大数据时代物流企业开展物流金融的优势分析

邹裔忠，林美珠

（武夷学院 商学院，福建　武夷山 354300）

大数据时代物流企业开展物流金融的优势分析

邹裔忠，林美珠

（武夷学院 商学院，福建武夷山 354300）

摘要：大数据时代，数据是生产力，是企业可挖掘的新利润源。物流信息系统可挖掘物流金融业务中的物流、信息流和资金流等关键大数据，物流企业开展物流金融业务有巨大的优势：物流可以有效对质押物进行监管，信息流可以有效甄选服务对象，资金流可以有效控制还款风险。

关键词：大数据；物流金融；优势

“大数据”是当下炙手可热的话题，受到了各个领域的重视与应用，大数据带来的信息风暴正在变革我们的生活、工作和思维，大数据开启了一次重大的时代转型[1]。大数据在互联网、电信、科研、金融等领域的应用广泛，整体呈现出互联网领域领先其他领域效仿的态势。大数据时代，数据是生产力，是企业可挖掘的新利润源。物流企业处于发货方与收货方之间、生产者与消费者之间、上游企业和下游企业之间，掌握着大量物流数据、产品销售数据、企业经营数据，可以通过挖掘数据开展增值的金融服务。

1　大数据时代下金融服务的创新现状

大数据带来了许多创新的金融产品和便捷个性化的用户体验，正在冲击传统的金融服务思维，重构金融行业的商业模式和风险控制体系。在大数据的支持下，以BAT（百度、阿里巴巴、腾讯）为代表的互联网公司以外行的身份跨界开展互联网金融服务，以“鲶鱼效应”的方式激活了整个金融业，促进了我国“大数据”与“金融”的融合。“大数据+金融”模式的核心优势在于创造一个低成本的、信息完全对称的市场结构，令信贷资源不再稀缺，扁平化的网络世界与大数据掌控客户的强大能力，建立小微企业贷款有效、激励相容的风险管理方法，降低了贷款风险，可解决小微企业融资瓶颈，银行传统经营的“二八定律”正在逐步被颠覆[2]。

应用大数据开展金融业务有一些典型的例子，第一个是阿里金融的小贷业务，阿里金融数据团队设计的模型综合了信用记录、成交数额等结构化数据，以及用户评论等非结构化数据，加上外部搜集的用电量、银行信贷等数据，可就放贷与否、放贷额度精准决策，其贷款不良率仅为0.78%，通过大数据将互联网技术与金融完美结合，开创了面向小微企业融资服务的全新模式[3]。第二个是线上供应链金融业务，代表企业是京东、怡亚通等，依托他们强大物流系统，以及供应链平台积累的大量商户真实、完整和有效的交易信息，面向供应链上的供应商、制造商和分销商，作为银行的中介，在快捷完成初步审核后，银行实现高效放贷。第三个是中证百度百发策略100指数，该指数是中证指数公司与百度公司、广发基金管理有限公司合作编制的股票市场指数，首次采用百度金融搜索和用户行为大数据，通过相应的数据挖掘和分析手段，把市场投资情况作为重要的评估因子加入了指数编制模型，是对传统指数编制方法的改进。

物流金融是近年来出现的创新型金融融资模式，它引入了物流公司的监管、核心企业的信用、供应链中贸易的自偿性、资金流导引工具等新的风险控制变量，对物流过程中的动产、贸易过程中的预付款和应收账款等提供融资服务[4]。物流金融为无抵押、无担保、无信用评级等先天不足的中小微企业提供了创新的融资模式，也具有“大数据+金融”模式的特点。物流金融通过引入物流企业的监管，可以掌握物流过程中的动产、贸易过程中的预付款和应收账款的真实信息，解决了借贷双方信息不对称的问题；物流金融利用物流企业掌握供应链中的资金流，通过贸易的自偿性和核心企业的回购可降低融资风险。

2　物流企业开展金融服务的情况

随着我国经济的高速发展，物流业也快速发展起来，物流企业迅速增加，各物流企业的竞争也日益激烈，在充分竞争的物流市场上，运输、储存、装卸搬运、流通加工等基础物流服务存在低价竞争、利润低的问题。物流企业通过低价竞争占领市场的阶段已经结束，物流业正向行业整合、转型升级方向发展，物流企业需要从低利润率的基础物流服务向高附加值的增值服务拓展创新。物流金融服务正是物流企业开展服务创新的方向，它不仅能够满足客户的个性化服务，巩固了原有的客户关系，增加了新的利润，而且提升了企业自身的服务水平和管理能力，提高了企业在供应链中的号召力，有利于提高企业自身的核心竞争力。

