大数据背景下供应链金融风险管理策略研究

一、前言

在数字技术与金融加速融合的环境下，大数据技术正引领着供应链金融迈向新的发展阶段。海量的数据资源和强大的数据处理能力，不仅为供应链金融带来了前所未有的发展机遇，同时也为其风险管理带来了更高的复杂性。利用大数据技术，供应链金融能够精准地分析市场需求、评估信用风险，进而提供优质服务。然而，数据的激增带来了新的挑战，如何有效地整合、分析和利用数据，以实现对风险的精准把控，已成为供应链金融领域亟待解决的重要课题。在此背景下，深入探索大数据技术在供应链金融风险管理中的应用，显得尤为重要和迫切。

二、供应链金融风险的类型分析

（一）外部风险因素

1.宏观经济周期波动的影响

在供应链金融服务中，宏观经济周期波动是不容忽视的外部风险因素。供应链金融服务通常构建在一套错综复杂的供应链网络上，涵盖多个行业与领域，以其灵活性和多样性在市场环境中占据一席之地。然而，广泛的连接和灵活性也使供应链金融对于宏观经济环境的稳定性有着极高的依赖性。在平稳的经济环境下，供应链金融服务能够游刃有余地发挥其行业多样性和灵活应变的优势，为各类企业提供及时有效的金融支持。一旦宏观经济环境出现剧烈波动，比如经济周期更迭、经济衰退或市场需求下降，该服务的脆弱性就会立刻显现出来。

2.政策与监管环境的动态变化

供应链金融服务作为一种创新的金融服务模式，虽然具有其独特的运作方式和灵活性，但仍然不可避免地受到金融监管机构的严格监管。在符合相关法律法规和监管政策的前提下，供应链金融服务得以在规定的范围内稳健发展，为市场提供诸如贷款、融资租赁等多元化的金融产品。然而，政策与监管环境并非一成不变，一旦相关政策发生重大调整，比如对资本充足率、流动性要求或融资标准的调整，都会对供应链金融服务产生深远的影响，可能引发服务模式的调整、业务流程的重构，甚至可能导致部分服务项目的停滞或转型。因此，供应链金融服务提供者必须密切关注政策动向，及时调整策略以确保业务的合规性和持续性，避免因政策变动而带来的潜在风险[1]。

3.金融市场的不确定性

金融市场是复杂且多变的，其瞬时波动对任何金融业务都构成挑战。对于供应链金融服务而言，其盈利模式往往依赖于融资成本与利息收入之间的利差，只要融资成本保持在低于利息收入的水平，该类业务便能实现可观的利润。然而，金融市场的起伏不定为该盈利模式带来了不确定性，一旦金融环境发生改变，例如市场整体资金流动性紧缩，融资成本便会随之上升，进而压缩了利润空间。更为严重的是，如果出现市场动荡或信贷紧缩，供应链中的资金流动可能就会变得紧张，甚至可能出现融资资金无法回收的风险。

（二）内部风险因素

1.营业过程中的潜在风险

由于供应链的运作方式涉及多个环节和多个企业的紧密协作，任何一方出现资金问题都可能对整个链条造成连锁反应，特别是在供应链金融体系尚未完善的情况下，某个环节的资金短缺或流动性问题可能会迅速波及整个供应链，导致整体性风险。此外，供应链内部企业的信用风险亦不容忽视。良好的信用状态是供应链金融服务活动正常开展的基础，要求企业有稳定的偿债能力。然而，现实中部分中小企业信用等级不高，无疑加大了供应链金融服务的风险，金融企业需要谨慎地评估和管理此类风险，以防止资金流失。

2.财务状况及流动性风险

从财务角度分析，供应链金融服务的稳健运行要求参与的企业具备良好的偿债能力。然而，由于部分中小企业存在偿付能力不足的问题，金融企业需要承担因此而产生的风险。随着供应链金融活动的深入进行，企业的流动性可能会逐渐减少，无疑会限制企业的持续发展能力。此外，供应链金融服务还面临着融资方面的风险。为了维持业务的正常运转，企业往往需要寻求外部融资，其中债务融资是最常见的方式，企业会通过自身的信用资质向银行贷款，将贷款资金注入供应链金融运作中，待业务产生回报后再偿还银行债务。然而，如果金融企业所承担的债务压力过大，其业务经营可能会受到影响。债务的不断累积可能导致企业的债务风险增加，进而对企业的长远发展造成不利影响。

