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 隨著計算機時代的快速發(fā)展和云時代的到來，大數(shù)據(jù)在諸多領域的應用也引來了越來越多的關注。大公數(shù)據(jù)在將數(shù)據(jù)技術引入供應鏈金融中做出了一些實踐性探索。大公數(shù)據(jù)整合絲路互金網(wǎng)、信用管理系統(tǒng)等信息資源，結合大數(shù)據(jù)技術***供應鏈金融的變革升級，實現(xiàn)風控數(shù)據(jù)化、動態(tài)化，達到實時風險預警的效果。

一、大數(shù)據(jù)技術

大數(shù)據(jù)是一種在獲取、存儲、管理、分析方面大大超出傳統(tǒng)數(shù)據(jù)庫軟件工具能力范圍的數(shù)據(jù)集合，具有海量的數(shù)據(jù)規(guī)模、快速的數(shù)據(jù)流轉、多樣的數(shù)據(jù)類型和價值密度低四大特征。

圖1是一個典型的大數(shù)據(jù)技術棧。***層的系統(tǒng)文件是大數(shù)據(jù)技術的基礎，實現(xiàn)存儲和網(wǎng)絡互聯(lián)的功能。數(shù)據(jù)管理是將底層散亂無序的數(shù)據(jù)集結歸集成數(shù)據(jù)庫,實現(xiàn)數(shù)據(jù)存儲和管理功能。業(yè)務計算是數(shù)據(jù)處理、分析和應用的工具和技術方法，包括分布式計算、NLP處理、流式實時計算以及由此衍生出的一些編程模型和計算模型等。分析工具則是基于業(yè)務計算得到的，具體分析包括統(tǒng)計性分析、可視化分析、流分析等。

二、大數(shù)據(jù)技術在供應鏈金融中的具體應用

在供應鏈金融中，大數(shù)據(jù)技術主要作用于整合資源信息、解決信息不對稱問題、指引金融服務商業(yè)等方面。大公數(shù)據(jù)利用大數(shù)據(jù)技術力圖在供應鏈金融信用風險監(jiān)控中有新的探索。

（一）匹配用戶需求，設計個性化金融服務

大數(shù)據(jù)技術可通過數(shù)據(jù)挖掘匹配多種數(shù)據(jù)源，結合行業(yè)發(fā)展動態(tài)，精準把握中小企業(yè)需求，將企業(yè)尋找信息轉換成信息主動尋找企業(yè)，為中小企業(yè)設計各種個性化供應鏈金融服務。

（二）完善交易征信，降低信息不對稱

傳統(tǒng)模式下征信及自動貸后基于的交易數(shù)據(jù)主要依托于靜態(tài)、平面一點的財報數(shù)據(jù)，這一數(shù)據(jù)的參考性不高，存在人為加工等風險。大數(shù)據(jù)應用模式下征信及自動貸后基于的交易數(shù)據(jù)主要依托的是動態(tài)、可持續(xù)的財務數(shù)據(jù)源，其將對相關主體的財務數(shù)據(jù)、生產(chǎn)數(shù)據(jù)等多維的立體數(shù)據(jù)梳理分析，并通過訂單、庫存、結算等明細交易記錄進行交叉驗證，獲得企業(yè)最真實的經(jīng)營狀態(tài)，提高征信服務質(zhì)量，降低信息不對稱。

（三）實現(xiàn)量化授信，精準把控風險

依托傳統(tǒng)模式下征信數(shù)據(jù)所作出的授信決策存在單一、不準確、更新頻次慢等問題。依托大數(shù)據(jù)技術后，對企業(yè)的授信可通過模型結合動態(tài)數(shù)據(jù)源脫敏處理、行業(yè)數(shù)據(jù)、外源數(shù)據(jù)，得出行情分析，價格波動分析，實現(xiàn)實時監(jiān)控的分級預警、量化授信，精準把控風險。

（四）建立授信主體數(shù)據(jù)庫，完善數(shù)據(jù)交互

傳統(tǒng)模式下的供應鏈金融僅依靠核心企業(yè)客戶訂單數(shù)據(jù)，缺乏各環(huán)節(jié)的配合和完整的交互數(shù)據(jù)。大數(shù)據(jù)應用模式通過交易網(wǎng)關數(shù)據(jù)模式建立授信主體全方位數(shù)據(jù)庫，從云端獲取中小企業(yè)交叉數(shù)據(jù)，智能匹配中小企業(yè)進銷存ERP系統(tǒng)，徹底擺脫核心企業(yè)硬性擔保、占比份額等措施，系統(tǒng)的防范控制金融風險，實際緩解中小企業(yè)融資難題。

（五）提煉多維數(shù)據(jù)源，輔助參考決策

大數(shù)據(jù)技術可提煉授信主體高管個人數(shù)據(jù)信息，輔助參考值做出決策。通過對高管人員日常生活的交易數(shù)據(jù)如消費金額、消費分布信息，社交數(shù)據(jù)如微博微信信息中分析高管人員特性、習慣，交叉驗證授信主體實際財務狀況，預警授信主體實際控制人還款意愿。

（六）判斷預期交易量，精準渠道分配

在對授信主體建立完善的全方位立體數(shù)據(jù)庫后，結合行業(yè)數(shù)據(jù)源，通過相應分析模型可預測出相應的供應鏈上各數(shù)據(jù)相互影響關系，各聯(lián)動變動規(guī)律，把一定時期內(nèi)的消費和流通作為常量，將***限度地預測終端消費量的變動對供應鏈各數(shù)據(jù)源的影響，判斷預期交易量，判斷渠道、市場的分配量，實現(xiàn)流通和消費的打通,最終提升供應鏈管理的效率。

（七）優(yōu)化風控技術，實現(xiàn)高效自動化

大數(shù)據(jù)技術從機器人終端采集企業(yè)數(shù)據(jù)到數(shù)據(jù)清洗、數(shù)據(jù)整理分析全部通過計算機完成。大數(shù)據(jù)技術應用模式下的風控預警依托的是實時更新的交易數(shù)據(jù)、實時追蹤的風險測算結果，一旦觸發(fā)風險預警，有足夠的時間采取措施轉移風險，如要求授信主體提供第三方擔保、承諾差額支付等強制增信措施，或金融機構及時進行資產(chǎn)保全等。

三、大數(shù)據(jù)技術在供應鏈金融中的展望

大數(shù)據(jù)的本質(zhì)是實體產(chǎn)業(yè)數(shù)據(jù)，真正實現(xiàn)大數(shù)據(jù)技術應用必將變革產(chǎn)業(yè)本身，變革產(chǎn)業(yè)供應鏈管理，將供應鏈各終端數(shù)據(jù)傳輸至云端。供應鏈金融作為產(chǎn)業(yè)和金融的天然橋梁，在金融支持實體產(chǎn)業(yè)本職中具有天然的優(yōu)勢。在不斷創(chuàng)新的新經(jīng)濟常態(tài)下，供應鏈金融必將不斷結合大數(shù)據(jù)、互聯(lián)網(wǎng)等技術，立足金融本質(zhì)的前提下，將風險把控的路徑更加科學化、數(shù)據(jù)支撐化，真正做到風險實時監(jiān)測隔離。大公數(shù)據(jù)將繼續(xù)加強數(shù)據(jù)技術在供應鏈金融中的實踐探索，助力產(chǎn)業(yè)供應鏈風險管理。

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