【观察】供应链金融的技术创新趋势--华夏物联网

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【觀察】供應鏈金融的技術創新趨勢

業界動態
中國儲運
2020-11-23
[ 導讀 ]   技術創新與產業融合不斷加速,推動供應鏈金融產業進一步創新發展,這是未來供應鏈金融發展的整體趨勢。供應鏈金融的技術創新趨勢又是怎樣的呢?1、大數據+供應鏈金融:依托多維度、多層次數據,清晰勾畫融資主體風險畫像。風險控制是大數據在供應鏈金融運作過程中最重要的應用。風控的本質就是通過對信息的不斷篩選來評估信用主體的風險水平,從而有針對性的采取不同授信策略。大數據可以幫助企業通過多層次、多維度的數據有效實…

  技術創新與產業融合不斷加速,推動供應鏈金融產業進一步創新發展,這是未來供應鏈金融發展的整體趨勢。供應鏈金融的技術創新趨勢又是怎樣的呢?

  1、大數據+供應鏈金融:依托多維度、多層次數據,清晰勾畫融資主體風險畫像。

  風險控制是大數據在供應鏈金融運作過程中最重要的應用。風控的本質就是通過對信息的不斷篩選來評估信用主體的風險水平,從而有針對性的采取不同授信策略。大數據可以幫助企業通過多層次、多維度的數據有效實現對融資主體的交叉驗證,信息數據越廣,對融資主體的風險畫像也將越具體清晰。

  在大數據技術的加持下,供應鏈金融將發展成為以數據流和信息流為手段, 以物流和資金流為基礎,具有資金融通、支付和信息中介等職能的綜合金融業態。這種模式將有效解決供應鏈金融信息不對稱、交易成本高、風險控制不健全和模式單一等問題, 為供應鏈金融創造更大的發展空間。

  2、人工智能+供應鏈金融:解決人為主觀性判斷偏差與提高信息處理效率,有效提高金融風險防范能力。

  供應鏈金融與傳統金融最大的區別體現在對風險的可控能動性上,大量的數據固然能為金融機構進行風控提供強有力的支撐, 但卻也容易因為數據量太大導致真實性無法被人為有效把控。

  人工智能技術的出現,為此提供了可能的解決方案。我們可以通過優化系統流程、算法等方式,對無效甚至虛假數據進行識別與篩選。以反欺詐為例。在反欺詐中應用最多的人工智能技術就是機器的深度學習與知識圖譜。其中機器的深度學習最大的價值是特征表達, 即通過數學的復雜結構表達一些難以描述的金融現象,因此, 特別適合處理某些靠過往經驗無法準確定量的金融欺詐事件。

  3、區塊鏈+供應鏈金融:借助鏈上數據不可篡改、可溯源的特性,幫助構建數據高度安全、點對點強信任的高效化、透明化供應鏈金融體系。

  區塊鏈是點對點通信、數字加密、分布式賬本、多方協同共識算法等多個領域的融合技術,具有不可篡改、鏈上數據可溯源的特性。

  區塊鏈分布式賬本、加密賬本、智能合約等技術的應用,將充分提高供應鏈條中數據的真實性,同時鎖定核心企業應付賬款,幫助核心企業信用在供應鏈條中自由流轉。隨著區塊鏈技術在供應鏈金融領域商業落地進程的加快,構建數據高度安全、點對點強信任的高效化、透明化供應鏈金融體系將指日可待。

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  4、物聯網+供應鏈金融:有效提高供應鏈金融參與主體的交易透明度,進一步強化風控。

  物聯網在供應鏈金融領域的應用途徑主要是通過傳感技術、導航技術、定位技術等方式,在倉儲和貨運環節來控制交易過程,控制和動態管理交易過程,提高終端交易的真實性;甚至在異常情況出現時,實現及時預警。

  通過物聯網平臺的建設,可實現現代物流與現代信息系統的高度融合,幫助銀行等金融機構實時捕捉供應鏈金融數據,及時進行分析、演算和預測,從而有效控制供應鏈金融風險。

  5、智慧化供應鏈金融:基于產業層面的技術應用成果,完成數字化供應鏈金融向智慧化供應鏈金融的再升級。

  隨著前沿科技的逐漸滲透,供應鏈金融的商業模式也隨之升級轉化。由以核心企業為信用支撐的傳統供應鏈金融線下模式轉變為ERP對接供應鏈上下游的線上化供應鏈金融,再到綜合平臺化供應鏈金融,發展到如今基于產業層面、去“中心化”的數字化供應鏈金融。

  而在未來,供應鏈金融將以產業互聯網為基礎,充分結合云計算、物聯網、大數據、人工智能、區塊鏈等技術滲透整個供應鏈管理與運營,實現全供應鏈的信息化、數字化、集成化和自動化,從而完成向智慧化供應鏈金融的轉變與升級。

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