在国家相关政策支持下和市场等各方力量的驱动下，供应链金融（Supply Chain Finance）异军突起，成为炙手可热的金融热点和各路金融资本角力的焦点领域。
不同于传统金融，供应链金融打破了传统金融的“固化思维”，创新性的将供应链上的核心企业以及与其相关的上下游企业看作一个整体。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，将“物流”、“商流”、“资金流”、“信息流”四流合一，并有针对性地为上下游企业提供金融产品和融资服务。
有效的填补了8%-15%的融资利率空白，打开中小企业融资阀门，实实在在地解决了中小企业“融资难”、“融资贵”“发展难”等问题，在激烈的市场竞争当中，将供应链资金流“盘活”，实现核心企业对供应链的有效管理。因此，越来越多的企业加入到供应链金融领域。
根据前瞻产业研究院的行业报告数据显示，到2020年，我国供应链金融的市场规模可达14.98万亿元左右。由此看来，供应链金融作为新金融业务的重要板块，将在未来占据广阔的市场空间。
这个市场很大，也很难。中小企业想要做好，除了有一定资源背景外，还有风控这个核心难题需要我们去解决。在下文中，我们将聚焦供应链金融的风险问题，结合大数据探究供应链金融的风控解决方案。
供应链金融相比于传统融资模式固然有其独特的优势，但同样因为业务的创新性，涉及主体过多，且多数规模较小，因此供应链金融的风险也较传统双边贷款复杂得多。我们可以从以下3个维度来看：
有6大常见风险：核心企业信用风险、上下游企业信用风险、贸易背景真实性风险、业务操作风险、物流监管风险和抵押资产风险，其中信用风险和业务操作性风险是重中之重。
供应链金融的风险包括：借款人风险、担保人风险、押品风险和第三方风险，特别是供应链金融中需要依靠物流监管企业、电商平台和数据商等第三方的配合，就产生了不同于传统信贷的第三方风险。此外还有来自于外部行业与市场的风险。
不同模式的供应链金融风险有所差异：
（1）应收账款融资模式：应收账款的真实性、核心企业的支付能力、转移账款风险。
（2）保兑仓融资模式：核心企业资信风险、商品监管风险、质押商品价格变动风险。
（3）动产质押融资模式：出质人风险、监管企业风险、质押物价值风险、法律法规风险。
现阶段，供应链金融面临着很多风险，同时，这些挑战也隐藏着机遇——谁做好了这些行业难题，谁就能领先行业。而大数据技术是解决供应链金融风控问题的绝佳选择。
新一轮科技革命和产业变革席卷全球，大数据技术不断涌现，众多金融机构已通过大数据风险防控系统，大数据与供应链金融的结合也成为行业发展必然趋势。
下面，具体讲解一下，大数据是如何赋能供应链金融风控的呢？
大数据风控，是通过运用大数据构建模型的方法进行风险控制和风险提示。相较传统风控来说，大数据风控可以从APP、微信公众号、小程序、短信、web、手机h5等全渠道数据的接入，并利用sdk集成、API对接等方式打破数据孤岛，监控核心全渠道数据，实现对整个供应链上下游企业信息收集、数据分析和数据追溯，给金融机构提供风险的量化和预警，助力供应链金融可持续、健康发展。
供应链金融的风控核心是交易数据征信，交易数据搭配金融机构擅长的信贷表现数据，可以全方位协助金融机构实现贷前、贷中、贷后全流程的风险管理。在这种逻辑下，开始搭建一套创新有效大数据风控系统。
（1）贷前
大数据风控系统在业务发生前，首先会进行模型构建，对业务场景下的核心企业上下游管理、财务质量、财务指标、业务指标、经营情况等进行多层次、立体化的分析。根据这些呈现的信息，系统再做复审，复审通过后，则进入贷中流程。
（2）贷中
贷中进行准入评估和风险评级，筛选出优质的底层资产。由运营部门准备相关资料，包括相关审计报告、资质、企业照片、租金、审核后的资料等入库存档，同时标的在平台上线，在此过程中做到信息完善透明，之后即到了财务相关的业务流程。
（3）贷后
传统供应链金融贷后管理手段落后，需要耗费大量的人力，达到的效果也不理想，难以实现对供应链的实时、全面监控。而大数据风控模型可以实现对贷款企业或贷款对象的实时监控，并将静态数据的财务报表转变为动态数据，将供应链企业融资成本和风险降到最低。
供应链金融中多主体参与、信息不对称、信用机制不完善、信用标的非标准的场景等，都是导致风险存在的原因所在，大数据应用的加入能进一步改善这类问题。
（1）降低信息的不对称
如果说做好供应链金融的关键在风控，那么做好风控的核心则是要解决供应链当中的信息不对称问题。
什么是信息不对称？简单来讲就是，相关金融机构对于中小企业的真实实力并不了解，所以当这些企业向金融机构借贷的时候，这些机构由于对贷款方的不了解，所以不敢将手上的钱借出。即使中小企业在贷款的时候对金融机构承诺的利率相当高，也无法消除机构的顾虑。
大数据的出现恰好缓解了金融机构与中小企业之间的信息不对称问题。运用科学分析手段对海量数据进行分析和挖掘，将对相关主体的财务数据、生产数据等多维的立体数据梳理分析，并通过订单、库存、结算等明细交易记录进行交叉验证，获得企业最真实的经营状态，提高征信服务质量，有效降低信息的不对称问题。
（2）流程自动化
供应商与供应商之间的结算是通过合同约定的，无法通过系统化的方式自动完成，造成金融机构在参与的供应链环节中，没有得到强有力的回款保障。通过内外部获取客户数据，然后借助规则模型对数据进行处理，并根据处理结果去驱动业务流程自动执行，减少人为交互，避免操作失误。
以京东“京保贝”为例：其根据供应商与京东商城的应收账款，从采购订单、入库、结算至付款前的全部单据纳入应收池，并根据大数据得出的风控模型，计算出供应商可融资额度，客户还能在可融资额度内任意融资，之后由系统自动放款。融资成功后，开始按日计息，直至该笔融资还款成功。
（3）数据互通，保证真实性
对于传统金融来说，有一个非常无奈的痛点，就是数据同步的问题。大多数情况下参与方各自维护各自的信息，不愿意将数据分享给其他机构，形成数据孤岛，大量信息难以整合。但是在供应链信息识别过程中，需要通过多个渠道获取信息，交叉验证确保信息的真实性。
大数据击中这一痛点，打通数据孤岛，从单一数据来源到多渠道来源，数据不再单纯依靠授信主体采集，也不局限于某一单一方式和来源，电商平台、企业ERP、物流系统、政府信息等各类外部大数据都是可利用的数据来源。
在不断创新的新经济常态下，供应链金融的核心在于大数据，与大数据结合是大势所趋，谁在大数据上占有优势，谁才能走的更稳、更远。
因为忽视数据，搞供应链金融要完蛋，因此必须紧紧依靠数据的力量，在立足金融本质的前提下，通过数据将风险把控的路径更加科学化、数据化，真正做到风险的实时监测隔离。
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作者：云朵匠 | 数商云(微信ID：shushangyun_com)
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