大数据再造供应链金融

发布:2017-02-28 15:44 来源: 《中国外汇》金融&贸易2017年第1期 作者:白琳
大数据的运用必须和产业供应链的运营相关联,大数据的背后是产业的变革和产业本身的打造。

经济新常态下,在金融供给侧改革、金融支持实体产业转型升级的过程中,供应链金融作为连接产业与金融的天然跨界平台,成为了行业热点。我国的供应链金融在互联网、大数据等科技的推动下发生了革命性的变化,形成了更广义的生态和平台。中国人民大学商学院教授、中国物流学会副会长、商务部市场调研专家库专家宋华经过多年来的跟踪调研,提出供应链金融已经演进到了3.0时代,即互联网供应链金融时代。供应链金融3.0时代是金融生态与产业生态的循环迭代,这背后有大数据的作用。在大数据的影响下,未来供应链金融将会朝着供应链参与企业、银行、行业协会、政府管理部门及物流企业等多方合作的平台模式发展。

对于当前国内大数据驱动下的供应链金融创新,宋华认为,供应链金融中的大数据必须是结构化的信息和非结构化信息的综合运用,这样的大数据才能真正指引金融业务。因此,大数据的运用必须和产业供应链的运营相关联,大数据的背后是产业的变革和产业本身的打造。如果没有打造产业本身,没有产业结构、流程、信息的变革和发展,没有建立贯穿产业的物联网、云计算,就无法形成真正意义上的大数据。

 

F&T=中国外汇《金融&贸易》

S=宋华

 

F&T:近年来,供应链金融在大数据的支持下发生了脱胎换骨的变化。您如何看待这些变化?

S:大数据给供应链金融带来的变革主要体现在信息的收集与分析方面。大数据的应用拓宽了供应链金融的服务内涵,通过运用大数据分析技术,供应链金融服务者可以分析和掌握平台会员的交易历史和交易习惯等信息,并对交易背后的物流信息进行跟踪分析,全面掌控平台和平台会员的交易行为,并通过掌握的信息给平台会员以融资支持。大数据的应用降低了供应链金融的业务成本和贷后管理成本。

大数据能够帮助金融机构从源头开始跟踪押品信息,因此更容易辨别押品的权属,降低实地核查、单据交接等高昂的操作成本;通过对原产地标志的追溯,帮助金融机构掌握押品的品质,减少频繁的抽检工作;金融与核心企业的信息互动,甚至可以实现有效的基于押品的融资业务,节约监管成本。大数据通过引入客户行为数据,将客户行为数据和银行资金信息数据、物流数据相结合,得到“商流+物流+资金流+信息流”的全景视图,从而提高了金融机构客户筛选和精准营销的能力。

 

F& T:您提出,供应链金融已经发展到了3.0时代,也就是互联网供应链金融时代。那么,在供应链金融3.0时代,大数据是如何贯穿其中发挥作用的?

S:供应链金融1.0时代是以金融机构为主导,主要是银行的“M+1+N”,依托于“1”这个核心企业,向上下游“M”和“N”提供供应链金融服务;供应链金融2.0时代是产业与要素的结合,利用供应链作为支撑点来带动资金流,以产业企业为主导,银行作为流动性提供者,产业和银行共同作为综合风险管理者推动产融结合;供应链金融 3.0时代是金融生态与产业生态的循环迭代,这背后有大数据的作用。京东金融做了一件很重要的事情,就是京东白条资产证券化。有了第三方支付、小贷、保理、资产证券化,未来供应链金融资金的来源将更加丰富,资金成本降低,这就是金融生态和产业生态的循环迭代。同时,交易流程、物流流程、消费行为及社交活动等多种复杂流程之间的互动产生了大数据。基于这个信息大数据所延伸出来的信用和在信用基础上的金融,构成了3.0版本的供应链金融。

供应链3.0时代还有一个特点是平台多元化,生产平台、贸易平台、物流平台、政务平台及其他服务平台等多平台数据的重新融合,使数据的丰富度和深度大大增强,可以更好地控制风险,带动金融发展。在大数据的影响下,未来供应链金融将会朝着供应链参与企业、银行、行业协会、政府管理部门、物流企业等多方合作的平台模式发展。

 

F&T:请您讲一下大数据如何运用到供应链金融中去,需要把握的关键点有哪些?