三、大数据技术对供应链金融的影响

（一）推动供应链金融扩展服务范围

大数据技术的引入对供应链金融服务范围产生了深远的影响，传统供应链金融服务往往受限于信息不对称和数据的局限性，服务范围相对狭窄。然而，随着大数据技术的应用，供应链金融得以突破限制，服务范围得到了显著扩展。大数据技术能够整合来自多个渠道的信息，包括社交媒体、电商平台、物流系统等，为供应链金融提供全面的数据支持，金融机构能够准确地评估企业的信用状况，进而为更多中小企业提供融资服务。此外，大数据技术还能帮助金融机构发现新的市场机会和业务领域，如通过数据分析发现某些行业的融资需求，从而开发新的金融产品和服务。

（二）优化数据分析与决策支持功能

在传统的供应链金融中，数据分析和决策支持往往基于有限的数据样本和简单的统计分析方法，然而，大数据技术的引入使得数据分析和决策支持功能得到了显著优化。大数据技术能够提供海量的、多维度的数据，使得金融机构能够深入地了解市场和企业的真实情况。通过数据挖掘和机器学习等技术，金融机构可以发现数据之间的关联性和规律，从而准确地预测市场趋势和企业行为，为金融机构提供了强大的决策支持，使其能够做出明智的信贷决策和风险管理策略。

（三）助力降低金融业务成本

大数据技术在降低金融业务成本方面发挥了重要作用。通过大数据分析，金融机构能够准确地评估信用风险，减少不良贷款的发生，从而降低信贷损失和风险管理成本。大数据技术可以优化业务流程，提高工作效率，如通过自动化的数据处理和智能化的信贷审批流程，减少人工干预和纸质文档的使用，从而降低运营成本。大数据技术帮助金融机构实现精准营销和客户细分，提高客户满意度和忠诚度，进而降低客户获取和维护成本。

四、大数据背景下供应链金融风险管理策略

（一）运用大数据技术精准匹配用户需求，提高金融服务的针对性

大数据背景下，供应链金融服务得以借助先进的技术手段，实现用户需求的精准匹配。基于海量样本和多维度参数的大数据分析能够深入洞察企业的发展动态和具体需求，从而精准地为金融机构寻找到合适的客户，不仅提高了金融服务的针对性，更使得金融服务能够真正贴合企业的实际需要。大数据分析的应用，让金融机构能够根据企业的历史数据、市场趋势以及用户行为等多维度信息为企业量身打造个性化的金融服务方案[2]，不仅满足了企业的独特需求，更在提升服务效率的同时，降低了金融机构的运营成本和风险。

（二）优化风控技术，实现高效自动化

大数据背景下，供应链金融风险管理迎来了全新的变革，其中之一便是优化风控技术，实现高效自动化管理，不仅提高了风险管理的效率，还增强了风险防控的精准性和前瞻性。首先，大数据技术的运用为风控技术的优化提供了海量的数据源，通过对供应链各环节数据的实时收集、整理和分析，金融机构能够构建一个全面、动态的风险监控体系。数据包括企业的交易数据、物流信息、资金流向、市场趋势等，共同构成了供应链金融风险的“全景图”。其次，在数据清洗和整合的基础上，金融机构可以利用先进的算法和模型对数据进行深度挖掘，识别潜在的风险因素和趋势。例如，通过对历史交易数据的分析，可以预测某一行业或企业的未来交易量，从而提前进行风险预警和防范。通过关联分析和异常检测等技术，可以及时发现供应链中的异常交易或行为，防止欺诈和违规事件的发生。再次，在风控技术优化的过程中，自动化技术的应用也起到了至关重要的作用。通过构建智能化的风控系统，金融机构可以实现对风险的自动识别、评估和预警，当系统检测到潜在风险时，会自动触发相应的风险处置流程，如调整信贷额度、冻结资金等，以确保风险得到及时有效的控制。最后，大数据和自动化技术的结合为供应链金融风险管理带来了更多的可能性，例如，通过构建智能合约和区块链技术，实现供应链金融交易的自动化和透明化，减少人为操作带来的风险和不确定性[3]。

