京公网安备 11010802034615号
经营许可证编号:京B2-20210330
大数据时代下的供应链金融
大数据是当下最热的词汇。在互联网条件下,信息量爆炸式增长,如果我们不能获取、整理和应用这些信息和数据,就有可能在很短的时间内落后,甚至被抛弃。在供应链金融服务领域,更是如此。
供应链金融服务的现状
供应链金融是运用供应链管理的理念和方法,为相互关联的企业提供金融服务的活动。主要业务模式是以核心企业的上下游企业为服务对象,以真实的交易为前提,在采购、生产、销售各环节提供金融服务。由于每家企业都有自己供应链条,展现出一个庞大的供应链网络。不同的金融企业把自己的服务产品化,赋予不同的产品名称。在过去的十多年里,供应链金融业务出现了许多创新。
1.金融与物流两业融合
第一是金融与物流两业融合。包括订单融资、保单融资、电商融资、金融物流、担保品管理、保兑仓、保理仓、贸易融资、应收账款质押融资、预付账款质押融资、进出口项下质押融资、存货质押融资、融资租赁、金融物流、供应链金融、仓单质押、动产质押、互联网金融。还有代收代付、结算、保险等。物流企业的作用在于保证货物存在和交付。
2.金融与物流进入电子商务
几乎所有电子商务公司在提供交易平台的同时提供融资平台,为买、卖双方开展质押贷款。各主要商业银行、股份制银行都推出了针对电子商务的融资产品。电子商务将颠覆传统的交易方式。一是交易不受时空限制;二是缩短交易环节;三是碎片化订单真实反映需求;四是快速交易要求快速交付;五是为小企业提供了销售市场;六是成本和售价降低。电商新模式是网上交易、网上融资、网下交割。物流业的业务方式也会改变。快速响应、快速分拣、小批量、多批次、可视化、网络化等需求,会影响物流设施的规模、布局、构造等。
大数据对供应链金融的影响
1.可用于判断需求方向和需求量
供应链上的企业,存在着紧密的关联关系。终端消费量的变动,必然会引起上游各环节的变动。大数据时代大数据可帮助我们判断一系列变动的规律。同时,我们还可以把一定时期内的流通和消费看作是一个常量,而在地区、方向、渠道、市场的分配作为变量。
2.可用于目标客户资信评估
利用大数据,可以对客户财务数据、生产数据、电水消耗、工资水平、订单数量、现金流量、资产负债、投资偏好、成败比例、技术水平、研发投入、产品周期、安全库存、销售分配等进行全方位分析,信息透明化,能客观反映企业状况,从而提高资信评估和放贷速度。只看财报和交易数据是有风险的,因为可能造假。
3.可用于风险分析、警示和控制
大数据的优势是行情分析和价格波动分析,尽早提出预警。行业风险是最大的风险,行业衰落,行内大多企业都不景气。多控制一个环节、早预见一天,都能有效减少风险。。
4.可用于精准金融和物流服务
贷款时间、期间、规模、用途、流向;仓储、运输、代采、集采、货代、保兑、中介、担保一体化运营。
大数据应用的条件
1.基础数据的真实性
要使用大数据,就必需保证数据的真实性,尤其是基础数据的真实性。当前,GDP、吞吐量、货运量、仓储设施、投资额、主营收入等数据都有水分。地方GDP加总超过国家GDP,集装箱重复装卸计算吞吐量,关联企业互开发票增加销售额等,致使数据失真。因此,改革考核体制、改革统计体制已是当务之急。
2.数据要能聚焦成指标
数据本身是枯燥的、杂乱的,但形成指标后便具有生命。科学地设定指标,确定指标间的勾稽关系,才能准确地判断事物发展的规律和路径。先行指标有重要指导作用。数据的负面影响是信息污染,影响判断。
3.不同数据体系要互联互通
在市场化条件下,数据是资源和产品。利益分割使信息孤岛现象更为严重,甚至于公共信息都被当作部门利益而垄断起来。部门数据、行业数据、企业数据、国际数据相互割裂,大数据不能发挥应有的作用。
4.积累准确的参数
在实际工作中,基础参数极为重要,尤其是是临界参数。参数是基准,木直中绳,参数就是木工打出的那根基线。在我国,货币发行量、货币流通量、每百平方公里道路里程、仓储业投资规模、物流园区投资规模、港口数量和吞吐规模、物流强度、投资强度、投入产出比、均缺少基准,才出现了货币超发行,通货膨胀,港口过剩,产能过剩等问题。
5.先进的数据应用理念
如果数据是客观的,使用数据的人还要有先进的应用理念。这与经验、学识、能力有关。决策,尤其是与企业命运有关的决策,不能参杂私念和人情因素。如果我们认真追究产能过剩形成的原因、追究投资失误的原因,都与理念有关。
大数据下供应链金融发展的趋势
1.向信用担保方向发展
电商企业根据自己掌握的数据,对客户的业务、信用进行分析,在安全范围内提供小量、短期融资,把沉淀在网上的无成本资金盘活。电商规模越大,沉淀资金越多。如果加上吸收存款功能,就变为金融机构;在大数据的引导下,银行业也会释放出这种灵活性,这样,信用担保就不仅仅限于大企业,而是可用于中小企业,业务范围将大大扩展。
2.向实物担保方向发展
任何时候,实物担保都不可或缺。它是电商融资和银行融资的安全底线,要保证实物的真实性和安全性,需要物流企业与之配合。
3.向供应链金融平台方向发展
平台是大数据的汇集者,交易平台与物流平台集成、与支付系统集成、与交易融资系统集成,达到信息流、资金流、物流、商流的无缝隙连接;确保交易资源真实可靠、贸易行为真实可靠、担保物变现渠道畅通、担保物价格波动监控实时等。
综上所述,大数据正在影响和改变我们的时代,供应链金融将是其最大的受益者,它把交易变得更安全、快速、可靠,把供应链连成网络,把经济引入“计划”,金融“润滑”更加有效。
数据分析咨询请扫描二维码
若不方便扫码,搜微信号:CDAshujufenxi
在Python开发中,HTTP请求是与外部服务交互的核心场景——调用第三方API、对接微服务、爬取数据等都离不开它。虽然requests库已 ...
