大数据技术在供应链金融中的具体应用

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

底摆脱核心企业硬性担保、占比份额等措施，系统地防范控制金融风险，实际缓解中小企业融资难题。

5、提炼多维数据源，辅助参考决策

大数据技术可提炼授信主体高管个人数据信息，辅助参考值做出决策。通过对高管人员日常生活的交易数据如消费金额、消费分布信息，社交数据如微博微信信息中分析高管人员特性、习惯，交叉验证授信主体实际财务状况，预警授信主体实际控制人还款意愿。

6、判断预期交易量，精准渠道分配

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。大数据可帮助我们发现一系列变动的规律。

在对授信主体建立完善的全方位立体数据库后，结合行业数据源，通过相应分析模型可预测出相应供应链上各数据相互影响的关系和联动变动规律，把一定时期内的消费和流通作为常量，将最大限度地预测终端消费量的变动对供应链各数据源的影响，判断预期交易量和渠道、市场的分配量，实现流通和消费的打通，最终提升供应链管理的效率。

7、优化风控技术，快速预测并转移风险

大数据的优势是行情分析和价格波动分析，尽早提出预警。从机器人终端采集企业数据到数据清洗、数据整理分析全部通过计算机来完成。

大数据技术应用模式下的风控预警依托的是实时更新的交易数据、实时追踪的风险测算结果，一旦触发风险预警，有足够的时间采取措施转移风险，如要求授信主体提供第三方担保、承诺差额支付等强制增信措施，或金融机构及时进行资产保全等。

大数据在供应链金融中已经有了较为广泛的应用，但仍然面临着一些挑战。

人大商学院副院长宋华教授曾说：“大数据的背后一定是产业的变革和产业本身的打造。所有数据的前提都是掌握了业务逻辑和在服务基础上源源不断生成的，因此要实现真正的大数据就必须要踏踏实实地改良实体产业，打造实体产业供应链和平台。

如果没有产业结构、流程、信息的变革和发展，没有建立贯穿产业的物联网、云计算，就无法形成真正意义上的大数据。”