前言：通過供應鏈金融平臺,核心企業可系統化解決傳統上、下游融資過程中由于流程繁瑣費時所導致的融資難、周期長等諸多問題，同時實現端到端的業務流程與交易場景風險管控。本文可為金融機構提供核心企業關注供應鏈金融的焦點議題，并從業務中不同對象與多數據源切入，對供應鏈金融的平臺風控建設予以介紹。

雙鏈融合運用，優化全鏈現金流

供應鏈金融對企業供應鏈運營可起到優化作用，即從貿易流、物流的運營特點入手予以業務分析與結構化設計，通過對信息流和資金流升級，完成現代化供應鏈結構改造。通常供應鏈金融業務涉及兩個層面，即基于業務流或信息流管理的物理供應鏈與基于數據金融服務的金融供應鏈。將物理供應鏈跟金融供應鏈雙鏈融合起來，給品牌商、經銷商、供應商提供整體打包服務，可以架構企業現金流優化的數據橋梁，以業務流優化為基礎，才能更好地優化現金流。

傳統方式下，企業或企業主的貸款審批多由人工操作，且流程長、過程繁瑣。很多案例顯示企業剛開始推行供應鏈金融時，融資客戶推薦需經相關部門報送審批，再由金融機構接收核準，客戶篩選及需求反饋流程長、效率低，整個過程多處涉及人工協調，且融資管理松散。隨著供應鏈金融業務升級，特別是核心企業供應鏈金融平臺的廣泛應用，可以做到以系統自動處理方式生成并推送相關信息，只需在某些節點上引入適當人工。位居供應鏈核心的品牌企業往往為引領供應鏈金融發展的主力，通過引入創新型金融產品，可為各類產業鏈客戶提供優質金融服務，并通過供應鏈金融平臺實現貸前、貸中、貸后全流程管理，構筑與完善依托供應鏈場景的交易征信體系，以真實業務訂單與可控的收款方式反饋融資主體現金流需求真實狀況，從而實現端到端的全產業物理供應鏈與金融供應鏈之融合。

交易債項加信貸主體風險把控

根據供應鏈金融場景所開展的供應鏈金融平臺建設，可以運用系統化方法解決傳統融資過程中由于流程繁瑣費時所導致的融資難、融資周期長等問題。供應鏈金融平臺通常可定位為產業鏈服務，平臺建設一般會遵循總體規劃、分步實施的策略，按照“業務開展-風險防控-生態體系”的思路逐步建設完善。與此同時，供應鏈金融管理不僅體現在端到端的流程把控上，更應加強對融資主體的風險管控。依托真實業務背景建立建全面向貸前、貸中和貸后的全階段風控體系。

首先應針對風控對象予以差異化區分。供應鏈場景下融資通常以真實業務訂單作為融資單據，根據應收、預付不同性質及還款來源的差異，可依據不同風險敞口與行業性質制定相應風控標準與產品。以供應鏈上游供應商為融資對象，可開展1+N反向保理融資業務;以下游經銷商為融資對象，可推進1+N渠道融資業務。進而根據不同來源數據實現多維度切入，反映企業主體靜態與動態狀況。包括供應鏈交易數據、企業財務數據、第三方征信數據等，結合人行征信甚至金融機構行內指標，洞察內部與外部可能存在的風險隱患，構建全面風控體系。

交易數據為基礎的多數據源融合

通常所述的風控包括貸前準入授信、貸中放款與貸后預警等方面，主要涉及信息來源與風控方式。針對企業的融資業務同時涉及對企業法人和企業主體的資質審核，供應鏈金融依托供應鏈產業鏈，極具優勢之所在為融入真實的業務場景，可結合業務數據予以考量。譬如通過經銷商的進銷存數據，可核實其業務真實性，根據貿易規模核定授信額度與融資缺口，精準定位融資需求。運用業務數據進行風控，完成供應鏈背景下的交易征信，充分體現貿易融資主要原則中的貿易自償性。

交易征信可貫穿貸前、貸中、貸后全階段，貸前通過年度貿易額或合作時間嚴控準入，以準入條件篩選符合融資基本要件的企業白名單，對進入白名單的融資意愿主體予以評分評級，根據企業主體業務、財務與外部信息構筑評分模型，從企業主體流動性交易、綜合財務狀況與第三方征信多方面對企業進行全面評定，并根據企業交易規模提供參考授信額度，為金融機構貸前授信提供可借鑒性參考;貸中運用欺詐甄別監控可能產生風險的融資訂單，基于審核放款，嚴控資金用途，要求提款資金規模符合指定規范，并針對訂單融資嚴控單筆與累積用信情況;貸后結合歷史交易數據與增量數據進行多級風控預警，實時推送并提示風險點。融入交易數據的供應鏈風控可謂實現了全流程敏捷風控。

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周兀女士現任上海文瀝信息技術有限公司(WelinkData)資深數據分析師。畢業于中山大學邏輯學專業，獲博士學位。在法律論證的邏輯建模和人工智能研究方具有深入的研究成果，具有扎實的數學與邏輯理論素養。

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