線上供應鏈金融服務平臺信用風險控制研究

王小兵 蔣淑雯 黃爽

摘 要：隨著大數(shù)據(jù)時代的來臨，基于B2B電商平臺的線上供應鏈金融開始興起。然而，違約率的攀升使相關(guān)線上供應鏈金融服務平臺的信用風險控制成為亟待解決的問題。本文提出線上供應鏈金融突出的信用風險問題，分析案例企業(yè)在信用風險控制上的措施及借鑒，并在此基礎(chǔ)上為線上供應鏈金融服務平臺的信用風險模型構(gòu)建提出建議。

關(guān)鍵詞：線上供應鏈金融;B2B電商平臺;信用風險控制;互聯(lián)網(wǎng);大數(shù)據(jù)

本文索引：王小兵，蔣淑雯，黃爽.<變量 2>[J].中國商論，2022（08）：-079.

中圖分類號：F274 文獻標識碼：A 文章編號：2096-0298（2022）04（b）--03

隨著生產(chǎn)社會化的不斷發(fā)展與深入，單一企業(yè)之間的競爭發(fā)展成為供應鏈之間的競爭。在供應鏈中，上下游中小微企業(yè)與核心企業(yè)之間的賒銷或者預付賬款交易，導致中小微企業(yè)出現(xiàn)資金流動困難的問題。為解決這一問題，供應鏈金融應運而生，跨時空、高效率、低成本配置的特點使供應鏈金融在近幾年得到快速發(fā)展[1]。

然而，向好勢頭之下伴隨而生的是其所面臨的各類信用風險。供應鏈上的企業(yè)利益相互關(guān)聯(lián)的特性使企業(yè)面臨的環(huán)境更加復雜多變，一旦供應鏈上的某一企業(yè)經(jīng)營不善，就會導致資金流出現(xiàn)問題，極易危及整個供應鏈。因此，加強供應鏈金融信用風險控制，促進供應鏈持續(xù)健康發(fā)展是供應鏈管理中的一項重要內(nèi)容。

1 線上供應鏈金融運作模式

線上供應鏈金融作為供應鏈金融在“互聯(lián)網(wǎng)+”大背景下的產(chǎn)物，其在傳統(tǒng)供應鏈金融管理的基礎(chǔ)上，利用 IT 技術(shù)和網(wǎng)上金融平臺，以核心企業(yè)為依托，通過電子商務網(wǎng)站或者其他平臺實現(xiàn)上下游客戶與核心企業(yè)的電子交易。授信銀行憑借電子交易信息及商業(yè)資信記錄，依托核心企業(yè)信用，通過電子化渠道為核心企業(yè)上下游提供融資服務。

上述運作模式使電商平臺能方便快速地獲取供應鏈上交易和資金流的信息，并可得到大量的真實數(shù)據(jù)用來分析借款人的經(jīng)營與信用特征，做到合理的風險控制。但因電商平臺相較商業(yè)銀行，在資金端方面處于明顯弱勢地位，風控人才緊缺，往往難以產(chǎn)生大量的核心交易數(shù)據(jù)。物流金融與供應鏈金融相結(jié)合能充分利用在物流領(lǐng)域貨幣資金的流通，但因目前我國物流行業(yè)發(fā)展良莠不齊，對接的成功率較低[2]。線上供應鏈金融運作模式在大數(shù)據(jù)背景下具有很大的優(yōu)勢，但是在發(fā)展初期各種風險不斷涌現(xiàn)，信用風險問題是線上供應鏈金融的突出問題[3]。

2 線上供應鏈金融主要信用風險問題

針對線上供應鏈資金流、信息流和物流的監(jiān)控問題，線上供應鏈金融服務平臺往往利用物聯(lián)網(wǎng)等技術(shù)建立的智能倉管和監(jiān)管系統(tǒng)對質(zhì)押物進行監(jiān)管并保證交易的真實性。但由于線上融資面向的是全國客戶，且多為中小微企業(yè)，使以下信用風險突出：

2.1 信息不對稱

線上供應鏈交易雙方的信息不對稱問題將引發(fā)逆向選擇和道德風險[4]。線上供應鏈金融服務平臺主要發(fā)揮資金撮合的功能，借款企業(yè)在融資過程中處于信息優(yōu)勢方，貸款發(fā)放之后，全國異地放貸使得貸款實際用途的跟蹤變得極其困難。如果上下游企業(yè)違反合同挪用信貸資金去投資具有更高風險的領(lǐng)域，就會產(chǎn)生嚴重的道德風險。

