合性的風險評估也制約了供應鏈金融的發展。本文通過論述供應鏈金融目前存在的不足，以及研究大數據在供應鏈金融中的作用等進行分析，并介紹現有的供應鏈金融與大數據的結合應用。最后對大數據背景下的供應鏈金融的發展趨勢進行預測，并對未來進行展望和探討。

【關鍵詞】大數據? 物流? 供應鏈金融? 信用

一、引言

當前大數據與物聯網、互聯網、“數據的互聯網”等等產生了密切的聯系，人們通過大數據的挖掘所發揮的重要作用，帶來了一系列的優秀成果。不但在商業經營中為一般的商業活動帶來利益，更是利于普遍國民經濟總體發展。可以說大數據不單單可以對世界經濟帶來重要的價值，對企業競爭力的提高，還可以給普通客戶帶來大量經濟價值。另外大數據有能力幫助企業在面臨增速放緩、經營等困難的市場背景下，能夠渡過難關，也能成為物流與供應鏈金融的新藍海。

二、供應鏈金融的發展

供應鏈金融（Supply Chain Finance），就是金融機構運用供應鏈的管理理念和方法，為相互關聯的企業提供金融服務的活動，本質上則是供應鏈上的企業提供金融服務。這種服務縱貫整個供應鏈之中，也是在貿易帶動下的金融與物流服務。其主要模式是以核心企業的上下游為服務對象，以真實的交易為前提，在采購、生產、銷售等各個環節提供的金融服務。

近些年來，供應鏈金融發展迅速，在國際中已成為流動資金貸款中最主要的經營事務。近些年年目前全球最大的銀行中有48家向企業提供了供應鏈融資服務，而在10年前只有不到一半的銀行提供了這項業務。在金融環境一般的情況之下，有絕大多數的國際銀行意識到了客戶對供應鏈金融的需求強烈，而供應鏈金融業務也幫助了許多行業的發展。

而中國的平安銀行最先引進了這類服務。從1999年起，銀行是從珠三角進行摸索和實驗，經由珠三角需求量較大的貿易融資服務，正式嘗試了這種服務。隨后，其他機構也逐步推出并積極的發展供應鏈金融業務，并且規模不斷的擴大。在2008年金融危機時，依然呈現逆勢而上的態勢，逐步成為了企業融資的重要途徑。

雖然在供應鏈金融模式下，帶來極大的效益，但是仍然存在一些問題。第一，欠缺完備的信用體系。銀行更加關注整個供應鏈之間的各種物流，信息流，資金流的交互，所以風險增加，同時我國目前的信用體系的建設還處于初級階段，中小企業的信用信息無法有效歸集和準確評估，這部分影響了供應鏈融資業務的市場拓展和信用風險管理，更要求統一制定一整套包含中小企業的信用等級評價體系;其次，系統性風險增大，在供應鏈金融的融資模式下，在實際操作中會由于信息問題和杠桿作用帶來的嚴重問題。供應鏈金融的各種業務主要圍繞的是核心企業，因此核心企業的信用杠桿有加大的可能，假如核心企業的資金鏈斷裂，在高經營杠桿的影響下，將會帶來“1+N”的系統性風險爆發;另外，物流企業缺乏規范管理。物流企業在供應鏈金融的融資模式中，承擔著比較重要的角色，但如今管理水平不高，偏重倉儲與運輸業務，但物流與供應鏈金融中，貨物占質押存貨的絕大部分，如果商業銀行缺乏存貨的監管與變現能力就會帶來極大的風險。物流行業若沒有規范管理運作，會導致供應鏈金融業務中的第三方監管出現風險管理的漏洞;最后，運作風險高，由于供應鏈上企業多，所以在供應鏈上的操作風險很高。而前期的各種調查、中期的融資審批、出賬和授信，后期的貸后管理等是供應鏈金融中主要的風險來源，這可能由于操作的不規范或道德風險帶來不確定的風險損失。

三、大數據的應用與發展

大數據（big data），指無法在一定時間范圍內用常規軟件工具進行捕捉、管理和處理的數據集合，是需要新處理模式才能具有更強的決策力、洞察發現力和流程優化能力的海量、高增長率和多樣化的信息資產。通過數據挖掘得到的結論，可以精確的刻畫分析研究對象的行為傾向、能力、偏好、甚至是隱私等。

另外，大數據的優勢不言而喻，它會收集到完整的行為偏好數據，形成精準的一手資料;而對于供應鏈金額服務，目前銀行等金融機構即使具備一定的數據分析能力，但還沒有累計到足夠的數據，使得大數據的作用還很有限。從產業人才的構成上看，傳統金融機構相比互聯網企業在數據收集上還存在明顯的劣勢。傳統的供應鏈機構很難跟得上互聯網企業前進的步伐，所以互聯網與大數據的優勢就體現出來了。

