数字时代的供应链金融发展趋势

王鹏虎

供应链金融是现代企业金融服务的一个重要领域，承载了保障供应链完整稳定、优化供应链运营效能和服务实体经济的重要使命。随着赊销贸易的发展和供应链核心企业实力的壮大，供应链核心企业通过预收和应付的手段，最大程度地占用了上下游企业的资金，一方面使得核心企业的资金实力逐步增强，对于提高核心企业市场竞争力和形成超大型世界级企业具有积极的意义，但是另一方面也使得上下游小微企业的资金链持续承压甚至断裂，加大了整体供应链的风险和经济的动荡性。

供应链金融作为一种新型的融资模式和产业组织模式，对于企业经营和发展有着重要意义。根据施普林格（Springer）的调查，供应链金融能降低买方13%的运营成本和卖方14%的运营成本。

我国为了支持实体经济，特别是支持小微企业的发展，持续出台了多项支持供应链金融发展创新的政策，特别是2020年9月18日中国人民银行等八部委聯合制定的《关于规范发展供应链金融支持供应链产业链稳定循环和优化升级的意见》（银发〔2020〕226号，以下简称《意见》），从准确把握供应链金融的内涵和发展方向、稳步推进供应链金融规范发展和创新、加强供应链金融配套基础设施建设、完善供应链金融政策支持体系、防范供应链金融风险、严格对供应链金融的监管约束等六个方面，提出了23条政策要求和措施，为我国供应链金融提供了从顶层设计到具体操作的政策框架。对于今后供应链金融的持续健康发展和市场繁荣具有重要的支撑作用。

在互联网、大数据、人工智能、区块链等IT技术快速发展的数字时代，金融与科技深度融合，商流、物流、资金流和信息流得到了充分整合，传统供应链金融焕发了新的生机。新科技的加持使得供应链金融成本下降、效率提升、风控增强，供应链金融的商业价值显著提升，市场参与主体的规模日益扩大。根据市场分析和业界实践研究，笔者认为供应链金融呈现出服务主体多元化、服务渠道线上化、服务模式生态化和风控模式数字化等四个方面的发展趋势，把握好这些趋势，对于供应链金融不同市场主体充分发挥各自资源禀赋和各具特色的发展创新供应链金融服务具有启发价值。

供应链金融服务主体多元化

商业银行曾经长期是供应链金融的主要服务主体，但是随着产融结合的深化，特别是大型企业集团通过财务公司或逐步成立保理、租赁、支付甚至产业银行等具有深厚产业背景的金融机构，这些产业集团逐步成为重要且快速发展的供应链金融市场主体。此外，一些科技企业将金融科技应用到供应链管理、仓储管理、应收账款管理和物流监管等与供应链金融密切相关的领域，并通过大数据和人工智能技术应用，加快了供应链金融的决策和运营效率，使供应链金融敏捷性大大提高，也逐步占据了一定的供应链金融市场。目前供应链金融服务主体呈现出商业银行、产业集团和科技企业三足鼎立的竞争态势。

供应链金融的三类服务主体各自发挥着资金、产业和科技优势，形成了风格迥异的业务特点。商业银行在供应链金融方面的优势是资金成本低且资金量大，具有丰富的风险管理经验和强大的风控技术，此外还有融资、结算、资产管理等丰富的产品线。相对于产业集团和科技企业，商业银行在供应链金融方面的劣势是对产业了解不深入、缺乏对上下游企业的控制力和创新不足。产业集团在供应链金融方面的优势是对产业有深入的了解，对上下游企业具有较强的控制力和话语权。相对于商业银行和科技企业，产业集团在供应链金融方面的劣势是资金来源受到限制且成本相对较高，在运营效率和风控专业性方面稍显欠缺。科技企业在供应链金融方面的优势是创新动力和能力较强，运营效率高。相对于商业银行和产业集团，科技企业在供应链金融方面的劣势是资金成本最高且资金量少，风险管理经验和技术不足，缺乏对产业的了解和对上下游企业的控制。

三类不同的供应链金融服务主体存在着各自的优劣势，在市场中形成了共生共荣的“竞合”关系，既存在争抢优质客户资源的竞争关系，也存在某些特定场景下共同服务同一供应链客户群的合作关系。由于商业银行、产业集团和科技企业三方各自的优势在于供应链金融中最为重要的三个支点——资金与风控、用户与场景和技术与运营，所以三方在各自发挥独特优势的基础上有着广阔的合作空间。《意见》中明确提出，市场主体应立足于各自专业优势和市场定位，加强共享与合作，维护市场公平有序，促进产业良性循环。

