供应链金融风控解析 This manuscript was revised on November 28, 2020
安全保障分两块：资金端、资产端
一、资金端：资金安全保障措施
主要是资金交易安全，数据安全
1、采用第三方资金存管，将用户资金和平台隔离开，防止被挪用
2、资金同卡进出，平台账户的资金只有用户自己有权操作
3、自有专业技术团队，提供7*24小时全天候的技术保障平台数据、信息安全
资产端风控保障
风控的核心是了解借款方的还款能力和还款意愿。
对应于供应链风控，就是管住4个要素：1.管住钱；2.管住货；3.获取借款方征信；4.获取商流数据。管住钱和管住货，就基本管住了还款来源，属于对还款能力的把控。获取借款方征信，就可以评估借款方的还款意愿。相对于以上3要素，第4要素商流数据的分析能力就需要一些功力了。通过商流的数据分析和建模，可以同时对还款能力和还款意愿这两项的判断加分。我们主要看这笔生意是否是真实的，这笔生意借款方是否能够赚钱。对一个供应链上下游贸易齐全的互联网平台来说，做好商流数据的模型，是可以大大提升其为供应链上各个角色提供纯企业信用贷能力的。
目前来看，通过线上支付体系管住钱，通过物流管控，仓库质押等方式管住货会是互联网供应链金融的先行模式。现在很多银行成立了互联网金融部。这些银行的互金部都比较愿意尝试对接一些可以管住钱，管住货的互联网场景资产。对于通过商流数据做企业纯信贷的还是比较谨慎。这些场景基本只能对接小贷的资金来满足平台场景的需要。其实，真正优秀的商流模型，坏账率是可以做到极低的。毕竟，管住钱，管住货的模式，会需要增加一定的很大开发工作量。合理合法对线上资金流的管控、对接。真实，精准的线下货物数据的采集都要增加新的业务流。
传统的实地调研，圈子走访，口碑收集加上传统的上下游贸易商的数据匹配。同时互联网工具，赋予了我们可以动态的实时把控事物信息的能力。用迭代的方式，敏捷的方式来管控事物，一定是未来的趋势。对于供应链金融的风控模式，我们也应该逐步转变，由原来详尽的贷前风控，一点做大的思维方式。改为贷后风控，多点分散的思维方式。先小额分散的介入场景平台。通过对场景数据的逐步积累，还款情况的动态观察和比对，构建自己的产业互联网风控模型，再根据数据逐步放大资金。我们提出了基于大数
据的智能风控解决方案：在我们的应用层面上，我们提供从WEB，到APP，到SDK，到API的各种服务方式。
在审核流程要点上我们主要做到以下几点：
1、企业基本面及经营情况分析：主要核查企业的银行征信、司法纪录、工商税务、股东背景等信息，同时核查企业的实际控制人及其高管的互联网征信、银行征信、司法征信等相关信息，从基本信息中进行行业准入、黑名单和欺诈筛除；同时对其生产工艺流程、产品市场反应、供销渠道的了解、市场行情等基本面的了解对企业的经营情况有个大致判断。
2、财务分析报表分析：根据资产负债表、利润表、现金流量表，对企业的财务状况、经营成果和现金流量进行分析，通过各项比例分析，以对其偿债能力、盈利能力和营运能力有个基本判断；同时实际操作的过程中，需要将实际控制人的现金流进行合并或剔除以还原企业真实的现金流量情况。
3、业务核实：对企业的收入成本情况进行分析，包括销售毛利率净利率、费用占收入比率等指标，对企业的业务的合理性进行分析，同时核查企业的近两年的前十大客户，对主要客户的销售和进行合理性分析和真实性验证。
4、资产负债情况核实：对企业账面记载的货币资金、固定资产、存货、应收账款等进行分析，确定资产的权属和账面价值；对短期借款、对外担保、应付账款、未决诉讼等事项进行了解和核查，以确定企业的真实负债情况，合理预估预计负债。在核查的过程中需要将企业法人或实际控制人的资产负债情况合并考虑。
5、资金用途及回款来源分析:项目人员需对资金用途的合理性及需求量分析和评价，对回款来源的可靠性和稳定性进行评估和分析。
6、主要风险及对项目的影响：从行业、司法、财务、经营管理等方面的风险进行汇总分析，对流动性风险、操作风险、信用风险进行合理预估。
7、风险缓释措施：对所提供担保形式和内容进行有效性论证，避免但保能力不足的情况出现；同时对货物的监管、跟踪、保证金的收取、首付款路径的控制等手段进行效力评估，以确保相关风控手段的有效性、执行性。
供应链金融（解读版） 一、供应链金融及其特征 “未来的时代不是单个企业之间的竞争，而是供应链之间的竞争，谁拥有供应链的优势，谁就拥有竞争上的优势。”一直以来，Big Lots 公司都为自身的供应链管理能力自豪，近年来却遇到了供应链资金和财务流的压力和挑战。 BigLots 公司是美国一家折扣零售企业，世界 500 强企业之一，拥有近 1500 家门店，主要出售食品、饮料、玩具、家具、服装、家居用品、小电子产品等。公司的供应商有很多是中小企业，它们长期面临现金流的挑战，对 Big Lots 的供应链产生了不利影响。而供应商高达18％的借贷成本也会反映在产品价格中，最终增加了 Big Lots 的采购成本。 于是，Big Lots 与 PrimeRevenue（一家第三方供应链金融服务商）及美国国民城市银行一起推动了应收账款融资计划。一旦 Big Lots 采购了供应商的产品，供应商就对 Big Lots形成了应收账款，Big Lots 接受货物并认可该供应商开出的发票后，相关信息就输入了PrimeRevenue 运营的云端系统（这个平台操作类似于网络银行，每周七天全天候 24 小时）中。供应商在网上看到自己所有被认可的票据后，就可以选择等待 Big Lots 全额付款，或将应收账款转让给美国国民城市银行。如果供应商选择收到 Big Lots 已批复的发票账款（扣除贴现利息），PrimeRevenue 就会指示 Big Lots 将款项再付给美国国民城市银行，并从供应商收取的融资费用中赚取一定比例的费用，而美国国民城市银行则获得了相应的贴现收益。 这就是供应链金融实践的典型案例。