大数据背景下拓展供应链金融的思路和途径研究.pdf

中国经贸CHINA GLOBAL BUSINESS246 中国经贸 2024年3月下供应链金融作为小微企业获取金融服务的主要渠道，在大数据条件下其发展契机和挑战共存。云计算、区块链系统等技术的出现给予了金融业务强力的支撑，但是在资金去向、债务转让以及交易的真伪度等具体应用层面仍然存在风险。这要求相关金融机构更多应用和发展互联网+思维，主动构建多方可信的信息化业务平台，监管机构应拟定相应条例，加大监管科技体系与风险控制体系构建，指引供应链融资帮助企业切实优化贷款难的问题。文章通过对大数据背景下拓展供应链金融的思路和途径进行探究，尝试运用有效措施解决问题，为相关人员提供参考。供应链金融模式的现状供应链金融是为供应链上下游企业提供资金支持的服务模式。该模式强调以整个供应链的业务真实性为基础，通过金融手段优化供应链的运营与融资效率，从而实现各方共赢的局面。一般来说，供应链金融涉及的主要参与方包括核心企业、供应商、经销商、零售商、银行、保险公司等。目前，随着我国电商与线上金融等相关互联网应用场景的迅猛发展，供应链金融也慢慢展现出网络化的发展特点。但其发在当前金融规范化和经济增速放缓的大背景下，平稳且有担保的金融模式的重要性更加凸显，供应链金融不断成为我国企业扩宽融资途径的重要选择。随着网络的快速发展，供应链金融形势显现网络信息化的发展趋势，相关技术的兴起提升了供应链的智能化水平。大数据和网络技术与供应链金融的结合，促进了现金流、仓储、商品供应链、资讯流等相关要素之间的交叉与融合，拓展了传统金融的应用领域和形式。文章通过对大数据背景下拓展供应链金融的思路和途径的深入研究，提出了相关策略。大数据背景下拓展供应链金融的思大数据背景下拓展供应链金融的思路和途径研究路和途径研究 文/庄虓 展依然不是很成熟，缺少一套健全、具体且易于成功推广的供应链运营参考范式。此外，如何应用新技术来应对财务舞弊等问题，依然需要相关部门继续发展和强化监管科技和监管模式。供应链金融的概述及发展特征供应链金融供应链金融通过整合供应链上的物流、信息流和资金流，为中小企业提供更加灵活和个性化的融资解决方案。供应链金融的核心在于将中小企业的信用评级和风险管理转移到整个供应链中，通过核心企业的信用担保和货物质押等方式，为中小企业提供融资支持。这种融资模式可以有效降低中小企业的融资成本，提高资金使用效率，同时也为金融机构提供了更加广阔的市场和业务机会。随着互联网和信息技术的发展，供应链金融正逐渐成为金融领域的一种重要创新模式，对于促进中小企业发展、优化供应链管理以及推动经济发展具有重要意义。供应链金融依托互联网和信息技术，实现供应链上物流、信息流、资金流的深度整合。通过实时监控和管理供应链中的各个环节，金融机构能够更加精准地评估中小企业的信用状况，进而为区域经济Mar 3 2024CHINA GLOBAL BUSINESS MAR.2024 CHINA GLOBAL BUSINESS 247 其提供更加灵活、个性化的融资服务。这种方式不仅降低了中小企业的融资门槛和成本，还提高了整个供应链的运作效率和竞争力。同时，互联网和信息技术的发展为供应链金融提供了强大的技术支撑，使其在数据处理、风险控制等方面更加精准和高效。供应链金融的发展特征1.对小微企业的服务品质逐步提高。对小微企业而言，供应链金融相对于传统孤立的金融服务模式更加友好，但是对其发展品质的判断标准就是根据任务达成率、订单率等指标。随着网络的快速发展，供应链金融的发展和网络技术的关联度不断提升，其评判标准也将逐步体现出网络化的特点，这将进一步提升其服务品质。2.大幅优化了及时性与可靠性。基于传统人工尽调的供应链金融模式难以达到网络时代的工作效率，且经常发生信息不对称的状况，严重制约了供应链金融的发展。因此，与信息化网络化等的深度结合成了供应链融资发展、突破传统业务制约的重要契机，它们可以大幅降低信息共享速度、明确业务环节进度、明确各个主体的权益和责任，有效提高对实体行业融资服务的及时性与可靠性。3.数据化与智能化。