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“供應鏈金融+大數據”

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? ? ? ? ? ?助力實體經濟發展

據了解,2017年全國供應鏈金融市場規模約14.42萬億元;2018年,供應鏈金融成了資本眼中的“風口”,一時間,大量企業都蜂擁而至;預計到2020年規模或將超過27萬億。蘊藏巨大發展潛能的供應鏈金融市場逐漸迎來了春天,大量企業都蜂擁而至。客觀來看,它是實現上至國家、下至地方企業經濟轉型的重要突破口。

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供應鏈金融+大數據

供應鏈金融火熱的原因

在政策方面,最近國家在重大會議上多次強調金融安全和穩定,其中重要的一點就是金融要回歸本源,為實體經濟提供服務。而在眾多金融服務實體的路徑中,供應鏈金融服務是最直接、最快速的途徑之一。

在金融方面,據不完全統計,中小企業總資產的40%是應收賬款資產,全國應收賬款的總額超過26萬億元。小額分散應收賬款屬于金融長尾部分,規模巨大卻難以融資,它的激活一直是難以解決的問題。而供應鏈金融能很好的解決這一問題。此外移動互聯網、大數據等新技術驅動的消費互聯網金融服務,開啟了整個社會民眾的金融理念和思維,讓金融更加“親民”。在這個過程中,企業客戶對“企業互聯網金融”的接受能力越來越強,一個巨大的風口和契機正在到來。

在市場方面,企業之間的競爭正在由企業以自身為主體的競爭轉向產業鏈競爭。如果核心企業在供應鏈方面投入不足或控制力不足,就很容易在競爭中處于劣勢。若要構建具有競爭力的產業鏈條,必須有一個健康的上下游產業鏈體系,因此供應鏈金融服務對產業鏈上下游企業的支持至關重要。

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供應鏈金融+大數據

供應鏈金融適用行業

一時間,創業公司、核心企業、巨頭、銀行,越來越多的企業開始將目光聚集到供應鏈金融風口下,期望搶占先機。

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供應鏈金融產品的特點決定了并不是所有的行業都適合供應鏈金融的融資模式。批發零售、大宗商品、醫藥類、三農領域、汽車等是主要發展供應鏈金融的行業。

供應鏈金融+大數據

助力實體經濟發展

在這樣飛速發展的背景下,該怎樣更好地理解供應鏈金融模式?如何利用這一融資形式的發展熱潮解決中小企業融資困境?如何在新興業務模式飛速發展的同時做好風險控制?

大數據是當下最熱的詞匯。在互聯網條件下,信息量爆炸式增長,如果我們不能獲取、整理和應用這些信息和數據,就有可能在很短的時間內落后,甚至被拋棄。在供應鏈金融服務領域,更是如此。

供應鏈金融是由多重要素整合而成的系統,牽一發而動全身。這個鏈條上的任何一個環節出問題,都會對整體中的各個參與方造成破壞性影響。借助大數據,能夠系統、科學和準確得實現供應鏈金融的風險控制。

“供應鏈金融+大數據”:數據導讀

根據萬聯供應鏈金融研究院聯合華夏鄧白氏、中國人民大學發布的《2017中國供應鏈金融調研報告》顯示在供應鏈金融領域,10%企業已經建立了領先的風控系統和風險數據庫,并以此為基礎利用大數據分析技術構建了風險預測模型。63%的企業正在將數據分析、IT技術與傳統風控流程進行融合進而提升風控能力,基于大數據的風險預測模型正在逐步被行業內的領先企業所接納。接受調研的企業中有35%的企業仍在使用基于風控經驗的風險評分表,48%的企業已將數據分析引入到風險評估中,17%的企業已經開始使用基于大數據分析的預測模型進行風險量化。

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“供應鏈金融+大數據”:在線供應鏈金融發展呈現四大新趨勢

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首先,將向更加細分行業發展,更加專業化、服務精準化。在線供應鏈金融在不同行業的應用,必然衍生出不同的行業特性,這將促使在線供應鏈金融向更細分、更精準、更專業的方向發展,產業在線金融的綜合服務將逐漸走向成熟。近幾年,各大金融機構已在細分產業、細分領域展開了線下的供應鏈金融。在線供應鏈金融會繼續沿用這一思想和模式,根據金融機構自身優勢和特點,在細分領域為客戶提供更加專業的金融服務。

