大数据在供应链金融中的应用研究
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【摘要】供应链金融是满足在供应链中的各个企业需求的金融服务需求的金融服务。但是最近这些年，在信息不对称的情况下，对于融资企业，特别是中小企业缺乏综合性的风险评估也制约了供应链金融的发展。本文通过论述供应链金融目前存在的不足，以及研究大数据在供应链金融中的作用等进行分析，并介绍现有的供应链金融与大数据的结合应用。最后对大数据背景下的供应链金融的发展趋势进行预测，并对未来进行展望和探讨。
【关键词】大数据 物流 供应链金融 信用
一、引言
当前大数据与物联网、互联网、“数据的互联网”等等产生了密切的联系，人们通过大数据的挖掘所发挥的重要作用，带来了一系列的优秀成果。不但在商业经营中为一般的商业活动带来利益，更是利于普遍国民经济总体发展。可以说大数据不单单可以对世界经济带来重要的价值，对企业竞争力的提高，还可以给普通客户带来大量经济价值。另外大数据有能力帮助企业在面临增速放缓、经营等困难的市场背景下，能够渡过难关，也能成为物流与供应链金融的新蓝海。
二、供应链金融的发展
供应链金融（Supply Chain Finance），就是金融机构运用供应链的管理理念和方法，为相互关联的企业提供金融服务的活动，本质上则是供应链上的企业提供金融服务。这种服务纵贯整个供应链之中，也是在贸易带动下的金融与物流服务。其主要模式是以核心企业的上下游为服务对象，以真实的交易为前提，在采购、生产、销售等各个环节提供的金融服务。
近些年来，供应链金融发展迅速，在国际中已成为流动资金贷款中最主要的经营事务。近些年年目前全球最大的银行中有48家向企业提供了供应链融资服务，而在10年前只有不到一半的银行提供了这项业务。在金融环境一般的情况之下，有绝大多数的国际银行意识到了客户对供应链金融的需求强烈，而供应链金融业务也帮助了许多行业的发展。
而中国的平安银行最先引进了这类服务。从1999年起，银行是从珠三角进行摸索和实验，经由珠三角需求量较大的贸易融资服务，正式尝试了这种服务。随后，其他机构也逐步推出并积极的发展供应链金融业务，并且规模不断的扩大。在2008年金融危机时，依然呈现逆势而上的态势，逐步成为了企业融资的重要途径。
虽然在供应链金融模式下，带来极大的效益，但是仍然存在一些问题。第一，欠缺完备的信用体系。银行更加关注整个供应链之间的各种物流，信息流，资金流的交互，所以风险增加，同时我国目前的信用体系的建设还处于初级阶段，中小企业的信用信息无法有效归集和准确评估，这部分影响了供应链融资业务的市场拓展和信用风险管理，更要求统一制定一整套包含中小企业的信用等级评价体系;其次，系统性风险增大，在供应链金融的融资模式下，在实际操作中会由于信息问题和杠杆作用带来的严重问题。供应链金融的各种业务主要围绕的是核心企业，因此核心企业的信用杠杆有加大的可能，假如核心企业的资金链断裂，在高经营杠杆的影响下，將会带来“1+N”的系统性风险爆发;另外，物流企业缺乏规范管理。物流企业在供应链金融的融资模式中，承担着比较重要的角色，但如今管理水平不高，偏重仓储与运输业务，但物流与供应链金融中，货物占质押存货的绝大部分，如果商业银行缺乏存货的监管与变现能力就会带来极大的风险。物流行业若没有规范管理运作，会导致供应链金融业务中的第三方监管出现风险管理的漏洞;最后，运作风险高，由于供应链上企业多，所以在供应链上的操作风险很高。而前期的各种调查、中期的融资审批、出账和授信，后期的贷后管理等是供应链金融中主要的风险来源，这可能由于操作的不规范或道德风险带来不确定的风险损失。
三、大数据的应用与发展
大数据（big data），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。通过数据挖掘得到的结论，可以精确的刻画分析研究对象的行为倾向、能力、偏好、甚至是隐私等。
另外，大数据的优势不言而喻，它会收集到完整的行为偏好数据，形成精准的一手资料;而对于供应链金额服务，目前银行等金融机构即使具备一定的数据分析能力，但还没有累计到足够的数据，使得大数据的作用还很有限。从产业人才的构成上看，传统金融机构相比互联网企业在数据收集上还存在明显的劣势。传统的供应链机构很难跟得上互联网企业前进的步伐，所以互联网与大数据的优势就体现出来了。
