供应链金融作为一种从产业链中来、到产业链中去的生态金融，致力于不断夯实和优化产业链的运作。在经过近20年的理论与实践探索后，供应链金融的商业模式和产品体系已趋于成熟，但其创新步伐从未停歇。特别是在金融科技和产业互联网的推动下，这种趋势更加强调了产业对链式金融和数字金融的需求，开辟了数字化供应链金融的新蓝海。与传统供应链金融相比，数字化供应链金融具有以下四大核心特征。

(一) 商业模式平台化

传统供应链金融主要以解决融资问题为目的，实则是典型的信贷驱动类业务。在业务模式上还是基于预付类、应收类和质押融资为核心。秉承着“要么控货、要么控钱”的核心风控思维。”而在科技驱动的产业互联网时代，数字化供应链金融要求金融服务提供者全面升级其商业模式。金融机构不再仅仅扮演信贷或资金提供者的角色，而是积极参与产业互联网平台的建设，或与产业龙头企业合作搭建平台，全面掌握产业端的场景和数据入口。在此基础上，金融服务提供者转向以供应链管理、运营、资产交易和资金撮合为核心的数据驱动金融服务模式，实现平台化运作。

(二) 服务对象更宽泛

传统供应链金融主要依赖核心企业的信用，服务与核心企业紧密关联的上下游企业，因此服务半径较短，许多中小微企业难以获得融资服务。这导致中小企业在融资需求出现时，无法得到核心企业的信用传递，融资服务难以到位。相比之下，数字化供应链金融借助金融科技的赋能，构建新的业务场景，通过核心企业的信用传递，充分发挥数据价值，利用全面、持续的数据重建真实的产业链图谱，并对客户进行精准画像。这种方法突破了传统业务的限制，沿着产业链条向上下两端无限延伸，扩大了服务范围，涵盖了更多的客户群体。此外，数字化供应链金融还能够通过掌握供应链及其成员的全生命周期，将金融服务贯穿于供应链的每个环节，实现更广泛和深入的服务覆盖。

(三) 金融服务智能化

与传统供应链金融主要围绕核心企业、交易中心、终端市场等开展的客户营销、产品创新和服务升级不同，数字化供应链金融依托大数据对供应链的深刻洞察来发掘客户需求，进行市场的精准营销、风险的科学管理和服务体验的全面提升。

智能精准营销：传统的营销机制主要围绕核心企业，采用名单式和推荐制的方式进行推广。而数字化供应链金融则借助合作各方共享的供应链信息资源和数字化技术，实现更加精准的市场营销。通过深入分析业务场景，开发智能模型和程序，数字化供应链金融能够精准挖掘客户需求、识别业务机会，并推送个性化的综合服务。例如，在客户生成采购订单时，可以直接提供相关的金融服务；在物流运费服务中，也能够即时提供金融支持。这不仅解决了用户的资金周转问题，还帮助金融服务商更准确地获得客户资源。

智能风险管理：在数字化供应链金融中，金融机构将数字化技术广泛应用于运营管理、风险控制和异常处置。智能风险管理系统通过大数据技术，从交易数据、市场数据、社交媒体和传感器数据等多种来源中提取和整合信息，能够识别潜在的风险模式和趋势，实现早期预警。利用预测分析技术，这些系统结合历史数据和当前数据建立风险评估模型，AI和机器学习模型能够生成精准的风险预测和评分。此外，智能风险管理系统具备动态调整风险评估的能力，根据实时数据和市场变化及时更新评估结果。这种灵活调整确保风险管理能够迅速适应新信息和环境变化，保持风险控制的及时性和有效性。AI系统还能够自动化处理风险控制决策，基于预设规则和模型自动执行各种措施，如调整信贷额度、冻结账户或触发保险理赔等，提高风险管理效率和准确性。

(四) 金融赋能效应显著化

产业供应链作为一个完整的商业生态和竞争主体，为了适应市场和资源的变化，需要不断吐故纳新、演化升级。在供应链的演进过程中，供应链金融作为一种从产业链中来、到产业链中去，不断夯实和优化产业链的生态金融，发挥了不可或缺的重要推动作用，这即是金融赋能效应。

传统供应链金融在很大程度上促进了供应链资源流转，提升了供应链运营效率。然而，随着市场和技术的快速变化，传统供应链金融已难以满足供应链生态系统动态调整的速度和效率要求。建立在数字化技术与金融业务高频交互和深度融合基础上的数字化供应链金融，通过供应链全景数据和业务模型，加强对供应链内部的洞察，及时捕捉客户新需求，并将金融服务无缝地融入供应链商业场景。数字化供应链金融甚至可以成为基础生产要素，推动供应链的进一步演化升级，从而显著提升赋能增效能力。

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