部门资料起原：Lighthouse互联网实验室
跟着社会化生产体式的络续深入，市场竞争已经从单一客户之间的竞争改变为供给链与供给链之间的竞争，统一供给链内部各方互相依存，"一荣俱荣、一损俱损"。与此同时，因为赊销已成为生意的主流体式，处于供给链中上游的供给商，很难经由"传统"的信贷体式获得银行的资金支撑，而资金欠缺又会直接导致后续环节的阻滞，甚至显现"断链"。
维护地点供给链的生存，提高供给链资金运作的效力，降低供给链整体的治理成本，已经成为各方积极索求的一个主要课题。是以，“供给链金融”应运而生。
从界说上来看，供给链金融(Supply ChainFinance,SCF)是指以金融..为根蒂,以客户需求为导向，以真实性生意信息为依据，形成的办事于实体财富上粗俗中小企业的链组式组织形态，为企业供应包罗动产典质、货权典质、供给链整体信用担保等一系列的综合性金融产物办事。
据悉，供给链金融属于金融立异买卖,成长至今已有20年之久。估计到2020年,供给链金融市场规模将达到15.86万亿大关，其伟大的利润空间吸引着各方金融中介机构、企业、金融科技公司以及金融信息办事机构等各类主体加快结构市场。
但风光无限的背后，却隐蔽着重重风险：
1
政策情况风险：
• 经济情况风险:在必然的经济情况中,处于分歧行业的供给链较易受经济波动的影响 。一旦经济显现下行或衰退时,资金供给不足,供给链中企业面临现金流断裂导致的生存危机,使整个供给链资秋风险加剧。
• 监管情况风险:跟着浩瀚类金融机构介入到供给链金融范畴,其响应的金融风险会随 之加大。一旦监管情况发生转变,监管机构将会对资金方供应的金融买卖的监管力度提高或约束局限扩大。
2
供给链金融内容内部风险
3
手艺情况风险
较量机和收集手艺的普及与冲破,带来便当的同时,也使得手艺破绽、收集平安和信息泄露等一系列问题显现。
而值得存眷的是，在供给链配景下，中小企业的信用风险已发生基本改变，其不光受自身风险身分的影响，并且还受供给链整体运营绩效、上粗俗企业合作状况、买卖生意情形等各类身分的综合影响，任何一种身分都有或者导致企业显现信用风险。能够看到，信用风险是供给链金融中的首要风险。
在此配景下，大数据手艺的应用逐渐获得业内普遍存眷。
大数据解决供给链金融风险的体式：
1
企业信用评估解决信用风险问题
（1）数据获取
跟着办事用户的逐渐下沉，数据的获取越来越多维度化，总结来说，有以下四个方面：
企业属性：如公司的..总额、融资轮数等等。
信用属性：收入潜力，了偿能力，资产状况等等。
生意特征：上粗俗企业的生意流水，生意频次，不乱性，从而给客户设定一个消费的画像。
社交属性：创始人配景，公司文化，合作企业是否有违约公司等等。
（2）数据运用
首要来说经由两点，第一，行使信用评估模型，进行信用评估，验证其是否有能力还款，或许是否要较高的还款意愿，从而按捺坏账的发生。模型经由络续的自我迭代，实现较强地迭代升级，包管对企业信用评估的正确性。
其次，金融机构间行使大数据共通的体式解决多方假贷问题，包管焦点企业有充沛的了偿能力。
2
存货市场波动解决存货质押资产风险问题
一方面，大数据会采集市场行情，并对存货的价钱进行展望以及波动剖析，尽早提出预警，从而削减存货滞留或大幅价钱更改导致的损失。
另一方面，金融科技经由风控模型进行评估，行使周详设计的办事模型组进行资产风险防控，平日包罗数十个模型，例如：身份验证模型；信用评分模型；行为评分模型，欺诈模型；虚拟生意模型；还款意愿模型；资金饥渴度模型；从而包管资产的平安。
综上所述，企业应运用数据挖掘和剖析手艺，筛选优质客户，削减对焦点企业增信的依靠。同时，对于货押模式的供给链融资买卖，大数据的引入能够打造押品价钱库，实现市场行情存眷和价钱波动报警等功能，即基于大数据打造“N x N”网状供给链模式，其特征首要有以下两点：
（1）信用评估
企业能够行使大数据对客户进行更仔细的信息评级，从而做到数据质押，企业从客户财务数据、生意数据、生产数据、资产欠债、投资偏好、成败比例、手艺水平等进行全方位剖析，经由内置模型使量化客户的信用水平，能客观反映企业状况，从而提高资信评估和放贷速度。
（2）风险预警
最后，大数据的优势是行情剖析和价钱波动剖析，尽早提出预警，对行业风险、供给链风险进行预警。行业风险是最大的风险，例如行内大多企业都不景气，则会进行提前预警。早预见一天都能有效削减风险。对单条供给链金融剖析掌握，也能够提前得知企业上粗俗及自身的风险状况。
很显然，将来大数据将在供给链金融范畴获得充裕施展。
因为供给链金融最终是要实现“物流”、“商流”、“资金流”、“信息流”的“四流合一”。与传统金融比拟，供给链金融不再纯真看中贷款企业的财务报表等静态数据，转而对企业的动态经营数据进行实时监控，将贷款风险降到最低。
所以，供给链金融介入主体在把握了大量的动态客户生意信息之后，若是不克够实时、正确地对客户信息进行分类整顿并剖析也是无法有效地开展供给链金融产物办事的。
在此配景下， 大数据的应用或许说是大数据..的扶植是在“互联网+“海潮下的供给链金融将来成长的一大趋势。
供给链金融介入主体经由自建或许与大数据机构合作竖立大数据..，为贷款企业客户量身定制全方位、多维度的剖析申报，能够依托大量的真实生意数据起原和大数据处理手艺，较量出各尺度数据的区间局限，经由上粗俗企业数据的成家，对贷款企业客户的资信状况进行周全合理判断。
而大数据在供给链金融买卖范畴的应用，能够快速地匡助各介入主体进行大量且非尺度化的生意数据的整顿和剖析，而且能够匡助介入企业节约成本，提高信息行使效率以及供应融资办事的实现效率。
将来，在国度支撑政策的摊开和“互联网+”海潮的鞭策下，包罗贸易银行、焦点企业、物流企业、供给链协作企业、电商..和P2P..等在内的各方介入主体将行使自身的优势在供给链金融范畴睁开充裕的合作和竞争，而大数据也必然将迎来更大的应用与成长空间。
