浅谈大数据何以解决供应链金融风险问题

发布时间:2019-06-24 来源:未知 浏览次数:

  本文由Lighthouse互联网实验室作者原创,全文约2300字,阅读约8min。

  近年来,大数据逐渐成为人们的关注点,在这个属于数据的时代中,挖掘数据价值成为了大众热衷专研的方向,使原本毫无关联的数据产生了更多的商业价值与社会效益。大数据在各个领域都发挥了重要的作用,解决了传统难以解决的问题,在下文中,我们将聚焦供应链金融领域,试探索大数据是如何解决供应链金融中传统实物质押的痛点的。

  供应链金融作为供应链管理发展过程中的必然产物,在近年来,逐渐成为信贷机构对用户信息评级的主流方式。在供应链金融的模式中,通常是通过实物质押的模式来保证企业的偿贷能力。供应链金融模式下的抵质押资产主要分为两类:应收账款类和存货融资类。这种实物质押往往存在以下两种风险。

  一方面,核心企业能否承担起对整个供应链金融的担保作用是一个问题,如果核心企业极易发生资金周转问题,甚至很有可能破产,则核心企业就难以起到担保的作用;

  

  另一方面,在行业中,核心企业的地位发生不利变化时,极有可能发生核心企业隐瞒交易各方的经营信息,出现串谋融资计划,组织并要求上下游合作方向商业银行取得授信并融资,再用于供应链间的循环,从而导致银行面临巨大的信贷风险。

  存货类融资的主要风险在于质物是否缺失、质物价格是否波动较大、质物质量是否容易变异以及质物是否易于变现等,比如,钢材等质押物因其高储藏性比红酒等更易作为质押物。

  公司通常进行抵押会以实物抵押的方式获得授信,并将对应实物作为第一还款源,如果还款源是容易卖出,易于变现并具有较高价值的产品,银行往往有较高的信用额度,换而言之,实物资产状况直接影响到银行信贷回收的成本和企业的偿还意愿。

  一方面,抵质押资产是出现违约情况时,银行可以自主操作并弥补损失的保证;另一方面,抵质押资产的价值也影响着受信人的还款意愿,当抵质押资产的价值较低,甚至不及贷款本身价值时,受信人的违约的概率将增大。

  虽然现阶段供应链金融机构利用多重信用支持技术,降低了行业的信息不对称性,但作为直接承贷主体的中小企业,其公司治理结构不健全、制度不完善、技术力量薄弱、资产规模小、人员更替频繁、生产经营不稳定、抗风险能力弱等问题仍然存在。在供应链背景下,中小企业的信用风险已发生根本改变,其不仅受自身风险因素的影响,而且还受供应链整体运营绩效、上下游企业合作状况、业务交易情况等各种因素的综合影响,任何一种因素都有可能导致企业出现信用风险。对此,大数据的合理运用可以针对性地解决这些金融风险问题。

  因为供应链本身的错综复杂,半结构化、非结构化的供应链金融数据使得大数据坏境下数据分析的模式和方法相对复杂。通过对企业几个方面的数据获取,对金融风险进行针对性的控制措施。大数据机构首先采用了更多维度的数据获取,并通过数据分析对企业进行信用评估,解决交易企业信用风险问题;其次对存货市场波动进行预警分析,解决存货质押资产风险问题。

  随着服务用户的逐渐下沉,数据的获取越来越多维度化,利来国际最老牌的,总结来说,有以下四个方面。

  交易特征;上下游企业的交易流水,交易频次,稳定性,从而给客户设定一个消费的画像。

  主要来说通过两点,第一,利用信用评估模型,进行信用评估,验证其是否有能力还款,或者是否要较高的还款意愿,从而抑制坏账的产生。模型通过不断的自我迭代,实现较强地迭代升级,保证对企业信用评估的准确性。

  其次,金融机构间利用大数据共通的方式解决多方借贷问题,保证核心企业有足够的偿还能力。

  一方面,大数据会采集市场行情,并对存货的价格进行预测以及波动分析,尽早提出预警,从而减少存货滞留或大幅价格变动导致的损失。

  另一方面,金融科技通过风控模型进行评估,利用精密设计的服务模型组进行资产风险防控,通常包括数十个模型,例如:身份验证模型;信用评分模型;行为评分模型,欺诈模型;虚拟交易模型;还款意愿模型;资金饥渴度模型;从而保证资产的安全。

  综上所述,企业应运用数据挖掘和分析技术,筛选优质客户,减少对核心企业增信的依赖。同时,对于货押模式的供应链融资业务,大数据的引入可以打造押品价格库,实现市场行情关注和价格波动报警等功能,即基于大数据打造“N x N”网状供应链模式,其特征主要有以下两点。

  企业可以利用大数据对客户进行更细致的信息评级,从而做到数据质押,企业从客户财务数据、交易数据、生产数据、资产负债、投资偏好、成败比例、技术水平等进行全方位分析,通过内置模型使量化客户的信用程度,能客观反映企业状况,从而提高资信评估和放贷速度。

  最后,大数据的优势是行情分析和价格波动分析,尽早提出预警。对行业风险,供应链风险进行预警。行业风险是最大的风险,例如行内大多企业都不景气,则会进行提前预警。早预见一天都能有效减少风险。对单条供应链金融分析控制,也可以提前得知企业上下游及自身的风险状况。

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