最新供應鏈金融風控基礎知識

在供應鏈金融領域，核心企業相對於傳統企業優勢的本質即在於風險定價能力的增強。下面是小編為大家分享最新供應鏈金融風控知識，歡迎大家閲讀瀏覽。

　　傳統的供應鏈金融風控

長期以來，傳統供應鏈金融在風險控制中強調以下三個方面：

一是核心企業及擔保。如供應鏈中核心企業，即製造商實力不強，銷售或資產規模不大，財務狀況不良好，即使有核心企業或核心企業願意提供擔保，傳統供應鏈金融提供方都不會提供融資。

二是動產抵押或應收/預付款質押。傳統供應鏈金融強調，取得供應鏈融資的核心企業上、下游企業必須提供傳統供應鏈金融資金提供方接受的倉單、存貨、應收款或預付款抵押或質押，否則，即使該供應鏈的核心企業實力強大，在該供應鏈中的上、下游企業都不會獲得融資。2015年10月8日，華為、中興一級供應商深圳福昌電子因欠款人民幣2.7億元宣佈破產即是此情況。

三是物流、資金流與信息流的跟蹤。即使供應鏈各企業採用了ERP軟件，但傳統供應鏈金融資金提供方管理信息系統與供應鏈企業ERP系統及物流公司的管理系統未聯網，因此，在向供應鏈上、下游企業提供資金後，傳統供應鏈金融提供方派人瞭解與跟蹤該供應鏈的物流、資金流與信息流，以確保不出現異常，確保融出的資金安全。

　　互聯網供應鏈金融風控

與傳統供應鏈金融不同，互聯網供應鏈金融須通過以下方式實施風險管控：

首先，利用大數據、雲計算替代抵押或質押。京東為什麼能為它的平台購物的消費者提供貸款(或賒銷)，原因就是它的後台可統計、分析該消費者消費行為習慣與還款能力。

其次，使用虛擬貨幣。發展虛擬經濟要使用虛擬貨幣，2009年1月誕生的比特幣，使虛擬貨幣得到越來越多的關注。提供B2B2C的電子商務平台本身是一個生態系統，提供了一個完整的閉循環，在該閉循環中使用虛擬貨幣，可防止互聯網金融的道德風險，減少資金挪用、侵佔或轉移的風險。

再次，通過資本運作，將互聯網金融風險從內部轉化為外部風險或化解。當接受資金的某供應鏈出現風險，可通過重組，將幾個供應鏈進行合併，並達到上市條件，然後通過資本運作實現上市。供應鏈上市後，融資能力加強，還款能力提高或股價高於貸款或眾籌投資原始投資金額，P2P貸款方可通過債轉股或眾籌投資人通過溢價出售股票將風險轉移或化解。

　　不同類別核心企業的風控優勢

金融競爭本質在於風險定價能力。在供應鏈金融領域，核心企業相對於傳統企業優勢的本質即在於風險定價能力的增強。電商類核心企業優勢在於大數據下的信用評估體系，產業類核心企業優勢在於對動產融資的把控力。

產業類核心企業風控：產品標準化+倉儲能力。產品標準化程度越高，價值評估越容易，同時高度標準化的產品在資產處置上更容易，降低流動性風險。核心企業自建倉儲可以有效控制信用風險，也是產業類核心企業風險控制能力的最重要因素之一。

平台類核心企業風控：大數據優勢。電商平台類核心企業，擁有更高的業務頻次，上下游分別為供應商和消費者，基於應收賬款、預付賬款貸款以及信用融資是主要形式，風險控制主要依靠平台交易往來所形成的大數據優勢，比如京東白條的風控模式。

　　供應鏈金融中的大數據風控

隨着市場階段的不斷變化，外部環境日趨複雜，供應鏈金融在發展過程中也遇到了一定的瓶頸，原因：供應鏈上的小企業在商業模式、企業規模上各有差異，所以傳統金融機構統一的風控標準難以形成，每一筆貸款都意味着資產負債表、利潤表、現金流量表的.審核、融資合同的擬定和確認、現場資產估值等繁瑣流程，而這些流程必須由人工來完成，效率十分低下;同時，雖然一條供應鏈金融上的融資需求體量很大，但是其中每一筆貸款額度都相對較小，所以整體而言，傳統機構給中小企業放貸的成本太高，收益太少，從而缺乏為中小企業提供針對性金融服務的積極性。如何推進供應鏈金融可持續發展已成為擺在資本市場面前的一個重要命題。