由于供应链上下游企业多为小微企业，其贷款定价与大中型企业相比更高，在满足国家普惠小微企业金融政策的前提下，各市场主体可以根据各自承担的责任和发挥的作用，在相对宽裕的利差空间内进行合作和分润。产业集团和科技企业的资金成本相对较高，所以在市场中经常会以联合贷款或资产转让的方式引入银行资金。由于前期是其他机构做的客户准入和信贷审批，银行可能会放松对借款人的尽调和审查，但是银行又通常只是获得贷款利息，因此银行的风险和收益往往会失衡，需要以更高的利息补偿，或者额外补充贷款三查流程和支付相应成本。在合作中，往往拥有客户和场景的一方会获得最大的收益，而且可能会把信用风险转移出去，因此供应链金融价值链中用户和场景的价值是最大的，拥有用户和场景的产业集团更具有优势。

供应链金融服务渠道线上化

供应链金融具有小额、高频和碎片化的特点，服务成本较高，而服务对象又多为小微企业，风险相对较大，因此传统线下模式的供应链金融很难做到风险成本和收益的平衡。此外，供应链金融服务对象又分散在各个地区，核心企业出于对服务品质的考虑，往往会要求“一点做全国”。在这种情况下，如果供应链金融服务渠道仍然局限于线下，其商业价值和市场规模会受到很大的限制。最重要的是，随着企业的采购销售等交易活动逐步转移到电商平台，企业需要供应链金融服务也实现线上化，实现商流、物流、信息流和资金流的“四流合一”，实现整体供应链管理的敏捷转型。

随着互联网技术的发展，商业银行的电子银行渠道快速发展，同时企业也在扩大应用ERP（企业资源计划）、SCM（供应链管理系统）和TMS（资金管理系统）等信息化手段，这就使供应链金融具备了线上化的基础。《意见》明确要求“探索提升供应链融资结算线上化和数字化水平”。在供应链交易信息清晰可视，现金流和风险可控的条件下，银行开展线上贷前、贷中、贷后“三查”，使用电子签章在线签署合同，进行身份认证核查、远程视频签约验证。

供应链金融服务渠道线上化的内容和范围非常广泛，最前端从线上开户开始，一直延伸到后续的提交和受理授信申请材料、贷前调查和贷款审批、提交和受理用信申请、合同签署、抵质押登记、放款操作、还款、催款和预警等环节。从技术角度看，这些环节目前都可以实现线上化，但是从监管和风控的实际出发，目前某些环节仍然难以完全线上化。目前最为困难的是第一步，即线上开户。由于“一点做全国”的实际需要，往往客户和银行都有远程开户的需求，而且这样做效率高、成本低且客户体验好，但是监管出于反洗钱和风控的审慎要求，目前尚未放开企业远程开户的限制。希望《意见》可以进一步推动中国人民银行放开企业远程开户的限制，或者至少可以允许客户经理上门开户或者远程核验资料加合作机构鉴证的方式，这对于完全打通线上流程具有特别重要的意义。

在供应链金融线上化过程中，政府提供的公共服务十分重要，特别是押品登记这个环节。《意见》提出：“推动动产和权利担保统一登记公示。建立统一的动产和权利担保登记公示系统，逐步实现市场主体在一个平台上办理动产和权利担保登记。加强统一的动产和权利担保登记公示系统的数字化和要素标准化建设，支持金融机构通过接口方式批量办理查询和登记，提高登记公示办理效率。”这对于金融机构落实押品权属和有效防控信贷风险具有非常重要的价值。

此外，一些社会专业机构的线上化服务对于供应链金融线上化也具有非常重要的支持作用。除了本身已经是线上化服务的电商平台，物流企业的线上化服务也特别关键，如果银行可以与核心企业及仓储、物流、运输等环节的管理系统实现信息互联互通，及时核验存货、仓单、订单的真实性和有效性，就可以有效避免虚增、虚构和重复抵质押行为。核心企业通过应收账款融资服务平台等线上渠道进行应收账款的确权，对于减少确权的时间和成本以及有效保障银行的权利是十分必要的。之前线下确权为核心企业增加了大量的操作成本，也降低了強势核心企业的确权意愿，线上确权甚至是自动化确权，将大大提高核心企业确权意愿和效率，促进应收类融资产品的创新发展。

