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大数据下供应链金融发展的趋势

大数据下供应链金融发展的趋势

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大数据下供应链金融发展的趋势大数据是当下最热的词汇。在互联网条件下,信息量爆炸式增长,如果我们不能获取、整理和应用这些信息和数据,就有可能在很短的时间内落后,甚至被抛弃。在供应链金融服务领域,更是如此 ...
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大数据下供应链金融发展的趋势

大数据是当下最热的词汇。在互联网条件下,信息量爆炸式增长,如果我们不能获取、整理和应用这些信息和数据,就有可能在很短的时间内落后,甚至被抛弃。在供应链金融服务领域,更是如此。

供应链金融服务的现状

  供应链金融是运用供应链管理的理念和方法,为相互关联的企业提供金融服务的活动。主要业务模式是以核心企业的上下游企业为服务对象,以真实的交易为前提,在采购、生产、销售各环节提供金融服务。由于每家企业都有自己供应链条,展现出一个庞大的供应链网络。不同的金融企业把自己的服务产品化,赋予不同的产品名称。在过去的十多年里,供应链金融业务出现了许多创新。

  1.金融与物流两业融合

  第一是金融与物流两业融合。包括订单融资、保单融资、电商融资、金融物流、担保品管理、保兑仓、保理仓、贸易融资、应收账款质押融资、预付账款质押融资、进出口项下质押融资、存货质押融资、融资租赁、金融物流、供应链金融、仓单质押、动产质押、互联网金融。还有代收代付、结算、保险等。物流企业的作用在于保证货物存在和交付。

  2.金融与物流进入电子商务

  几乎所有电子商务公司在提供交易平台的同时提供融资平台,为买、卖双方开展质押贷款。各主要商业银行、股份制银行都推出了针对电子商务的融资产品。电子商务将颠覆传统的交易方式。一是交易不受时空限制;二是缩短交易环节;三是碎片化订单真实反映需求;四是快速交易要求快速交付;五是为小企业提供了销售市场;六是成本和售价降低。电商新模式是网上交易、网上融资、网下交割。物流业的业务方式也会改变。快速响应、快速分拣、小批量、多批次、可视化、网络化等需求,会影响物流设施的规模、布局、构造等。

大数据对供应链金融的影响

  1.可用于判断需求方向和需求量

  供应链上的企业,存在着紧密的关联关系。终端消费量的变动,必然会引起上游各环节的变动。大数据时代大数据可帮助我们判断一系列变动的规律。同时,我们还可以把一定时期内的流通和消费看作是一个常量,而在地区、方向、渠道、市场的分配作为变量。

  2.可用于目标客户资信评估

  利用大数据,可以对客户财务数据、生产数据、电水消耗、工资水平、订单数量、现金流量、资产负债、投资偏好、成败比例、技术水平、研发投入、产品周期、安全库存、销售分配等进行全方位分析,信息透明化,能客观反映企业状况,从而提高资信评估和放贷速度。只看财报和交易数据是有风险的,因为可能造假。

  3.可用于风险分析、警示和控制

  大数据的优势是行情分析和价格波动分析,尽早提出预警。行业风险是最大的风险,行业衰落,行内大多企业都不景气。多控制一个环节、早预见一天,都能有效减少风险。。

  4.可用于精准金融和物流服务

  贷款时间、期间、规模、用途、流向;仓储、运输、代采、集采、货代、保兑、中介、担保一体化运营。

大数据应用的条件

  1.基础数据的真实性

  要使用大数据,就必需保证数据的真实性,尤其是基础数据的真实性。当前,GDP、吞吐量、货运量、仓储设施、投资额、主营收入等数据都有水分。地方GDP加总超过国家GDP,集装箱重复装卸计算吞吐量,关联企业互开发票增加销售额等,致使数据失真。因此,改革考核体制、改革统计体制已是当务之急。

  2.数据要能聚焦成指标

  数据本身是枯燥的、杂乱的,但形成指标后便具有生命。科学地设定指标,确定指标间的勾稽关系,才能准确地判断事物发展的规律和路径。先行指标有重要指导作用。数据的负面影响是信息污染,影响判断。云图供应链金融运营的“数据云贷”云平台,是面向金融机构、核心企业的供应链金融数据整合和业务处理平台,基于令人信赖的风控系统、灵活的业务管理和信贷处理功能,将中小企业的供应链交易数据转化为信用资产,高效缔结与优秀核心企业、金融机构的强强合作关系,帮助合作伙伴快速建立数据信用供应链金融体系。与多家商业银行、保理小贷等机构合作,提供基于供应链大数据的授信评估、风险控制和业务处理服务。

  3.不同数据体系要互联互通

  在市场化条件下,数据是资源和产品。利益分割使信息孤岛现象更为严重,甚至于公共信息都被当作部门利益而垄断起来。部门数据、行业数据、企业数据、国际数据相互割裂,大数据不能发挥应有的作用。

  4.积累准确的参数

  在实际工作中,基础参数极为重要,尤其是是临界参数。参数是基准,木直中绳,参数就是木工打出的那根基线。在我国,货币发行量、货币流通量、每百平方公里道路里程、仓储业投资规模、物流园区投资规模、港口数量和吞吐规模、物流强度、投资强度、投入产出比、均缺少基准,才出现了货币超发行,通货膨胀,港口过剩,产能过剩等问题。

  5.先进的数据应用理念

  如果数据是客观的,使用数据的人还要有先进的应用理念。这与经验、学识、能力有关。决策,尤其是与企业命运有关的决策,不能参杂私念和人情因素。如果我们认真追究产能过剩形成的原因、追究投资失误的原因,都与理念有关。

大数据下供应链金融发展的趋势

  1.向信用担保方向发展

  电商企业根据自己掌握的数据,对客户的业务、信用进行分析,在安全范围内提供小量、短期融资,把沉淀在网上的无成本资金盘活。电商规模越大,沉淀资金越多。如果加上吸收存款功能,就变为金融机构;在大数据的引导下,银行业也会释放出这种灵活性,这样,信用担保就不仅仅限于大企业,而是可用于中小企业,业务范围将大大扩展。

  2.向着实物担保方向发展

  任何时候,实物担保都不可或缺。它是电商融资和银行融资的安全底线,要保证实物的真实性和安全性,需要物流企业与之配合。比如说1000万的轴承你抵押给商业银行,它是不敢接的。它对不动产有处置能力,但是对轴承没有处置流通渠道,因为他无法评估轴承以多少的价格来抵押。

  但是由于西域在做上下游的交易,我们就是卖轴承,如果轴承上游给我们的供货价格是7折,那么抵押给我们1000万,我们给他3折的估价就,300万,可能它缺钱就是缺这30天,每天利息千分之0.5,年化利率就是18%,那么对他来说当你贷不到钱,没有资金渠道的时候,资金的使用成本就是不高和低的问题了。

  即是一个有和无,不是多和少的问题。在此情况下,我给上游3折,同时我有资产处置能力,一旦你违约,我有处置能力,4折抛售。大家可以看到,因为我掌握了交易,轴承是个硬通货,我们的风控就得到了保障。

版权:云图金融(专注中小企业供应链融资)


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