这里，Big Lots 是核心企业，它与供应商之间形成了供应链上下游，与 PrimeRevenue 都是供应链金融的平台服务提供商。而美国国民城市银行则是风险承担者，帮助解决供应商的现金流问题。可见，各参与方在其中发挥了不同的作用，从而使供应链金融模式成功运转。 1．供应链金融的价值所在。 通过 Big Lots 案例不难发现，供应链金融的产生有其必然性。随着经济全球化和网络化的发展，不同公司、不同国家甚至一国之内的不同地区之间的比较优势被不断地挖掘和强化。一些经济和金融欠发达地区或资金实力不强的中小企业，却常常遭遇“成本洼地”。它们有发展潜质、在供应链中不可或缺，却往往缺乏大企业的金融资源，受到现金流的制约。我们知道，“资金流是企业的生命源泉”，当企业支出和收入的资金分别发生在不同时刻，就产生了资金缺口，中小企业常常因为上下游优势企业的付款政策而出现现金短缺问题。“目前来看，供应链融资模式是解决这一问题最好的可尝试的方式之一。”因此，探讨供应链金融，解决供应链中出现的金融财务问题，对于中小企业、对于整个供应链顺利运转意义重大。 2．供应链金融的概念及特点。 “供应链金融是一种集物流运作、商业运作和金融管理为一体的管理行为和过程，它将贸易中的买方、卖方、第三方物流以及金融机构紧密地联系在了一起，实现了用供应链物流盘活资金，同时用资金拉动供应链物流的作用。” 供应链金融的实质，是金融服务提供者，针对供应链各渠道运作过程中企业拥有的流动性较差的资产，以资产所产生的确定的未来现金流为直接还款来源，运用不同的金融产品，采用闭合性资金运作模式（即设置封闭性贷款操作流程来保证专款专用），借助中介企业的渠道优势，提供个性化的金融服务方案。通过为企业、渠道及供应链提供全面的金融服务，提升供应链的协同性，降低运作成本。具体
肅互联网金融时代下机器学习与大数据风控系统 肄随着互联网的发展，互联网金融已成为当前最热门的话题，包括支付、理财、众筹、消费等功能在内的各类互联网金融产品和平台如雨后春笋般涌现。互联网金融是传统金融行业与互联网精神相结合的新兴领域，是对传统金融行业的有效补充，因此互联网金融的健康发展应遵循金融业的基本规律和内在要求，核心仍是风险控制。 膁传统金融的风险控制，主要是基于央行的征信数据及银行体系内的生态数据依靠人工审核完成。在国内的征信服务远远不够完善的情况下，互联网金额风险控制的真正核心在于可以依靠互联网获取的大数据，如BAT 等公司拥有大量的用户信息，这些数据可以用来更加全面的预测小额贷款的风险。而机器学习将是大数据时代互联网金融企业构建自动化风控系统的利器。 艿1. 什么是机器学习？ 蒄机器学习这个词相信大家都是耳熟能详，尤其是近几年机器学习界的执牛耳者与互联网界的大鳄的联姻（见图1），更加推动了大众对机器学习的追求热情和在互联网行业中应用的探索热情。 那么，什么是机器学习呢？机器学习这个词是英文名称Machine Learning
的直译，从字面意义不难知道，这门技术是让计算机具有因此她是人工 智能的一个分支。我个人还是比较喜欢Tom Mitchell在《Machine Learning》一书中对其的定义： 羈"A computer program is said to lear n from experie nee E with respect to some task T and some performa nee measure P, if its performa nee on T, as measured by P, improves with experie nee E." 莇关于机器学习的具体概念及介绍，有很多这方面的资料，有兴趣的话大家 可以去查看，在这里我就不赘述。简而言之，机器学习方法就是计算机利用已有的数据（经验），得出某种模型，并利用模型来预测未来的一种方法，这种方法很类似于人类的思考方式（见图2）。也就是说，机器学习的一个主要目的就是把人类思考归纳经验的过程转化为计算机对数据的处理计算得出模型的过程。 芁机器学习与人类思考的对比 自主学习”的能力, 预测
3、金融科技技术介绍及在供应链金融风控中应用的现状 3.1金融科技技术介绍 金葩科技技术主要包括大数据、区块链、云计算、入工智能等新兴前沿技术， 具体介绍如下： 3.1.1大数据技术 大数据 (BigOata) , 根据百度百科给出的定义： “大数据指无法在一定时间范围内用常规软件丁具进行捕捉、智理和处理的数据集合，是需要新处理模式才能具有更强的决策力、洞察发现力和流程优化能力的海量、高增长率和多样化的信息资产”。在《大 数据时代》 一书中， 维克托迈尔－舍恩伯格提出“大数据指不用随机分析法（抽样调查）这样捷径， 而采用所有数据进行分析处理” 。 大数据的 5V 特性由 IBM 提出， 具体为： Vo lum e (数据量大， 包括采集、 存储和 计算的量都非常大）、Variety (种类和来源多样化）、Value (数据价值密度相对较低， 或者说是浪里淘沙却又弥足珍贵）、Velocity (数据增长速度快， 处理速度也快， 时效 性要求高）、Veracity (数据的准确性和可信赖度， 即数据的质矗）。 大数据技术按照数据从获取到获得结果可以分为：数据收集、数据存储、基础架构、数据处理、统计分析、数据挖掘、 模型预测、 可视化呈现等 8 种技术。大数据技术目前 计算模式主要分为 Batch Processing 技术（以 MapReduce 和 Hadoop 系统为代表）、Stream Processing 技术（以 S4 和 Stonn 系统为代表）、Interactive Analysis 技术（以 Dremel 系 统为代表）。 大数据技术的意义不止在千数据的收集， 更大的意义在于数据的提取挖掘。大数据 技术通过各种场景中获得海量数据， 能够结合云计算技术来对获取的海量数据进行处 理， 提取有价值的数据及形成有价值的分析结论。 大数据技术近些年发展迅速， 不断涌现出新的技术， 为数据搜集、分析、挖掘、可视化呈现提供支待， 大数据技术为企业的 的经营活动、 分析决策提供了数据支持， 使企业决策更加科学。 14
