- 基于大数据的供应链金融 服务模式创新与建议
近年来，随着企业数字化转型、产业互联网的快速发展，目前已逐步具备从整体产业链的角度对链条企业风险进行评价，将风险管理从传统的单一视角升级为整个产业链多核心企业及其上下游企业的网状供应链的整体视角批量化开展业务。
在传统供应链金融模式中，依靠核心企业的信用增信方式确实有助于充分利用核心企业的信用资源，在一定程度上缓解无法获得融资的中小企业融资难、融资贵的问题，但随着供应链金融规模不断增大，该模式过于依赖核心企业信用担保，忽视了授信主体链条企业自身的信用，缺乏有效的手段监测核心企业及链条企业的贷后风险，同时银行也受制于核心企业信用额度的天花板。可通过大数据方法，结合政务、金融、互联网场景数据等多维度数据构建企业数字信用评价体系，使得银行有能力关注大量链条企业的信用，避免过度依赖核心企业的信用，也可基于链条企业的信用进一步突破发展规模的天花板，可动态关注链条企业数字信用评价的变化，及时监控企业贷后风险并作出风险策略调整。
在传统供应链金融模式中，银行与链条企业的信息不对称非常严重，仅限于核心企业提供的信息，贷前调查掌握的信息不足以支撑授信的安全性和稳定性，无法实现对所有链条企业的精细化画像和精细化管理，定价模式多基于传统业务标准，无法根据客户不同的风险情况作出差异化定价，无法对客户融资期限进行合理的安排，因此可通过企业数字信用评价体系，识别不同客户价值和风险，实现差异化的风险定价，并确定合理的期限，有效管控定价风险和期限风险。（财讯）
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