物流金融业务早已成为国际快递业巨头UPS和世界排名第一的船公司马士基的第一利润来源。近年来，我国物流金融业务创新实践非常活跃，目前几乎所有的银行都在开展部分物流金融服务，中国物资储运、天津港、顺丰速运、怡亚通等物流企业也开展物流金融业务。物流企业利用自身在物流业务中的不同优势，开展了不同的物流金融业务，形成了一些典型的特点。一是以中国物资储运为代表的仓储型龙头物流企业，依托其分布在全国主要中心城市的大中型仓库，通过子公司中储小额贷款有限公司开展金融业务，重点开展仓单质押、动产质押、物流监管等物流金融业务。2014年天津分公司就实现净利润600多万元，已在在钢铁、有色等大宗生产资料的质押融资业务形成核心竞争力。二是以天津港为代表的港口物流企业，依托其丰富的港口资源和第四代散货交易平台，通过合资的天津港财务有限公司（持股52%）从事金融业务，重点开展动产质押融资、质押监管等物流金融业务，2014年贷款服务达22.26亿元，推动港口向集有形商品、技术、资本、信息的集散于一体的第三代港口“国际物流中心”的转型发展。三是以顺丰速运为代表的快递企业，依托其遍布全国的5000多个配送网点，重点开展代收货款、垫付货款、顺丰储值卡等物流金融业务。四是以怡亚通为代表的物流企业，依托其全方位一站式供应链服务平台，通过子公司宇商小额贷款有限公司开展金融业务，重点开展存货质押融资、应收账款融资、预付款融资等供应链融资业务，以配套资金服务融入供应链全程运作和管理，从而进一步打通供应链的整个环节，形成“广度供应链”，更好的把怡亚通与客户捆绑在一起。2014年金融业务实现营业总收入19亿，毛利率达到77.36%。

物流金融业务已经成为我国物流企业转型升级的重要途径，大数据背景下，物流企业掌握着物流、信息流和资金流等“大数据”，具有开展物流金融业务的巨大优势。

3　物流企业可挖掘物流金融业务中的关键大数据

目前，我国物流企业对信息化系统的使用已经很普遍了，形成了一套成熟的物流信息系统，包括运输、仓储、装卸、流通加工等业务系统和财务、客户关系等管理系统，具体见图1。订单处理系统的功能就是处理客户的订单，系统在接到客户的订单时，要及时有效地处理，存储订单信息，进行分类整理，并向决策系统发出有关订单信息，可以对订单进行查询和统计。仓储管理系统主要是出入库的管理，入库管理包括货物的入库登记、不同货物的库存信息查询和统计，出库管理包括货物的出库登记、出库信息的查询和登记。运输配送管理的功能主要包括运输人员管理、区域管理、车辆管理、配车配货计划、车辆调度、货款结算等。客户关系管理包括两个方面的内容，即客户信用管理和客户档案管理。客户包括上游供应商、下游经销商。财务管理系统是管理物流业务中和费用相关的各种数据。

图1　 物流信息系统的构成

物流企业能够通过物流信息系统进行快速、准确和实时地传递，对市场做出快速的反应，实现物流、信息流、资金流的良性循环，形成了海量的用户大数据，从中可以挖掘出开展物流金融业务的关键物流、信息流和资金流等“大数据”。

3.1物流

物流是指为了满足客户的需要，以最低的成本，通过运输、保管、配送等方式，实现原材料、半成品、成品及相关信息由商品的产地到商品的消费地所进行的计划、实施和管理的全过程。物流是物流企业开展金融业务必须要掌握的基本要素，主要就是掌握货物的状态，通过对货物不同状态的掌控，就可挖掘到开展物流金融的有关数据。

3.1.1货物的储存状态

在仓储管理系统中，可以进行不同货物的出入库查询，就可了解哪些货物已发运，出库的货物名称、数量，哪些货物还储存在仓库中，货物的种类，每一种货物的库存量。仓储管理系统中还设置了监控，可以清楚地了解到货物的入库时间、存放的储位、出库时间、同一批货物的出入库频率等。

3.1.2货物的运输状态

货物的运输状态的掌控主要是通过运输和配送管理系统来完成的，该系统安装了GIS（地理定位系统）和GPS（全球定位系统）软件，物流对地理空间有较大的依赖性，通过GIS定位系统与GPS定位系统，可以掌握车辆的运输路径、运输方向，掌握车上的货物将要被运往的方向、位置，实现物流的可视化和实时动态管理。