互联网时代供应链金融：挑战与机遇 https://www.doczj.com/doc/014623194.html, 2012年10月19日 23:55 中国经营报微博国际互联网巨头正在全面进军金融服务领域。 10月8日，谷歌(微博)在英国推出新项目，即为企业用户提供贷款，帮助其购买该公司搜索广告，这是谷歌首次进军信贷领域。而相隔一周前，亚马逊(微博)宣布将为第三方卖家提供贷款，帮助其在亚马逊的平台上出售商品。 近年来兴起的供应链金融不仅面临经济增长放缓融资需求下滑、同业竞争加剧、人才储备仍有待提升等诸多挑战，互联网企业跨界金融的“威胁”也正在逼近。 挑战：互联网获客渠道冲击 目前，在金融领域，与电子商务扯上关系的事情不少。面对着具备庞大企业会员的电商平台杀入金融业，银行业内人士难免惊呼“狼来了”。 真正对银行形成挑战的是互联网企业模式对既有抵押制融资思路的挑战。而在银行专业人士看来，互联网金融的模式与银行传统业务仍有所区别。 兴业银行(12.59,0.06,0.48%)贸易金融部总经理林晓中认为，银行在设计供应链金融解决方案时，核心企业的资信情况和交易关系稳定性以及核心企业的配合程度显得尤其重要，如果情况都合乎银行的期望，借款企业财务状况的重要性将被降低，否则借款企业仍会被银行拒贷。“对于与核心企业没有构成直接交易关系的企业，融资通常以合格动产质押来支持。银行很难在没有风险转移手段的情况下，像阿里信贷一样敢于仅凭经营数据来决定放款。” 兴业银行首席经济学家鲁政委(微博)表示，在中小企业融资过程中，信息不对称是一个重要问题，在缓解信息不对称方面，征信体系的完善最为关键。 “由于一些历史原因，国内一些中小企业缺乏比较完善的信息披露及评价体系，使投资机构由于缺乏对企业的足够了解而对放款缺少信心。”中国银监会银行二部主任张金萍在接受媒体采访时就表示，信息约束是当前银行机构反映最突出的难题。 供应链金融的应用在一定程度上缓解了这个难题，因为上下游企业之间的贸易往来凭据成为资信的审查和放款依据。
供应链金融的发展现状 供应链金融的目的主要是为供应链上的核心企业、上下游企业而服务，实现银行、企业以及物流公司的合作共赢。面对中小企业的融资高需求，供应链金融未来市场规模巨大，目前国内还处于发展起步阶段。随着金融科技的快速发展，将会在供应链金融上得到广泛的应用，对于降低成本、提高效率都起到了关键性的作用。 供应链金融是指将供应链上的核心企业以及与其相关的上下游企业看做一个整体，以核心企业为依托，以真实贸易为前提，运用自偿性贸易融资的方式，通过应收账款质押、货权质押等手段封闭资金流或者控制物权，对供应链上下游企业提供的综合性金融产品和服务。 一、供应链金融的国内发展现状 我国供应链金融业务最早产生于深圳发展银行。1999年，深圳发展银行在华南地区以“票据贴现”业务最先介入供应链金融领域。近年来，供应链金融已经在我国迅速的发展，已成为银行和企业拓展发展空间增强竞争力的一个重要领域，也为融资困难的中小企业拓宽了融资渠道。 在供应链金融模式中，由于融资依据的资产主要为应收账款、存货等资产，这些资产的规模大小也将影响我国供应链金融的整体市场规模。根据国家统计局的数据，我国2006～2015年工业企业应收账款净额年均复合增长率为15.6%，从2006年的31692.21亿元增长到2015年的117246.31亿元，增幅超过了3倍；我国2006～2015年工业企业存货复合增长率为12.0%，2015年达到102804亿元，相比2006年的36999.26亿元，十年里增长了1.8倍。应收账款和存货等资产的不断增长为我国供应链金融的发展奠定了坚实的基础。据相关数据预测，2020年我国供应链金融的市场规模将达到14.98万亿元左右。 数据来源：国家统计局 数据来源：国家统计局 二、供应链金融的发展趋势 （一）更多的市场主体参与 传统的供应链金融服务由于受到资金实力、牌照等门槛，主要以商业银行提供为主。随着互联网、大数据等技术的发展，更多的市场主体将可以利用自身的信息或技术等方面的优势，直接开展供应链金融服务，包括电商、物流企业或综合实力强的实体企业。
如何有效规避供应链金融风险 供应链金融产品不同于传统的银行融资产品，其创新亮点是抓住大型优质企业稳定的供应链，围绕供应链上下游经营规范、资信良好、有稳定销售渠道和回款资金来源的企业进行产品设计，借助大型核心企业对中小供应商的深入了解，选择资质良好的上下游企业作为商业银行的融资对象，该模式突破了传统信贷业务的评级授信、抵押担保、审批流程等诸多方面的限制，进行了服务方式创新，有效缓解了中小企业融资难问题，对支持中小企业发展具有重要意义。 一、供应链金融潜藏多重风险 对比传统的信贷业务，一方面，供应链上核心企业较高的信用水平和增级效用以及真实贸易项下产生的自偿性还款现金来源，降低了上下游交易方的信用风险：另一方面，供应链上各环节主体之间环环相扣，相互传递的风险因素，又使各企业所面临的环境更加的复杂多变，不仅包括主体自身的信用风险，同时还涉及到企业所处供应链的整体运营风险、交易对手风险、贸易背景真实性风险、交易资产风险、操作环节风险等。 1.核心企业信用风险和道德风险 在供应链金融中，核心企业掌握了供应链的核心价值，担当了整合供应链物流、信息流和资金流的关键角色，商业银行正是基于核心企业的综合实力、信用增级及其对供应链的整体管理程度，而对上下游中小企业开展授信业务，因此，核心企业经营状况和发展前景决定了上下游企业的生存状况和交易质量。一旦核心企业信用出现问题，必然会随着供应链条扩散到上下游企业，影响到供应链金融的整体安全。 2.