一、前言

根據前瞻產業研究院的數據顯示（如下圖），供應鏈金融自2014年發展至今，將每年以平均4.6%的速度成長，并呈現出快速的轉型升級、市場拓展與商業模式創新，預估在2020年整個市場體量將達到14.98萬億。其中成長的主要原因為供應鏈金融基于供應鏈結構和端對端大數據的基礎上，加上政府供給側改革的政策推動下，進行優化上下游企業管理活動而產生加速流動性資金的結果。簡單地說，就是通過供應鏈金融的方法來改善整體供應鏈資金資源的配置，并利用資金金融屬性，來協助與優化整體供應鏈的一系列活動，亦即這種金融性活動并不是獲得金融本身操作中的收益，而是透過金融活動來夯實供應鏈，與其說是金融，更不如說是一種通過產業與金融的融合，來優化產業過程的狀態。所以供應鏈金融核心在于與供應鏈的相互融合，如果供應鏈沒有做好，供應鏈金融就會出問題。

數據來源：前瞻產業研究院,2015

二、何做好、做強產融協同供應鏈金融

產融協同供應鏈金融，從字面上來說，就是融合物理供應鏈與金融供應鏈，共享信息、共好利益以達到共榮的雙鏈融合供應鏈體系，具體而言，即企業通過完善的端對端供應鏈可視化供應鏈管理，充分利用供應鏈各節點的數據，將數據轉換成資產，最大化企業的獲利能力。因此，1.先進的供應鏈管理能力與2.完善的供應鏈金融創新，才是企業做好、做強的致勝關鍵。分別說明如下：

1.先進的供應鏈管理能力：
先進的供應鏈管理是一種管理理念，為現在世界的潮流，其理念主要是倡導企業應以顧客和最終消費者為經營導向，以滿足顧客和消費者的最終期望來生產和供應，如此才能讓企業在日益競爭的市場環境下，逆勢成長。成功的關鍵在于以下四點：

1.1先進的供應鏈管理視所有節點企業為一個整體，實現端對端過程的戰略管理
供應鏈是由供應商、制造商、分銷商、銷售商、客戶和服務商組成的網狀結構，鏈中各環節環環相扣。在過去傳統的管理模式往往以企業職能部門為基礎，然而因為各企業間及企業內部職能部門之間的性質、目標不同，容易造成相互的矛盾和利益沖突，導致各企業間及企業內部職能部門間無法完全發揮其職能效率，造成很難實現整體目標。相反的，先進的供應鏈管理則以價值流為出發點，把價值創造貫穿于物流、信息流、資金流、業務流等供應鏈全過程，也就是貫穿于從原材料和零部件的采購與供應、產品制造、運輸與倉儲到銷售的整個物流及各環節的各種職能領域。它要求各節點企業之間實現信息共享、風險共擔、利益共存、并從戰略的高度來認識供應鏈管理的重要性和必要性，從而真正實現整體的有效管理。


1.2先進的供應鏈管理是一種集成化的管理模式
先進的供應鏈管理關鍵是集成從供應商、制造商、分銷商、零售商、最終客戶的全要素的管理模式和方法，注重的是企業之間的協同合作以增加整個供應鏈的效率，進而達到全局最優化。

1.3先進的供應鏈管理提出了全新的庫存觀念。
以往的庫存思想認為庫存是維系生產與銷售的必要措施與成本。然而先進的供應鏈管理則是使企業與其上下游企業之間在不同的市場環境下實現了庫存的轉移，降低了企業的庫存成本，用信息來替代庫存。運用系統讓供應鏈上各環節的企業成員建立戰略合作關系，并快速反應來降低庫存總成本。

1.4先進的供應鏈管理是以最終客戶為中心與經營導向。
不管供應鏈的復雜度有多高，先進供應鏈的形成都是以客戶和最終消費者的需求為導向，正是由于有了客戶和最終消費者的需求，才有了供應鏈的存在。相同的，只有讓客戶和最終消費者的需求得到滿足，才能有供應鏈的更大發展。