大數據技術現在隨著互聯網技術的發展，發展出多種相對成熟的技術。首先，區塊鏈技術是交易記錄領域的新一代革命性突破技術。它可以是單獨的一項技術，也可以說是是大數據技術的分支。已經吸引了越來越多的行業關注和大量的資本投資。而過去幾年大數據的宣傳起到了很好的效果，企業開始看到，他們的數據為業務帶來了極具價值的洞察力，他們開始期望將數據化為利潤。同時他們也漸漸明白，幾乎所有的公司都離不開大數據的幫助。

其次，為使數據轉為利益變得可能，自助式的大數據分析應運而生。不論是何種數據、結構如何，他都可以幫助公司實現數據裝備的大數據自助分析。這些平臺安裝過程簡單，資金需求小，能夠為中小型企業帶來更多便利。

最后，大數據本身具有預測與分析的能力，最普遍的一個功能就是實時監控和提供決策依據。在這幾年大數據的發展中，人們總是急切的希望大數據能做到更精準的預測以便人們面對未知時能更明確的知道該怎么做。但由于數據的開放、采集、跨領域應用等技術還未純熟，這件事一直未能如愿以償。

所以通過前文，在互聯網和大數據的背景下，對供應鏈金融的發展現狀，其產生的主要影響有如下幾方面：首先是市場需求判斷，可以把一定時期內的流通和消費看作是常量，在區域、渠道、方向、市場分配等指標作為變量，能夠判斷出市場的需求方向和需求量;其次是資信評估，大數據根據公式數據將相關的數據內容轉變為審查指標，經由對授信客戶能夠進行全面的資信評估;最后是風險分析和控制，大數據通過對大量的數據分析進行篩選，能幫助用戶判斷一系列的變動規律，并從行情和價格波動分析中，能盡快地提出預警信號。

四、大數據在供應鏈金融中的應用

大數據技術的應用擁有廣闊的前景，未來應用于供應鏈金融上的業務也十分廣泛，應用于B2P（Business-to-Peer）的供應鏈金融主要是在海量交易的大數據基礎之上，以行業龍頭企業為主導，以其作為信息提供方或擔保方，與銀行等金融機構進行合作，對于鏈條中的上下游企業提供融資。這種B2P網絡融資的方式就是依靠大數據與云計算技術，并且具有“效率高、金額小、成本低、借貸靈活”四大特點。而這種模式現有的應用代表就是京東的供應鏈金融模式。銀行提供的融資服務由一對一轉變為一對多的“1+N”模式，對外開放，并且通過包括京東電商云等的云服務的模式，為傳統企業提供一站式電商解決方案。

從目前的情況來看，信息不對稱的現象在物流中還非常嚴重，而所能掌握的信息終究有限。而在“大數據”時代，信息大量的涌入，企業可以通過整合各種數據資源，并更普遍的得到企業信息，更好地進行供應鏈金融業務。經由物流企業以及網絡信息化交易等各個環節的物流、資金流、信息流等系統的信息流的整合。大數據通過自身的優勢，金融機構就可以通過對豐富的數據分析，對核心企業以及其他中小企業提供融資服務，甚至可以類比是金融數據的質押。

大數據環境下，第三方支付公司最大的優勢和資產就是客戶數據資源。憑借積累的客戶資金流向等各項數據，支付行業就可以通過運用互聯網技術，將供應鏈中的商流、物流、信息流和資金流進行標準化的處理，形成大數據分析。

在上述基礎上，第三方的支付企業與傳統金融機構相融合，誕生出了新型的互聯網金融服務平臺，通過積極為客戶服務，并且支持預付款融資和應收賬款融資這樣以交易發生為基礎的供應鏈金融業態，這其中大數據的技術應用起到了十分重要的作用。

五、結論與展望

通過本篇文章的分析，可以知道，傳統的供應鏈金融模式中信息不透明，不對稱，圍繞核心企業的上下游融資方實現跨區域的信貸服務支持難度大，效果一般。所以需要引用大數據與云計算技術重視大數據，用好大數據，同時促進建設關于整個供應鏈的金融網絡體系。當前的各種供應鏈風險無法避免，我們需要把眼光放大到整個供應鏈網的范圍內，利用好大數據才能發現到底是哪點上出了問題，會不會傳導到這條鏈上來，做到防患于未然。同時企業要加強大數據技術在供應鏈金融之中的應用與研究，助力整個供應鏈上信用與風險管理。

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