2025-12-12在数据驱动决策中,“数据波动大不大”是高频问题——零售店长关心日销售额是否稳定,工厂管理者关注产品尺寸偏差是否可控,基金 ...
2025-12-12在CDA(Certified Data Analyst)数据分析师的能力矩阵中,数据查询语言(SQL)是贯穿工作全流程的“核心工具”。无论是从数据库 ...
2025-12-12很多小伙伴都在问CDA考试的问题,以下是结合 2025 年最新政策与行业动态更新的 CDA 数据分析师认证考试 Q&A,覆盖考试内容、报考 ...
2025-12-11在Excel数据可视化中,柱形图因直观展示数据差异的优势被广泛使用,而背景色设置绝非简单的“换颜色”——合理的背景色能突出核 ...
2025-12-11在科研实验、商业分析或医学研究中,我们常需要判断“两组数据的差异是真实存在,还是偶然波动”——比如“新降压药的效果是否优 ...
2025-12-11在CDA(Certified Data Analyst)数据分析师的工作体系中,数据库就像“数据仓库的核心骨架”——所有业务数据的存储、组织与提 ...
2025-12-11在神经网络模型搭建中,“最后一层是否添加激活函数”是新手常困惑的关键问题——有人照搬中间层的ReLU激活,导致回归任务输出异 ...
2025-12-05在机器学习落地过程中,“模型准确率高但不可解释”“面对数据噪声就失效”是两大核心痛点——金融风控模型若无法解释决策依据, ...
2025-12-05在CDA(Certified Data Analyst)数据分析师的能力模型中,“指标计算”是基础技能,而“指标体系搭建”则是区分新手与资深分析 ...
2025-12-05在回归分析的结果解读中,R方(决定系数)是衡量模型拟合效果的核心指标——它代表因变量的变异中能被自变量解释的比例,取值通 ...
2025-12-04在城市规划、物流配送、文旅分析等场景中,经纬度热力图是解读空间数据的核心工具——它能将零散的GPS坐标(如外卖订单地址、景 ...
2025-12-04在CDA(Certified Data Analyst)数据分析师的指标体系中,“通用指标”与“场景指标”并非相互割裂的两个部分,而是支撑业务分 ...
2025-12-04每到“双十一”,电商平台的销售额会迎来爆发式增长;每逢冬季,北方的天然气消耗量会显著上升;每月的10号左右,工资发放会带动 ...
2025-12-03随着数字化转型的深入,企业面临的数据量呈指数级增长——电商的用户行为日志、物联网的传感器数据、社交平台的图文视频等,这些 ...
2025-12-03在CDA(Certified Data Analyst)数据分析师的工作体系中,“指标”是贯穿始终的核心载体——从“销售额环比增长15%”的业务结论 ...
2025-12-03在神经网络训练中,损失函数的数值变化常被视为模型训练效果的“核心仪表盘”——初学者盯着屏幕上不断下降的损失值满心欢喜,却 ...
2025-12-02在CDA(Certified Data Analyst)数据分析师的日常工作中,“用部分数据推断整体情况”是高频需求——从10万条订单样本中判断全 ...
2025-12-02在数据预处理的纲量统一环节,标准化是消除量纲影响的核心手段——它将不同量级的特征(如“用户年龄”“消费金额”)转化为同一 ...
2025-12-02在数据驱动决策成为企业核心竞争力的今天,A/B测试已从“可选优化工具”升级为“必选验证体系”。它通过控制变量法构建“平行实 ...
2025-12-01