2.2 有效信用資料難以獲取

線上供應鏈金融的放貸對象主要是中小企業(yè)，這些企業(yè)往往財務資料不完善，缺乏銀行授信資格和可供查詢的有效信貸歷史記錄[5]。網(wǎng)絡放貸審貸期往往只有一周左右，平臺不會像傳統(tǒng)銀行那樣實地勘察是否賬實相符，也沒有官方征信系統(tǒng)可查實企業(yè)在其他金融機構(gòu)的信貸資料。

2.3 有效信用評價系統(tǒng)難以建立

考慮到線上供應鏈金融針對的中小企業(yè)，大多不具備完善的財務信用資料，所以常用的銀行信用評級系統(tǒng)、評分卡系統(tǒng)不適合線上供應鏈金融[6～8]。除了有效的財務信用資料，其他可用信息雖然可以通過合作企業(yè)數(shù)據(jù)庫等來源獲取，但難以判斷其是否可作為有效評價指標。

3 案例企業(yè)介紹

作為線上供應鏈金融服務行業(yè)標桿公司，Y公司于2011年成立于杭州，是一家專門從事互聯(lián)網(wǎng)金融服務的高科技金融服務公司。公司運用技術(shù)系統(tǒng)、模型、數(shù)據(jù)工廠服務于金融機構(gòu)、產(chǎn)業(yè)鏈核心企業(yè)及其上下游企業(yè)等群體，著力打造面向B2B電商平臺鏈上金融服務體系，主要功能如圖1所示。

Y公司作為供應鏈核心企業(yè)的數(shù)據(jù)智庫（TDC）專屬平臺，主要為其供應鏈上下游及關(guān)聯(lián)金融機構(gòu)提供智能監(jiān)管和風險管理服務。對供應鏈上下游的中小微企業(yè)，Y公司可以幫助對接出資方;對于核心企業(yè)，Y公司提供一個專屬的TDC平臺，有條件的產(chǎn)業(yè)鏈核心企業(yè)可以根據(jù)準入條件連入系統(tǒng);對一般商業(yè)銀行的應收賬款質(zhì)押融資和存貨質(zhì)押融資，Y公司建立了一個實時的、智能的檢測系統(tǒng)，并研發(fā)了數(shù)據(jù)不完善情況下的信用風險評級模型來幫助出資的金融機構(gòu)控制信貸風險。

4 Y公司對主要信用風險問題的解決方案與可借鑒性

4.1 信息不對稱問題的解決方案及借鑒性

在供應鏈金融中，授信的支持性資產(chǎn)主要涉及存貨、預收賬款和應收賬款，其中，存貨具有價值估量繁瑣的特點，同時又存在著諸多道德風險。Y公司的存貨融資產(chǎn)品可幫助企業(yè)以自己合法擁有的貨物做質(zhì)押，使用智能監(jiān)管以動產(chǎn)質(zhì)押、倉單質(zhì)押的方式對接金融機構(gòu)，幫助企業(yè)融到資金。針對信息不對稱引發(fā)的道德風險，該公司推出了存貨管理系統(tǒng)。存貨管理系統(tǒng)針對這些潛在風險，制定了一套監(jiān)管系統(tǒng)：在進行對質(zhì)押貨物的分析、入庫、檢查、清點等操作后，以融資方一定價值額度的貨物作為質(zhì)押貨物，聯(lián)系金融機構(gòu)或者散戶進行資金對接。

可借鑒性上，Y公司存貨管理系統(tǒng)有效保證了電商交易的真實性。同時，存貨管理系統(tǒng)采用動銷盤點、貨物過期監(jiān)控等措施，保障了質(zhì)押物價值的穩(wěn)定性，使出資方能夠?qū)崟r監(jiān)控質(zhì)押物的狀況，核實質(zhì)押物價值。為防范還貸風險，整個借貸電子流程還設置了一個劣后方，提供回購承諾。這一系統(tǒng)為Y公司承擔了小微企業(yè)貸款的風險識別、數(shù)據(jù)挖掘、存貨監(jiān)管等工作，Y公司通過集成方式，為中小微企業(yè)提供標準化的平臺服務，彌補了銀行信貸系統(tǒng)的缺口，可以規(guī)模化、標準化發(fā)展。

4.2 針對有效信用資料獲取問題的解決方案及可借鑒性

技術(shù)上，Y公司目前已建有供應鏈云服務系統(tǒng)，即以供應鏈上、中、下游企業(yè)的生產(chǎn)及貿(mào)易信息、數(shù)據(jù)驅(qū)動并構(gòu)建經(jīng)營數(shù)據(jù)，服務制造、商貿(mào)類企業(yè)，打造全線上供應鏈金融體系。其主要功能包括：