上下游企业信用风险 虽然供应链金融通过引用多重信用支持技术降低了银企之间的信息不对称和信贷风险，通过设计机理弱化了上下游中小企业自身的信用风险，但作为直接承贷主体的中小企业，其公司治理结构不健全、制度不完善、技术力量薄弱、资产规模小、人员更替频繁、生产经营不稳定、抗风险能力差等问题仍然存在，特别是中小企业经营行为不规范、经营透明度差、财务报表缺乏可信度、守信约束力不强等现实问题仍然难以解决。 3.贸易背景真实性风险 自偿性是供应链金融最显著的特点，而自偿的根本依据就是贸易背后真实的交易。在融资过程中，真实交易背后的存货、应收账款、核心企业补足担保等是授信融资实现自偿的根本保证。一旦交易背景的真实性不存在，出现伪造贸易合同、或融资对应的应收账款的存在性与合法性出现问题、或质押物权属与质量有瑕疵、或买卖双方虚构交易恶意套取银行资金等情况出现，银行在没有真实贸易背景的情况下盲目给予借款人授信，就将面临巨大的风险。 4、业务操作风险 操作风险是当前业界普遍认同的供应链金融业务中最需要防范的风险之一。供应链金融通过自偿性的交易结构设计以及对物流、信息流和资金流的有效控制，通过专业化的操作环节流程安排以及独立的第三方监管引入等方式，构筑了独立于企业信用风险的第一还款来源。但这无疑对操作环节的严密性和规范性提出了很高的要求，并造成了信用风险向操作风险的位移，因为操作制度的完善性、操作环节的严密性和操作要求的执行力度将直接关系到第一还款来源的效力，进而决定信用风险能否被有效屏蔽。 5.物流监管方风险 在供应链金融模式下，为发挥监管方在物流方面的规模优势和专业优势，降低质押贷款成本，银行将质物监管外包给物流企业，由其代为实施对货权的监督。但此项业务外包后，银行可能会减少对质押物所有权信息、质量信息、交易信息动态了解的激励，并由此引入了物流监管方的风险。由于信息不对称，物流监管方会出于自身利益追逐而做出损害银行利益
大数据风控的现状、问题及优化路径 2016-04-11巴曙松侯畅唐时达互联网金融互联网金融 iefinance互联网金融与金融互联网、互联网等模式，主要包括（p2p网贷、虚拟货币、众筹模式、第三方支付、互联网银行、电商小贷、金融服务等）进行研究与分析。发布的内容也请转发到朋友圈。本账号编辑转载目的在于传递信息对真实性不负责，版权及观点归原作 者所有。4:54 Yiruma - Do You来自互联网金融 文/巴曙松；侯畅（东北大学工商管理学院）；唐时达（北京大学光华管理学院博士后流动站） 摘要：在互联网技术和信息技术的推动下，大数据在金融行业的风控中获得了引 人注目的进展，但是在实际运用中其有效性还需进一步提高。当前大数据风控有效性不足既有数据质量的障碍，也有大数据风控的理论性障碍，还有数据保护的制度障碍。消除这些障碍、提高大数据风控的有效性，需要金融企业、金融研究部门和政府监管部门的共同努力。 关键词：互联网金融；大数据；风险控制 大数据已经撼动了世界的方方面面，从商业科技到医疗、政府、教育、经济、人文以及社会其他各个领域。早在1980年，阿尔文?托夫勒（Alvin Toffler，1980）在《第三次浪潮》一书中就预言大数据将成“第三次浪潮”。奥巴马政府将大数
据定义为“未来的新石油”。凯文?凯利（Kevin Kelly，2014）认为所有的生意都是数据生意。2013年互联网金融将“大数据”推向了新的高度。金融的核心是风险控制，将风控与大数据结合、不断完善和优化风控制度和体系，对于互联网金融企业和传统金融企业而言都同等重要。 一.大数据风控发展迅速，但有效性不佳 在应用层面，金融行业利用大数据进行风控已经取得了一定的成效。使用大数据进行风控已成为美国等发达国家互联网金融企业的标准配置。 美国Zest Finance公司开发的10个基于学习机器的分析模型，对每位信贷申请人的超过1万条原始信息数据进行分析，并得出超过7万个可对其行为做出测量的指标，而这一过程在5秒钟内就能全部完成。 为网上商家提供金融信贷服务的公司Kabbage主要目标客户是ebay、Amazon、PayPal等电商，其通过获取这些企业网店店主的销售、信用记录、顾客流量、评论、商品价格和存货等信息，以及他们在Facebook和Twitter上与客户的互动信息，借助数据挖掘技术，把这些店主分成不同的风险等级，以此来确定提供贷款金额数量与贷款利率水平。 中国互联网金融企业对于大数据风控的运用也如火如荼。
大数据技术在供应链金融中的具体应用大数据（big data）是指无法在一定时间范围内用常规软件工具进行捕捉、管理和处理的数据集合，是需要新的处理模式才能具有更强的决策力、洞察发现力和流程优化能力的海量、高增长率和多样化的信息资产。 近年来，供应链金融在大数据的支持下发生了脱胎换骨的变化，这种变化主要体现在信息的收集与分析方面。 大数据的应用拓宽了供应链金融的服务内涵，通过运用大数据分析技术，供应链金融服务者可以分析和掌握平台会员的交易历史和交易习惯等信息，对交易背后的物流信息进行跟踪分析，全面掌控平台和会员的交易行为，并通过掌握的信息给予平台会员融资支持。大数据的应用降低了供应链金融的业务成本和贷后管理成本。 大数据的应用一定是围绕着特定的商业目的，通过整合内部和外部、结构化和非结构化的信息来指引商业行为的过程。 在供应链金融中，大数据技术具体可以应用在以下方面： 1、精准把握需求，设计个性化金融和物流服务 大数据技术可通过数据挖掘匹配多种数据源，结合行业发展动态，精准把握中小企业需求，将企业寻找信息转换成信息主动寻找企业，为中小企业设计各种个性化供应链金融服务。同时还可以根据企业实际的运输节点、货物、目的地等需求提供个性化物流服务，提升物流的效率。
