中小企的困境與供應鏈金融

中小企常常因為在供應鏈中的弱勢地位、缺乏充足的抵押資產、以及有效的信貸評估，而面臨資金短缺的問題。供應鏈金融是解決這一問題的有效途徑。

供應鏈金融是指金融機構為一家企業及該企業的上下游供應鏈企業一同提供貸款等金融服務的過程。通過供應鏈金融，供應鏈中需要資金的企業、渠道乃至整個供應鏈，都可以在金融機構對供應鏈的綜合評估下獲得融資及其他金融服務，此融資過程通常以低流動性資產和應收賬款等未來現金流為基礎。

隨著互聯網的普及、供應鏈全球化趨勢的加劇、以及資訊技術的迅速發展，數據已經成為供應鏈中不可或缺的資源，在各行各業扮演著至關重要的角色。由於供應鏈金融的完整實施需要通過供應鏈中的各個企業以及供應鏈之外各利益相關方，為了對供應鏈金融中的關鍵利益方建立深刻的瞭解，特別是對融資對象的潛力和風險進行準確評估，大數據的運用變得至關重要。隨著新興技術在金融領域的快速發展，數碼化風險控制正在迎來一場革命。諸如物聯網、機器學習和區塊鏈等新興資訊技術的發展，分別從數據的獲取、數據分析以及數據共享等方面為大數據在供應鏈金融中的應用提供了堅實的技術基礎。

大數據在供應鏈金融中的應用

1. 大數據與中小企風險評估

對中小企信用風險的準確評估是供應鏈金融中的重要一環，傳統的信用評級只關注大型企業，而中小企由於缺乏信用歷史記錄等原因，其信用風險得不到準確評估。大數據技術的應用，則很好地緩解了中小企與金融機構之間資訊不對稱的問題，幫助優質中小企融資。

微眾信科是一家以先進的大數據分析技術為支撐的供應鏈金融創新企業，通過大數據技術對中小企進行風險評估，為中國2,000多萬中小企提供了供應鏈金融服務。該公司與稅務局、銀行等機構合作，共同打造了一款企業線上融資全自動審批平台，為中小企提供便捷的融資通道。其對中小企進行風險評估並提供建議融資額度的流程如圖 1 所示。在平台上，申請供應鏈融資的中小企進行註冊後，微眾信科會獲取其征信、稅務、工商、司法和黑名單等多方面的數據。通過大數據模型分析這些基礎數據，微眾信科向金融機構提供融資建議和額度。在數據分析層面，微眾信科應用傳統統計建模和機器學習技術，結合稅務大數據和金融科技構建模型，篩選出的中小企壞賬率較行業平均水平低了十分之一。微眾信科通過大數據和機器學習演算法的應用，在有效降低風險事件發生概率和損失的前提下，拓展了業務覆蓋對象，優化了業務流程，並降低了風控成本，為金融風控提供了有力支持。

2. 基於數據整合的綜合性金融服務

隨著供應鏈的發展，形成了以龍頭企業為中心，或以專業化的金融服務平台為中心的供應鏈金融。中心企業或平台不僅存有單個企業的數據，還有企業間的合作、交易等數據，可以發揮數據整合優勢，優化融資流程，並提供配套的綜合性金融服務。

中國虛擬移動製造業中的主要金融服務供應商和數碼平台贊助商之一的“S公司”（由於商業保密原因隱去公司真實名稱）是整合平台大數據，為中小企提供金融服務的典範。圖2展示了S公司提供綜合性金融服務的過程和涵蓋範圍。中小型供應商在S公司的電子商業平台上建立項目並簽署項目合同，同時提交企業和項目資訊、申請貸款。平台對企業進行研究，深入挖掘企業的歷史數據，並最終確定融資金額。在提供融資服務之外，S公司還可以通過數據整合，綜合分析企業所在供應鏈的數據，為企業提供定制的配套服務，包括供應商管理、庫存、生產、物流、進出口清關和稅務申報等，提高企業和供應鏈的效率。

