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“供应链金融+大数据”

          

           助力实体经济发展

据了解,2017年全国供应链金融市场规模约14.42万亿元;2018年,供应链金融成了资本眼中的“风口”,一时间,大量企业都蜂拥而至;预计到2020年规模或将超过27万亿。蕴藏巨大发展潜能的供应链金融市场逐渐迎来了春天,大量企业都蜂拥而至。客观来看,它是实现上至国家、下至地方企业经济转型的重要突破口。

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供应链金融+大数据

供应链金融火热的原因

在政策方面,最近国家在重大会议上多次强调金融安全和稳定,其中重要的一点就是金融要回归本源,为实体经济提供服务。而在众多金融服务实体的路径中,供应链金融服务是最直接、最快速的途径之一。

在金融方面,据不完全统计,中小企业总资产的40%是应收账款资产,全国应收账款的总额超过26万亿元。小额分散应收账款属于金融长尾部分,规模巨大却难以融资,它的激活一直是难以解决的问题。而供应链金融能很好的解决这一问题。此外移动互联网、大数据等新技术驱动的消费互联网金融服务,开启了整个社会民众的金融理念和思维,让金融更加“亲民”。在这个过程中,企业客户对“企业互联网金融”的接受能力越来越强,一个巨大的风口和契机正在到来。

在市场方面,企业之间的竞争正在由企业以自身为主体的竞争转向产业链竞争。如果核心企业在供应链方面投入不足或控制力不足,就很容易在竞争中处于劣势。若要构建具有竞争力的产业链条,必须有一个健康的上下游产业链体系,因此供应链金融服务对产业链上下游企业的支持至关重要。

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供应链金融+大数据

供应链金融适用行业

一时间,创业公司、核心企业、巨头、银行,越来越多的企业开始将目光聚集到供应链金融风口下,期望抢占先机。

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供应链金融产品的特点决定了并不是所有的行业都适合供应链金融的融资模式。批发零售、大宗商品、医药类、三农领域、汽车等是主要发展供应链金融的行业。

供应链金融+大数据

助力实体经济发展

在这样飞速发展的背景下,该怎样更好地理解供应链金融模式?如何利用这一融资形式的发展热潮解决中小企业融资困境?如何在新兴业务模式飞速发展的同时做好风险控制?

大数据是当下最热的词汇。在互联网条件下,信息量爆炸式增长,如果我们不能获取、整理和应用这些信息和数据,就有可能在很短的时间内落后,甚至被抛弃。在供应链金融服务领域,更是如此。

供应链金融是由多重要素整合而成的系统,牵一发而动全身。这个链条上的任何一个环节出问题,都会对整体中的各个参与方造成破坏性影响。借助大数据,能够系统、科学和准确得实现供应链金融的风险控制。

“供应链金融+大数据”:数据导读

根据万联供应链金融研究院联合华夏邓白氏、中国人民大学发布的《2017中国供应链金融调研报告》显示在供应链金融领域,10%企业已经建立了领先的风控系统和风险数据库,并以此为基础利用大数据分析技术构建了风险预测模型。63%的企业正在将数据分析、IT技术与传统风控流程进行融合进而提升风控能力,基于大数据的风险预测模型正在逐步被行业内的领先企业所接纳。接受调研的企业中有35%的企业仍在使用基于风控经验的风险评分表,48%的企业已将数据分析引入到风险评估中,17%的企业已经开始使用基于大数据分析的预测模型进行风险量化。

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“供应链金融+大数据”:在线供应链金融发展呈现四大新趋势

           

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首先,将向更加细分行业发展,更加专业化、服务精准化。在线供应链金融在不同行业的应用,必然衍生出不同的行业特性,这将促使在线供应链金融向更细分、更精准、更专业的方向发展,产业在线金融的综合服务将逐渐走向成熟。近几年,各大金融机构已在细分产业、细分领域展开了线下的供应链金融。在线供应链金融会继续沿用这一思想和模式,根据金融机构自身优势和特点,在细分领域为客户提供更加专业的金融服务。