（1）數(shù)據(jù)收集：支持企業(yè)各種系統(tǒng)和類型的數(shù)據(jù)，如ERP、CRM、MES、結(jié)構(gòu)化、半結(jié)構(gòu)化、非結(jié)構(gòu)化等;

（2）數(shù)據(jù)存儲：支持全量非實時、增量實時數(shù)據(jù)接入，支持分布式文件系統(tǒng)和數(shù)據(jù)庫，如HDFS、HBse、KUDU;

（3）數(shù)據(jù)計算：支持流式計算、離線計算、內(nèi)存計算;

（4）數(shù)據(jù)分析：自助式的分析，流暢的報告制作過程，數(shù)據(jù)分析效率提升80%;

（5）優(yōu)化業(yè)務：結(jié)合實際業(yè)務場景和痛點，能夠快速發(fā)現(xiàn)問題，定位問題，解決問題;

（6）戰(zhàn)略規(guī)劃：幫助企業(yè)進行預測性分析，實現(xiàn)對未來的掌握。

數(shù)據(jù)來源上，Y公司母公司供應鏈上的企業(yè)信息可以由集團自身生產(chǎn)系統(tǒng)搜集。非供應鏈上企業(yè)的有效信息，目前依靠行業(yè)有償合作。數(shù)據(jù)內(nèi)容上，Y公司進行客戶信用風險分析時，并不僅僅依據(jù)傳統(tǒng)的財務報表，而是更多地分析客戶行為來綜合評價客戶歷史信用和償債能力。

可借鑒性上，電商平臺的網(wǎng)絡貸款企業(yè)與傳統(tǒng)銀行貸款企業(yè)是有差異的，這些企業(yè)往往缺乏有效的財務報表，難以用傳統(tǒng)銀行信用評級方法來判斷風險。Y公司立足于交易的真實性，即只要交易是真實的，有足夠資金可以償還貸款就可以放貸。這種標準在一定程度上弱化了財務指標，另外通過網(wǎng)絡搜集大量佐證材料，來彌補信用資料的缺乏，這一點值得借鑒。但這些信息過于零碎，如果沒有一個有效的數(shù)據(jù)挖掘系統(tǒng)或決策支持系統(tǒng)，這些數(shù)據(jù)的處理結(jié)果參考價值并不大。

4.3 有效信用評價系統(tǒng)的解決方案及可借鑒性

由于Y公司處于初期試運行階段，融資企業(yè)數(shù)量不多，所以建立信用風險評估模型時缺乏檢驗樣本，依靠適度降低閾值來控制風險，其建立的評價模型的精度還有待檢驗和不斷修正。

Y公司目前的思路是可行的，在大數(shù)據(jù)背景下，這些模型精度將進一步得到修正，同時只要有合適的閾值，就可以迅速根據(jù)模型來判斷融資企業(yè)的風險等級，即使有一兩個違約企業(yè)，在大數(shù)據(jù)背景下也可忽略。

5 Y公司客戶及數(shù)據(jù)特征

Y公司的客戶群體涉及領(lǐng)域已不再局限于母公司所在產(chǎn)業(yè)，逐漸為更多產(chǎn)業(yè)類型的線上供應鏈金融提供服務。明確客戶群體及數(shù)據(jù)特征有助于構(gòu)建更加精準的風險控制模型，Y公司目前所擁有的客戶及數(shù)據(jù)具有以下特征：

5.1 客戶群多樣化

提供線上供應鏈金融服務的第三方平臺有來自各行各業(yè)的客戶。Y公司的客戶群既有企業(yè)客戶，也有個人客戶;既有本源行業(yè)客戶，也有來自其他行業(yè)的客戶;既有同一供應鏈上的企業(yè)，也有不在供應鏈之內(nèi)的企業(yè);既有大型供應鏈的核心企業(yè)，也有供應鏈上下游的小微企業(yè)。多樣性和差異性是客戶群體的突出特征。

5.2 數(shù)據(jù)離散且不完整

在大數(shù)據(jù)背景下，未來的風控人員將面對海量且離散的數(shù)據(jù)。但就目前來看，第三方平臺掌握的客戶數(shù)據(jù)所構(gòu)成的樣本規(guī)模并不算大，樣本較小而數(shù)據(jù)較多。信用敏感性數(shù)據(jù)高度離散、不完整性導致很難收集到貸款企業(yè)相同的信用風險特征數(shù)據(jù)，故難以用一個統(tǒng)一的模型對信用風險進行評估。