大数据技术现在随着互联网技术的发展，发展出多种相对成熟的技术。首先，区块链技术是交易记录领域的新一代革命性突破技术。它可以是单独的一项技术，也可以说是是大数据技术的分支。已经吸引了越来越多的行业关注和大量的资本投资。而过去几年大数据的宣传起到了很好的效果，企业开始看到，他们的数据为业务带来了极具价值的洞察力，他们开始期望将数据化为利润。同时他们也渐渐明白，几乎所有的公司都离不开大数据的帮助。
其次，为使数据转为利益变得可能，自助式的大数据分析应运而生。不论是何种数据、结构如何，他都可以帮助公司实现数据装备的大数据自助分析。这些平台安装过程简单，资金需求小，能够为中小型企业带来更多便利。
最后，大数据本身具有预测与分析的能力，最普遍的一个功能就是实时监控和提供决策依据。在这几年大数据的发展中，人们总是急切的希望大数据能做到更精准的预测以便人们面对未知时能更明确的知道该怎么做。但由于数据的开放、采集、跨领域应用等技术还未纯熟，这件事一直未能如愿以偿。
所以通过前文，在互联网和大数据的背景下，对供应链金融的发展现状，其产生的主要影响有如下几方面：首先是市场需求判断，可以把一定时期内的流通和消费看作是常量，在区域、渠道、方向、市场分配等指标作为变量，能够判断出市场的需求方向和需求量;其次是资信评估，大数据根据公式数据将相关的数据内容转变为审查指标，经由对授信客户能够进行全面的资信评估;最后是风险分析和控制，大数据通过对大量的数据分析进行筛选，能帮助用户判断一系列的变动规律，并从行情和价格波动分析中，能尽快地提出预警信号。 四、大数据在供应链金融中的应用
大数据技术的应用拥有广阔的前景，未来应用于供应链金融上的业务也十分广泛，应用于B2P（Business-to-Peer）的供应链金融主要是在海量交易的大数据基础之上，以行业龙头企业为主导，以其作为信息提供方或担保方，与银行等金融机构进行合作，对于链条中的上下游企业提供融资。这种B2P网络融资的方式就是依靠大数据与云计算技术，并且具有“效率高、金额小、成本低、借贷灵活”四大特点。而这种模式现有的应用代表就是京东的供应链金融模式。银行提供的融资服务由一对一转变为一对多的“1+N”模式，对外开放，并且通过包括京东电商云等的云服务的模式，为传统企业提供一站式电商解决方案。
从目前的情况来看，信息不对称的现象在物流中还非常严重，而所能掌握的信息终究有限。而在“大数据”时代，信息大量的涌入，企业可以通过整合各种数据资源，并更普遍的得到企业信息，更好地进行供应链金融业务。经由物流企业以及网络信息化交易等各个环节的物流、资金流、信息流等系统的信息流的整合。大数据通过自身的优势，金融机构就可以通过对丰富的数据分析，对核心企业以及其他中小企业提供融资服务，甚至可以类比是金融数据的质押。
大数据环境下，第三方支付公司最大的优势和资产就是客户数据资源。凭借积累的客户资金流向等各项数据，支付行业就可以通过运用互联网技术，将供应链中的商流、物流、信息流和资金流进行标准化的处理，形成大数据分析。
在上述基础上，第三方的支付企业与传统金融机构相融合，诞生出了新型的互联网金融服务平台，通过积极为客户服务，并且支持预付款融资和应收账款融资这样以交易发生为基础的供应链金融业态，这其中大数据的技术应用起到了十分重要的作用。
五、结论与展望
通过本篇文章的分析，可以知道，传统的供应链金融模式中信息不透明，不对称，围绕核心企业的上下游融资方实现跨区域的信贷服务支持难度大，效果一般。所以需要引用大数据与云计算技术重视大数据，用好大数据，同时促进建设关于整个供应链的金融网络体系。当前的各種供应链风险无法避免，我们需要把眼光放大到整个供应链网的范围内，利用好大数据才能发现到底是哪点上出了问题，会不会传导到这条链上来，做到防患于未然。同时企业要加强大数据技术在供应链金融之中的应用与研究，助力整个供应链上信用与风险管理。
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