大数据背景下供应链金融风险管理策略探析

2023-11-30王梓

华章 2023年7期

[摘要]信息技术的不断发展将社会推入信息化的新阶段，信息技术被广泛应用于日常工作、生活的方方面面，为各行业的创新升级带来了动力，极大地推动了现代化科技进步。大数据技术是建立在信息技术发展背景下的数据处理与分析技术，同时与通信技术、网络技术等联动，能够实现海量数据的自动收集与智慧处理，帮助人员解决繁杂的数据分析问题，提升数据应用的效率。大数据技术在金融行业的开发与应用能够有效提升数据处理的效率，确保金融决策的科学性。但受限于大数据技术应用的成本、真实性等问题，金融机构服务供应链存在一定的风险问题。文中将具体介绍大数据背景下供应链金融风险的类型，分析当前供应链金融风险管理的对策及其发展趋势。

[关键词]大数据技术；供应链；金融风险；风险管理；管理策略

随着信息技术以及市场经济的不断发展，国内金融行业在得到较好发展机会的同时，也面临更高的金融风险，如果依旧采取传统的金融风险管控策略则很难保障供应链金融机构的效益。对此，金融机构应正视经济环境变化以及大数据技术对于行业经营、发展的影响，抓住信息技术的优势，提升金融风险管控能力，构建与信息经济发展相符的风险管控体系。大数据技术能够收集和处理海量信息，大数据环境则为信息数据的应用以及数据技术的发挥提供了条件，金融机构应合理开发大数据技术的风险管控价值，构建广泛覆盖、多维度的风险监控网络，消除信息的不对称现象，落实供应链金融风险管控。

一、供应链金融风险的类型分析

（一）外生风险

1.宏观经济周期

为了满足用户需求，供应链金融服务一般会构建自己的供应链网络，其涉及的金融产品、金融服务类型多样，形式灵活，体现出较好的应用前景。对于服务重心在传统交易模式的供应链金融机构来说，其经营状况将受到外界宏观经济环境的影响，一旦经济环境发生巨大变化或者宏观经济周期变化，就会对供应链金融服务的其中某个环节造成影响，最终破坏整个供应链金融服务。外界市场环境本来就是多变的，即使是在一般经济规律变化的前提下，市场的经济衰退、疲软或需求下降都会增加供应链金融服务的风险，导致金融机构效益降低、资金短缺，甚至破产。

2.政策监管环境

供应链金融服务是顺应时代发展趋势而生的新型金融服务模式，其中结合了互联网行业对金融服务的需求，但仍受我国商业银行金融机构的监管，其提供的金融服务必须获得金融机构政策的许可。金融机构政策应当与政府金融监管相关政策保持一致，因此一旦监管政策出现较大的变化或调整，供应链金融服务企业将会受到行业标准或融资政策的影响，这也是其在发展过程中所要承担的风险之一。

3.金融环境变化

从宏观经济环境与金融市场之间的关系来看，金融市场受宏观经济环境影响呈现出多变性特征、高风险性特征。目前供应链金融机构想要获利就必须保持自己的融资成本低于利息收入。如果金融市场发生了变化，供应链金融业务的经营成本就可能会增加，进一步压缩其利润空间，造成经济效益的不良波动。如果金融市场发生巨大波动，则会对供应链中的多个环节造成影响，导致金融业务的融资资金难以收回，造成经营困难。

（二）内生风险

1.经营风险

上文介绍过，供应链金融服务大多构建自己的供应链网络，那么在其网络服务内部就会存在关联风险。供应链金融服务的经营和推进需要各个环节的共同配合，只有构建完全的供应链才能够保障资金的正常流动，也才能够实现对闭环网络风险的有效把控，最终降低内部运营的风险，提升金融服务的效益。从目前的经营情况来看，很多供应链网络结构并不完善，业务体系也不够合理，因此内部风险较高，一旦其中某一环节出现问题就会影响整个业务系统。其次，供应链内部企业还存在信用方面的风险。如果供应链内部企业均保持良好的借款与偿还能力，那么其在整个供应链中就能够发挥其对金融业务的推动作用，维持整个供应链的正常运转。但目前供应链金融企业中包含较多中小企业，其经营规模较小，信用程度较低，在借偿方面存在偿还周期过长或偿还能力较弱等问题，其带来的风险将加之在供应链金融企业身上，对整个供应链金融服务体系造成影响。另外，供应链融资过程中还存在虚假交易的风险，部分机构使用虚假凭证获取融资，套出资金后再转投其他机构，加速了供应链资金链断裂的速度，造成严重的财产损失。最后，供应链金融业务经营与日常管理工作也存在风险问题。整个供应链的运作离不开企业的管理与配合，只有开展合理经营、加强管理才能够形成协调一致的发展形势。经营者在这期间起到了资源调配与风险把控的作用，但如果企业出现经营问题或管理失误，那么供應链内部体系必然受到影响，网络结构崩坏，供应链体系恶化，造成严重的后果。