供应链金融的长足发展离不开每个行业的实业企业与金融服务部门提供的丰富数据，以及由它们所支撑的各类分析模型。因此需增强针对大量多源异构异步数据信息的清洗对齐、精炼挖掘、分析建模等综合水平，甚至开发出 基于特定供应链环节的智能监控设备和资金同步核验划转系统，以提高供应链金融的数据化与智能化服务水平。4.运作方式系统化。传统供应链金融业务比较简单与零散，缺少比较完善的增长体系。随着网络化技术的逐步应用，供应链企业之间的贸易行为愈加公开化，金融机构能够挖掘出大量有价值的信息，并以此研发出不同于传统授信商品的评价与量化风险评估模型，为用户提供专属的金融解决方案。因此，相关发展会不断产生比较完善的系统化运作方式，相关优势也会逐步凸显，并让供应链金融符合并贡献于愈加完善的市场运作机制。对大数据下供应链金融的发展模式分析1.基于 B2B 电商平台的模式。当前 B2B 电商平台在供应链行业的发展已形成规模，在这种业务模式下，金融公司可以基于对供应链真实业务数据的掌握，结合买方或卖方的一定担保，更加稳妥且及时地满足供应链下游采购企业的资金及账期需求。在大数据条件下，采购企业可以及时获得供应链金融机构的融资，及时获得足够现金进行采购，从而缓解短暂资金不足对生产采购等的制约，并且大幅缩短了上游供应商所面临的账期压力，很大程度上提高了整个供应链的运转效率。此外，B2B 电商平台在生鲜 B2B 场景也得到了一定成效。企业利用线上交易平台将生鲜电商和食品采购商间的交易信息精准对接给相关金融机构，极大提升了相关融资服务的效率和供给率，同时精简整体业务流程，让相关参与方之间的信息不对称问题降低，并能降低相关融资企业的违约风险。2.基于在线支付的模式。目前典型性的支付工具包括支付宝与财付通等，但是其面对的消费者市场，在一定程度上和供应链金融所处的商业端市场不是很相符。因而这两种支付 APP 相对的金融形式也与供应链金融形式很不同。为此，一些软件公司利用与每个领域的核心企业签订战略协议，助力其通过采集与分析供应链上企业的货款信息，进而得到链上真实交易数据，并用来作为上下游企业的信贷依据。金融机构能够采集与研究核心企业的这类数据，进而为其产业内的企业开发一套健全的现金管理与付款计划。核心企业也能主动把这些数据汇总打包给金融机构，实现自身供应链的融资优化。同时，支付软件公司以其研发的供应链软件作为沟通链上企业与金融机构的媒介，也能自主研发相应的融资产品，通过对接金融机构作为最终资金方，实现自身对于供应链支付业务与融资业务的深度参与。3.基于 ERP 系统的模式。很多传统企业的 ERP 软件缺少相关的数据整理与网络交互功能，长期未对数据进行清洗和同步，导致企业在借助传统 ERP 软件予以原料与现金管理时，经常会由于用了过期的信息而难以实现精准调度。随着网络信息化科技在 ERP 系统的运用，结合了大数据技术的供应链金融形式在企业资金配置与原料分配领域获得了认可。在此模式下，新的 ERP 系统利用联邦计算、云计算等新兴技术，综合处理企业中长久积累的购货信息、实时库存、贸易信息等数据，及时更新与分析，提高企业对资源与资金配置的正确率与及时率。4.基于供应链平台的模式。目前的供应链平台在一定程度上是传统ERP管理软件的综合版，不但对企业的订货、库存、资金统筹等有详尽的了解，同时还对企业代收货款、收付汇等更深入的金融服务有一定的触及。由于供应链各环节所触及的信息类型很多，所以要创建一个健全的供应链平台就需要技术开发企业综合调研，掌握链上企业的发展状况并汇总数据，才能为核心企业、中小微型企业等建立相应的中国经贸CHINA GLOBAL BUSINESS248 中国经贸 2024年3月下供应链管理系统。此外，从功能与价值的角度来看，其影响范围已不只是企业的初始资金与原料的管理，还渗透着企业的资金服务、结汇等更深的现金需求，所以基于供应链平台的融资形式已发展为全方位一体化的企业群融资平台。5.基于物流业的供应链金融模式。物流业在供应链金融工作进行中展现了基础作用，其很多基础原料、货品运输任务都需物流业的介入。