2、多维度分析和验证信息，降低信息不对称 传统模式下征信及自动贷后基于的交易数据主要依托于静态、平面的财报数据，这种数据容易出现人为加工等风险，参考价值不大。 而大数据应用模式下主要依托的是动态、可持续的财务数据源，其将对相关主体的财务数据、生产数据、现金流量、资产负债、研发投入、产品周期等多维度的数据进行全方位的梳理和分析，并通过订单、库存、结算、销售分配等明细交易记录进行对比和交叉验证。以此获得企业最真实的经营状态，提高征信服务质量，降低信息不对称。 3、分级预警、量化授信，精准把控风险 依托传统模式下征信数据所作出的授信决策存在单一、不准确、更新频次慢等问题。依托大数据技术，对企业的授信可通过模型结合动态数据源脱敏处理，根据行业数据和外源数据做出行情分析和价格波动分析，实现实时监控的分级预警、量化授信，实现风险的精准把控。 4、建立授信主体数据库，完善数据交互 传统模式下的供应链金融仅依靠核心企业客户的订单数据，缺乏各环节的配合和完整的交互数据。大数据应用模式通过交易网关数据模式建立授信主体全方位的数据库，从云端获取中小企业交叉数据，智能匹配中小企业进销存ERP系统，彻
供应链金融的风险有哪些？ 摘要：供应链金融的主要服务对象是中小企业，中小企业融资难的主要原因是风险大、风险难以控制，供应链金融的作用并非在于消除了中小企业融资过程中的风险，而是对其中可能出现的风险做出了较强的管控，以较低风险的形式对较高风险的企业和市场业务进行了开拓，供应链金融的风险仍然贯穿于供应链金融服务过程的始终，因此充分了解供应链金融服务过程中的风险，防范于未然，有助于避免大面积风险的爆发，控制不良贷款，将风险降到最低。本文主要对供应链金融业务开展过程中可能出现的运营风险进行分析讨论，以兹参考。 一、认识供应链金融 当前国内经济持续转型升级，在供给侧结构性改革成为经济升级的突破口和着力点的背景下，金融端已成为供给侧改革的关键。特别是我国正由制造大国向制造强国乃至“创造”强国迈进，“产融结合、脱虚向实”推进之下，更需要加强金融支持和服务。 供应链金融作为应“产业发展需求”而生的金融服务形式，不管对于国际发展战略与进程，还是国内转型战略与进程，供应链金融都有较强的促进作用。供应链金融不仅仅是一种融资服务，供应链运营效率的提升、供应链整体竞争力的提升、生态圈的建立和繁荣也是供应链金融的非常重要的使命。因此，供应链金融有望成为金融端供给侧改革的重要抓手。 对于供应链金融的理解，基于不同的参与主体大致可以分为三个不同视角： ●一是来自物流服务商，可以理解为为商品流通的整个过程提供运输保管和金融监管服务，是将金融业务与商品物流相结合，相互协作、共担风险的过程； ●二是来自核心企业，可以理解为在以核心企业为主导的供应链生态圈中，对上下游企业的资金可得性以及成本控制进行优化的过程； ●三是来自金融机构，可以理解为以核心企业为基础将供应链上的上下游企业及物流企业看作一个利益共同体，基于交易过程，结合动产抵质押，对供应链中的不同节点提供金
摘要：供应链金融能够为企业提供产业链上相应节点的融资服务，提高营运资金的周转能力。从业务切入节点来看，涉及了订单采购、存货保管、销售回款三个阶段。随着产业运作模式的变化，供应链金融的服务模式以及主导模式都做出了相应的调整，供应链金融的业务模式呈现出多样化的趋势。虽然，供应链金融理论上能够较好地降低信用风险、减少损失，但实际业务中也存在风险点。总的来讲，供应链金融业务开展需要选择诚实守信的交易对手，此外，融资项下还需要做到“小额、分散、短期”，以期能更好地分散风险。 关键词：供应链金融；业务模式；操作风险；市场风险；信用风险 一、供应链金融的特点及趋势（一）有别于传统信贷的融资模式传统信贷融资模式下，金融机构主要是通过评估融资主体的信用状况以及抵押物价值来提供授信；在供应链金融模式下，资金提供方弱化了对融资主体的信用以及抵押物要求，转而对产业链上的交易状态进行综合评价，针对单笔或者多笔交易提供融资服务。主要表现出以下方面的特点：一是与货物交易密切相关；二是资金使用具有确定性；三是要求对使用资金进行动态监管。因此，在供应链金融模式下，偿债资金具有“封闭性、自偿性”特点。其自偿性的保障，来自于对融资项下的贸易进行有效控制；封闭性的保障，则来自于对产业链上下游的整合以及对资金的动态监控。（二）业务模式呈现多样化趋势供应链金融在我国发展的时间虽然不长，但业务模式呈现多样化趋势。一是资金来源多样化。除了传统的商业银行、商业保理机构，还有P2P平台、小贷公司、以及资产证券化等衍生模式提供资金。二是参与主体多样化。业务的主导方由核心企业拓展到专业供应链服务公司、电商平台等企业类型。业务多样化也意味着复杂度上升，监管难度加大。二、供应链金融在不同业务阶段的体现供应链金融
https://www.doczj.com/doc/014623194.html, 如何用大数据进行金融风控_光环大数据培训 至少应该从数据资源获取、数据处理、数据应用场景3个层面去谈。他表示，数据应用的风险控制首先数据资源量要大，且数据需要持续生产、持续更新、动态变化。其次，要用技术加固数据，面对数据越来越多、越来越分散、相关性越来越弱等问题，想要做到强大的数据处理必须要使用深度学习、机器学习、强化学习等先进技术，可建立风控模型、量化运营模型、用户洞察模型、企业征信模型等模型和产品出来；最后企业需要在应用场景下训练和使用数据，这样才能使数据处理能力得到反馈，使之成为一个正向的循环。许凌透露，京东金融的资源获取主要来自体系内电商数据，体系外大量合作投资获得的数据，还有一部分来自大量模型变量和多维度数据。 大数据风控团队的核心能力在于拥有海量数据、能够实时决策以及数据在贷前贷中贷后的流转三大能力。强大的数据获取和处理能力不仅包括对数据稳定性的维持，还包括对第三方欺诈数据的识别等等。关于技术如何推动数据加工的问题，张敬华表示，拿到数据之后如何做清洗、加工、分成以及进行分布式计算、风控决策等等都需要大量技术层面的工作。 张敬华以“用户敏感信息”为例指出，技术要做到的是如何在保护用户隐私的情况下，让风控人员、不同的系统客户人员使用和支持，并进行流转。