京公网安备 11010802034615号
经营许可证编号:京B2-20210330
用大数据做发展助力的供应链金融_数据分析师培训
数据,已经渗透到当今每一个行业和业务职能领域,成为重要的生产因素。人们对于海量数据的挖掘和运用,预示着新一波生产率增长和消费者盈余浪潮的到来。”
对企业而言,大数据所带来的巨大利益具有无限的吸引力,大数据将为人们的生产生活创造前所未有的价值。随着大数据的来袭以及互联网金融的飞速发展,引发了物流界、金融界及商业界等各界人士对互联网时代供应链金融发展新一轮的思考:物流、商流、资金流以及第三方信息流如何在供应链金融这一平台上相互结合?企业如何应用大数据推动供应链金融发展?各类金融机构如何利用好各个维度的数据做好信用管理,从而发挥出供应链金融的协同效应?在前不久新金融联盟主办的“金融极客会”第三期沙龙活动上,上述话题成为与会者热议的焦点。
数据应用滞后制约行业发展
与传统的金融模式不同,供应链金融服务的主体大多是中小企业,它围绕一家核心企业,通过数据、信息等将供应商、制造商、分销商、零售商直到最终用户连成一个整体,为整个链条上的企业提供融资服务,实现整个供应链的不断增值。不过,在具体的运营过程中,由于大数据应用滞后、信息不对称,也引发了行业一系列问题,制约了供应链金融的发展。具体体现在:
数据缺失,是影响供应链金融发展的一大因素。
数据通常包括三种类型,第一种是商业数据,指的是合同或订单数据;第二种是金融数据;第三种是货物数据。银行将这三种数据进行比对,就可以看出物流商提供数据是否真实。
然而,由于信息化发展迅速,大数据更新速度快,中小企业贷款无法给商业银行提供完整的数据,使得银行很难判断数据的真实性,所以不敢轻易给中小企业放贷,使得中小企业融资难、融资贵问题进一步凸显。
数据造假,是制约供应链金融发展的又一诱因。
目前,我国供应链管理和银行信用体系建设还处在初始阶段,完整的信用体系还未形成,使得供应链上下游企业信用保证缺乏协调监管,造成企业有可能给金融机构提供虚假或不实信息,给金融机构带来巨大的风险。
最让银行困惑的是无法判断数据的真伪,比如银行和某企业合作,只能判别该企业是哪个第三方物流企业的服务商,进而接入物流企业的端口,获取物流企业真实的数据,银行根据这个数据给合作企业提供一定的融资比例额度。但是资金流回流问题根本就控制不了,如果合作企业倒闭,银行只能向下游的第三方物流企业要钱,物流企业如果不配合还款,银行也没有办法。”
综合来看,数据缺失和数据造假,都会给金融机构以及供应链合作企业带来严重的后果和不良影响。如何判断数据真伪,通过大数据运用提高风险控制,成为当今供应链金融行业面临的重点问题。
多聚并举推动大数据应用
建立健全数据法制体系。供应链金融领域强化法制建设,实现数据立法,不仅对金融机构有好处,而且有利于社会诚信和信用制度的完善,这会有效降低企业的经营成本,提供运营效率。
在沙龙上,对于银行代表提出的关于不知道如何判断数据真实性的困惑,肖星给出了建议。他说,用假数据伪造单据就不单纯是商业贷款,而是诈骗,银行应当使用法律武器保护自己。如果有法律机关和政府相关部门的介入,对监管数据的真实性和完整性进行监管,那么银行会避免很多不必要麻烦,只需做的就是将商业数据、订单数据、金融数据进行比对来判断数据应用是否可行。
建立数据共享体系。数据最有价值的不是数据本身,而是对数据的加工,要成为重要的资本和财富,因此数据共享才对社会最有益。美国政府即提出,数据是一项有价值的国家资本,应对公众开放,而不是把其禁锢在政府体制内。
建立大数据的诚信系统。供应链金融不仅是一条资金链、产业链、信息链,还是一条信用链,参与供应链各个环节的企业和个人会相互影响,所以建立诚信系统平台,对于应用大数据促进供应链金融发展是一个有效的举措。
强化对数据的监控管理。从事供应链金融业务,强化数据监控,不只是针对银行,对于供应链上的每一个企业都很重要。强化数据监管,利于企业强化供应链管控,推动供应链上下游的高效协同,避免信息不对称问题,进而助于企业减少供应链金融业务带来的风险。
数据分析咨询请扫描二维码
若不方便扫码,搜微信号:CDAshujufenxi
在实验检测、质量控制、科研验证等场景中,“方法验证”是确保检测/分析结果可靠、可复用的核心环节——无论是新开发的检测方法 ...