供应链金融服务模式生态化

随着供应链金融的线上化发展，金融与产业的融合日益深化，跨界资源整合日趋明显。通过金融科技的应用，实现供应链各参与方的跨界连接，使供应链金融服务逐步嵌入交易、物流和政务等供应链各个流程环节中，与供应链交易和管理实现深度融合。新近兴起的开放银行（Open Banking）理念和技术的发展，又进一步促进了供应链金融的开放和融合。

这种供应链金融要素和流程的融合就是供应链金融服务模式生态化的过程。供应链金融服务模式的生态化使金融机构在深入洞悉客户需求基础上，应用卖方整合理念和金融科技，依托线上化云服务平台，通过自建场景、嵌入场景、输出场景等不同交易场景，聚集各类金融机构和其他服务要素，实现无边界、高效能的要素聚合，形成多层次跨界融合服务能力，为供应链客户提供不止于金融的一站式综合化服务，降低交易成本，提高交易效率，助力供应链健康快速成长，提升供应链整体稳定性和经济生态系统的金融效能，使金融更加高效地服务实体经济。

生态化的服务有三种实现方式：自建场景、嵌入场景与输出场景。自建场景是指银行利用自身的技术和客户资源优势，搭建电商平台或场景金融服务平台，实现批量化、标准化、生态化的客户服务，如工商银行的“融e购”、平安银行的“橙e网”、招商银行的“小企业e家”等，这种模式适用于无核心企业的平台上的小微企业。嵌入场景是指银行通过API（Application Programming Interface）和SDK（Software Development Kit）方式，将支付、融资和账款管理等供应链金融产品定制化地嵌入到供应链核心企业主导的交易场景中，如中信银行与海尔日日顺、五阿哥和中石化益派客电商平台的合作，这种模式适用于大型核心企业主导的供应链。输出场景是指银行通过把自己的优势供应链金融产品进行打包，如账户技术、风控能力、资金体量、信用评级、信息系统等专业能力，再进一步整合供应链金融参与方的专业能力，整体输出供应链生态金融场景给供应链核心客户使用。如中信银行搭建的生态金融云平台，提供了涵盖“金融+IT+物流+运营”等的整体性服务资源。这种模式适用于核心企业为中型企业的供应链。

供应链金融服务平台和生态的搭建者和运营者，必须具有一定的规模和市场影响力，具有“开放、共享、协作、创新”的先进理念，并能充分应用最新的金融科技，才能承担平台的建设和运营工作，吸引和聚合各类生态要素，实现高效协同。不同的金融机构具有不同的发展战略、客户定位和风险偏好，形成多层次的错位竞争态势，这样才能为更大范围的供应链生态参与方提供更多、更优质的金融服务。平台运营者需要建立客户、数据、服务和利益共享和分配的机制，并建立共享服务的流程与系统，吸引多方参与，通过错位服务、高效流程和合理分润，实现共生共赢。通过平台实现客户、数据和服务的高效连接，通过能力输出和流程外包，实现连接赋能，增强服务主体的服务能力，为参与主体创造更大价值。

供应链金融生态的构建主要包括三个方面的内容：一是识别和吸引供应链生态金融参与方，银行可以借助自身的市场地位、金融话语权，基于专业能力考量和平等共赢的理念，选择合适的电商、物流和数据方面的合作伙伴，建立合作伙伴联盟。二是聚合参与方的专业能力，即搭建基于开放式的连接赋能平台，组织和聚合各参与方的专业能力，并形成体系化、分层化、开放式的连接赋能平台。三是管理参与方，建立统一的身份认证、数据共享、功能整合以及分润机制。如同生态圈的优胜劣汰一样，供应链生态金融也会建立相应的淘汰机制，所有的参与方不仅需要在内部进行竞争，还需要与外部市场竞争，不断提升自身专业能力。

供应链金融风控模式数据化

随着业务模式的创新和金融科技的深入应用，供应链金融的服务效率逐步提高，服务成本日趋下降，风险管理能力也得到迅速提升。供应链金融已初步完成了技术迭代，成为公司金融最具创新活力和技术含量的业务。在新型供应链金融发展中，供应链金融数据化风控体系的构建发挥了关键的作用。

供应链金融风控体系的构建目前已经具备了相对成熟的条件。首先是已经具备较为完善的数据基础。互联网、大数据技术的兴起以及电商平台的蓬勃发展，交易行为线上化趋势明显，供应链交易数据的获取成本低、效率高且可信度高。外部宏观经济、行业以及征信、工商、税务等一系列相关公开信息平台的完善，将进一步打通部门间的信息孤岛，对企业进行精准画像和实时评价监督的可行性提高。其次是数据技术也较为成熟。在数据获取方面，可以通过物联网、互联网和移动互联网，实时采集企业生产经营数据和交易数据;在数据存储方面，云计算和分布式数据库可以容纳海量数据;在数据处理方面，自然语言理解、图像识别、数据挖掘和机器学习技术日益成熟，AI技术的应用可以极大地提高信息处理效率，部分甚至全部替代专家决策。商业银行内部信息系统也日趋完善，核心业务系统、信贷系统、供应链金融系统、电子票据系统等相关业务系统基本搭建完毕，部分领先银行已经开发了大数据和人工智能平台。