全业务的智能决策引擎实践是掌众金服正在做的事情，该决策引擎包括风险授信，即让用户在56秒得到贷款；智能支付，用户在微信、支付宝等不同场景的代扣代收代付体验；精准营销，即怎么基于不同用户，实现贷款的需求。这一决策模型能够实现在于掌众的自动化学习反哺体系，通过人工智能机器学习进行实践。 欺诈风险识别、信用风险识别是捷信当时亟待解决的问题，张韶峰表示，这两大方面涉及贷款申请设备反欺诈、黑名单过滤、身份验证、网络异常行为及申请信息对比等问题。 由于捷信的客户群下沉，其客户主要是蓝领工人、农民工，但这些人身上几乎没有常规的信用数据，百分之八九十查不到银行征信报告。张韶峰介绍说，用机器学习算法和大数据技术，百融金服经过大半年的探索，最终的模型有效性由原来的0.2做到了0.38。以还款能力计算为例，首先需要了解用户收入，第二个是负债，第三个是消费，以及很多辅助变量，以及是否看书或杂志、手机号使用多少年、在什么地方消费、社交圈怎么样等等，张韶峰表示这些都可以用来进行风险识别。
关于“互联网+供应链金融” 何为供应链金融？ 所谓供应链，即围绕核心企业，将供应商，制造商、分销商、零售商以及最终用户连成一个整体的网络链条，如果通过合理的整合，几方之间可以实现高效的互动和协同，从而降低资金成本，提高经济运转效率。 模式的核心在于利用行业数据和资源，更有效的向生态圈或产业的各类型公司企业放贷，并且有效控制风险。 目前的供应链金融服务机构，包括银行、上市公司以及第三方P2P平台。而随着后两者纷纷涉足供应链金融服务，这一模式关注度也再度升温。 对银行而言，虽然供应链金融服务由来以久，但做为对公业务的一部分，其传统上抓大放小的粗放式模式在服务中小微企业上存在天生短板，无论在利率、期限还是质押权项，均不存在优势。而一般而言，一条产业链上的80%以上的企业都是中小企业，由于信用和风险识别成本较高，这类企业较难从银行获取信贷资金。 上市公司则是这一领域另一大玩家，据统计，目前沪深两市已有20余家上市公司涉足供应链金融业务，很多企业纷纷自己成立财务公司或者干脆搭建P2P平台，来介入供应链金融服务。互联网+供应链金融的几种模式 就供应链金融模式来说，主要有以下几种： 1.阿里京东模式：主要利用平台上交易流水与记录，甄别风险评测信用额度进而发放贷款，除了赚取生态圈上下游供应商的金融利润，也为了生态圈健康发展，而在整个模式中，公司是整个交易的核心，除了掌握数据，也能牢牢把控上下游的企业，属于强势的一方。 2.行业资讯门户网站转型做供应链金融：如上海钢联，便是利用前期钢铁行业门户网站的优势，进行业务拓展与延伸，利用平台优势做电商并拓展至供应链金融，为平台上的钢贸商解决资金问题。三六五网也是从做房产垂直类门户网站转型将业务延伸，推出的安家贷，亦可算宽泛的互联网供应链金融一种，也是利用其平台用户资源来开展业务。 3.软件公司转型：企业运行管理需要的ERP 或各类数据软件公司，目前也参与到供应链金融的大战中来。如上市公司用友网络，是国内ERP 管理系统的佼佼者，互联网金融是公司三大战略之一。数千家使用其ERP 系统的中小微企业，都是其供应链金融业务平台上参与的一员。 4.物流公司：在传统供应链金融模式上，物流公司是参与者也是非常重要的第三方，在互联网+时代，物流公司凭其在行业常年来上下游的深厚关系，转身从事电商进而延伸至供应链金融业务。典型的上市公司有：怡亚通和瑞茂通。
金融科技在供应链金融中的应用 一、智慧化供应链金融与传统的供应链金融相比，具有哪些优势？ 这个问题首先要从什么叫智慧化供应链金融的内涵说起。智慧化供应链金融是建立在数字化、智能化的基础上的。 所谓数字化在计算机虚拟环境中对整个供应链过程进行评估和优化，并进一步推动整个生命周期的新型组织方式。数字化本身的概念内涵是在于什么，在于提高本身供应链的信息之间协同，这是数字化的含义。 而智能化呢，它在数字化的基础上，通过我们互联网、监控技术，来加强整个供应链信息管理、服务，来提高对供应链的可控性，并且初步，我们说的智能手段和智能体系，建构高效的运营系统，它的核心是在于提高我们整合供应链的效果，降低我们整个供应链的交易成本。 到了智慧化阶段，它在整个供应链过程中进行治理性的活动，也就是依赖我们所能获取各种数据，进行分析、推理、判断、构思和决策，某种意义上部分取代了我们人工分析方法、分析过程，它把整个供应链推到柔性化和高度集成的过程。 二、互联网供应链金融目前比较好的模式有哪几种？互联网供应链金融在大宗商品电商领域的应用实战可否举几个例子？ 供应商金融的模式各不相同，所有供应链金融基本的组织单元有四个：供应链上下游、平台服务提供商、风险管理者、流动性提供者，伴随着这四者的不同
组合而产生不同的模式。这里就有集合四个元素为一体的，譬如UPS和GE，这种模式一般是产业中的大企业。 我举几个好的例子，比如香港利丰集团，利丰集团从去年开始也在大规模推送供应链金融，他们在应用过程中涉及大量海外供应商，特别是我们中国的供应商。问题是即便一个供应商生产出产品，从形成提单到海运，到通关、清关、就地分拨，这时候发出账单有周期。假如周期是60天，也就意味着60天拿不到钱。可是我们今天大量中小型供应商承受不起几十天资金压力，正是在这样情况下，香港利丰集团2014年专门成立一家金融公司就是利丰信用，一旦我给你下单之后就可能形成潜在的应付账款，供应商可以把应收账款进行一次转让，我们大家知道金融当中最通俗一种金融做法叫保理。 有一个问题出来了，实际上我们今天很多供应商，如何去贴现，贴现是多少。再加上今天很多供应商没有给它下单，它需要引进设备提升能力，这种情况下让一个金融机构给它进行融资很难。所以也正是在这样一种状态下，今年利丰集团提出数字供应链，就是用大数据来驱动供应链金融。什么叫大数据所驱动的供应链金融，就是你们现在看到这个图。伴随供应链的每一个活动，怎么能够通过我们的信息化，能够把所有的供应链作用活动，能够把它高度数据化、信息化之后贯通，形成这种贯通。 再举一个例子，蚂蚁金服最近这两年大规模农村供应链金融。他们现在怎么做呢？首先在农村端建立了店小二，反过头来抓住产业龙头，跟龙头企业进行合作，对龙头企业整个生产经营进行支持，这样就渗透到客户的底层。两周前我来江苏，江苏有一个最重要的养殖大企业益客，益客现在中国禽类养殖三剑客之一。