6 線上供應鏈金融服務平臺信用風險控制模型的建議

6.1 有效信息采集困難，風控模型要適應網(wǎng)貸特征

與傳統(tǒng)銀行信貸不同，網(wǎng)貸有“短、頻、快”的要求，如何達到客戶甚至跨行業(yè)客戶對貸款發(fā)放速度的要求仍然決定著該類平臺的未來發(fā)展?jié)摿秃诵母偁幜?。隨著這類平臺的不斷發(fā)展，與其聯(lián)網(wǎng)的商業(yè)銀行不斷增多，客戶種類繁多且遍布全國。同時，合作平臺獲取的信息往往是離散的社交類信息，不同類型的客戶所提供的信息相去甚遠，有效信用評級的信息搜索成本極高。

故模型的構(gòu)建必須適當減少風控模型的變量數(shù)目、多渠道采集數(shù)據(jù)以提高風控效率。既要考慮數(shù)據(jù)的易得性，又要保證風險因子的關(guān)鍵性，還要嚴格控制風險因子的數(shù)量以降低風控的會計成本及時間成本。

6.2 客戶種類多，需進行差異化風控

隨著橫向合作的不斷開展，客戶種類必將日益多樣化，大量的客戶將會是中小微企業(yè)，這些客戶大多不具備銀行信貸資格，財務制度不健全，抵質(zhì)押物質(zhì)量欠佳，顯然不能采取和財務制度健全的一些老客戶相同的風控措施和風控模型，尤其是一些個人客戶的風控。

采集到的不同客戶有效信用信息有很大差異，僅選取一個模型來評價客戶信用風險很難操作，且資金發(fā)放的及時性非常重要，如何縮短從提出申請到貸款發(fā)放所需的時間，是一個融資平臺競爭力的關(guān)鍵所在，故應對客戶進行分類風控。

7 結(jié)語

未來供應鏈金融線上化是互聯(lián)網(wǎng)時代下的必然趨勢，這一變化對供應鏈金融的信用風險控制產(chǎn)生了巨大影響。線上供應鏈金融服務平臺要想建立更有效的風控模型，減少違約率，需要牢牢把握平臺的客戶及數(shù)據(jù)特征，建立差異化、適應網(wǎng)貸要求的風險控制模型。只有線上供應鏈金融服務平臺風控體系不斷完善，才能更好地助力線上供應鏈金融業(yè)務順利進行，幫助更多的中小微企業(yè)解決融資難問題。

參考文獻

張倩.我國電商供應鏈金融發(fā)展與績效研究[J].商業(yè)經(jīng)濟研究，2020（8）：128-131.

易善秋.我國中小企業(yè)供應鏈物流金融發(fā)展模式及影響因素研究[J].工業(yè)技術(shù)經(jīng)濟，2020，39（5）：111-118.

王性玉，姚遠.供應鏈風險管理的兩個優(yōu)化模型[J].經(jīng)濟管理，2008（Z3）：137-143.

于金利.供應鏈金融下中小企業(yè)信用風險評估模型研究[J].產(chǎn)業(yè)創(chuàng)新研究，2021（23）：91-93.

劉斌，胡莎.互聯(lián)網(wǎng)視角下我國中小企業(yè)供應鏈融資模式創(chuàng)新[J].商業(yè)經(jīng)濟研究，2016（10）：110-111.

王琪.基于決策樹的供應鏈金融模式信用風險評估[J].新金融，2010（4）：38-41.

鄭志遠.供應鏈金融視角下中小企業(yè)信用風險評估[J].市場周刊，2021，34（10）：10-14.

曲麗.供應鏈金融信用風險管理研究[J].中國商論，2021（21）：82-84.

Research on Credit Risk Control of Financial Service Platforms of Online Supply Chain

——Taking Hangzhou Y Company as an Example

China Jiliang University? Hangzhou， Zhejiang? 310018

WANG Xiaobing? JIANG Shuwen? HUANG Shuang

Abstract： With the advent of the era of big data， online supply chain finance based on B2B e-commerce platforms has begun to rise， but the rising default rate makes the credit risk control of relevant financial service platforms online supply chain become an urgent problem to be solved. This study puts forward the prominent credit risk problems of online supply chain finance， analyzes the measures and experience of the case enterprises in credit risk control， and on this basis， comes up with suggestions for the credit risk model of financial service platforms of online supply chain.

Keywords： online supply chain finance; B2B e-commerce platform; credit risk control; the Internet; big data