S:大数据的应用一定是围绕着特定的商业目的,通过整合内部和外部、结构化和非结构化的信息来指引商业行为的过程。言外之意是,当我们今天去谈论所谓大数据的时候,必须要解决5W1H的问题,也就是为什么(why),什么人(who),怎么样(what),何地(where)何时(when)以及如何(how)。

首先是为什么需要大数据?大数据的应用一定基于对业务的深刻理解。不能理解行业和业务,就根本不知道大数据建立的目标。第二个问题是需要掌握和了解谁的数据。事实上在供应链金融中,需要更好地了解互联网供应链金融中的关键利益方,特别是融资对象的经营能力、潜在能力和潜在风险。大数据应用需要目标指向,目标明确才知道下一步要谁的数据,要什么样的数据,也就是“what”,何时要数据,何地要数据,如何得到数据。

还有一个关键点是时间。供应链金融要求的大数据和其他不同,需要既考虑历史数据,又考虑实时数据,甚至将要发生的数据。在我国,经济环境和企业的变化非常快,历史数据说明不了今天。如果只基于历史征信数据做供应链金融,无法反映最新的变化。

下一步就涉及到如何获得数据的问题。大数据的获得途径包括:通过业务的底层化运营,沉淀积累数据;通过第三方获得相应的数据;通过公共渠道获得特定数据;通过物联网及云计算模式来获得数据。

因此,大数据金融的建设不是一蹴而就的。在这一过程中,需要科技力量推动大数据的建设,通过技术性的突破来解决根本性的问题。物联网是获取大数据的途径和手段,没有物联网,就无法形成真正意义上的大数据;大数据挖掘处理需要云计算作为平台,大数据涵盖的价值和规律能够使云计算更好地与行业应用结合并发挥更大的作用。

 

F&T:如您所说,大数据金融的建设需要一个过程,从目前来看,供应链金融的大数据运用有哪些难点和挑战?

S:数据的本身会产生价值。大数据金融在当前应用中的关键问题是,大多数企业没有从真正意义上理解大数据的概念。大数据的形成首先要有数据源,没有数据源无法构成大数据。搜集到的数据要经过清洗、整理、整合,建立数据仓库然后进行数据挖掘形成商务智能。

供应链金融应用的大数据又具有特殊性。数据要分为结构化数据和非结构化数据。结构化数据是业务当中发生的数据,再加上一部分非结构化数据,比如日常生活数据、消费行为数据等。供应链金融和消费金融不同,消费金融可以凭借非结构化数据,但供应链金融是B2B,是产业金融,仅通过非结构化的数据掌握B2B当中的风险是不可能的。中国的特殊国情是企业信用状况不好,中小企业的征信数据可信度低,仅凭借网络爬虫技术想要得到完整的信用刻画状态是不现实的。因此,供应链金融中的大数据必须是结构化的信息和非结构化信息的综合运用,这样的大数据才能真正指引金融业务。比如阿里和京东金融在供应链金融大数据应用上进行了很多探索。阿里是通过淘宝、天猫、农村淘宝、一达通所有业务平台的数据沉淀,通过生态平台使得小企业都在上面经营,也就是实现底层化,源源不断生成底层数据,再对这些数据进行挖掘,最后来引导金融性行为。

所以,供应链金融大数据的来源必须是和产业供应链的运营相关联的。目前,很多所谓的大数据金融忽略了实实在在的数据来源。把握不住、渗透不进产业供应链运营当中去,大数据就成了无源之水、无本之木。大数据的背后一定是产业的变革,产业本身的打造。所有数据的前提都是掌握了业务逻辑和在服务基础上源源不断生成的,因此要实现真正的大数据,现在必须要踏踏实实地改良实体产业,打造实体产业供应链和平台。如果没有打造产业本身,没有产业结构、流程、信息的变革和发展,没有建立贯穿产业的物联网、云计算,就无法形成真正意义上的大数据。