從以上的說明可以明白，對比依賴自然資源、資金和新產品技術的傳統舊管理模式；以終端用戶/市場為中心、從客戶服務、滿意與成功作為管理出發點的供應鏈管理實具有多方面的優勢。然而想要轉型為市場/終端用戶導向的企業，由于供應鏈網狀結構的連動，一旦某一局部出現問題，它是馬上擴散到全局的，所以應用先進的信息系統和強大的信息技術于供應鏈管理的運作過程中，支撐各個企業成員在收集市場信息與及時、準確反饋的活動，如此才能快速反應市場需求，降低企業損失。

2.完善的供應鏈金融創新
完善的供應鏈金融是指，在對供應鏈內部的交易結構進行分析的基礎上，運用自償性貿易融資的信貸模型，并引入核心企業、物流監管公司、資金流導引工具等新的風險控制變量，對供應鏈的不同節點提供封閉的授信支持及其他結算、理財等綜合金融服務。

從供應鏈的視角來看，完善的供應鏈金融在于通過金融的手段為驅動，全面優化和提升核心企業上下游整體供需鏈運行效率；從金融的視角來看，供應鏈金融的本質在于資產端與資金端的深度穿透融合，通過系列的風險管理措施下深度穿透才能建立批量化、運行穩定并自我優化的供應鏈金融體系循環。

然而在全鏈條的交易過程中，交易的本質是金融，金融本質是風控，風控的本質，就是增信與用信。從技術角度來看，增信與用信的基礎來自信用的可計算性與可獲取性，所以應用大數據來進行風險控管的信用計算是驅動供應鏈金融創新的關鍵，綜觀國內現今的信用征集系統、信用中介機構的建設還處于起步階段，企業的信用信息難以有效歸集與準確評估，這對于所有發展供應鏈金融的機構，更迫切需要利用新方法建立一套完整的信用計算與評價模型。

然而從真實世界所收集到的信息和數據，大部分是灰色、非精準、模糊，主要的原因在于數據來源角度多、層面廣、形式不同、精準度不同，數據之間存在著信息不對稱、不一致性、滯后性，容易造成誤判及做出錯誤的決策。

因此，「如何選擇數據進行預測」、「即時信用計算與評估」和「風險的計算、分析、警示與控制」，以讓參與的企業、金融機構、類金融機構能夠依托在多方的協議下，共享融資、結算、財務、物流、單據等方面的隱密信息，進而依據邏輯規則對融資授信進行更智能化的風控管理，更是落地大數據金融運用的關鍵成功因素（KSFs, Key Successful Factors），主要因素可以歸類成以下三大層面：

2.1利用業務數據進行市場需求的預估：
大數據優勢在于從篩選有用的數據，分析出人工難以發現的有用信息，特別在能發現有利于描述變動規律的信息，以判斷出市場需求方向與數量。

2.2即時的信用計算與評估：
在大數據時代下，系統可以對授信客戶的日常生產經營活動中的業務數據、業務性財務數據、財務數據等各層面的數據進行整理研究進而轉化成評斷指標，導入已建立模型來形成對授信客戶量化的信用計算

2.3風險的計算、分析、警示與控制：
同樣對于海量數據的建模、通過分析和環比/同比的計算，可以即時獲得關于行情、突發事件等異常信號，并實時提出報警信號。


三、結論與建議：
根據過去的實施經驗，深知每個產業的各個企業的需求，致力于實現產業生態煉的雙鏈融合，提出DNA的框架（如下圖）來協助核心企業做大、做好、做強業務，并配合供給側改革的必要手段來提高企業的利潤。

為了達到該指標，我們建議企業應該以1.市場導向來進行供給側改革和2.讓供應鏈金融成為推動的重要手段。分述如下：