大數據背景下供應鏈金融風險管理策略探析

[摘 要]信息技術的不斷發展將社會推入信息化的新階段，信息技術被廣泛應用于日常工作、生活的方方面面，為各行業的創新升級帶來了動力，極大地推動了現代化科技進步。大數據技術是建立在信息技術發展背景下的數據處理與分析技術，同時與通信技術、網絡技術等聯動，能夠實現海量數據的自動收集與智慧處理，幫助人員解決繁雜的數據分析問題，提升數據應用的效率。大數據技術在金融行業的開發與應用能夠有效提升數據處理的效率，確保金融決策的科學性。但受限于大數據技術應用的成本、真實性等問題，金融機構服務供應鏈存在一定的風險問題。文中將具體介紹大數據背景下供應鏈金融風險的類型，分析當前供應鏈金融風險管理的對策及其發展趨勢。

[關鍵詞]大數據技術；供應鏈；金融風險；風險管理；管理策略

隨著信息技術以及市場經濟的不斷發展，國內金融行業在得到較好發展機會的同時，也面臨更高的金融風險，如果依舊采取傳統的金融風險管控策略則很難保障供應鏈金融機構的效益。對此，金融機構應正視經濟環境變化以及大數據技術對于行業經營、發展的影響，抓住信息技術的優勢，提升金融風險管控能力，構建與信息經濟發展相符的風險管控體系。大數據技術能夠收集和處理海量信息，大數據環境則為信息數據的應用以及數據技術的發揮提供了條件，金融機構應合理開發大數據技術的風險管控價值，構建廣泛覆蓋、多維度的風險監控網絡，消除信息的不對稱現象，落實供應鏈金融風險管控。

一、供應鏈金融風險的類型分析

（一）外生風險

1.宏觀經濟周期

為了滿足用戶需求，供應鏈金融服務一般會構建自己的供應鏈網絡，其涉及的金融產品、金融服務類型多樣，形式靈活，體現出較好的應用前景。對于服務重心在傳統交易模式的供應鏈金融機構來說，其經營狀況將受到外界宏觀經濟環境的影響，一旦經濟環境發生巨大變化或者宏觀經濟周期變化，就會對供應鏈金融服務的其中某個環節造成影響，最終破壞整個供應鏈金融服務。外界市場環境本來就是多變的，即使是在一般經濟規律變化的前提下，市場的經濟衰退、疲軟或需求下降都會增加供應鏈金融服務的風險，導致金融機構效益降低、資金短缺，甚至破產。

2.政策監管環境

供應鏈金融服務是順應時代發展趨勢而生的新型金融服務模式，其中結合了互聯網行業對金融服務的需求，但仍受我國商業銀行金融機構的監管，其提供的金融服務必須獲得金融機構政策的許可。金融機構政策應當與政府金融監管相關政策保持一致，因此一旦監管政策出現較大的變化或調整，供應鏈金融服務企業將會受到行業標準或融資政策的影響，這也是其在發展過程中所要承擔的風險之一。

3.金融環境變化

從宏觀經濟環境與金融市場之間的關系來看，金融市場受宏觀經濟環境影響呈現出多變性特征、高風險性特征。目前供應鏈金融機構想要獲利就必須保持自己的融資成本低于利息收入。如果金融市場發生了變化，供應鏈金融業務的經營成本就可能會增加，進一步壓縮其利潤空間，造成經濟效益的不良波動。如果金融市場發生巨大波動，則會對供應鏈中的多個環節造成影響，導致金融業務的融資資金難以收回，造成經營困難。

（二）內生風險

1.經營風險

上文介紹過，供應鏈金融服務大多構建自己的供應鏈網絡，那么在其網絡服務內部就會存在關聯風險。供應鏈金融服務的經營和推進需要各個環節的共同配合，只有構建完全的供應鏈才能夠保障資金的正常流動，也才能夠實現對閉環網絡風險的有效把控，最終降低內部運營的風險，提升金融服務的效益。從目前的經營情況來看，很多供應鏈網絡結構并不完善，業務體系也不夠合理，因此內部風險較高，一旦其中某一環節出現問題就會影響整個業務系統。其次，供應鏈內部企業還存在信用方面的風險。如果供應鏈內部企業均保持良好的借款與償還能力，那么其在整個供應鏈中就能夠發揮其對金融業務的推動作用，維持整個供應鏈的正常運轉。但目前供應鏈金融企業中包含較多中小企業，其經營規模較小，信用程度較低，在借償方面存在償還周期過長或償還能力較弱等問題，其帶來的風險將加之在供應鏈金融企業身上，對整個供應鏈金融服務體系造成影響。另外，供應鏈融資過程中還存在虛假交易的風險，部分機構使用虛假憑證獲取融資，套出資金后再轉投其他機構，加速了供應鏈資金鏈斷裂的速度，造成嚴重的財產損失。最后，供應鏈金融業務經營與日常管理工作也存在風險問題。整個供應鏈的運作離不開企業的管理與配合，只有開展合理經營、加強管理才能夠形成協調一致的發展形勢。經營者在這期間起到了資源調配與風險把控的作用，但如果企業出現經營問題或管理失誤，那么供應鏈內部體系必然受到影響，網絡結構崩壞，供應鏈體系惡化，造成嚴重的后果。