（三）通过数据完善交易信用记录，缓解信息不对称问题

在供应链金融中，信息不对称是一个长期存在的问题，增加了金融风险和交易成本，可以通过数据完善交易信用记录，有效缓解该问题。利用大数据技术，金融机构可以全面收集并整合企业在供应链中的交易数据，包括订单信息、物流信息、支付信息等，不仅反映了企业的交易行为，也体现了其信用状况。通过对数据的深入分析，金融机构可以为企业建立起详尽的信用记录。信用记录对于金融机构来说具有重要的参考价值，一方面，可以帮助金融机构更全面地了解企业的经营状况和信用历史，从而做出准确的信贷决策。另一方面，通过共享信用记录，金融机构之间可以加强合作，共同防范信用风险[4]。

（四）借助大数据技术实现风险量化评估，精确控制风险敞口

在传统的供应链金融中，风险评估往往依赖于人工经验和定性分析，不仅效率低下，而且准确性有待提高。在大数据时代，金融机构可以借助大数据技术实现风险的量化评估，从而精确地控制风险敞口。大数据技术允许收集和处理大量的历史数据，利用历史数据，金融机构可以构建复杂的风险评估模型，能够综合考虑多种风险因素，如市场波动、企业经营状况、行业趋势等，从而准确地评估每个企业的信用风险。通过风险量化评估，金融机构可以精确地确定每个企业的信贷额度，从而控制风险敞口，不仅提高了风险评估的准确性和效率，还使得金融机构能够在风险可控的前提下，为更多的企业提供金融服务。

（五）构建完善的授信企业数据库，优化数据共享与交互机制

在供应链金融领域，构建完善的授信企业数据库对于风险管理至关重要。数据库不仅应包含企业的基本信息，还应整合其财务状况、历史交易记录、市场信誉等多维度数据，通过大数据技术可以实现数据库的构建和完善。授信企业数据库的构建需要明确数据标准和格式，以确保信息的准确性和可比性，包括对企业的基本信息、财务报表、交易数据等进行标准化处理，便于后续的数据分析和挖掘。在保障数据安全和隐私的前提下，应推动供应链各环节的数据共享，包括供应商、分销商、金融机构等[5]，有助于形成更完整的数据链条，提高风险评估的准确性。此外，利用大数据技术，可以对授信企业数据库进行深度挖掘和分析，包括识别潜在的风险点、预测企业的信用状况变化趋势等，从而为金融机构提供精准的风险管理建议。

（六）利用大数据技术预测未来交易量，实现精准的渠道分配策略

在供应链金融中，预测未来交易量对于风险管理、资金规划和业务决策具有重要意义，大数据技术的引入，使得预测变得更加准确和高效。大数据技术能够整合并分析历史交易数据，包括交易频率、交易金额、交易时间等，从而揭示交易量的变化趋势和周期性规律，基于数据金融机构可以构建预测模型，对未来交易量进行科学预测。通过将预测数据与企业实际运营数据相结合，金融机构可以进一步优化渠道分配策略，例如，对于交易量预计会增加的企业，金融机构可以提前加大资金支持，确保其业务运营的顺畅，而对于交易量预计会减少的企业，则可以相应调整信贷政策，以降低风险。此外，利用大数据技术预测未来交易量有助于金融机构管理流动性风险，通过预测未来一段时间内的交易量，金融机构可以合理规划资金使用，避免因交易量突然增加而导致的资金紧张情况。

五、结语

随着大数据技术的不断发展和应用，供应链金融风险管理正迎来新的变革。通过精准匹配用户需求、完善交易信用记录、实现风险量化评估以及构建完善的授信企业数据库等措施，金融机构能够有效地识别、评估和控制供应链金融风险，进而提供个性化、专业化的金融服务，不仅有助于提升金融服务的质量和效率，还有助于推动供应链金融的健康发展，为实体经济注入更多活力。

引用

[1]王梓.大数据背景下供应链金融风险管理策略探析[J].华章，

2023（07）：99-101.

[2]班英策.大数据环境下供应链金融风险管理策略[J].管理观察，2019（20）：167-168.

[3]胡婷婷.供应链金融依托互联网大数据改善民企融资环境研究[D].武汉：华中师范大学，2019.

[4]平宇可.大数据环境下供应链金融风险控制研究[D].呼和浩特：内蒙古大学，2019.

[5]金文一.电商供应链金融模式的风险及对策[J].软件和集成电路，2024（Z1）：6-8.

作者单位：首都经济贸易大学

■ 责任编辑：韩 柏 张娟娟