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前言：全球在2010年正式進入ZB時代。IDC預測，到2020年，全球將總共擁有40ZB的數據量。今年10月，國務院辦公廳印發《關于積極推進供應鏈創新與應用的指導意見》，指出要積極穩妥發展供應鏈金融，推動供應鏈金融服務實體經濟，鼓勵商業銀行、供應鏈核心企業等建立供應鏈金融服務平臺，為供應鏈上下游中小微企業提供高效便捷的融資渠道。
 11月16日，由中國供應鏈金融服務聯盟主辦的“第五屆中國供應鏈金融服務聯盟年會暨2017供應鏈金融科技發展峰會”在天津召開。譽存科技大數據風控高級顧問徐青受邀出席論壇，并發表題為《基于復雜網絡的大數據技術助力供應鏈金融風控體系升級》的主旨演講。 中國企業大數據現狀及應用適配性 處理數據的效率就是企業的生命。徐青首先回顧了一下當前中國企業大數據發展現狀，列舉了大數據在眾多行業的應用。他說：“中國企業級數據中心數據存儲量正以幾何倍數增長，特別是非結構化數據的增長更是驚人。數據類型也不局限于單一文本形式，更多訂單、日志、音頻、視頻等結構化、半結構化和非結構化數據出現。如何迅速‘提純’是大數據亟待解決的根本問題。” 同時，各行業對大數據的關注度和實踐應用也在不斷提高，特別是金融、互聯網、電信、流通、醫療、制造業等幾大行業領域。這其中又以互聯網(電子商務)、制造業與大數據技術的契合度最高，具有極強的應用可能性。 供應鏈金融業務衍生背景 當前，中國經濟已進入深度調整期，實體經濟面臨互聯網與新常態的雙面夾擊，實體制造業面臨轉型升級陣痛。在市場競爭日益激烈的當下，賒銷已成為交易的主流方式，處于供應鏈中上游的企業，很難通過傳統的信貸方式獲得銀行的資金支持，而資金短缺又會直接導致后續環節的停滯。 一榮俱榮，一損俱損。 "供應鏈融資"系列金融產品便應運而生。 事實上，供應鏈金融作為金融服務實體經濟的最佳服務模式，在為實體注入新鮮“血液”的同時，也催生著新的風險。 關于這一點，徐青在演講中也提到：“供應鏈金融的本質其實也是一種債務融資。既然是一種綜合性的金融產品，那么其關鍵就是風控，因為風控是一切金融服務的核心。” 供應鏈金融業務的風控邏輯 供應鏈金融作為一項金融創新業務，與傳統信貸業務相比其最大的差別在于，它是利用供應鏈中的核心企業，第三方物流企業的資信能力來緩解金融機構和中小企業的信息不對稱，解決中小企業融資、抵押、擔保等資源匱乏問題。在整個鏈條里，核心企業的信用風險是主要的風險源，做好它的風控非常重要。 而提到風控，就不能脫離火遍全球的大數據。 供應鏈金融是產業模式升級的自然演化，具有深厚的行業根基，兼備金融的爆發力與產業的持久性。而大數據風控則可以進一步促進金融機構與實體產業的合作。 徐青以整車制造業為例，分享了如何用大數據技術解決制造商供應鏈金融風控難題。 基于中小企業的信用風險定價是目前供應鏈金融業務所迫切需要解決的痛點，而解決中小企業風險定價問題首先必須做好風險量化體系。 通過譽存科技大數據風控工具，核心企業平臺方可以把上游的原材料商，中游的整車制造廠，下游的經銷商、客戶進行多數據、多維度的綜合信用管理。通過反欺詐風險掃描、風險傳導模型、經營指標分析等，提供整個供應鏈企業的畫像，從而為整個產業的風險量化提供決策的依據。 基于復雜網絡的大數據風控新模式 一切系統的核心邏輯結構，都是網絡;復雜系統的結構，就是復雜網絡。包括支撐供應鏈金融業務的所有基礎設施在內。
 譽存科技自主研發的星象風險管理平臺，基于復雜網絡的大數據風控新模式。一鍵掃描主體企業和關聯企業風險疑點，自動識別，保障風險實時預警。從企業畫像、風險掃描、行為監控、深度分析及智能預測等多個維度，串聯供應鏈金融服務流程中不同時間節點，高效進行風險控制和反欺詐，實現全流程風險管理價值。
 最后，徐青表示，譽存科技的這套大數據風控工具已經逐漸被主流銀行業金融機構所認可，服務對象涵蓋中國建設銀行、中國銀行、中信銀行、興業銀行、重慶銀行、富民銀行…… 但大數據風控不單單只能服務于銀行，它的應用場景是十分廣泛的，適用于所有類金融企業用戶。從產業中來，到金融中去。讓數據產生偉大價值!行業再無邊界。 |
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