大数据视角下商业银行供应链金融风险管理探析

大数据视角下商业银行供应链金融风险管理探析

◆ 倪风华

摘要：本文针对于大数据视角下的商业银行供应链金融的运作模式进行分析，指出当前供应链金融模式的发展与创新，明确供应链金融风险管理的特点与难点，并在此基础上给出针对性的供应链金融风险管理的应对策略，为促进商业银行供应链金融风险管理效率的提升做出积极贡献。

关键词：大数据；商业银行；供应链金融；风险分析；创新

一、前言

供应链金融作为商业银行的一种金融创新服务，为缓解我国中小企业融资难题提供了重要途径。供应链金融是银行基于整条供应链角度，依据供应链链条中的真实交易、物流、资金流、信息等资源，与供应链上的核心企业共同分担供应链上下游企业的融资风险，而开展的综合授信服务。与银行的传统贷款业务相比，供应链金融风险具有自身的特点与复杂性。在科技与网络技术发展的双重影响下，供应链金融融资模式也发生了深刻的变化。大数据时代，商业银行在供应链金融的业务创新和风险管理方面都面临着新的机遇与挑战。

二、传统供应链金融的运作模式

（一）应收账款融资模式

应收账款融资模式，是指供应链上游企业为获得银行授信，以其与核心企业所签订的真实贸易合同产生的应收账款作为还款来源，向银行申请资金融通。应收账款融资服务是银行为处于供应链上游的中小企业提供融资的一种方式。银行能否顺利收回贷款主要依赖于供应链上游企业业务的自偿性，因此授信银行应核查应收账款贸易方面的真实性及其账期，重视应收账款的控制权及其变现能力.

（二）保兑仓融资模式

保兑仓融资模式，也被称之为预付款融资模式，是指供应商(卖方)承诺向授信银行退回承兑金额与发货金额的差价或回购的前提下，融资企业（买方）向银行申请以卖方在银行指定仓库的既定仓单为质押的贷款融资，并由银行控制其提货权为条件的融资业务服务。保兑仓融资模式实现了融资企业的杠杆采购和供应商的批量销售，也能够有效地控制融资风险，满足参与各方的不同需求。

（三）动产质押融资模式

动产质押融资模式，是指融资企业以原材料、半成品和成品灯动产移交并存放在授信银行所认可的或指定仓库作为质押物，确保该质押物在银行监控下进行流动，并以此申请银行授信获得融通资金。

动产质押融资模式不仅是有利于企业资金与存货资产的周转，还扩宽了企业的融资渠道。在这种模式下，由于质押物自身的性质不同，一旦在保管的过程中出现贬值、损毁以及变质问题，会给银行带来较大的风险。另外，如果企业不能如期偿还贷款，银行还会面临着质押物权属的风险问题，也因此会承担贷款损失的风险。

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三、大数据视角下供应链金融模式的发展与创新

（一）互联网供应链金融的交易结构更趋丰富、复杂随着网络技术的发展与应用，金融机构与互联网技术企业的融合不断加深，新型互联网技术逐步渗透到传统金融行业的各个领域。凭借互联网技术优势和用户流量优势，互联网电商平台也成为了供应链金融的新贵。互联网供应链金融不断介入产业链上下游中小微企业，丰富了供应链金融交易的结构，不仅能够实现物流、信息流及资金流在上下游之间的有机结合，而且能够实现物流、信息流及资金流在不同行业之间有机整合，并最终形成一个没有边界的“生物圈”式的巨型网络结构。

（二）大数据背景下提供供应链金融服务的参与主体呈现多元化趋势

在大数据背景下，供应链金融服务涉及到产品生产、销售的一系列过程，在这个过程中，参与到供应链金融服务的主体也是呈现出多元化的趋势。虽然仍是银行为授信的主体，但是，互联网技术服务平台、第三方支付平台以及核心企业等都是参与到供应链金融服务之中。举例来说，永辉超市是我国快消百强企业，在互联网供应链金融服务下，以永辉超市为核心客户对其上游供应商企业批量授信，并将其产品分配到各个超市分店之中，由于永辉超市的固定资产相对较少，因此，从银行获得融资的难度相对较大，而通过供应链金融的形式降低了永辉超市的经营风险，稳定了其资金来源，促进了超市的快速发展。

（三）互联网供应链金融强化了信息的管理

传统供应链融资模式中，金融机构往往是以借款企业与供应链上核心企业之间的真实交易、担保物价值、借款企业的运营状况等作为放款依据，核心企业往往还承担相应的贷款担保；而互联网金融模式下，提供融资服务的参与方（银行或第三方电商平台等）更多地利用在供应链交易过程中形成的大量非财务数据进行信用风险评估。这些数据信息具有非结构化、碎片化、动态化特征，在一定程度上可以更为及时、准确反映借款企业的运营状况和信用风险。

四、大数据视角下供应链金融风险管理的特点与难点

（一）操作风险

 1.在贷前授信调查存在欺诈行为、人为因素，缺乏实地审查

贷前调查在贷款三查制度中占据着重要的地位，是整个贷款流程的基础与前提。贷前调查质量的高低，会直接影响后续授

信审查的效力，也会影响到贷款审批的效率。而在当前商业银行供应链金融风险管理的过程中，贷前授信调查中，不仅是需要对客户的相关信息资料进行核查，还需要核实资料的真实性，进而在熟知客户以及客户业务的基础上，进行授信分析与评价。但是，在实际贷前授信调查中却存在着较多的欺诈行为，像是借款人存在长期赖账不还、存在不良嗜好（好赌、涉毒）以及借款人存在执行网被强制执行等情况。由于缺乏对借款人实地审查的问题，会对商业银行供应链金融的有序运营产生了较为不利的影响。

