缪 苗

(广东科学技术职业学院，广东 珠海 519090)

“大数据”是当下最热门的词汇之一，也被称为海量资料，是信息爆炸时代的产物，它具有4V的特点:Volume(海量数据资料)，Velocity(产生速度快)，Variety(信息类型繁多)及Veracity(信息真实)。在互联网条件下，信息量超光速增长，对于这些海量的信息数据，需要我们进行获取、整理分析并加以应用，这在以数据流通为核心的供应链金融服务领域尤其显得重要。

一、供应链金融发展现状

供应链融资是指银行将整个产业供应链上下游企业看成一个整体，以其中的一个核心企业的需求作为重点，运用多种金融组合产品，进行金融创新，为供应链上有资金需求的上下游企业设计出不同的融资方案，进行融资支持。从银行的角度来看，上下游企业的资金流通都可以在银行的资金监管下进行，可以降低银行资金管理风险，同时扩大了融资额度;从企业角度来看，可以解决产业供应链上资金分配不平衡的问题，进而提升整个产业供应链的竞争力。

我国供应链金融业务的最早产生于深圳发展银行(现平安银行)。1999年开始该行先是从贸易融资业务需求量较大的珠三角地区进行探索和尝试，之后正式在银行业率先正式推出。随后，其他商业银行也陆陆续续开始推出并积极发展供应链金融业务，业务规模不断扩大，逐步成为了中小企业融资的重要途径。

在过去的十多年里，随着市场需求不断增加，供应链金融业务品种也不断创新，第一类的创新是金融与物流两业的融合。包括订单融资、电商融资、保单融资、预收预付账款质押融资、应收账款质押融资等。第二类创新是电子商务领域内的金融与物流的进入。在现在的市场需求下，大多数的电商公司在自己的交易平台上都同时提供融资平台，可以为商品买、卖双方开展质押贷款业务。同时银行也开始面对市场需求推出了针对电子商务的融资产品。第三类创新是互联网金融。互联网金融是传统金融企业与互联网企业利用互联网技术和信息通信技术实现资金融通、支付、投资和信息中介服务的新型金融业务模式。其本质还是金融。

二、供应链金融目前存在的不足

尽管供应链金融已取得较为显著的成就，但也必须要正确面对供应链金融在发展过程中存在问题，并予以解决和完善。

1、欠缺完整的银行信用体系

在供应链金融的融资模式下，与传统的银行贷款业务相比，银行更加关注产业供应链上下游企业之间的资金流、物流、信息流之间的如何交互。由于资金流可以在原材料采购、生产、物流、销售各个环节做到封闭流动，风险可控程度增加，授信模式发生重大改变，进行了多方位的金融产品创新，进而银行若化了对核心授信企业以外的上下游中小企业的财务分析和信用评级。同时我国目前的信用征集系统、信用中介机构的建设还处于起步阶段，中小企业的信用信息无法有效归集和准确评估，这在一定程度上影响了商业银行的供应链融资业务的市场拓展和信用风险管理，更要求商业银行建立一整套包含中小企业的信用等级评价体系。

2、由于信息不对称导致银行风险增大

在供应链金融的融资模式下，一方面由于资金流可以在原材料采购、生产、销售各个环节做到封闭流动，相对来说银行能够比较容易获取授信上下游企业的相关财务数据信息，同时也可以从物流、电子商务、销售企业等方面掌握企业的库存商品信息、销售回款等可以判断企业发展前景的第一手信息。从这个角度来讲，银行作为融资方获得的相干数据信息已经远远高于从前。但从另一个方面来看，这些信息数据的来源角度多、层面广，数据之间存在一定的信息不对称，导致银行可能出现一些市场前景误判或无法利用自身的专业优势对企业提供需要的帮助。这样就需要银行联合授信企业、物流企业、监管机构共同建立一个信息共享平台，在这个平台上银行也可以发现中小企业在融资、结算、财务等方面的隐秘信息，进而对融资授信进行风险管理和控制。

3、物流企业缺乏规范管理

在供应链金融的融资模式下，物流企业承担着至关重要的角色。供应链融资业务中，用于质押的存货大部分属于中间产品，具有很强的流通性和流动性，而商业银行缺乏对存货的定价和鉴别能力，并且存货易损耗、价值波动大，这就要求合作物流企业要具有较高的质押物监管、价格鉴定和资产变现的能力。但在目前的情况下，优质大型的物流企业偏少，物流环境较为复杂混乱，大多数企业重运输、轻仓储，运输和仓储都缺乏规范标准，在流通中物权也很难得到保证。导致银行对质押物监管流程难以控制，供应链融资业务中的关键点质押物的第三方监管出现风险管理的漏洞，这就需要整个物流行业的规范管理运作。