2026-03-04在数据分析、科研实验、办公统计等场景中,我们常常需要对比两组数据的整体差异——比如两种营销策略的销售额差异、两种实验方案 ...
2026-03-04在数字化转型进入深水区的今天,企业对数据的依赖程度日益加深,而数据治理体系则是企业实现数据规范化、高质量化、价值化的核心 ...
2026-03-04在深度学习,尤其是卷积神经网络(CNN)的实操中,转置卷积(Transposed Convolution)是一个高频应用的操作——它核心用于实现 ...
2026-03-03在日常办公、数据分析、金融理财、科研统计等场景中,我们经常需要计算“平均值”来概括一组数据的整体水平——比如计算月度平均 ...
2026-03-03在数字化转型的浪潮中,数据已成为企业最核心的战略资产,而数据治理则是激活这份资产价值的前提——没有规范、高质量的数据治理 ...
2026-03-03在Excel办公中,数据透视表是汇总、分析繁杂数据的核心工具,我们常常通过它快速得到销售额汇总、人员统计、业绩分析等关键结果 ...
2026-03-02在日常办公和数据分析中,我们常常需要探究两个或多个数据之间的关联关系——比如销售额与广告投入是否正相关、员工出勤率与绩效 ...
2026-03-02在数字化运营中,时间序列数据是CDA(Certified Data Analyst)数据分析师最常接触的数据类型之一——每日的营收、每小时的用户 ...
2026-03-02在日常办公中,数据透视表是Excel、WPS等表格工具中最常用的数据分析利器——它能快速汇总繁杂数据、挖掘数据关联、生成直观报表 ...
2026-02-28有限元法(Finite Element Method, FEM)作为工程数值模拟的核心工具,已广泛应用于机械制造、航空航天、土木工程、生物医学等多 ...
2026-02-28在数字化时代,“以用户为中心”已成为企业运营的核心逻辑,而用户画像则是企业读懂用户、精准服务用户的关键载体。CDA(Certifi ...
2026-02-28在Python面向对象编程(OOP)中,类方法是构建模块化、可复用代码的核心载体,也是实现封装、继承、多态特性的关键工具。无论是 ...
2026-02-27在MySQL数据库优化中,索引是提升查询效率的核心手段—— 面对千万级、亿级数据量,合理创建索引能将查询时间从秒级压缩到毫秒级 ...
2026-02-27在数字化时代,企业积累的海量数据如同散落的珍珠,若缺乏有效的梳理与分类,终将难以发挥实际价值。CDA(Certified Data Analys ...
2026-02-27在问卷调研中,我们常遇到这样的场景:针对同一批调查对象,在不同时间点(如干预前、干预后、随访期)发放相同或相似的问卷,收 ...
2026-02-26在销售管理的实操场景中,“销售机会”是核心抓手—— 从潜在客户接触到最终成交,每一个环节都藏着业绩增长的关键,也暗藏着客 ...
2026-02-26在CDA数据分析师的日常工作中,数据提取、整理、加工是所有分析工作的起点,而“创建表”与“创建视图”,则是数据库操作中最基 ...
2026-02-26在机器学习分析、数据决策的全流程中,“数据质量决定分析价值”早已成为行业共识—— 正如我们此前在运用机器学习进行分析时强 ...
2026-02-25在数字化时代,数据已成为企业决策、行业升级的核心资产,但海量杂乱的原始数据本身不具备价值—— 只有通过科学的分析方法,挖 ...
2026-02-25