供应链金融业务在展业过程中仍面临风险控制难、操作效率低、实施成本高等问题是我们从业者有目共睹，幸好，这几年科技的突飞猛进，在这个关键时刻，以人工智能（Artificial Intelligence）、区块链（Block Chain）、云计算（Cloud）、大数据（Big Data）、物联网（The Internet of Things）等为代表的金融科技，在供应链金融展业中发挥着越来越重要的作用。金融科技已渗透到数字金融、供应链管理、智能制造、物联网等多个领域，它与实体经济的深度融合正在解决中小企业贷款难、银行风控难、监管难等一系列问题。同时，云计算、人工智能和大数据的应用也在金融领域持续深化，从风险控制、效率提升、成本降低等多个维度对传统金融业务进行了优化升级。

我们知道供应链金融的本质是金融，而信用是金融最重要的要素。虽然科技不能创造信用，但它可以发现信用、传递信用、监测信用，并为信用定价。这意味着，在供应链金融的实践中，科技不仅提高了金融服务的效率和便捷性，更为重要的是，它通过精准的数据分析和算法模型，有效降低了金融交易中的信用风险，为小微企业提供了更加可靠、高效的融资支持。

接下来我们来聊聊，如何通过科技手段整合大数据、云计算、人工智能、物联网、区块链等技术应用形成综合性的解决方案，解决供应链金融业务上的痛点。

基于全面风控的核心理念，结合供应链金融的业务流程特性进行深入剖析，金融科技能够在供应链金融的多个关键环节发挥关键作用。具体来说，在贷前风险评估、贷中资产审核以及贷后运营监管这三个核心阶段，金融科技通过数字化手段重塑供应链金融业务，实现供应链金融平台化、商业信用穿透化、动产监管数字化、资产审核智能化、信用评估数据化、风险监控实时化六大路径，这一变革不仅有助于加强供应链金融的风险管理能力，还能显著提升业务效率并降低运营成本，从而推动供应链金融的优化管理达到新的高度。

1. 供应链金融平台化

供应链金融平台化即数字化，是金融科技运用于供应链金融场景的基础。供应链金融涉及的主体众多，包括金融机构、核心企业、供应商、第三方合作伙伴等，需要对商流、资金流、物流、信息流进行最大程度管控。业务环节包括客户准入建档、主体信息收集、信用风险评估、交易风险评估、资产审核、发票核验、中登登记、对账管理、回款管理、押品管理、资产池循环等。尽可能将所有作业环节数字化，不仅可以节省操作成本，还能控制操作风险及员工道德风险，并为金融科技的应用、资产数字化做好准备。

2. 信用评估数据化

供应链金融的本质是金融，而信用是金融最重要的要素。科技不能创造信用，但可以发现信用、传递信用、监控信用，并为信用定价。在主体信用评估方面，核心企业信用是供应链金融的展业基础。供应链金融需要重点评估核心企业信用，并一定程度评估上下游供应商或经销商信用。通过大数据、人工智能等技术，对被评估主体及其法人相关信息进行数据采集、数据挖掘、机器学习，包括工商、司法、税务、黑产、财务、舆情、失信等信息，并通过机器学习、数据建模、评估打分等方式，实现对企业主体的大数据信用评估，提升信用评估的准确性、客观性、实时性。

在交易风险评估方面，交易风险是供应链金融风控的薄弱环节，90%以上的供应链金融风险源自欺诈。在供应链金融领域，交易风险评估亦称为“债项评估”，需要通过多方数据互连、大数据分析等金融科技手段，对贸易基础信息进行数据获取并交叉验证分析，以确定贸易双方的交易真实性、合理性及稳定性，最大程度控制交易欺诈风险，并提高交易风险评估效率。

3. 商业信用穿透化

供应链金融的关键是依托核心企业信用，并传递给上下游中小微企业。区块链结合其他互联网、物联网等技术，通过算法遍历并验证交易网络中的各级数据，包括各节点的计算机系统、操作现场、社会信用系统等获取的数据和中间件、硬件等获取的节点数据，实时、动态、多维度地实现数据交叉验证，提高数据的可靠性。如：采购数据与物流数据匹配、库存数据与销售数据印证、核心企业数据与下游链条数据的可靠性对比，以降低信息不对称所造成的流程摩擦。

对于应收账款融资而言，核心企业可将其商业付款信用，通过区块链技术传递至多级，实现信用的多级流转、分拆。区块链连通供应链中的各方企业和金融机构，完整真实地记录资产的上链、流通、拆分和兑付。由于区块链上的数据经多方记录确认，不可篡改、不可抵赖、可以追溯，从而实现应收账款的拆分转让，并能够穿透追溯至登记上链的初始资产。

对于存货融资而言，区块链技术结合智能仓储、物联网、人工智能和大数据分析等技术，通过密钥与数字证书确保业务参与方以真实身份通过区块链实现线上多方协议并签署电子合同，并支持电子仓单的流转，解决传统仓单质押融资中的身份信任、风险管控及效率低下问题。

4. 交易审核智能化

人工智能结合大数据、云计算的综合运用，对供应链金融交易单据的准确、高效审核提供了极大便利。供应链金融在交易审核环节，需要对合同、发票、履约证明等信息进行审核；OCR、NLP、智能语音识别等人工智能技术可以极大提高合同、发票、票据等单据的审核效率。此外，通过交易信息数据化，还可通过大数据校验方式进行交易审核，如在物流供应链金融场景下，可借助物流运输车辆的GPS地图运输轨迹，对交易真实性进行核验。在大量图像、视频、语音等的存储、运算、调用等方面，通过云存储、云计算能极大节约成本。

5. 风险监控实时化

贷后风险监控既涉及对主体信用变化的监控，也涉及对其他影响融资回款因素的监控，如存货货值、交易异动、行业风险变化等。风险监控以大数据信息采集、分析为主，并结合物联网、人工智能等技术，对核心企业舆情、上下游交易异动、货品市场行情波动等进行监控分析，实时关注对融资回款的负面因素，并及时进行风险预警。

6. 动产监管电子化

在货押融资场景下，质押期间如何有效监控押品，确保不发生盗货、损货等问题是重点关注的问题。在此场景下，可借助物联网RFID电子射频技术、智能AI车牌识别、标签识别、电子围栏等技术，生成物联网电子仓单，实现货物实时监管及预警，极大提升人工监管的效率及信息准确性、预警实时性。

金融科技的应用为供应链金融的快速发展提供了强有力的支持，通过区块链、大数据、人工智能、云计算、物联网等技术，供应链金融的风险控制、操作效率、实施成本得以显著优化。在未来的发展中，金融科技将继续发挥重要作用，不断创新和完善供应链金融的模式和服务，为企业提供更加高效、便捷、安全的金融服务，助力经济的持续健康发展。

来源：网络公众平台