大数据再造供应链金融

时间: 2017-03-09 13:46:36 来源:   网友评论 0
  • 大数据的运用必须和产业供应链的运营相关联,大数据的背后是产业的变革和产业本身的打造

来源:中国外汇


数据的运用必须和产业供应链的运营相关联,大数据的背后是产业的变革和产业本身的打造。

经济新常态下,在金融供给侧改革、金融支持实体产业转型升级的过程中,供应链金融作为连接产业与金融的天然跨界平台,成为了行业热点。我国的供应链金融在互联网、大数据等科技的推动下发生了革命性的变化,形成了更广义的生态和平台。中国人民大学商学院教授、中国物流学会副会长、商务部市场调研专家库专家宋华经过多年来的跟踪调研,提出供应链金融已经演进到了3.0时代,即互联网供应链金融时代。供应链金融3.0时代是金融生态与产业生态的循环迭代,这背后有大数据的作用。在大数据的影响下,未来供应链金融将会朝着供应链参与企业、银行、行业协会、政府管理部门及物流企业等多方合作的平台模式发展。

对于当前国内大数据驱动下的供应链金融创新,宋华认为,供应链金融中的大数据必须是结构化的信息和非结构化信息的综合运用,这样的大数据才能真正指引金融业务。因此,大数据的运用必须和产业供应链的运营相关联,大数据的背后是产业的变革和产业本身的打造。如果没有打造产业本身,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。

大数据给供应链金融带来的变革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,并对交易背后的物流信息进行跟踪分析,全面掌控平台和平台会员的交易行为,并通过掌握的信息给平台会员以融资支持。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。

大数据能够帮助金融机构从源头开始跟踪押品信息,因此更容易辨别押品的权属,降低实地核查、单据交接等高昂的操作成本;通过对原产地标志的追溯,帮助金融机构掌握押品的品质,减少频繁的抽检工作;金融与核心企业的信息互动,甚至可以实现有效的基于押品的融资业务,节约监管成本。大数据通过引入客户行为数据,将客户行为数据和银行资金信息数据、物流数据相结合,得到“商流+物流+资金流+信息流”的全景视图,从而提高了金融机构客户筛选和精准营销的能力。

供应链金融1.0时代是以金融机构为主导,主要是银行的“M+1+N”,依托于“1”这个核心企业,向上下游“M”和“N”提供供应链金融服务;供应链金融2.0时代是产业与要素的结合,利用供应链作为支撑点来带动资金流,以产业企业为主导,银行作为流动性提供者,产业和银行共同作为综合风险管理者推动产融结合;供应链金融 3.0时代是金融生态与产业生态的循环迭代,这背后有大数据的作用。京东金融做了一件很重要的事情,就是京东白条资产证券化。有了第三方支付、小贷、保理、资产证券化,未来供应链金融资金的来源将更加丰富,资金成本降低,这就是金融生态和产业生态的循环迭代。同时,交易流程、物流流程、消费行为及社交活动等多种复杂流程之间的互动产生了大数据。基于这个信息大数据所延伸出来的信用和在信用基础上的金融,构成了3.0版本的供应链金融。

供应链3.0时代还有一个特点是平台多元化,生产平台、贸易平台、物流平台、政务平台及其他服务平台等多平台数据的重新融合,使数据的丰富度和深度大大增强,可以更好地控制风险,带动金融发展。在大数据的影响下,未来供应链金融将会朝着供应链参与企业、银行、行业协会、政府管理部门、物流企业等多方合作的平台模式发展。

商业银行进行供应链金融创新要真正渗透到产业中去,获得不同产业的信息,去做征信数据、海关、税务数据等多个数据来源的融合。这是商业银行供应链金融转型的思路之一,即信息供应链金融。平安银行000001)在这方面的探索为其他银行供应链金融创新提供了新的思路。平安银行通过橙e网建立了产业运行的平台,实现了供应链全流程大数据的积累,并且与政府、企业、行业协会等平台广结联盟,建设综合平台。平安银行与某地区高新区管委会合作推出的“税金贷”产品就是一个很好的例子。所以,商业银行供应链金融的转型,需要渗透到客户的产业供应链中去,帮助其优化。在这个优化的过程中掌握其结构化和非结构化的数据,从而更好地刻画其信用。

具有国际化背景的大型商业银行还可以向跨国供应链金融的方向进行转型。大型商业银行的优势在于其在多国设有分支机构,对多国的贸易流程和法律法规有着深刻的理解和丰富的运营经验。因此可以通过提供跨国供应链金融服务,逐步成为贸易企业的金融服务集成商。在供应链金融的基础上进一步打通数据提供整合化服务,帮助企业整合资金流、物流和商流,蜕变为企业创造商业价值的合作伙伴,从而使供应链金融得到更深层次的发展。这种模式要求银行具有国际化的能力、多业务整合能力及数据整合能力,这也是汇丰、花旗、摩根大通等国际大型商业银行的发展经验。

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本文来源: 作者: (责任编辑:陶美霖)
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