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其次,逐漸改變商業銀行原有信用評估體系。信息獲取的成本將大大降低,信用體系將進一步完善,不同金融機構之間的大數據將會實現共享。在線供應鏈金融通過互聯網深度應用,交易、物流等大數據將更加容易獲取,并經過大數據技術處理,形成特定信用報告,方便金融機構更好地去判斷和決策。

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再次,與產業電商的深度結合推動產業金融走向成熟。展望未來,傳統企業仍是中國經濟的重要支柱,電子商務本身并不能改變物流管理、資源調配和支付結算的本質,但卻可以極大地提高效率。傳統產業鏈的電子商務化是未來實現企業利益的最大化和提升全供應鏈競爭力的必然趨勢。在這一過程中,產業電商和在線供應鏈金融的結合將日趨緊密,勢必衍生出更多新的增值服務,產生新的行業生態,推動產業金融服務的模式逐步走向成熟。

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最后,大數據應用得到充分體現。金融機構對貸款企業或貸款對象的監控,將從財務報表等靜態數據,轉變為動態數據的實時監控,將風險降到最低。目前已有大數據機構與金融機構合作,為企業客戶量身定制企業版的“體檢報告”,依托豐富的真實數據來源和大數據處理技術,計算出各標準數據的區間范圍,通過上下游企業數據的匹配,對其資信進行合理判斷。此報告最大的亮點是數據實時變化,并提供了部分數據變化預測,對業務周期全程化進行監控,能夠做到及時通知和給出建議,從而將金融機構風險降到最低。


“供應鏈金融+大數據”:大數據對供應鏈金融的影響

1
可用于判斷需求方向和需求量

供應鏈上的企業,存在著緊密的關聯關系。終端消費量的變動,必然會引起上游各環節的變動。大數據時代大數據可幫助我們判斷一系列變動的規律。同時,我們還可以把一定時期內的流通和消費看作是一個常量,而在地區、方向、渠道、市場的分配作為變量。

2
可用于目標客戶資信評估

利用大數據,可以對客戶財務數據、生產數據、電水消耗、工資水平、訂單數量、現金流量、資產負債、投資偏好、成敗比例、技術水平、研發投入、產品周期、安全庫存、銷售分配等進行全方位分析,信息透明化,能客觀反映企業狀況,從而提高資信評估和放貸速度。只看財報和交易數據是有風險的,因為可能造假。

3
可用于風險分析、警示和控制
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雖然在最簡單的供應鏈金融業務模式下,只需匹配需求方和資金方就可以完成交易。但隨著經濟格局和經營環境的日益復雜,信息不對稱越發嚴重,一家公司的經營情況不僅受到其自身經營情況的影響,同時會受到主要貿易對手方、產業鏈上下游、周邊產業,以及各種宏觀因素的影響。因此,拓展風險數據的獲取渠道從而更全面掌握和預測客戶發展顯得愈發重要,這是建立成熟風控體系的基礎所在。大數據的優勢是行情分析和價格波動分析,盡早提出預警。行業風險是最大的風險,行業衰落,行內大多企業都不景氣。多控制一個環節、早預見一天,都能有效減少風險。

4
可用于精準金融和物流服務
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貸款時間、期間、規模、用途、流向;倉儲、運輸、代采、集采、貨代、保兌、中介、擔保一體化運營。通過大數據分析可以提高運輸與配送效率、減少物流成本、更有效地滿足客戶服務要求。將所有貨物流通的數據、物流快遞公司、供求雙方有效結合,形成一個巨大的即時信息平臺,從而實現快速、高效、經濟的物流。

“供應鏈金融+大數據”:大數據應用的條件


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基礎數據的真實性

要使用大數據,就必需保證數據的真實性,尤其是基礎數據的真實性。當前,GDP、吞吐量、貨運量、倉儲設施、投資額、主營收入等數據都有水分。地方GDP加總超過國家GDP,集裝箱重復裝卸計算吞吐量,關聯企業互開發票增加銷售額等,致使數據失真。因此,改革考核體制、改革統計體制已是當務之急。