未来,大数据应用还将面临的巨大挑战是,如何将所有的业务、交易和仓单实现电子化、标准化和可流转化,最后实现信息和数据的公示化。区块链在讲“去中心化”,我认为在“去中心化”之前,先要实现的是协调中心化,即能实现多方数据融合化。将央行征信数据、海关数据、税务数据及质检数据还有其他各类数据充分融合,才能够更好地控制供应链金融的风险。如前面所说,企业数据加上其他的关、检、税、汇、金、水、电等数据,形成大数据的基础。

    

F&T:您提到,京东金融在大数据运用方面进行了诸多有益的探索。根据您对京东金融的研究,有哪些好的经验可以供业内借鉴?

S:京东金融是依托于电商销售平台,通过电商积累的业务和大数据,延伸拓展互联网供应链金融,从而控制资金流,实现资金的闭环,然后开展信贷业务。京东金融发展十年来,平台上积累了大量的商品交易数据,且这个交易数据非常细。针对这些交易数据基础,再引进一些外部第三方数据,就可以测算出这些商品交易的另一种价值,从而为金融产品创新奠定基础。与此同时,产业、创客、消费流程和数据又为金融活动的风险管理和控制提供了支撑,实现了以量化风控技术为主,结合自动化的“统计模型+策略应用”来对客户信贷全生命周期进行风险管理,最终使得产业生态与金融生态互为作用、互为融合,形成循环迭代效应。

比如 京东金融的 “京保贝”和“京小贷”,基于海量贸易数据的标准化评估是其风控的核心。目前,其已形成的十多个风控模型涉及几百个变量,不仅可基于历史数据完成准入和授信,还能识别欺诈性交易,并对贸易情况做出预测,从贷款的全流程改进传统风控手段。“动产融资”的风控在数据方面更为深入,除了基于京东的数据积累外,更多地用到了贸易领域的多类数据,并覆盖供应链的生产、仓储、销售等多个环节,实现基于数据的评估和交叉验证。京东白条资产证券化背后的资产是用于京东商城消费的“白条”,以京东电商庞大的数据作为基础,同时覆盖了京东生态体系内的所有有效数据,征信数据来源呈现多元化、多层次化特点。

 

F&T:随着互联网供应链金融的发展,银行主导的供应链金融业务模式受到了一定冲击。您认为,银行应该如何结合大数据和自身优势加以转型?

S:商业银行进行供应链金融创新要真正渗透到产业中去,获得不同产业的信息,去做征信数据、海关、税务数据等多个数据来源的融合。这是商业银行供应链金融转型的思路之一,即信息供应链金融。平安银行在这方面的探索为其他银行供应链金融创新提供了新的思路。平安银行通过橙e网建立了产业运行的平台,实现了供应链全流程大数据的积累,并且与政府、企业、行业协会等平台广结联盟,建设综合平台。平安银行与某地区高新区管委会合作推出的“税金贷”产品就是一个很好的例子。所以,商业银行供应链金融的转型,需要渗透到客户的产业供应链中去,帮助其优化。在这个优化的过程中掌握其结构化和非结构化的数据,从而更好地刻画其信用。

具有国际化背景的大型商业银行还可以向跨国供应链金融的方向进行转型。大型商业银行的优势在于其在多国设有分支机构,对多国的贸易流程和法律法规有着深刻的理解和丰富的运营经验。因此可以通过提供跨国供应链金融服务,逐步成为贸易企业的金融服务集成商。在供应链金融的基础上进一步打通数据提供整合化服务,帮助企业整合资金流、物流和商流,蜕变为企业创造商业价值的合作伙伴,从而使供应链金融得到更深层次的发展。这种模式要求银行具有国际化的能力、多业务整合能力及数据整合能力,这也是汇丰、花旗、摩根大通等国际大型商业银行的发展经验。

 

更多