2.财务风险

从财务方面来看，供应链金融企业存在不同程度的流动资金风险。上文提到过，参与供应链金融服务的中小企业往往不具备良好的偿还能力，因此金融企业需承担部分因中小企业资金问题而产生的风险，甚至需要为其垫付部分融资服务资金。这样提前预支与延迟回收的模式可以帮助企业实现早期的快速发展，驱动整个供应链，但企业难以支撑长期的垫付经营状态，进入后期供应链金融企业的流动资金逐渐减少，此时就会限制企业的持续发展。其次，供应链金融企业同时存在债务融资方面的风险问题。企业要想驱动供应链金融业务就需要面向外部融资，通常以债务融资的方式为供应链金融业务提供资金保障。金融企业在融资期间会通过自身的信用资质向银行贷款，贷款资金放入金融业务中驱动供应链金融运转，之后再获取收益并在规定的时间内偿还银行债务。但如果金融企业承担的债务压力过大，业务经营的成本较高，那么资金的回笼速度就会受到影响，容易出现债务资金水涨船高的情况，增加企业的债务风险，不仅会限制企业的活动，还会对其今后的发展造成严重的打击[1]。

二、大数据对供应链金融产生的影响分析

（一）拓展供应链金融服务

经过调查可知，我国供应链金融服务经历了贸易融资、自偿性贸易融资、“1+N”供应链金融三个阶段，目前处于线上供应链金融的探索和开发时期，也是第四阶段的过渡时期。要想了解大数据对供应链金融的影响，首先应讨论传统供应链金融的营销模式。传统供应链金融营销模式可以概括为“1+N”和“N+1”，建立核心企业，以此为发展中心开发相关的中下游企业。此时的核心企业具有主导作用，能够对中下游企业起到调节控制的作用。而金融机构通过结构化的产品设计进一步完善了“1+N”模式下的融资体系，即通过“1”的增信支持为“N”提供融资机会。在大数据背景下，信息技术支持了电子商务的发展，互联网为线上商务提供了平台与条件，此时大数据技术的应用可以为金融机构收集各企业的交易历史与用户信息，实现对交易物流信息的实时跟踪与分析，开发信息的价值，为平台会员提供融资支持，进一步拓展供应链金融服务范畴。

（二）优化数据分析功能

大数据技术能够在较短的时间内完成海量信息的收集、查询、处理，尤其适合当下信息数据化的时代，与数据产生速度快、信息类型繁多的金融产业有着超高的适配度。因此金融企业可利用大数据技术实现对供应链金融数据的筛选与分析，掌握数据变化的规律，通过对变量、常量等的分析建立金融风险的预测模型，加强金融风险管控。传统的线下供应链金融难以解决跨区域金融问题，信息传递的速度较慢，信息处理的难度较高，无法实现对客户信息的精准分析以及差异化管理，对供应链金融运营产生了影响。大数据技术则能够在财务数据信息分析的基础上引入客户行为数据，匹配相应的银行资金信息与物流数据，构建客户信息的全景视图，提升金融企业的精准营销能力[2]。

（三）降低金融业务成本

供应链金融企业的运营成本包含较多内容，而大数据技术的应用能够优化整个体系结构与融资路径，实现对内部资源的合理调控，落实精准营销，进一步降低企业的金融业务成本，提升经济效益。此外，金融机构还可以通过大数据技术管控物流数据信息，实现与平台会员的对接，提供融资服务，这就彻底改变了传统的“1+N”融资模式，实现了物流信息的实时监管与反馈，进一步降低机构的监管成本[3]。

三、大数据背景下供应链金融风险管理的对策

（一）通过数据匹配用户需求，设计个性金融服务

供应链金融机构可通过大数据技术获取用户行为信息，并进行数据精准分析与匹配，了解用户的需求，实现精准营销，根据客户的需求与偏好设计个性化金融服务，拓展供应链金融服务范畴。

（二）通过数据健全交易征信，减少信息的不对称

金融机构可利用大数据技术健全交易征信体系，加强对企业信用的管控，同时构建数据库与共享平台，彻底改变传统供应链金融两端信息不对称的问题，为供应链中的企业梳理控股、担保、借贷、投资等复杂的关系，建立供应链企业关系网。除了供应链企业之间的信息互通之外，商业银行也能够从该渠道获取企业的经营信息，并将这样的经营信息作为融资借贷的依据，掌握企业的整体经营状况，在降低成本的前提下实现动态监管。此外，银行还可以利用大数据技术实现对企业的多维度分析，保障交易数据的真实性，避免欺诈行为，降低借贷风险，消除因信息不对称而带来的负面影响，拓宽中小企业的融资渠道[4]。