大数据在互联网金融风控中的应用研究 【摘要】本文首先针对大数据在互联网金融中的应用提出了几个创新的方向，然后介绍了在互联网金融的大环境下风险控制的原则和核心方法，并重点分析了大数据在这些规则下数据积累、加工和应用的场景，最后根据应用的现状提出了需要注意的问题和后续的展望。 【关键词】大数据;互联网金融;风险控制 1.引言 互联网金融是指以依托于支付、云计算、社交网络以及搜索引擎等互联网工具，实现资金融通、支付和信息中介等业务的一种新兴金融。互联网金融不是互联网和金融业的简单结合，而是在实现安全、移动等网络技术水平上，被用户熟悉接受后（尤其是对电子商务的接受），自然而然为适应新的需求而产生的新模式及新业务。是传统金融行业与互联网精神相结合的新兴领域。 论起互联网金融首先想到的是马云的“三步走战略”——平台、数据、金融。未来的互联网金融无疑有着巨大的发展空间，可目前看来三步走已经不符合市场预期，因为市场到今天已经不只是平台之争，特别随着这两年互联网金融爆发式的发展，已经形成了平台、数据、金融相互影响的格局。在这种形势下破局的点在哪里？就在于连接平台、用户、金融等方面的工具——大数据上，谁能对大数据合理利用，谁就能掌握这场数据之争的未来市场。 2.大数据在互联网金融的应用方向 从大数据的应用场景来看尽管达不到人们所预期的精确性，但确实已经有了不少比较成功的商业案例。如Decide利用超过80亿条的已知价格信息预测价格走势，给出购买建议;DataSift通过分析社交网络数据，制定针对性营销方案;Zestfinance则利用大数据进行信用评估，并已累积获得近一亿美元的融资等等。 随着平台的发展和数据的积累，互联网金融也越来越多参与到其中，所以三步走已经转变成交叉并行的三个方面。国内对互联网金融的应用比较多的还是在理财上，这是受了阿里余额宝、百度百发、微信理财通等的影响，可实际上贷款才是金融服务中最具刚性需求的服务。而且随着大众时间和需求上的碎片化程度提升，一方面是银行等金融机构的产品自然而然的落地，二是互联网信贷围绕大数据分析等方式进行了很好的改造。因此大数据已经促进了高频交易、社交情绪分析和信贷风险分析三大金融创新。 2.1 高频交易和算法交易 以高频交易为例，交易者为获得利润，利用硬件设备和交易程序的优势，快
供应链金融的法律风险及预防 供应链金融的本质是融资,与传统融资相比其融资要求不以融资方的资产和信用为核心,而是以贸易过程中的财产作为融资依据,此种融资模式不需要企业提供额外的财产担保便能够有效地解决中小企业经营中的融资困境。因此,本文研究的核心旨在分析供应链的融资行为与融资相关的法律关系及存在的法律风险,并就风险提出合理的建议。供应链金融并非是新型的融资模式,曾因监管不利导致爆发系统性风险后慢慢淡出视线,近年来供应链金融业务又回市场,对供应链金融的监管应当吸取历史教训,进一步完善其融资模式并改善融资环境,发挥供应链金融的效用,实现普惠金融的本质缓解中小企业的融资难题。 本文的创新之处以贸易融资为切入点,通过融资行为分析法律关系,实现理论与实践结合。本文的主要观点通过三方面进行阐述:首先,以贸易融资为出发点和落脚点,剖析融资行为并分析其背后的法律架构和法律风险,比较融资架构与法律关系之间的差异,进而对融资行为的法律部分提出修改建议,并全面认识融资行为中存在法律风险。其次,本文研究的对象与传统的质押担相关但又有区别之处,在传统担保制度规定结合供应链条融资习惯谈论其融资的特点。 最后,本文讨论供应链金融结合互联网的发展模式,响应“互联网+”的发展口号,重视互联网在供应链领域中的作用,供应链金融比其他的融资产更能提供有针对性的融资服务。目前的供应链融资体系仍然处于发展的初期阶段,融资服务不成熟,且需要进一步调动各主体之间的配合提高融资服务的效率,着眼于市场就会发现,虽然政策大力扶持开展供应链服务,目前没有系统的监管规定及完善的市场运行机制,需要制定严格的监管促进形成良性的运行机制才能保证供应链融资市场的稳定和繁荣。
供应链金融的发展现状文件管理序列号：[K8UY-K9IO69-O6M243-OL889-F88688]
供应链金融的发展现状供应链金融的目的主要是为供应链上的核心企业、上下游企业而服务，实现银行、企业以及物流公司的合作共赢。面对中小企业的融资高需求，供应链金融未来市场规模巨大，目前国内还处于发展起步阶段。随着金融科技的快速发展，将会在供应链金融上得到广泛的应用，对于降低成本、提高效率都起到了关键性的作用。 供应链金融是指将供应链上的核心企业以及与其相关的上下游企业看做一个整体，以核心企业为依托，以真实贸易为前提，运用自偿性贸易融资的方式，通过应收账款质押、货权质押等手段封闭资金流或者控制物权，对供应链上下游企业提供的综合性金融产品和服务。 一、供应链金融的国内发展现状 我国供应链金融业务最早产生于深圳发展银行。1999年，深圳发展银行在华南地区以“票据贴现”业务最先介入供应链金融领域。近年来，供应链金融已经在我国迅速的发展，已成为银行和企业拓展发展空间增强竞争力的一个重要领域，也为融资困难的中小企业拓宽了融资渠道。 在供应链金融模式中，由于融资依据的资产主要为应收账款、存货等资产，这些资产的规模大小也将影响我国供应链金融的整体市场规模。根据国家统计局的数据，我国2006～2015年工业企业应收账款净额