数据是构建供应链金融风控体系的基础。要获取全方位的数据，包括宏观经济数据、中观区域和产业数据和微观客户主体与交易数据，只有建立了立体多层次的数据，才具备构建新型供应链金融风控体系的基础。银行可以通过采购获取宏观和中观数据，而客户主体数据和交易数据，一方面来自于银行拥有的数据，另一方面可以通过采购外部数据获取。

银行拥有大量的企业资金结算数据，这部分数据质量非常高，而且也可以真实反映企业经营状况。企业资金结算中的收付款数据就是企业生命体征数据，就像人的呼吸、心跳和体温一样，只要企业在正常经营过程中，这些数据就会持续表现在资金结算系统中。这些数据可以归纳为一进六出，一进是现金流入数据，主要是企业的销售回款，六出包括供货商付款、缴税、工资报销、社保、公用事业缴费以及其他。如果拿到其中一类企业的全量数据，比如电费支付或者代发工资的数据，银行就可以根据用电和雇员的数据持续了解企业的经营状况。

在供应链金融中最主要的是交易数据，通常可以通过电商平台、企业ERP和物流企业的系统获得。随着社会经济信息化的推进，合同、订单、仓单、提货单、应收账款等信息都逐步实现了电子化，成为可以直接利用的格式化数据。银行可以通过银企直联的方式，直接对接企业或第三方合作伙伴实时获取这些数据。基于API 和SDK技术模式的开放银行（Open Banking）标准，目前已成为国际银行业发展基于互联网金融服务的最新趋势和技术标准，银行通过与企业和伙伴的系统连接，更加紧密地嵌入到供应链场景之中，实时获取交易数据，为企业提供更加敏捷顺畅的供应链金融服务。落后于这种技术标准的供应链金融都将逐步被淘汰出局。

通过AI和RPA（Robotic Process Automation，机器人流程自动化软件）技术应用，实现数据模型支持下的流程自动化。从新型供应链金融应用架构看，处于基础地位的是数据，将各类内外部数据获取之后，就要通过ETL（Extract-Transform-Load）完成数据的抽取、转换和加载，进入模型层进行处理，这个阶段主要是AI技术的逐步应用。模型决策之后进入流程应用层，要对各个流程节点进行改造，引入RPA技术，实现流程自动化。最后，再通过银行的电子银行渠道或者开放银行平台嵌入生态化场景中，为客户提供无处不在的服务。

在重构后的流程中，要引入社会共享的黑名单，构建和持续优化反欺诈模型，并应用于客户准入环节，实现KYC（Know Your Customer）和AML（Anti-Money Laundering）的外部监管要求和银行内部风险管理要求。

在信贷审批环节，要在进行客户风险判断和信贷决策时，同步实现客户信贷产品定价，以满足收益覆盖风险的要求。对于高于风险容忍度的客户可以直接拒绝，或者输出到生态平台上给其他的金融服务商;对于优质客户，可以将额度和价格同步展示给客户，由客户自助发起用信流程;对于处于犹豫状态的客户，可以启动人工干预流程，增加额外的判断或者押品。

在贷后管理环节，可以通过客户风险预警模型和数据，对客户进行实时监控，一旦发现预警信号，则进入预警处置流程。目前已有催收机器人可以帮助银行实现早期预警客户的自动催收。对于逾期超过阈值的客户，可以进入人工催收流程，包括客服中心电催和客户经理催收，也可以采取委外催收。

国内外部分先进银行和一些金融科技企业已经在供应链数据融资方面积累了大量的实践经验和成功案例。花旗与Biz2Credit、摩根大通与Ondeck、法国巴黎银行与Mysis都开展了基于供应链交易数据的业务合作。国内也有工商银行、中信银行和平安银行等，通过与供应链核心企业电商平台合作，开展基于数据的供應链金融的成功案例。京东金融、深圳怡亚通和阿里一达通等贸易服务企业也基于供应链交易平台数据开展了大量融资业务，与商业银行实现获客引流和部分风控职能的合作。

（作者单位：中信银行）