大數據視角下供應鏈金融風險管理探析

• 陳博 2023年7月31日 來源：中研網 612 35
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供應鏈管理為供應鏈金融提供了保障。供應鏈金融要求的數據化、操作封閉性、授信用途定向性等，都要求供應鏈管理作為基礎。一是借助供應鏈管理，依據交易數據實現授信額度管理及風險實時控制，達到供應鏈金融數據化的要求；二是借助供應鏈管理，依據對信息流、物流、資金

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一、數字化發展將助推供應鏈金融實現新突破

數字化發展將助推供應鏈金融實現新突破。

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（1）互聯網和電子商務使得供應鏈管理更加科學、高效。提升供應鏈管理和運營效率，可使得供應鏈上的信息整合和資源對接更加便利高效，為供應鏈金融發展進一步提供了堅實的基礎。目前國內外許多大型企業都建立了電子商務供應鏈管理體系，依托信息技術和互聯網優化供應鏈管理和信息整合，如戴爾、通用電氣、海爾等。

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（2）區塊鏈可以助力提升供應鏈金融業務的安全性和有效性。由于信息不對稱等因素影響，交易背景的真實性審查成為供應鏈金融業務中的一大風險隱患。而區塊鏈具有分布式存儲、數據公開透明、不可篡改等特征，可用于建立電子交易的識別和共享平臺，在提高票據流轉效率的同時，通過搭建場景建立供應鏈金融服務中的信任。

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（3）人工智能、大數據等應用可以優化供應鏈金融服務效率。供應鏈金融的本質是以核心企業為切入點，在產業鏈條中發現并充分利用信用數據。基于大數據、人工智能等應用，可優化上下游企業授信、還款數據整合并實現動態調整，從而提升企業資質和還款能力評估，提高金融服務效率。

二、大數據視角下供應鏈金融模式的發展與創新

1、互聯網供應鏈金融的交易結構更趨豐富、復雜

伴隨著先進技術的逐步滲透，供應鏈金融業務模式也在不斷升級和轉型。供應鏈金融從以核心企業為信用支撐的傳統線下模式，轉向ERP與供應鏈上下游對接的線上化供應鏈金融，再到綜合平臺化的供應鏈金融，發展成為今天基于產業層次、去“中心化”的數字化供應鏈金融。

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供應鏈金融將以產業互聯網為基礎，充分結合云計算、物聯網、大數據、人工智能、區塊鏈等技術，滲透到供應鏈的管理和運營過程中，實現供應鏈全過程的信息化、數字化、集成化和自動化，實現供應鏈金融向智慧化的轉型升級。

2、提供供應鏈金融服務的參與主體呈現多元化趨勢

隨著我國供應鏈市場的加速發展，市場參與主體也呈現多元化特征，由單一金融機構拓展到多種類型的參與主體。根據萬聯供應鏈金融研究院和中國人民大學中國供應鏈戰略管理研究中心聯合發布的《2019中國供應鏈金融調研報告》的數據顯示：供應鏈管理服務公司、B2B平臺和商業銀行數量規模占據市場前三，合計占比56.86%。

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按照參與主體性質來看，在供應鏈金融的各參與主體中，民營企業是主要參與者，占總體參與主體數量的62%。

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按參與主體融資規模來看，參與主體融資規模整體較小，融資規模在1-100億之間的比例高達75.95%。大多數企業融資規模在1-10億和10-50億之間，占比分別為27.21%和24.05%。

3、互聯網供應鏈金融強化了信息的管理

在供應鏈金融運行過程中，風險控制是大數據應用的核心。信用管理的實質是通過對信息的不斷篩選，對信用主體的風險等級進行評估，有針對性地采取不同的授信策略。通過使用多層次、多維度的數據，大數據可以幫助企業有效地實現融資主體的交叉驗證，信息數據越廣泛，融資主體的風險畫像就越明確。

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隨著大數據技術的應用，供應鏈金融將發展成為以數據流和信息流為手段，以物流和資金流為基礎，兼具資金融通、支付和信息中介功能的綜合性金融業態。這一模式可以有效地解決供應鏈金融中存在的信息不對稱、交易成本高、風險控制不完善、模式單一等問題，為供應鏈金融創造更大的發展空間。

三、大數據視角下供應鏈金融風險管理的特點與難點

1、操作風險

供應鏈管理為供應鏈金融提供了保障。供應鏈金融要求的數據化、操作封閉性、授信用途定向性等，都要求供應鏈管理作為基礎。一是借助供應鏈管理，依據交易數據實現授信額度管理及風險實時控制，達到供應鏈金融數據化的要求；二是借助供應鏈管理，依據對信息流、物流、資金流“三流合一”的全程監控，達到供應鏈金融操作封閉性的要求；三是借助供應鏈管理，依據全流程的訂單跟蹤管理，確保貿易真實性，達到金額、時間、交易雙方等信息匹配，達到供應鏈金融授信用途定向性的要求。

2、信用風險

信用風險是指在商業活動中由于借款者（債務人）未能滿足合同要求而給貸款者（債權人）帶來經濟損失的風險。由于信用風險是以借款者還款能力和還款意愿為基礎，因此，計算出借款者的資產價值多少，未來現金流的大小，和還款意愿強弱是度量信用風險的關鍵。按照借款者類別，信用風險基本可以分為政府、大中型企業、小微型企業、個人幾類，融資難問題主要體現為小微企業的融資難，因為缺乏資產的小微企業其信用風險更多地還是與企業所有人的信用和資產相掛鉤。因此，從這個角度來說，針對供應鏈上的“長尾”——小微企業的信用評估是針對企業主個人的信用評估的延伸。

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大數據應用于金融業務風險控制的國內外實踐。傳統的信用評估模型雖然在進行信用風險管理過程中發揮了很大的作用，但在大數據背景下出現更多的信息維度，除了交易數據本身以外，還有大量的如企業用水用電、企業高管人員日常行為等行為數據，傳統信用評估模型解決問題的能力越來越受限。

四、大數據視角下的供應鏈金融風險管理的應對策略

一是在金融業務中，服務對象可大致分為政府、大中型企業、小微型企業、個人幾類，政府、大中型企業通過傳統征信方式已經可以比較簡單地獲得信貸支持，相對來說，在小微企業和個人客戶方面更需要大數據的幫助，而且傳統信貸數據本身也是大數據的重要來源之一。所以，大數據方式對傳統方式只是補充而不是顛覆。

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二是大數據分析通常是基于歷史數據的，如計量經濟學模型會假設在相同條件下人們會做出相同的行為選擇，這通常是正確的。但市場和人的行為又往往具有非理性的一面，對此進行預測將是非常棘手的任務。所以，大數據方式在當前仍有其明顯的局限性。

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三是在大數據利用和保護個人隱私方面需要有清楚的界限和底線。在我國，使用大數據的征信機構要想開展業務只有數據和模型還不行，還必須拿到央行頒發的牌照，企業征信業務實行備案制，個人征信業務實行更嚴格的審核制，也有這方面的考慮。

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