前言：通过供应链金融平台,核心企业可系统化解决传统上、下游融资过程中由于流程繁琐费时所导致的融资难、周期长等诸多问题，同时实现端到端的业务流程与交易场景风险管控。本文可为金融机构提供核心企业关注供应链金融的焦点议题，并从业务中不同对象与多数据源切入，对供应链金融的平台风控建设予以介绍。
双链融合运用，优化全链现金流
供应链金融对企业供应链运营可起到优化作用，即从贸易流、物流的运营特点入手予以业务分析与结构化设计，通过对信息流和资金流升级，完成现代化供应链结构改造。通常供应链金融业务涉及两个层面，即基于业务流或信息流管理的物理供应链与基于数据金融服务的金融供应链。将物理供应链跟金融供应链双链融合起来，给品牌商、经销商、供应商提供整体打包服务，可以架构企业现金流优化的数据桥梁，以业务流优化为基础，才能更好地优化现金流。
传统方式下，企业或企业主的贷款审批多由人工操作，且流程长、过程繁琐。很多案例显示企业刚开始推行供应链金融时，融资客户推荐需经相关部门报送审批，再由金融机构接收核准，客户筛选及需求反馈流程长、效率低，整个过程多处涉及人工协调，且融资管理松散。随着供应链金融业务升级，特别是核心企业供应链金融平台的广泛应用，可以做到以系统自动处理方式生成并推送相关信息，只需在某些节点上引入适当人工。位居供应链核心的品牌企业往往为引领供应链金融发展的主力，通过引入创新型金融产品，可为各类产业链客户提供优质金融服务，并通过供应链金融平台实现贷前、贷中、贷后全流程管理，构筑与完善依托供应链场景的交易征信体系，以真实业务订单与可控的收款方式反馈融资主体现金流需求真实状况，从而实现端到端的全产业物理供应链与金融供应链之融合。
交易债项加信贷主体风险把控
根据供应链金融场景所开展的供应链金融平台建设，可以运用系统化方法解决传统融资过程中由于流程繁琐费时所导致的融资难、融资周期长等问题。供应链金融平台通常可定位为产业链服务，平台建设一般会遵循总体规划、分步实施的策略，按照“业务开展-风险防控-生态体系”的思路逐步建设完善。与此同时，供应链金融管理不仅体现在端到端的流程把控上，更应加强对融资主体的风险管控。依托真实业务背景建立建全面向贷前、贷中和贷后的全阶段风控体系。
首先应针对风控对象予以差异化区分。供应链场景下融资通常以真实业务订单作为融资单据，根据应收、预付不同性质及还款来源的差异，可依据不同风险敞口与行业性质制定相应风控标准与产品。以供应链上游供应商为融资对象，可开展1+N反向保理融资业务;以下游经销商为融资对象，可推进1+N渠道融资业务。进而根据不同来源数据实现多维度切入，反映企业主体静态与动态状况。包括供应链交易数据、企业财务数据、第三方征信数据等，结合人行征信甚至金融机构行内指标，洞察内部与外部可能存在的风险隐患，构建全面风控体系。
交易数据为基础的多数据源融合
通常所述的风控包括贷前准入授信、贷中放款与贷后预警等方面，主要涉及信息来源与风控方式。针对企业的融资业务同时涉及对企业法人和企业主体的资质审核，供应链金融依托供应链产业链，极具优势之所在为融入真实的业务场景，可结合业务数据予以考量。譬如通过经销商的进销存数据，可核实其业务真实性，根据贸易规模核定授信额度与融资缺口，精准定位融资需求。运用业务数据进行风控，完成供应链背景下的交易征信，充分体现贸易融资主要原则中的贸易自偿性。
交易征信可贯穿贷前、贷中、贷后全阶段，贷前通过年度贸易额或合作时间严控准入，以准入条件筛选符合融资基本要件的企业白名单，对进入白名单的融资意愿主体予以评分评级，根据企业主体业务、财务与外部信息构筑评分模型，从企业主体流动性交易、综合财务状况与第三方征信多方面对企业进行全面评定，并根据企业交易规模提供参考授信额度，为金融机构贷前授信提供可借鉴性参考;贷中运用欺诈甄别监控可能产生风险的融资订单，基于审核放款，严控资金用途，要求提款资金规模符合指定规范，并针对订单融资严控单笔与累积用信情况;贷后结合历史交易数据与增量数据进行多级风控预警，实时推送并提示风险点。融入交易数据的供应链风控可谓实现了全流程敏捷风控。
关于作者
周兀女士现任上海文沥信息技术有限公司(WelinkData)资深数据分析师。毕业于中山大学逻辑学专业，获博士学位。在法律论证的逻辑建模和人工智能研究方具有深入的研究成果，具有扎实的数学与逻辑理论素养。
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