通过物流信息系统能够挖掘到的物流金融业务中的物流数据如表1所示：

表1　物流信息系统可挖掘的物流数据

3.2信息流

3.2.1掌握客户的信用状况

近年来，随着经济的不断发展，企业的经营理念也发生了巨大的变化，越来越重视客户关系的维护与管理，物流也不例外，也相应建立了客户关系管理系统。客户关系管理系统的建立为物流企业开展物流金融业务创造了一个良好的条件，客户的信用是物流企业开展物流金融业务中要考核的一个基本指标。客户关系管理系统包括了两项功能，即客户档案管理和客户信用管理，客户也包括了上游的供应商和下游的零售商，通过这个系统可以对客户按照不同的标准进行自动分类，在系统中可以查询客户的信用记录，挖掘客户的信用数据，对客户进行信用评级，了解客户的信用程度。

3.2.2掌握客户的产品信息

通过物流管理信息系统，物流企业能够挖掘到大量关于客户产品信息的物流金融数据，具体包括了货物的基本信息、货物的价值、货物的销售情况。

（1）货物的基本信息。物流企业在接收客户的订单时，就会将货物的名称、规格型号、重量、体积、数量等基本信息录入到系统中。从货物的基本信息中可以看出货物的特性，通过对其基本信息的分析，就能确定货物是否适合作为融资产品。

（2）货物的价值。小微企业将货物委托给物流企业运输时，一般不会将货物的价值透露，但是可以通过其他途径来了解货物的价值情况，例如代收货款业务，目前，物流企业已经针对许多客户开展了代收货款业务，客户的每一笔交易的代收货款数据都存储在物流信息系统中，通过对这些数据的分析，就可以推断出货物的价值，进而就可以确定给予客户提供贷款的额度。

（3）货物的销售情况。客户每天的订单信息都存储在物流信息系统的订单系统中，可以在该系统中查询不同货物在不同时期的销售数据，通过对所查询到的数据进行汇总、分析，就可以知道该企业在一定时期内不同货物的销售情况，可以了解到在同一时期内哪一种产品最畅销，哪一种产品销售情况不好。订单系统中还存储了货物发货地数据，通过该数据就可以了解到货物主要销往的地点，以及在某个时间段内发货的次数。对有关货物销售情况的数据进行分析还可以知道货物的销售情况是否受季节性的影响或其他相关因素的影响。

3.2.3掌握客户的下游客户

物流企业的运输与配送管理系统中安装有GIS定位系统与GPS定位系统，能够对车辆的运输线路、运输方向进行掌控，那么就能够知道客户的主要服务对象、服务区域，对以往一定时期内的运输次数进行分析，就可以判断客户与其下游客户的合作程度，从而可以看出客户的下游客户是否稳定，彼此之间的合作是否稳定；通过配送服务，可以了解到有关客户具体的下游客户数据。掌握了客户的下游客户数据也就掌握了客户的下游经济命脉。

物流企业通过物流管理信息系统能够挖掘到的有关物流金融业务的关键信息流数据具体如表2所示。

表2　物流信息系统可挖掘的信息流数据

3.3资金流

物流企业由于自身发展的需要以及条件的成熟，开展了许多的物流金融业务，例如代收货款业务、垫付货款业务等。代收货款就是指独立于买卖双方交易外的第三方代卖方从买方收缴应收款项的有偿服务，开展代收货款业务主要是针对一些特殊的货物进行的，有些货物由于自身的特性在运输过程中容易出现货损货差的现象，例如药品、陶瓷等等，有些货物是体验产品，客户购买产品一般不愿意先付款，因此针对这样的情况，企业就会提供产品体验，客户可以先体验，如果感觉良好，就可以付款购买，款项由物流企业代收；垫付货款是指当物流企业在帮卖方发运货物时，首先代买方预付一半的货款，当买方提货时交付给物流企业全部货款。有关代收货款、垫付货款业务的记录都存储在物流管理信息系统中，例如从财务系统中就可以掌握需要代收货款、垫付货款的小微企业、每次代收货款、垫付还款的额度，通过这些数据的掌握，就控制了小微企业的资金流。