2.財務風險

從財務方面來看，供應鏈金融企業存在不同程度的流動資金風險。上文提到過，參與供應鏈金融服務的中小企業往往不具備良好的償還能力，因此金融企業需承擔部分因中小企業資金問題而產生的風險，甚至需要為其墊付部分融資服務資金。這樣提前預支與延遲回收的模式可以幫助企業實現早期的快速發展，驅動整個供應鏈，但企業難以支撐長期的墊付經營狀態，進入后期供應鏈金融企業的流動資金逐漸減少，此時就會限制企業的持續發展。其次，供應鏈金融企業同時存在債務融資方面的風險問題。企業要想驅動供應鏈金融業務就需要面向外部融資，通常以債務融資的方式為供應鏈金融業務提供資金保障。金融企業在融資期間會通過自身的信用資質向銀行貸款，貸款資金放入金融業務中驅動供應鏈金融運轉，之后再獲取收益并在規定的時間內償還銀行債務。但如果金融企業承擔的債務壓力過大，業務經營的成本較高，那么資金的回籠速度就會受到影響，容易出現債務資金水漲船高的情況，增加企業的債務風險，不僅會限制企業的活動，還會對其今后的發展造成嚴重的打擊[1]。

二、大數據對供應鏈金融產生的影響分析

（一）拓展供應鏈金融服務

經過調查可知，我國供應鏈金融服務經歷了貿易融資、自償性貿易融資、“1+N”供應鏈金融三個階段，目前處于線上供應鏈金融的探索和開發時期，也是第四階段的過渡時期。要想了解大數據對供應鏈金融的影響，首先應討論傳統供應鏈金融的營銷模式。傳統供應鏈金融營銷模式可以概括為“1+N”和“N+1”，建立核心企業，以此為發展中心開發相關的中下游企業。此時的核心企業具有主導作用，能夠對中下游企業起到調節控制的作用。而金融機構通過結構化的產品設計進一步完善了“1+N”模式下的融資體系，即通過“1”的增信支持為“N”提供融資機會。在大數據背景下，信息技術支持了電子商務的發展，互聯網為線上商務提供了平臺與條件，此時大數據技術的應用可以為金融機構收集各企業的交易歷史與用戶信息，實現對交易物流信息的實時跟蹤與分析，開發信息的價值，為平臺會員提供融資支持，進一步拓展供應鏈金融服務范疇。

（二）優化數據分析功能

大數據技術能夠在較短的時間內完成海量信息的收集、查詢、處理，尤其適合當下信息數據化的時代，與數據產生速度快、信息類型繁多的金融產業有著超高的適配度。因此金融企業可利用大數據技術實現對供應鏈金融數據的篩選與分析，掌握數據變化的規律，通過對變量、常量等的分析建立金融風險的預測模型，加強金融風險管控。傳統的線下供應鏈金融難以解決跨區域金融問題，信息傳遞的速度較慢，信息處理的難度較高，無法實現對客戶信息的精準分析以及差異化管理，對供應鏈金融運營產生了影響。大數據技術則能夠在財務數據信息分析的基礎上引入客戶行為數據，匹配相應的銀行資金信息與物流數據，構建客戶信息的全景視圖，提升金融企業的精準營銷能力[2]。

（三）降低金融業務成本

供應鏈金融企業的運營成本包含較多內容，而大數據技術的應用能夠優化整個體系結構與融資路徑，實現對內部資源的合理調控，落實精準營銷，進一步降低企業的金融業務成本，提升經濟效益。此外，金融機構還可以通過大數據技術管控物流數據信息，實現與平臺會員的對接，提供融資服務，這就徹底改變了傳統的“1+N”融資模式，實現了物流信息的實時監管與反饋，進一步降低機構的監管成本[3]。

三、大數據背景下供應鏈金融風險管理的對策

（一）通過數據匹配用戶需求，設計個性金融服務

供應鏈金融機構可通過大數據技術獲取用戶行為信息，并進行數據精準分析與匹配，了解用戶的需求，實現精準營銷，根據客戶的需求與偏好設計個性化金融服務，拓展供應鏈金融服務范疇。

（二）通過數據健全交易征信，減少信息的不對稱

金融機構可利用大數據技術健全交易征信體系，加強對企業信用的管控，同時構建數據庫與共享平臺，徹底改變傳統供應鏈金融兩端信息不對稱的問題，為供應鏈中的企業梳理控股、擔保、借貸、投資等復雜的關系，建立供應鏈企業關系網。除了供應鏈企業之間的信息互通之外，商業銀行也能夠從該渠道獲取企業的經營信息，并將這樣的經營信息作為融資借貸的依據，掌握企業的整體經營狀況，在降低成本的前提下實現動態監管。此外，銀行還可以利用大數據技術實現對企業的多維度分析，保障交易數據的真實性，避免欺詐行為，降低借貸風險，消除因信息不對稱而帶來的負面影響，拓寬中小企業的融資渠道[4]。