年均复合增长率为15.6%，从2006年的31692.21亿元增长到2015年的117246.31亿元，增幅超过了3倍；我国2006～2015年工业企业存货复合增长率为12.0%，2015年达到102804亿元，相比2006年的36999.26亿元，十年里增长了 1.8倍。应收账款和存货等资产的不断增长为我国供应链金融的发展奠定了坚实的基础。据相关数据预测，2020年我国供应链金融的市场规模将达到14.98万亿元左右。 数据来源：国家统计局 数据来源：国家统计局 二、供应链金融的发展趋势 （一）更多的市场主体参与 传统的供应链金融服务由于受到资金实力、牌照等门槛，主要以商业银行提供为主。随着互联网、大数据等技术的发展，更多的市场主体将可以利用自身的信息或技术等方面的优势，直接开展供应链金融服务，包括电商、物流企业或综合实力强的实体企业。 比如实体企业。传统的供应链金融模式里，实体企业往往只是作为核心企业存在，银行以其提供的上下游企业数据为依据，为中小企业提供融资服务。但随着核心企业对供应链金融的理解越来越深刻，开始利用自身资金或通过外部融资资金，直接对上下游企业进行授信。核心企业利用自身的信息优势，更加凸显出自己的作用。
互联网金融做大数据风控的九种维度 在互联网金融迅猛发展的背景下，风险控制问题已然成为行业焦点，基于大数据的风控模型正在成为互联网金融领域的热门战场。那么，大数据风控到底是怎么一回事呢？与传统风控相比，它又是怎样来进行风险识别的呢？本文对此进行了探讨。 大数据能够进行数据变现的商业模式目前就是两个，一个是精准营销，典型的场景是商品推荐和精准广告投放，另外一个是大数据风控，典型的场景是互联网金融的大数据风控。 金融的本质是风险管理，风控是所有金融业务的核心。典型的金融借贷业务例如抵押贷款、消费贷款、P2P、供应链金融、以及票据融资都需要数据风控识别欺诈用户及评估用户信用等级。 传统金融的风控主要利用了信用属性强大的金融数据，一般采用20个纬度左右的数据，利用评分来识别客户的还款能力和还款意愿。信用相关程度强的数据纬度为十个左右，包含年龄、职业、收入、学历、工作单位、借贷情况、房产，汽车、单位、还贷记录等，金融企业参考用户提交的数据进行打分，最后得到申请人的信用评分，依据评分来决定是否贷款以及贷款额度。其他同信用相关的数据还有区域、产品、理财方式、行业、缴款方式、缴款记录、金额、时间、频率等。
互联网金融的大数据风控并不是完全改变传统风控，实际是丰富传统风控的数据纬度。互联网风控中，首先还是利用信用属性强的金融数据，判断借款人的还款能力和还款意愿，然后在利用信用属性较弱的行为数据进行补充，一般是利用数据的关联分析来判断借款人的信用情况，借助数据模型来揭示某些行为特征和信用风险之间的关系。 互联网金融公司利用大数据进行风控时，都是利用多维度数据来识别借款人风险。同信用相关的数据越多地被用于借款人风险评估，借款人的信用风险就被揭示的更充分，信用评分就会更加客观，接近借款人实际风险。常用的互联网金融大数据风控方式有以下几种： 1验证借款人身份 验证借款人身份的五因素认证是姓名、手机号、身份证号、银行卡号、家庭地址。企业可以借助国政通的数据来验证姓名、身份证号，借助银联数据来验证银行卡号和姓名，利用运营商数据来验证手机号、姓名、身份证号、家庭住址。 如果借款人是欺诈用户，这五个信息都可以买到。这个时候就需要进行人脸识别了，人脸识别等原理是调用国政通／公安局API接口，将申请人实时拍摄的照片／视频同客户预留在公安的身份证进行识别，通过人脸识别技术验证申请人是否是借款人本人。
大数据时代的供应链金融 随着web2.0的兴起、智能手机的普及、各种监控系统以及传感器的大量分布，人类的社会文明进入到一个数据大爆炸的时代，“大数据”的概念应运而生。“大数据”被誉为继云计算、物联网之后IT 产业又一次颠覆性的技术改革。 什么是大数据？互联网文本和文件、搜索、微博、微信和电商每天都产生海量的数据。美国互联网数据中心指出，互联网上的数据每年将增长50%，每两年翻一番。除互联网外，手机、传感器网络、天文学、大气科学、生物化学等等也是大数据的来源。你见或不见，大数据就在我们身边。 “数据已经渗透到每一个行业和业务职能领域，逐渐成为重要的生产因素；而人们对于海量数据的运用将预示着新一波生产率增长和消费者盈余浪潮的到来”。 ——麦肯锡《“大数据”：创新、竞争和生产力的下一个前沿 领域》 供应链金融是运用供应链管理的理念和方法，为相互关联的企业提供金融服务的活动。互联网和“大数据”打破了信息不对称和物理区域壁垒，使得中小型、区域型金融机构与大型、全国型金融机构站在同一层次竞争，迫使中小机构转型开展差异化竞争，否则难逃被这个时代淘汰的命运。金融服务行业以数据为其核心，随着互联网技术的不断发展，谁挖掘、掌握了有价值的数据，谁就拥有更强的竞争力。
数据挖掘前端化，或者说直接为消费者感知和直接提供消费者所需要的服务，终将催生各种各样个性化的金融服务。业内经营决策者通过对行业数据进行整合、分析，可以更准确地了解行业动态及发展趋势，制定更适合中小微企业需求的金融产品与服务以及营销方案，才能实现新的利润增长模式。 “大数据”对供应链金融的影响 1.“大数据”降低银行对供应链的信息不对称 传统银行为了控制风险对于中小企业的贷款实行信贷配给，由于银企之间存在严重的信息不对称，银行为了获得有效的信息和实施贷后的监督，需要付出较高的信息搜集成本和监督代理成本，企业经营一旦亏损，为企业错误决策和经营买单的可能是银行。货嘀嘀嘀平台采用大数据以O2O的模式打造供应链金融信息平台，实现可视化跟踪，解决因信息不对称造成的一系列问题，降低银行等金融机构的风险，增加中小企业的融资渠道。 随着“大数据”时代的来临，货嘀嘀嘀运用科学分析手段对海量数据进行分析和挖掘，可以更好地了解客户的需求，分析优化流程，提高风险模型的精确度，研究和预测市场动态，在线撮合匹配从而进入全新的科学分析和决策时代。在这种情况之下，利用“大数据”的能力将成为决定银行竞争力的关键因素。 2、“大数据”促进物流企业精准管理存货 在供应链金融中，银行对物流企业不但要求对存货进行管理，更是想分享物流企业掌握的信息。从目前的情况来看，物流企业所掌握