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數據要能聚焦成指標

數據本身是枯燥的、雜亂的,但形成指標后便具有生命。科學地設定指標,確定指標間的勾稽關系,才能準確地判斷事物發展的規律和路徑。先行指標有重要指導作用。數據的負面影響是信息污染,影響判斷。

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不同數據體系要互聯互通

在市場化條件下,數據是資源和產品。利益分割使信息孤島現象更為嚴重,甚至于公共信息都被當作部門利益而壟斷起來。部門數據、行業數據、企業數據、國際數據相互割裂,大數據不能發揮應有的作用。

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積累準確的參數

在實際工作中,基礎參數極為重要,尤其是是臨界參數。參數是基準,木直中繩,參數就是木工打出的那根基線。在我國,貨幣發行量、貨幣流通量、每百平方公里道路里程、倉儲業投資規模、物流園區投資規模、港口數量和吞吐規模、物流強度、投資強度、投入產出比、均缺少基準,才出現了貨幣超發行,通貨膨脹,港口過剩,產能過剩等問題。

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先進的數據應用理念

如果數據是客觀的,使用數據的人還要有先進的應用理念。這與經驗、學識、能力有關。決策,尤其是與企業命運有關的決策,不能參雜私念和人情因素。如果我們認真追究產能過剩形成的原因、追究投資失誤的原因,都與理念有關。

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大數據人才的培養戶

目前國內市場缺口已經高達幾十萬,據統計到2025年,這一數字還會增加至200萬,尤其是數據科學和數據分析方面的人才。大數據人才培養既要有專業基礎知識的建立,也要有基于開放和開源理念的校企合作和項目實踐。

供應鏈金融+大數據

大數據下供應鏈金融發展的趨勢
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1.向信用擔保方向發展

電商企業根據自己掌握的數據,對客戶的業務、信用進行分析,在安全范圍內提供小量、短期融資,把沉淀在網上的無成本資金盤活。電商規模越大,沉淀資金越多。如果加上吸收存款功能,就變為金融機構;在大數據的引導下,銀行業也會釋放出這種靈活性,這樣,信用擔保就不僅僅限于大企業,而是可用于中小企業,業務范圍將大大擴展。

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2.向著實物擔保方向發展

任何時候,實物擔保都不可或缺。它是電商融資和銀行融資的安全底線,要保證實物的真實性和安全性,需要物流企業與之配合。比如說1000萬的軸承你抵押給商業銀行,它是不敢接的。它對不動產有處置能力;但是對軸承沒有處置流通渠道,因為他無法評估軸承以多少的價格來抵押。但是由于在做上下游的交易,假設賣軸承,如果軸承上游給我們的供貨價格是7折,那么抵押給我們1000萬,我們給他3折的估價就,300萬,可能它缺錢就是缺這30天,每天利息千分之0.5,年化利率就是18%,那么對他來說當你貸不到錢,沒有資金渠道的時候,資金的使用成本就是不高和低的問題了。即是一個有和無,不是多和少的問題。在此情況下,我給上游3折,同時我有資產處置能力,一旦你違約,我有處置能力,4折拋售。大家可以看到,因為我掌握了交易,軸承是個硬通貨,我們的風控就得到了保障。?


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3.商貿、金融和物流三方合作建設供應鏈金融平臺。

平臺是大數據的匯集者。交易平臺與物流平臺集成、與支付系統集成、與交易融資系統集成,達到信息流、資金流、物流、商流的無縫隙連接;確保交易資源真實可靠、貿易行為真實可靠、擔保物變現渠道暢通、擔保物價格波動監控實時等。


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供應鏈金融本質上并不是一個標準化的產品,尤其是風險評價體系關注差異化,很難用標準化的模型來量化。而供應鏈金融的核心功能,其實是應該充當實體企業和金融機構之間信息不對稱的橋梁。大數據正在影響和改變我們的時代,供應鏈金融將是其最大的受益者,“供應鏈金融+大數據”的模式定能把交易變得更安全、快速、可靠,構建一個健康的上下游產業鏈體系,實現實體經濟的快速、穩定和健康增長。
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