（三）通過數據實現量化授信，精準把控金融風險

數據分析技術能夠為企業信用信息管理構建數據模型，實現對企業信用狀況的合理分析與預測，了解市場波動與發展趨勢，綜合監管借款企業的各項交易活動，更加精準地把控交易金融風險。傳統供應鏈金融風險較為復雜，存在變化性、傳導性的特征。結合大數據技術的供應鏈金融風險來源更廣泛，結構更復雜，參與供應鏈各方存在的經營缺陷、違規行為、信用危機、流程缺陷等情況都會增加金融風險，并通過供應鏈傳導機制將這樣的風險放大。但大數據技術同樣能夠實現對信息的管理，尤其是對于碎片化、非結構化的數據信息。金融企業可通過大數據技術構建數據分析模型，了解企業真實的交易狀態，實現對供應鏈的精準評估，預測金融風險并進行預防控制[5]。

（四）構建授信主體的數據庫，健全數據交互內容

金融企業可利用大數據技術構建全方位數據庫，納入所有授信主體的交易數據，通過后臺云數據構建交叉數據體系，對接供應鏈中的中小企業，健全數據交互的模式，幫助中小企業解決融資困難的問題，改善金融風險。傳統的數據收集技術無法收集全面的數據信息，且交易數據的真實性與完整性也很難保障。數據庫的建立則能夠提升數據信息的廣泛性、真實性與完整性，結合多方授信主體的數據信息，實現全方位、多層面的相互交易數據網[6]。

（五）借助數據判斷預期交易，精準渠道分配工作

全方位數據庫建立之后，供應鏈金融企業可通過大數據技術分析處理數據庫中的數據，實現對行業金融信息的分析，構建分析與風險預測模式，了解供應鏈各參與方之間的影響關系，對供應鏈金融業務的交易情況進行合理預測并分配資金，提升資金配置的合理性，保障資金的合理流動，降低流動資金方面的風險。

（六）優化風控技術，實現高效自動化

大數據技術能夠通過精準化數據處理優化風險控制技術，通過計算機實現對數據的清洗，滿足系統的自動化需求。

四、大數據背景下供應鏈金融發展趨勢

（一）向信用擔保方向發展

大數據技術在供應鏈金融方面的應用將延伸至信用擔保領域，各電商企業將獲取足夠的信息用于客戶業務行為、信用以及資金狀況分析，在保障安全的前提下為用戶提供相匹配的融資服務，發揮網上沉淀的無成本資金價值，構建良性的融資循環。根據當前的電商發展情況來看，隨著其經營規模的擴大，其網上沉淀的資金也就越多，此時如果增加吸收存款功能，那么就能夠向著金融機構轉變。就目前的發展趨勢來看，銀行機構展現出一定的靈活度，能夠為中小企業提供融資服務，這樣就能夠進一步拓展金融業務范圍。

（二）向實物擔保方向發展

有人認為在信息時代下一切業務與服務將趨向于網絡化、虛擬化。盡管很多行業如此，但在任何時候，融資借債都離不開實物擔保。擔保質押物是供應鏈融資業務的核心，同時也代表著電商企業與銀行的業務底線，因此未來的大數據供應鏈金融必定不會改變實物擔保的現實。

（三）構建信息化共享平臺

數據平臺為信息數據提供了匯集與展示的環境。當前的交易平臺、物流平臺、支付系統以及貿易融資系統等將會在未來實現大匯聚，共同構建信息化共享平臺，實現各項業務的集成，這樣就能夠實現信息流、資金流、物流與商流的連接，提升交易信息的準確性，保障貿易行為的可靠性。

結束語

綜上所述，面對供應鏈金融企業金融活動中的風險問題，企業可通過大數據技術優化風險管控體系，實現精準化信息分析，保障交易信息的真實性，打破多方信息互通的壁壘，降低中小企業的融資難度，實現金融風險的有效管控。

參考文獻

[1]于泊.金融科技在供應鏈金融風險管理中的運用研究[J].商訊，2022（22）：88-91.

[2]于海霞，楊峰.大數據背景下京東供應鏈金融的風險管理研究[J].中國商論，2022（13）：70-72.

[3]凡俊.“互聯網+”背景下供應鏈金融風險管理研究：以JD公司為例[J].投資與創業，2021，32（17）：13-15.

[4]朱曉燕.探索供應鏈金融風險管理工作關鍵點[J].中國商論，2020（23）：117-118.

[5]塔懷申.大數據在互聯網供應鏈金融風險管理中的應用[J].合作經濟與科技，2020（18）：74-75.

[6]王莎.“大數據”背景下供應鏈金融風險[J].西部皮革，2020，42（14）：81-83.

作者簡介：王梓（1981— ），男，漢族，河北遷西人，九江市國有投資控股集團有限公司，中級經濟師，碩士。

研究方向：金融。