近年來，隨着互聯網技術和大數據技術的興起並日趨成熟，供應鏈金融與信息技術結合日趨緊密。使得機構對供應鏈中的物流、信息流、資金流閉環的實時監控變為可能，並可以進一步地將所得數據翻譯成標準化金融語言，在極大地提高了風控的效率同時讓風險更為可視、可控。供應鏈金融的互聯網化使得中小企業成了最直接的受益者，這種金融服務創新將給中小企業融資難的狀況帶來結構性的改變。

無論供應鏈金融如何發展，其本質仍是金融，風險定價能力仍是競爭的最為核心的內容。在與傳統金融的對比中，供應鏈金融的風控優勢是大數據下的徵信系統。

一方面，大數據可及時預警風險。供應鏈上的所有企業，存在着緊密的關聯關係。終端消費量的變動，必然會引起上游各環節的變動。大數據可判斷一系列變動的規律，可以對財務數據、生產數據、訂單數量、現金流量等進行全方位分析對比，判斷需求方向和需求量。

另一方面，通過商貿、金融和物流三方合作建設的供應鏈金融平台，利用平台大數據使交易平台與物流平台集成、與支付系統集成、與交易融資系統集成，達到信息流、資金流、物流、商流的無縫隙連接。

無論銀行、互聯網或者核心企業，在未來，供應鏈金融乃至整個金融領域的核心都在於大數據，誰在大數據上佔有優勢，誰才能走的更穩、更遠。

而數據愈加開放的趨勢使得大數據風控的優勢愈加明顯。一方面，核心企業規模發展到一定階段，開始考慮整個產業的生態，更有意願開放數據。另一方面政策角度也在推行地方政府、部委分層次的開放數據。據估算，80%的企業數據在政府手中，目前越來越多的政府向社會開放企業支付、税務、能耗、社保等方面數據。這些數據介入市場後，信用機構對它們進行加工，即形成信用產品。這些公開信息加之直接從羣體數據獲得的行業數據，徵信企業就可以形成對企業全方位、立體化的評價。

大數據突破了金融市場以抵質押和擔保貸款為主的傳統方式，解決了金融機構對財報信息不充分，信用積累和抵押、擔保資源不充足的中小微企業難以進行有效的信用風險評價的關鍵問題，能夠創建了高效能、全風控、低成本的信用評價模式、風險控制模式和信貸管理模式。

以國內第一家大數據信用服務機構金電聯行為例，其採用非財報的“軟信息”，為中小微企業提供無抵押、無擔保的純信用貸款服務。迄今已為1000多家中小微企業提供了總規模達60億元的非抵質押信用貸款服務，未發生過一筆不良。

交易明細數據：大數據信用評價技術不依賴由合計信息產生的財務報表，而是採用企業留存在供應鏈IT系統中電子交易明細數據，通過對訂單、庫存、下線、結算、付款等海量明細記錄的交互驗證，識別數據的真偽，進行信用評價。信息的可靠性體現在：一是數據量巨大，幾乎難以人為作假;能夠反映企業最真實的經營狀況;3、所有明細數據都是可以互推和計算的。

從事後風險到事前預警：傳統的金融業務中都有違約率、違約概率、風險損失率等統計概念，而這些所反映的都是事後風險的結果。大數據信用技術提供依據供應鏈產生的實時交易數據，進行實時跟蹤，實時的風險計算，實時的風險預警、預測，可提前預警3-6個月的風險。一旦發生觸發預警，便提示銀行進行資產保全，從而實現了全過程風險控制，因此大數據技術的統計中只有風險抑制率的概念。

客觀性、高效率：傳統信用評價的數據採集、風險分析、等級評定主要依靠人來進行，主觀性強，人為風險高;大數據技術通過安裝在供應鏈IT終端數據挖掘機器人實時採集企業交易數據，雲計算技術量化信用風險，從數據採集、清洗、分析、評價全部通過計算機，全自動化完成，能同時對上萬甚至數十萬家企業進行評價。