（三）通过数据实现量化授信，精准把控金融风险

数据分析技术能够为企业信用信息管理构建数据模型，实现对企业信用状况的合理分析与预测，了解市场波动与发展趋势，综合监管借款企业的各项交易活动，更加精准地把控交易金融风险。传统供应链金融风险较为复杂，存在变化性、传导性的特征。结合大数据技术的供应链金融风险来源更广泛，结构更复杂，参与供应链各方存在的经营缺陷、违规行为、信用危机、流程缺陷等情况都会增加金融风险，并通过供应链传导机制将这样的风险放大。但大数据技术同样能够实现对信息的管理，尤其是对于碎片化、非结构化的数据信息。金融企业可通过大数据技术构建数据分析模型，了解企业真实的交易状态，实现对供应链的精准评估，预测金融风险并进行预防控制[5]。

（四）构建授信主体的数据库，健全数据交互内容

金融企业可利用大数据技术构建全方位数据库，纳入所有授信主体的交易数据，通过后台云数据构建交叉数据体系，对接供应链中的中小企业，健全数据交互的模式，帮助中小企业解决融资困难的问题，改善金融风险。传统的数据收集技术无法收集全面的数据信息，且交易数据的真实性与完整性也很难保障。数据库的建立则能够提升数据信息的广泛性、真实性与完整性，结合多方授信主体的数据信息，实现全方位、多层面的相互交易数据网[6]。

（五）借助数据判断预期交易，精准渠道分配工作

全方位数据库建立之后，供应链金融企业可通过大数据技术分析处理数据库中的数据，实现对行业金融信息的分析，构建分析与风险预测模式，了解供应链各参与方之间的影响关系，对供应链金融业务的交易情況进行合理预测并分配资金，提升资金配置的合理性，保障资金的合理流动，降低流动资金方面的风险。

（六）优化风控技术，实现高效自动化

大数据技术能够通过精准化数据处理优化风险控制技术，通过计算机实现对数据的清洗，满足系统的自动化需求。

四、大数据背景下供应链金融发展趋势

（一）向信用担保方向发展

大数据技术在供应链金融方面的应用将延伸至信用担保领域，各电商企业将获取足够的信息用于客户业务行为、信用以及资金状况分析，在保障安全的前提下为用户提供相匹配的融资服务，发挥网上沉淀的无成本资金价值，构建良性的融资循环。根据当前的电商发展情况来看，随着其经营规模的扩大，其网上沉淀的资金也就越多，此时如果增加吸收存款功能，那么就能够向着金融机构转变。就目前的发展趋势来看，银行机构展现出一定的灵活度，能够为中小企业提供融资服务，这样就能够进一步拓展金融业务范围。

（二）向实物担保方向发展

有人认为在信息时代下一切业务与服务将趋向于网络化、虚拟化。尽管很多行业如此，但在任何时候，融资借债都离不开实物担保。担保质押物是供应链融资业务的核心，同时也代表着电商企业与银行的业务底线，因此未来的大数据供应链金融必定不会改变实物担保的现实。

（三）构建信息化共享平台

数据平台为信息数据提供了汇集与展示的环境。当前的交易平台、物流平台、支付系统以及贸易融资系统等将会在未来实现大汇聚，共同构建信息化共享平台，实现各项业务的集成，这样就能够实现信息流、资金流、物流与商流的连接，提升交易信息的准确性，保障贸易行为的可靠性。

结束语

综上所述，面对供应链金融企业金融活动中的风险问题，企业可通过大数据技术优化风险管控体系，实现精准化信息分析，保障交易信息的真实性，打破多方信息互通的壁垒，降低中小企业的融资难度，实现金融风险的有效管控。

参考文献

[1]于泊.金融科技在供应链金融风险管理中的运用研究[J].商讯，2022（22）：88-91.

[2]于海霞，杨峰.大数据背景下京东供应链金融的风险管理研究[J].中国商论，2022（13）：70-72.

[3]凡俊.“互联网+”背景下供应链金融风险管理研究：以JD公司为例[J].投资与创业，2021，32（17）：13-15.

[4]朱晓燕.探索供应链金融风险管理工作关键点[J].中国商论，2020（23）：117-118.

[5]塔怀申.大数据在互联网供应链金融风险管理中的应用[J].合作经济与科技，2020（18）：74-75.