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其次,逐渐改变商业银行原有信用评估体系。信息获取的成本将大大降低,信用体系将进一步完善,不同金融机构之间的大数据将会实现共享。在线供应链金融通过互联网深度应用,交易、物流等大数据将更加容易获取,并经过大数据技术处理,形成特定信用报告,方便金融机构更好地去判断和决策。

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再次,与产业电商的深度结合推动产业金融走向成熟。展望未来,传统企业仍是中国经济的重要支柱,电子商务本身并不能改变物流管理、资源调配和支付结算的本质,但却可以极大地提高效率。传统产业链的电子商务化是未来实现企业利益的最大化和提升全供应链竞争力的必然趋势。在这一过程中,产业电商和在线供应链金融的结合将日趋紧密,势必衍生出更多新的增值服务,产生新的行业生态,推动产业金融服务的模式逐步走向成熟。

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最后,大数据应用得到充分体现。金融机构对贷款企业或贷款对象的监控,将从财务报表等静态数据,转变为动态数据的实时监控,将风险降到最低。目前已有大数据机构与金融机构合作,为企业客户量身定制企业版的“体检报告”,依托丰富的真实数据来源和大数据处理技术,计算出各标准数据的区间范围,通过上下游企业数据的匹配,对其资信进行合理判断。此报告最大的亮点是数据实时变化,并提供了部分数据变化预测,对业务周期全程化进行监控,能够做到及时通知和给出建议,从而将金融机构风险降到最低。


“供应链金融+大数据”:大数据对供应链金融的影响

1
可用于判断需求方向和需求量

供应链上的企业,存在着紧密的关联关系。终端消费量的变动,必然会引起上游各环节的变动。大数据时代大数据可帮助我们判断一系列变动的规律。同时,我们还可以把一定时期内的流通和消费看作是一个常量,而在地区、方向、渠道、市场的分配作为变量。

2
可用于目标客户资信评估

利用大数据,可以对客户财务数据、生产数据、电水消耗、工资水平、订单数量、现金流量、资产负债、投资偏好、成败比例、技术水平、研发投入、产品周期、安全库存、销售分配等进行全方位分析,信息透明化,能客观反映企业状况,从而提高资信评估和放贷速度。只看财报和交易数据是有风险的,因为可能造假。

3
可用于风险分析、警示和控制
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虽然在最简单的供应链金融业务模式下,只需匹配需求方和资金方就可以完成交易。但随着经济格局和经营环境的日益复杂,信息不对称越发严重,一家公司的经营情况不仅受到其自身经营情况的影响,同时会受到主要贸易对手方、产业链上下游、周边产业,以及各种宏观因素的影响。因此,拓展风险数据的获取渠道从而更全面掌握和预测客户发展显得愈发重要,这是建立成熟风控体系的基础所在。大数据的优势是行情分析和价格波动分析,尽早提出预警。行业风险是最大的风险,行业衰落,行内大多企业都不景气。多控制一个环节、早预见一天,都能有效减少风险。

4
可用于精准金融和物流服务
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贷款时间、期间、规模、用途、流向;仓储、运输、代采、集采、货代、保兑、中介、担保一体化运营。通过大数据分析可以提高运输与配送效率、减少物流成本、更有效地满足客户服务要求。将所有货物流通的数据、物流快递公司、供求双方有效结合,形成一个巨大的即时信息平台,从而实现快速、高效、经济的物流。

“供应链金融+大数据”:大数据应用的条件


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基础数据的真实性

要使用大数据,就必需保证数据的真实性,尤其是基础数据的真实性。当前,GDP、吞吐量、货运量、仓储设施、投资额、主营收入等数据都有水分。地方GDP加总超过国家GDP,集装箱重复装卸计算吞吐量,关联企业互开发票增加销售额等,致使数据失真。因此,改革考核体制、改革统计体制已是当务之急。