4、操作风险高

操作风险是指由于不完善或者失灵的内部控制、系统失灵以及外部事件等给商业银行带来损失。由于一条供应链涉及的上下游企业众多，操作风险增强，供应链融资中的操作风险涵盖了前期信用调查、中期融资审批、出账和授信贷后管理等业务流程，就有可能由于操作不规范或操作中的道德风险造成一定的风险损失。

三、大数据对供应链金融产生的影响

根据我国供应链金融目前的发展现状，在当今大数据背景下，对其产生的影响主要有以下几方面:

1、市场需求判断。大数据最大的优势就是海量的信息特点，具体体现在数据资料巨大、产生速度快、信息类型繁多和信息真实的4V特点，通过对海量数据的分析筛选整理，能帮助我们判断一系列变动的规律:也可把一定时期内的流通和消费看作是常量，在地区、渠道、方向、市场分配方面作为变量，能够判断出市场的需求方向和需求数量。

2、目标客户的资信评估。在大数据时代下，商业银行可以对授信客户的日常生产经营活动中的财务数据、原材料采购、付款信息、生产数据、管理费用、研发投入、工资水平、销售费用、资金周转时间、市场需求等各方面各层面的各项数据进行整理研究并加以分析判断，同时还可以根据相关的公式数据将相关的数据转化成评判指标，从而对授信客户能够进行全面的资信评估。

3、可用于风险分析、警示和控制:行业风险是最大的风险，行业风险的分析预警与控制对于企业的发展尤为重要，而大数据的最大优势就是对海量数据的分析筛选整理，能帮助我们判断一系列变动的规律，通过行情分析和价格波动分析，能够尽早提出预警信号。

四、大数据应用的前提条件

大数据信息如何有效运用，还需要满足一定的前提条件:

1、基础数据真实，来源可靠:这是大数据信息运用的核心前提条件。我国长期以来许多层面的统计数据都存在失真和一定的水分情况，在大数据、云计算等互联网现代信息技术不断更新的当下，海量的数据可以进行收集统计汇总分析，减少甚至避免了人工干扰因素。

2、精确预测需求。需求预测是整个供应链金融的源头和核心，市场需求预测直接影响企业的生产决策，销售预测会直接关系到企业营销策略、库存策略、生产安排及销售返利等营销决策。企业需要通过有效定性和定量预测分析手段和模型，并结合历史需求数据精确预测需求。

3、数据可转化成评判指标。大数据收集到的海量数据本身是枯燥的、杂乱无章的，一旦找到数据之间的规律并形成评判指标后则更具有生命力。而科学地设定评判指标，确定各个指标之间的逻辑关系，进而才能准确判断出事物发展的规律和路径。

4、建立数据信息管理系统。大数据时代下供应链融资的各个环节的资金流、物流、信息流相互交汇，需要银行与在授信企业、物流企业、监管机构共同建立一个信息共享平台。

5、积累准确的基础参数。在实际工作中，基础参数非常重要，尤其是是临界参数。在目前市场讯息千变万化，各类金融创新层出不穷，没有那么多的经验数据可以参考和借鉴，这样积累准确的基础参数就显得尤为重要。

五、大数据背景下供应链金融发展的趋势分析

第一、向数据质押方向发展。商业银行根据其掌握的数据，对客户的业务、信用方面进行综合分析，在安全范围内提供供应链融资业务。在大数据的引导作用下，一方面引入授信客户行为数据，包括授信企业的网络行为数据及传统的银行授信数据，第二方面银行通过物流企业及业务交易支付环节等各个环节的物流、资金流、信息流等系统的信息流的整合，形成客户业务信息的全面数据，商业银行通过对数据的分析，可以对核心企业甚至是中小企业提供信用融资，其本质也可以看作是金融数据质押。

第二、向着实物担保方向发展。质押物是供应链融资业务的核心环节，而这个需要商业银行与物流企业、担保企业互相配合才能进行。

第三、金融、物流、监管三方合作共建信息共享平台。这个平台是大数据的汇集点。交易平台与物流平台、支付系统及贸易融资系统进行数据集成，同时还能与企业各项财务数据集成，真正达到信息流、资金流、物流、商流的无缝数据连接;确保交易资源真实可靠、贸易行为真实、真实来源信息共享。

综上所述，供应链金融作为给产业链提供系统性融资支持的新金融形态，其核心是对产业链各个环节数据的使用，互联网时代下借助大数据，利用好各个维度的数据可以把真实的交易变得更加安全、快速、可靠，发挥出供应链金融的协同效应，把供应链连成真正的网络。

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