大數據供應鏈金融的優勢

1. 更全面的數據支持

傳統的中小企風險評估通常只依賴少量的財務數據和信用報告，而大數據則可以從更多角度搜集和分析數據，有豐富的數據來源，如互聯網服務平台、金融信貸機構、上下游企業和第三方物流等。互聯網服務平台是獲取數據的主要來源之一，它們幫助供應鏈上下游企業開展業務，並通過平台進行交易、物流等操作，因此，這些互聯網服務平台積累了大量相關企業的數據。金融信貸機構在提供借貸、融資等金融服務工作時，需要對目標企業進行盡職調查。在此過程中，金融信貸機構會搜集企業信用數據，如第三方擔保、信貸存款比，企業交易歷史、社會屬性、創始人背景等資訊。

2. 先進的大數據分析技術

隨著機器學習、人工智能等技術的發展，針對大數據的分析、建模等技術也迅速發展，使得對中小企信用風險的評估更加準確。信用風險較小的優質企業，就有了更多的融資機會。如微眾信科的小微企業信用風險評分模型，就挖掘出了一些具備較強預測能力的獨立變數，簡潔又富有解釋力，實際效果也體現了模型的準確性，幫助數以萬計的中小企獲得融資。又如京東金融中的天網系統，主要採用spark圖計算技術，對客戶進行關係網分析、以及風險行為的分析。天網系統的先進技術使得風險評估準確度更高，從而可以更好地幫助優質企業獲得融資。

3. 數據整合協同下的高效率

大型電商平台等互聯網服務平台以及供應鏈中的龍頭公司，作為供應鏈金融的核心，有整個供應鏈所有企業的數據，以及企業之間交易、合作的數據，可以利用大數據整合的優勢，為企業提供融資和其他綜合性金融服務，並協調整個供應鏈的合作。在幫助企業獲得融資，降低成本的同時，還提高了供應鏈的整體效率。同時，核心平台和企業還能利用互聯網數據共享技術，實現供應商共享、生產能力共享、物流優化，進一步優化供應鏈金融的流程。

風險與缺陷

大數據為供應鏈金融帶來了便利，但同時也存在一定的風險與缺陷，如數據資訊安全問題和數據品質問題。

1. 數據安全問題

基於大數據對中小企提供融資與其他金融服務，建立在對中小企資訊進行充分瞭解的基礎上。金融機構在搜集到企業數據之後，需要對數據進行整理核對、分析處理，在這個過程中，非常容易導致企業資料洩露。洩露的資料可能被用於身份盜竊、詐騙等違法活動，對企業客戶造成損失。如果企業核心機密被洩露，則對企業的競爭力造成影響，對金融機構的聲譽也會造成負面影響，使得客戶信任度受損。

2. 數據品質問題

在運用大數據的同時，需要對數據的準確性進行辨別。大數據的有效利用，是建立在數據正確與精準的情況下。然而，當今互聯網上的資訊量大而又紛繁複雜，存在一定的虛假資訊。在實際運作中，很可能會有中小企採用欺詐手段來獲取融資。欺詐行為包括虛構訂單、使用互聯網技術偽造數據，或者在電子商務平台上進行虛假交易等，例如人們所熟知的淘寶「刷單」。有時候甚至只有一個交易方參與其中，並與第三方物流企業合謀，偽造貨物交易憑證以製造虛假數據。這些虛假資訊，會使得金融機構的資金流向具有較高風險的企業，佔有優質企業的融資機會，並造成金融機構的經濟損失乃至整個供應鏈的損失。

結語

總的來說，大數據可以被應用於中小企信用風險的評估和綜合性金融服務。利用大數據的廣泛性和全面性，以及數據分析技術的先進性，可以更準確地篩選出高品質的中小企業，從而幫助他們獲得融資。通過整合和分析整個供應鏈的大量數據，可以提高中小企業融資的成功率和效率，促進企業的發展，進而協調整個供應鏈的合作。然而，需要注意在運用大數據時保護數據隱私，提高數據質量，以減少風險並避免給企業和供應鏈帶來損失。

參考文獻：

[1] Song, H., Li, M. and Yu, K. (2021), “Big data analytics in digital platforms: how do financial service providers customise supply chain finance?”, International Journal of Operations & Production Management, Vol. 41 No. 4, pp. 410-435.

[2] 宋華：《供應鏈金融（第3版）》，中國人民大學出版社，2021年版

[3] 吳宗書，李倩，李景文，曾卓然：《新時代背景下的供應鏈金融服務實體經濟發展》，西南財經大學出版社2020年版

在此感謝 InnoHK、香港特別行政區政府及人工智能金融科技實驗室對本文的支持。
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