文沥连载二十五之供应链金融平台之风控建设

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通过供应链金融平台，核心企业可以系统地解决传统和下游融资流程复杂耗时导致的融资困难、周期长等问题，实现对业务流程和交易场景的端到端风险管控。本文可以为金融机构提供核心企业关注供应链金融的焦点问题，并从业务中不同的对象和多个数据源介绍供应链金融的平台风险控制建设。 双链融合用于优化整个链的现金流

供应链金融可以优化企业的供应链运作，即从贸易流和物流的运作特征出发进行业务分析和结构设计，通过信息流和资金流的升级完成供应链结构的现代化。供应链金融一般包括两个层次，即基于业务流或信息流管理的实物供应链和基于数据金融服务的金融供应链。将实体供应链与金融供应链相结合，为品牌、经销商和供应商提供一揽子服务，可以构建企业现金流优化的数据桥梁。基于业务流程优化，可以更好地优化现金流。

在传统方式下，企业或企业主的贷款审批大多是手工操作，过程漫长而繁琐。许多案例表明，当企业开始实施供应链融资时，融资客户的推荐需要经过相关部门的提交和审批，然后由金融机构接收和审批。客户筛选和需求反馈过程漫长且效率低下，整个过程涉及许多地方的人工协调，融资管理松散。随着供应链金融业务的升级，特别是核心企业供应链金融平台的广泛应用，可以通过系统自动处理的方式生成和推送相关信息，只需要在一些节点引入适当的人工。处于供应链核心的品牌企业往往是供应链金融发展的主导力量。通过引入创新的金融产品，可以为各种产业链中的客户提供高质量的金融服务，通过供应链金融平台实现贷前、贷中、贷后的全过程管理，依托供应链场景构建和完善交易信用信息系统，以真实的业务订单和可控的收款方式反馈融资实体的真实现金流需求，从而实现全行业端到端的实物供应链和金融供应链的整合。

交易债务加信用主体风险控制

通过供应链金融平台的构建，可以用系统的方法解决传统融资过程中复杂耗时的过程所带来的融资困难和融资周期长的问题。供应链金融平台通常可以定位为产业链服务，平台建设一般遵循统筹规划、分步实施的策略，按照“业务发展-风险防控-生态系统”的思路逐步完善。同时，供应链财务管理不仅体现在端到端的过程控制上，还应加强对融资实体的风险管理和控制。依托真实的业务背景，我们将在贷款前、贷款中、贷款后的各个阶段建立全面的风险控制体系。

首先，要区分风险控制对象。在供应链场景中，真实的业务订单通常被用作融资单据，根据不同的风险暴露和行业属性，根据应收账款和预付账款的差异以及还款来源，可以制定相应的风险控制标准和产品。以供应链上游供应商为融资对象，可开展1+n逆向保理融资业务；下游经销商是融资对象，可以促进1+n个渠道的融资业务。然后，根据不同来源的数据，实现多维切入，反映企业主体的静态和动态。包括供应链交易数据、企业财务数据、第三方信用数据等。，结合PBOC信贷信息甚至金融机构的银行内部指标，我们可以洞察可能存在的内部和外部风险，构建全面的风险控制体系。

基于事务数据的多数据源融合

风险控制一般包括贷前准入和授信、贷中放款和贷后预警，主要涉及信息来源和风险控制方法。鉴于企业的融资业务涉及企业法人和主体的资格审查，供应链金融依赖于供应链产业链，其最大优势在于能够融入真实的业务场景，可以结合业务数据考虑。例如，可以通过交易商的购买、销售和存储数据来验证交易商业务的真实性，可以根据交易规模来验证信用额度和融资缺口，可以准确定位融资需求。利用业务数据进行风险控制，完成供应链背景下的交易信用信息，充分体现贸易融资的主要原则中的贸易自我补偿。

交易信用信息可以贯穿贷款之前、期间和之后的整个阶段。在贷款之前，通过年度交易量或合作时间严格控制准入。通过准入条件筛选出符合融资基本要求的企业白名单，并对进入白名单的融资意愿主体进行评分。评分模型是根据企业的业务、财务和外部信息构建的。从流动性交易、综合财务状况和第三方信用信息等方面对企业进行综合评价。参考授信额度是根据企业交易规模提供的，可以为金融机构贷款前授信提供参考。使用欺诈筛选来监控可能在贷款中产生风险的融资订单，在审查贷款的基础上严格控制资金的使用，要求提取资金的规模符合规定的规格，并严格控制订单融资信函的单次和累计使用。放款后，结合历史交易数据和增量数据进行多级风险控制预警，并实时推送提示风险点。集成交易数据的供应链风险控制可以说是实现了全过程的敏捷风险控制。

关于作者

吴州目前是上海福利数据公司的高级数据分析师。他毕业于中山大学，获得逻辑博士学位。在法律论证的逻辑建模和人工智能领域，他有着深厚的研究成果和扎实的数学和逻辑理论素养。

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来源：央视线