2.融资频率高于传统供应链金融模式，融资主体增多.在大数据背景下，相比于线下企业，线上融资企业的规模相对较小，融资的额度不高，但是，其融资的频率较高，会降低商业银行供应链金融的稳定性程度。线上企业经营环境的变化较快，这些企业的违约风险也是相对较高。另外，线上企业的发展规模、发展状况良莠不齐。授信金融机构不仅面临借款企业的信用违约风险，而且还有可能面对物流企业及第三方互联网平台的道德风险。

3.商业银行与参与授信担保的互联网平台之间的合约设计上有可能存在的风险漏洞

随着互联网金融的进一步发展，各项金融创新产品也是层出不穷。而与传统的金融模式相比，这些创新产品与传统的金融监管模式之间表现出了一定的不适性。具体来说，这些新兴的金融产品的出现，互联网金融的发展，需要商业银行与互联网金融授信担保平台之间签订一定的合约，进而对双方之间的权益进行保护。但是，就目前的实际情况来看，授信担保的互联网平台起步较晚，全新的合约形式也为商业银行带来了较大的风险。此外，业银行与授信担保的互联网平台的合约设计有处于金融监管的盲区，甚至已然出现了一定的监管真空地带，更是进一步增加了商业银行的金融风险。

（二）信用风险

1.非结构性数据信息的重复性较高、易失真

非结构性数据信息本身结构不规则或者是说不完整，无法使用数据库的二维逻辑加以表现，只能借助大数据技术进行海量存储或者是只能检索。但是，在当前大数据的环境下，非结构性数据信息的重复性相对较高，在原始数据景观计算机的改变之后，其数据结果也会在一定程度上与真实数据之间发生偏差，较为容易造成数据失真。不仅如此，商业银行在建立风险评价体系之时，对于非结构型数据的筛选与处理成本也是不断增加，不利于商业银行的成本控制。

2.信用风险主体增加，信用风险传导的机制日益复杂在互联网供应链金融模式下提供融资服务的金融机构、互联息平台、核心企业、物流企业、借款企业之间形成了密切的融资链条关系（价值链）。在贷款偿还期间，任何一方的信用水平发生变动都会通过价值链迅速传导至上下游企业及其相关行业企业。信用风险的传导更为迅速、涉及主体也更为复杂。

五、大数据视角下的供应链金融风险管理的应对策略

（一）严格准入条件，建立预警监管系统

瞭望观点

商业银行在信贷管理的过程中，不仅要严格贷前准入条件，还要建立起完善的贷后管理预警监控机制。具体来说，商业银行要对企业财务信息以及非财务信息进行重新审核，对企业贷款的可行性、科学性进行评估。综合考量企业所在供应链的稳定性、贷款企业的交易额、交易量以及企业的运营水平等指标，严格贷款准入条件。

在贷后管理中，应建立起审慎会计为原则的呆账准备金的计提冲销制度，加强商业银行信贷风险的预警能力，并针对于信贷资金发生损失的概率与可能性进行计算，完整信息传输渠道，增强信息的有效性，进而提升贷后管理预警工作的效力。

（二）明晰权责界定，以合同条款形式加强约束

针对大数据背景下，供应链金融的交易边界更为宽广、交易结构和操作流程更为复杂的特征，银行在应通过合同条款明确各参与方的责任、明确合作平台、核心企业的融资担保职责和违约责任。另外，在合同履约的过程中还要定期检查，一旦出现问题及时止损。

（三）强化融资方的信息采集和有效反馈机制

为了避免融资方自身可能发生的风险，需要构建起灵敏的市场信息采集机制以及高校的信息反馈机制，洞悉市场的变化，明辨产品的优劣，技术的升级等市场信息。融资方需要依照现货市场的变化，合理选择质押品，进而确定合理的质押率。同时，融资方还应该构建起市场监控体系，避免由于信息不对称引起的偏差。

（四）完善补偿机制 

互联网供应链金融是一种新兴的金融模式，在发展的过程中本身就兼具风险与机遇。为了降低互联网金融的风险，需要对授信企业的实际进行评估，并合理定价授信企业的贷款水平。不仅如此，在互联网金融环境下还应该充分发挥第三方电商平台的融资担保功能，以互助性担保的形式降低商业银行的金融风险。商业银行可以在风险可控状态下，适当允许第三方电商融资担保平台获取相关信息数据，并创建更加完善的风险预警、识别以及控制的机制，借助电子商务平台对小额信贷业务进行批量化进行。

参考文献

[1] 孙喜梅，余博，韩彪.基于供应链信用度的应收账款贷款价值比优

化[J].深圳大学学报(理工版),2015,(6):652-660

[2] 孙启慧.供应链金融下我国应收账款融资风险及防范对策[J].现代经济信息，2015,(14):191-192

[3]杨绍辉.从商业银行的业务模式看供应链融资服务[J].物流技术，2005(10)

[4]闫俊宏，许祥秦 基于供应链金融的中小企业融资模式分析[J].上海金融，2007(2) 14-16

[5] 罗勇、陈治亚. 以动产质押融资为例构建供应链金融风险评价指标体系 [J].华东交通大学学报,2013, (6)；99-107

[6] 赵昕. 产业金融创新:从跨界到无界[J].学术交流，2016 (6):136-141. [7] 邱晖，许淑琴. 大数据在互联网供应链金融风险管理中的应用[J].会计之友，2018，（7）：35-37

作者简介：倪风华（1974年10月），女，福建福州人，硕士，讲师，主要从事金融市场与金融风险管理研究。

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