近些年，随着基于大数据的供应链融资在物流业的逐步推广，物流公司的职责也发生了一定转变。具体来讲，就是利用其开放货仓，给信誉评级高的中小企业提供仓储服务，并收取一定仓储费。这解决了很多中小企业在供应链金融业务中的监管仓储问题，也给物流公司本身带来了新的利润。大数据环境下供应链金融管理对策研究1.信息化风控平台。在供应链金融中，信息化风控平台可以发挥至关重要的作用。通过集成大数据、人工智能等技术，该平台能够实时监控供应链中的各种风险因素，如信用风险、市场风险、操作风险等。通过对历史数据和实时数据的分析，平台能够预测潜在风险并提前采取应对措施，有效降低风险损失。此外，平台还能够对供应链中的企业进行全面评估，为金融机构提供更加精准的信用评级和风险管理建议。在应用信息化风控平台时，需要注意保护数据的隐私和安全。同时，平台应具备灵活性和可扩展性，以适应不断变化的供应链环境和业务需求。此外，平台的建设和维护需要投入大量资源，因此应充分考虑成本效益和长期回报。2.智能合约。智能合约在供应链金融中有着广泛的应用。它能自动执行交易，提高操作效率，减少人为错误。智能合约的执行不受人为干预，具有很高的透明度和可信度，有助于建立互信关系。此外，智能合约还可以降低履约风险，减少违约行为，进一步保障供应链金融的安全。然而，智能合约的应用也需要注意一些问题。首先，智能合约的编写要精确无误，否则可能导致意外的结果。其次，智能合约的执行是自动的，无法像传统合同一样进行人为干预，因此需要确保其安全性。最后，智能合约的适用范围有限，不能完全替代传统的合同法律制度。因此，在使用智能合约时，需要谨慎考虑其应用范围和潜在风险。3.广义机器学习。机器学习在供应链金融中具有广泛的应用前景。通过分析大量数据，机器学习算法能够预测市场需求、销售趋势和库存管理，帮助企业更好地规划生产和物流。此外，机器学习还可以用于客户分析和市场拓展，识别潜在客户和细分市场，提高营销效果。在应用机器学习时，也需要注意一些问题。首先，数据质量和完整性对机器学习模型的准确性和可靠性至关重要。因此，需要确保数据的清洗和预处理，避免数据噪音和缺失值对模型的影响。其次，机器学习模型需要经过充分的训练和验证，以避免过拟合和欠拟合问题。最后，需要关注算法的可解释性和伦理问题，确保机器学习模型的应用符合道德和法律规定。大数据下供应链金融模式发展前景展望1.金融监管愈加严格。随着监管机构愈加严格的融资监管，供应链金融行业的严谨性已有了很大地提高，对中小企业的服务也明显改善。2.供应链金融行业规模不断扩大。随着我国供应链金融市场的发展，行业规模不断扩大，各大金融机构与互联网公司也参与其中。通过科学应用网络与大数据技术，可以用较低的成本为实体企业提供金融贷款，从而达到更好地金融服务实体的目的。3.供应链金融的发展为实体企业提供新的融资方式。近年来，网络与大数据技术的发展为供应链金融的数据化提供了技术基础，打破了过去实体企业只能到金融机构的网点进行贷款融资的限制，让商家可以利用供应链大数据来实现其融资需求。B2B 交易平台则利用数据推算出商家的还款能力与信用风险状况，以此给出对应的可贷额度。从商家获取金融贷款的速率来看，中小企业特别是小微企业因为本身信用状况、传统金融机构对其的额度限制与人工审核效率问题，自身融资需求往往无法被满足，对业务开展产生了一定的制约。大数据供应链金融扩宽了其融资途径，提升了其在申贷、审核、放款阶段的便利性与及时性。这不但能有效降低其融资成本，提升其资金周转率，也大幅扩宽了金融机构的业务覆盖率。综上所述，供应链金融是中小微企业的主要融资途径之一，它从传统模式不断发展为网络化模式，这不但让其服务领域和受众获得了极大的扩宽，也为中小微企业提供了更可得的融资服务。此外不同行业的特征都有所不同，所以对于不同产业链灵活开发对应的融资产品，可以更好地满足不同行业的融资需求。未来，随着我国政策支持力度的加大与相关数据行业的持续升温，供应链金融会呈现出更为多样的业务模式与全新的服务种类，会成为推动产业结构升级与优化等战略的核心角色，具有巨大的发展潜力。（作者单位：成都新光锦新能源有限公司）