供应链金融数字化转型问题探析

　供应链金融是一种从产业链中来、到产业链中去，不断夯实和优化产业链的生态金融。历经近20年的理论与实践探索，供应链金融的商业模式和产品体系日臻成熟，但产品与业态的创新脚步却从未停歇。在金融科技特别是产业互联网浪潮的赋能下，这种趋势加深了产业对链式金融和数字金融的呼唤与渴求，从而为数字供应链金融开拓了一片蓝海。

　　数字供应链金融不仅带来商业模式的颠覆式创新与重构，也将助推供应链金融供给多元化、服务对象宽泛化、流程标准化以及服务方式智能化。但传统供应链金融数字化迭代创新中依然面临数字化技术应用成本偏高、产业链协同整合滞后、信息孤岛和信用壁垒等诸多难题，亟待研究破解。

　　数字供应链金融的新特征

　　(一)商业模式平台化。传统供应链金融主要以解决融资问题为目的，是典型的信贷驱动类业务。产业互联网时代的数字供应链金融则要求金融服务供给者必须对商业模式进行升级，不再是简单的信贷或资金提供者，而是深度参与搭建或与产业龙头等共建产业互联网平台，牢牢掌握产业端的场景与数据入口，在此基础上，向以信息咨询、资产运营、资产交易、资金撮合为核心的数据驱动的金融服务模式转变，实现平台化运作。

　　(二)服务对象宽泛化。传统供应链金融主要立足于核心企业，依托核心企业的信用，服务与核心企业紧密连接且直接发生交易往来的上下游企业，服务半径较短，产业链上其他众多中小微企业无法获得供应链金融服务。而数字供应链金融则可通过新兴金融科技缔造数据价值，充分利用全面、持续的数据还原真实的产业链图谱，并对客户精准画像，从而突破传统业务限制，沿着产业链条向上下两端无限延伸，将更多客户群体纳入服务范围。同时，数字供应链金融还可通过对供应链及其成员生命周期的掌握，将金融服务贯穿于供应链成员的全生命周期。

　　(三)金融服务智能化。与传统意义上围绕供应链核心企业、交易中心、终端市场等开展的客户营销、产品创新及服务升级不同，数字供应链金融更多的是依托大数据对供应链的深刻洞察来发掘客户需求，进行市场的精准营销、风险的科学管理和服务体验的全面提升。一是围绕供应链高质量数据的智能精准营销。传统营销机制主要围绕核心企业以名单式、推荐制展开，而数字供应链金融的市场营销更多的是借助于合作各方共享的供应链信息资源及数字化手段，开发智能模型和程序去挖掘客户需求、寻找业务机会、推送综合服务。二是构建“人工+智能”互为验证的风险管理机制。除客户营销外，金融机构也越来越多地将数字化技术应用于供应链金融业务的运营管理、风险控制和异常处置，从而更加科学地评价个体经营风险、智能筛选目标客户和进行异常行为判断等。“人工+智能”互为验证的风险管理机制成为数字供应链金融风险管理的核心。

　　(四)金融赋能效应显著化。供应链作为一个完整的商业生态和竞争主体，为了适应市场和资源的变化，需要不断吐故纳新、演化升级。在供应链的演进过程中，供应链金融作为一种从产业链中来、到产业链中去，不断夯实和优化产业链的生态金融，发挥了不可或缺的重要推动作用，这即是金融赋能效应。

　　传统供应链金融虽然在很大程度上促进了供应链资源流转，提升了供应链运营效率，但是随着市场和技术的飞速变化，传统供应链金融已经难以满足供应链生态系统动态调整速度与效率提升的要求。而建立在数字化技术与金融业务的高频交互和深度融合之上的数字供应链金融，能够通过供应链全景数据和业务模型，加强对供应链内部的洞察，及时捕捉客户新需求，并将金融服务无缝化融入供应链商业场景，甚至成为一种基础生产要素赋能于供应链，推动其进一步演化升级。可见，数字供应链金融的赋能增效能力更为显著。

　　供应链金融数字化转型的短板

　　（一）传统供应链金融向数字化转型需要具备的条件。首先，产业数字化是基础。一般来说，产业数字化能力越强，与商业银行通过产业互联网能够实现互联互通、数据共享，金融可获得性就越高。众所周知，汽车产业是供应链管理能力较强的行业之一，行业信息化、数字化水平较高，在销售、库存、车辆管理等方面具备与商业银行进行数据共享的基础，因此汽车行业供应链金融的数字化转型起步较早且日臻成熟。其次，银行数字化是关键。供应链金融具有“弱主体、弱担保，强核心、强交易”的特点。过去商业银行办理供应链金融业务，多按照一般公司信贷业务标准和流程去处理，造成业务流程烦琐、操作风险较高、用户体验较差。而供应链金融业务主要依托物流、商流、资金流、信息流进行风险控制，本质上都是数据和信息。依托数字技术，实现“场景化营销、智能化授信、数字化风控”，商业银行在传统的财务报表、合同信息等结构化数据分析评价基础上，要加入交易行为、物理位置等非结构化进行数据建模，实现有精度的数字化营销和有广度的数字化服务，真正触达产业链长尾客户群。第三，统一技术标准和数据标准是保障。数字化嵌入供应链金融的标准非常高，模块化、流程化和大数据的运营必须统一技术标准与数据标准，营造良好的数据要素流动环境，从而打破数字化信用与信息不对称的问题。