表3　物流信息系统可挖掘的资金流数据

4　物流企业开展物流金融业务的优势

4.1物流——有效对质押物进行监管

物流金融是针对货物开展的金融业务，资金需求方为了融资将货物作为抵押物向银行贷款，这批货物的监管工作则交给银行授信的物流企业来负责，因此，这批货物就被存放在了物流企业仓库中，并且货物的保管、运输等工作都交给物流企业，如此一来，物流企业就能够实时动态地了解货物的不同状态。物流企业对货物的监管工作主要依靠其信息系统来完成就行，大大降低了监管成本，物流企业的仓储管理系统能够动态地掌握货物在仓库的具体状态，能够掌握货物的出入库情况、货物的名称、数量等；运输与配送管理系统能够收集货物在途状态的有关数据。物流企业若开展物流金融业务，就可以通过这两个系统及时动态地收集用于开展物流金融业务的货物的有关数据，确保质押物的安全、完整。通过给银行开通物流信息系统的查询接口，银行也可以时时查看质押物的状态，提高了银行同物流企业开展物流金融业务的热情。

4.2信息流——有效甄选服务对象

物流企业通过对信息流的掌控，有利于其有效甄选开展金融服务的对象。信息流中积累了大量的数据，例如客户信用、客户的产品信息、客户的客户等。通过对客户信用数据的掌握，物流企业就可以分析出不同客户的不同信用状况，对客户的信用状况进行评定，分析对其开展金融服务的风险大小，开展物流金融服务是否可行；客户的产品信息是物流企业开展金融服务必须掌握的数据，通过对这些数据的收集与整理，就可以分析出客户的产品构成情况，哪些产品的销售情况较好，哪些产品的销售情况不容乐观，针对销售情况好的某一类产品开展个性的金融服务；物流企业还能对客户的下游客户数据进行掌控，通过客户自身的服务对象、服务范围，可以对客户按照规模大小对不同的客户进行分类，从而就可以针对不同类型的客户开展不同模式的物流金融服务。

4.3资金流——有效控制还款风险

物流企业开展物流融资业务最担心的问题就是融资企业无法偿还贷款金额的问题，然而，随着物流企业对客户资金流有关数据的掌握，能够对还款风险进行有效地控制。目前，物流企业已经针对某些客户开展了代收货款、垫付货款等金融服务，通过这些金融业务的开展，物流企业在为其客户开展融资服务业务中，客户款项回笼首先经过物流企业手中，那么，物流企业就可以从款项中先扣除贷款金额，有效地避免了融资客户还不起款、拖欠货款的风险。

5　结论

物流企业处于发货方与收货方之间、生产者与消费者之间、上游企业和下游企业之间，可挖掘物流金融业务中的物流、信息流和资金流等关键大数据。挖掘出的货物的名称、数量、出入库时间和地点、出入库频率、库存量、运输路径、运输方向、货物被运往的地点、安全状态等物流存储和运输数据，可以有效对货物的质押进行监管；挖掘出的畅销货物情况、销售地区分布、销售量情况、小微企业的下游客户、小微企业的类型、信用等级等信息流的数据，可以有效甄选服务对象；挖掘出的代收货款业务的服务对象、企业资金的运用状况、有融资需求的企业、货物的价格、货物价格变动情况、货款的回收周期等资金流的数据，可以有效控制还款风险。物流企业掌握着物流、信息流和资金流等“大数据”，开展物流金融业务有巨大的优势。

参考文献：

[1]维克托·舍恩伯格,肯尼斯·库克耶.大数据时代[M].杭州:浙江人民出版社,2013.

[2]巴曙松.大数据可解小微企业融资瓶颈[J].中国经济报告, 2013(6):55-60.

[3]徐洁云.解码阿里大数据[J].二十一世纪商业评论,2013(6): 17-19.

[4]“供应链金融”课题组.供应链金融:新经济下的新金融[M].上海：上海远东出版社,2009.

（责任编辑：夏婷婷）

中图分类号：F253:F830

文献标识码：A

文章编号：1674-2109(2015)09-0070-05

收稿日期：2015-04-29

基金项目：福建省教育厅中青年教师教育科研项目（JAS150601）；武夷学院青年教师专项科研基金项目（xq201113）

作者简介：邹裔忠（1979-），男，汉族，硕士，副教授，主要研究方向：金融计量和物流金融。

Analysis on Logistics Enterprises in the Age of Big Data to Carry Out Logistics Finance Advantage

ZOU Yizhong，LIN Meizhu

（School of Business,Wuyi University,Wuyishan,Fujian 354300）

Abstract:In the age of Big Data,data is the productivity and the new source of profit which can be mining by enterprises.Third party logistics information system can excavate the key Big Data of logistics financial business,such as the logistics,information flow and capital flow.Logistics enterprises have a huge advantage of the logistics financial services:logistics may be the effective supervision of the pledge, information flow can effectively select the service object,capital flow can effectively control the risk of repayment.

Key words:big data;logistics finance;advantage