供应链金融是对一个产业供应链中上下游多个企业提供全面的金融服务，改变了过去银行对单一企业主体的授信模式，围绕核心企业，从原材料采购，到制成中间及最终产品，最后由销售网络这一供应链条，将供应商、制造商、分销商、零售商、直到最终客户连成一个整体，全方位为产业链条上的企业提供融资服务。 

    在整个供应链中，由于核心企业竞争力较强、规模较大，其强势地位往往在价格、账期等贸易条件方面对上下游的中小企业造成巨大压力。

    因此，供应链金融围绕以核心企业为出发点，以真实贸易背景为前提，重点关注围绕在核心企业上下游的中小企业融资诉求，通过供应链系统信息、资源等有效传递，实现供应链上各个企业的经营发展。供应链融资模式主要有应收账款融资、存货融资和预付款融资三种。

    融资模式如下图：

    以核心企业上下游交易和未来的现金流收益为基础，按照主导地位的不同，供应链金融可以分为银行机构主导型、保理机构主导型、核心企业主导型。

    无论哪种主导机构的模式，供应链金融服务的核心仍是授信和放款。而不同上下游的供应商和客户，由于偿债能力的差异，对不同的上下游交易对手提供不同的授信额度、精准授信和快速授信成为供应链金融服务的难点和痛点。

    特别是随着互联网+的趋势发展背景下，供应链金融的基础会逐渐从“链”式进化到“网”式，供应链金融平台业务会不断扩大，不断触及到更外部的不熟悉的上下游企业。以找钢网举例，目前，找钢网上流通的钢铁占整个行业的20%，凭借商流、信息流、物流、资金流的有效生态整合，它可以对整个行业有较高的把控度。但剩余80%的市场，该如何去给大量的交易对手进行快速评级和动态监控，将是一个大问题。

    为什么要丰富风控数据来源？

    据行业研究报告表示，供应链金融风控体系包含三个层次：数据层、实践层、技术层。其中数据层包括风控主数据的获取、风险数据的拓展、数据的维护；实践层包括高效的在线审批、精准及时的事中风控；技术层是指利用先进的模型科学地处理和分析数据，帮助预测和决策。

数据来源：《2017中国供应链金融调研报告》

    而能完整做到以上风控体系的供应链金融平台并不多。

    据《2017中国供应链金融调研报告》显示，在200家受访对象中，有76%的企业主要依赖于自身数据来评估客户逾期风险。据一些供应链金融平台过往的项目经验，客户自身的交易、经营数据只能在一定程度上提供风险预警，有时会出现“这家客户一直很好，但不知道什么原因突然信用状况恶化”的情况。

    这种现象的产生往往是因为对交易对手的风险识别受制于有限的信息。一家公司的经营不仅受到其主要贸易伙伴的影响，同时会受到产业链上下游产业、周边产业，以及各种宏观因素的影响。因此，拓展风险数据的获取渠道从而更全面掌握和预测客户发展，是建立成熟风控体系的基础。

数据来源：《2017中国供应链金融调研报告》

    一般来说，正常的供应链金融业务都会经过“三端把控”，前端侧重于风险识别，项目中端重在风险动态管理，后端则是风险处置机制。

    风控案例

    为了最大限度控制项目风险，某合作平台创建了“产业风控+ 金融风控”结合的模式，涵盖商流、物流、信息流、资金流的全方位风险管理体系，对项目前、中、后期进行全过程管控。

    贷前风控

    贷前通过该核心企业经销商内部数据和外部数据（黑名单、行业数据、企业缴税数据、财务数据、风报涵盖全维度的信息披露源），还原企业全息画像，进行精确评级。审核维度包括：基本属性、提货能力、信用资质（涉诉纠纷、经营状况）；同时依托该企业经销商线下门店实地考察经销商经营情况，交叉验证。

    贷中实时监控

    联动线下门店，根据企业大数据反馈的经销商提货、返利数据和风报风险预警动态（经营动态情况、舆情波动），结合挖掘经销商和其他关联企业主体之间错综复杂的关联，包括涉诉关系、债务债权关系、深度疑似关系等，为使用者挖掘潜在风险，动态判断在贷经销商的经营状况，进行实时监控。

举例：某企业的关联导航

    贷后风控

    通过风报风险预警，对逾期或贷后监控中的高风险案件及时进行返利锁定和代偿；运用专业委外催收机构资源，实现全国大部分地区和金融产品的落地催收。

    但真正能做到以上风控流程闭环的供应链集团企业不多，目前状况是90%的供应链核心企业由于信息不完整、数据挖掘能力弱、模型评估不全面三方面制约了其业务的进一步发展。拓展风险数据的获取渠道，进一步完善风控数据体系，是供应链金融企业必须面临的功课之一。