　　（二）传统供应链金融向数字化转型过程中面临的短板与挑战。一是产业数字化水平偏低，数字供应链金融推广受限。目前数字化驱动供应链金融的模式仍局限于大型互联网企业、核心供应链企业和集团公司客户，这些大中型公司的资源、资金、渠道相对丰富，具备发展数字化供应链金融的优势，而供应链上的众多小微企业信息化、数字化程度较低，与金融机构无法深度互联互通，成为数字供应链金融难以触达的“鸿沟”。二是金融科技融合运用不足，银行数字化水平亟待提升。数字供应链金融必须以金融科技作为引领与支撑，而目前多数银行在大数据、云计算、区块链、AI等新兴技术的研发应用存在重大短板，供应链金融仅仅停留在线下业务线上化迁移的初级阶段，现有的平台架构、营销模式、服务流程、风控决策机制与金融服务智能化的目标相差甚远。同时，对外开放度不高，大多未能通过开放API真正融入产业生态、赋能产业生态，从而难以为用户提供无感、无缝、无界的全新金融服务体验。三是监管政策法规不健全，技术实施标准和公共信息平台不统一，打破信息孤岛与信用壁垒任重道远。譬如，目前融资仓单技术标准未统一；企业不同动产类别，存货、应收账款、飞机车船等权属抵质押公示登记仍分散在多个平台，未实现统一。同时，缺乏各类数据的开放共享规则，对各类数据的开放范围及权限尚不明确。这一方面不利于打破银企间数据彼此割裂的困局，抑制数字供应链金融的快速成长；另一方面可能导致数据过度开放，极易造成重要数据信息泄漏，甚至危及我国经济金融体系安全。

　　驱动供应链金融数字化转型的路径

　　(一)以社会化思维打造赋能体系，提升产业数字化基础。首先，鼓励核心企业发挥辐射带动作用，根据自身数字化能力，联合商业银行，以“连接、融合”为基础，分类施策、进化进阶、相互赋能，整体提升产业数字化基础。核心企业已具有数字化体系的，可与商业银行直连对接，利用其核心企业优势地位与集团控制能力，为上下游客户提供全链式数字化金融服务，利用其数据完备优势，在智能化授信、自动化放款、风险定价等方面获得更多融资便利，共享产业发展红利。核心企业已具有线上化体系的，可借助商业银行在数字化领域的实践经验，梳理进化“体系+金融”，以数据驱动为核心，在业务线上化、流程自动化、审批智能化等方面实现数字化进阶。核心企业未建立线上化体系的，可由商业银行帮助企业搭建“体系+金融”，逐步进行数字化积累和升级。其次，技术企业要充分发挥科技引领作用。技术应用的完善和提升以及与实体经济的契合程度直接影响数字供应链金融的发展，因而相关的技术企业应该在不断完善自身技术能力来提高供应链可视性的同时，深入研究实体行业特征和金融业务逻辑，关注供应链金融合作各方的系统集成问题、数据交互机制以及商业合作模式，强化自身的数据分析能力，更好地服务企业和金融机构。

　　(二)打造科技内核，提升银行数字化能力。一是着力推进风控决策智能化。数字供应链金融在客户筛选、信息传递、债项管理等多个方面的需求都与传统线下业务大相径庭，智能化风控决策是实现金融服务高效、稳健、可持续的关键。商业银行应加强大数据、人工智能、5G、物联网等系列金融科技应用，建设标准化数字产业链金融服务平台，为业务开展提质增效。二是重构数字化框架体系。一方面，在系统上形成客户管理、产品管理和风险管理等数字化模块；另一方面，通过优化系统结构、抽象整合需求等方式。通过数字化模块与嵌入式服务相结合，以标准化API输出数字化金融服务技术。实现业务在线上批量开展，有效抢占市场份额，提升客户体验和对客服务效率。 三是实行集中运维机制。目前大多数银行的数字供应链普遍采用“一点对全国”的方式办理，其场景业务应统一标准，需要从“总—分—支—网点”的传统业务模式向集中运营模式转变。由总部机构负责批量准入、建立营销模板、分润机制并发起产业链方案、完成数据核查、在线建信建档、存续期风控等方面的工作，推动数字产业链业务高效发展。

　　(三)打造开放格局，提升生态数字化水平。在场景开放上，商业银行要开放自身金融场景，在结算、融资、供应链、现金管理等方面与产业平台共融共建，按照“场景在前、金融在后”模式拓展应用场景，延伸交易链和服务链，实现场景融合。在数据开放上，商业银行要依托外部大数据和数据仓库构建大数据融合平台，共享数据、算法、交易、流程等，实现数据互通、共用，以“数据+金融+场景”方式提供数字化金融服务。在平台开放上，商业银行要与科技公司等进行跨界合作，建设供应链金融中台，联通政府、客户、电商、物流、银行等利益方，形成合作多赢的供应链金融生态。

　　(四)完善相关制度规范，确保信息共享与数据质量。数字供应链金融发展，离不开金融机构内部营销、运营、风控等数据资源的连接互通和集中处理，以及外部市场层面的信息交互及共享机制建设。没有数据基础，数字供应链金融将成为空中楼阁。只有充分保证数据的质量、降低数据获取的成本以及提高数据同步的效率，才能确保数字供应链金融运行在健康的发展轨道上。

　　金融科技的有效应用、软件硬件的科学接入、关联数据的合理读取以及线上线下的有效验证，能够很好地保证数字供应链金融的数据质量。面对不同实体经济场景，参与各方应该根据行业特征和业务经验，定制技术应用方案和数据校对机制。

　　如果将数据信息看作是一种有价资产，那么高质高效的数据流通和使用就需要通过制度安排来明确数据内容和用途的边界，同时也需要配套的法律法规来保护数据私隐和约束信息滥用。因此，建立一个良好的法律环境以保障高质高效的数据基础，对于推动数字供应链金融具有重大现实意义。