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数据要能聚焦成指标

数据本身是枯燥的、杂乱的,但形成指标后便具有生命。科学地设定指标,确定指标间的勾稽关系,才能准确地判断事物发展的规律和路径。先行指标有重要指导作用。数据的负面影响是信息污染,影响判断。

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不同数据体系要互联互通

在市场化条件下,数据是资源和产品。利益分割使信息孤岛现象更为严重,甚至于公共信息都被当作部门利益而垄断起来。部门数据、行业数据、企业数据、国际数据相互割裂,大数据不能发挥应有的作用。

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积累准确的参数

在实际工作中,基础参数极为重要,尤其是是临界参数。参数是基准,木直中绳,参数就是木工打出的那根基线。在我国,货币发行量、货币流通量、每百平方公里道路里程、仓储业投资规模、物流园区投资规模、港口数量和吞吐规模、物流强度、投资强度、投入产出比、均缺少基准,才出现了货币超发行,通货膨胀,港口过剩,产能过剩等问题。

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先进的数据应用理念

如果数据是客观的,使用数据的人还要有先进的应用理念。这与经验、学识、能力有关。决策,尤其是与企业命运有关的决策,不能参杂私念和人情因素。如果我们认真追究产能过剩形成的原因、追究投资失误的原因,都与理念有关。

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大数据人才的培养户

目前国内市场缺口已经高达几十万,据统计到2025年,这一数字还会增加至200万,尤其是数据科学和数据分析方面的人才。大数据人才培养既要有专业基础知识的建立,也要有基于开放和开源理念的校企合作和项目实践。

供应链金融+大数据

大数据下供应链金融发展的趋势
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1.向信用担保方向发展

电商企业根据自己掌握的数据,对客户的业务、信用进行分析,在安全范围内提供小量、短期融资,把沉淀在网上的无成本资金盘活。电商规模越大,沉淀资金越多。如果加上吸收存款功能,就变为金融机构;在大数据的引导下,银行业也会释放出这种灵活性,这样,信用担保就不仅仅限于大企业,而是可用于中小企业,业务范围将大大扩展。

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2.向着实物担保方向发展

任何时候,实物担保都不可或缺。它是电商融资和银行融资的安全底线,要保证实物的真实性和安全性,需要物流企业与之配合。比如说1000万的轴承你抵押给商业银行,它是不敢接的。它对不动产有处置能力;但是对轴承没有处置流通渠道,因为他无法评估轴承以多少的价格来抵押。但是由于在做上下游的交易,假设卖轴承,如果轴承上游给我们的供货价格是7折,那么抵押给我们1000万,我们给他3折的估价就,300万,可能它缺钱就是缺这30天,每天利息千分之0.5,年化利率就是18%,那么对他来说当你贷不到钱,没有资金渠道的时候,资金的使用成本就是不高和低的问题了。即是一个有和无,不是多和少的问题。在此情况下,我给上游3折,同时我有资产处置能力,一旦你违约,我有处置能力,4折抛售。大家可以看到,因为我掌握了交易,轴承是个硬通货,我们的风控就得到了保障。 


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3.商贸、金融和物流三方合作建设供应链金融平台。

平台是大数据的汇集者。交易平台与物流平台集成、与支付系统集成、与交易融资系统集成,达到信息流、资金流、物流、商流的无缝隙连接;确保交易资源真实可靠、贸易行为真实可靠、担保物变现渠道畅通、担保物价格波动监控实时等。


 
供应链金融本质上并不是一个标准化的产品,尤其是风险评价体系关注差异化,很难用标准化的模型来量化。而供应链金融的核心功能,其实是应该充当实体企业和金融机构之间信息不对称的桥梁。大数据正在影响和改变我们的时代,供应链金融将是其最大的受益者,“供应链金融+大数据”的模式定能把交易变得更安全、快速、可靠,构建一个健康的上下游产业链体系,实现实体经济的快速、稳定和健康增长。
 


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