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南京銀行:依托數據驅動的供應鏈金融發展歷程
發布時間:2019-12-29     

隨著信息技術的發展,供應鏈已發展到與互聯網、物聯網深度融合的智慧供應鏈新階段。供應鏈金融是產業與金融融合的新型金融服務,近20年來,供應鏈金融結合交易銀行的生態場景逐漸成為各家銀行調整和轉型的主要方向。


這一時期,網絡科技在國內普遍應用并蓬勃發展,從2005年—2010年的互聯網時代,傳統金融觸網到2015年的移動互聯網時代互聯網金融的興起,再到2015年后大數據、云計算、區塊鏈、物聯網、人工智能普遍應用的所謂ABCD金融科技時代,各類科學技術及應用的出現不斷推動傳統供應鏈金融的創新與升級。


一、科技驅動的供應鏈金融興起的客觀條件基本成熟


(一)政策支持不斷加強


整體來看,隨著近年來政策層面對于金融機構開展普惠金融業務的扶持力度不斷加大,供應鏈金融作為普惠金融的重要實現方式,其所獲得的政策支持力度也不斷加大。2017年10月出臺的《國務院辦公廳關于積極推進供應鏈創新與應用的指導意見》(國辦發〔2017〕84號文)再一次明確:供應鏈是以客戶需求為導向,以提高質量和效率為目標,以整合資源為手段,實現產品設計、采購、生產、銷售、服務等全過程高效協同的組織形態。這也是供應鏈金融作為獨立主體首次寫入國務院辦公廳發布的指導意見。


(二)金融科技高速發展


供應鏈金融的重要作用之一就是通過核心客戶及其交易對手的商流、資金流、物流和信息流等相關數據的收集、處理和分析,以解決交易中操作環節多、信息不對稱而導致的中小企業融資難融資貴的問題。


互聯網時代之前,數據的統計和發布以及數據的收集、處理和分析工具或技術手段的缺失,導致供應鏈金融發展滯后,基本以銀行傳統方式為主導;互聯網時代,通過互聯網技術及相關應用的發展,國家,企業及個人的數據體系逐步建立,相關技術手段不斷完善,供應鏈金融進入互聯網化,銀行和互聯網企業在該領域開展了角逐;大數據時代,數據體系逐步完善,基于互聯網技術的新科技及應用高速發展,金融科技體系逐步形成,供應鏈金融對數據和科技的依賴程度逐步加強,市場參與者更加多元化,產業鏈核心客戶、銀行、互聯網公司、供應鏈管理公司,和保理公司等都通過科技手段積極參與供應鏈金融筆者認為目前已經進入后大數據時代,或者說是ABCD+供應鏈金融時代,同時掌握大量核心數據和關鍵技術的企業或將成為供應鏈金融市場的獨角獸。金融科技已經成為供應鏈金融的強大支撐之一。


(三)生態體系逐步健康


生態體系或者說生態圈的搭建對供應鏈金融的良性發展至關重要。信息不對稱是導致實體企業,尤其是中小企業融資難融資貴的主要原因之一,而信息不對稱的主要原因是掌握數據和技術的各方,如產業鏈頭部企業、金融機構、互聯網企業和科技公司等,尚未形成具有“創新、協同、共贏、開放、綠色”特征的生態圈。


在互聯網時代,市場亂象叢生,頭部企業、商業銀行和互聯網企業一度競爭激烈,一些P2P平臺也披上了供應鏈金融的合法外衣。經過一段時間的市場考驗,加之政府采取的一系列手段,市場逐步規范。


總體而言,目前供應鏈金融生態圈逐步趨于健康,企業、銀行、互聯網公司和科技公司的協作共贏模式已初步建立。可以預見,隨著政府監管力度的加大,市場自律機制的逐步形成以及多方協作共贏商業模式的日益成熟,未來市場將進一步規范,生態圈將進一步向良性發展。


(四)銀行轉型需求迫切


國內商業銀行傳統的公司業務模式長久以來停留在關系營銷和價格競爭的地層面,特別是對中小股份制商業銀行來說,由于自身實力和監管限制,綜合服務能力偏弱,在這種競爭中處于天然的不利地位。


與此同時,國際性商業銀行早已步入差異化和個性化的產品營銷與金融服務階段,我國銀行業若想在與國外同行競爭當中奪取相應市場份額,就必須進行業務轉型。供應鏈金融的出現,為這種轉型提供了重要方向。


供應鏈金融由于其本身具有的獨特性,具備天然的風險管理優勢;同時,多元化的目標客戶群能為商業銀行提供更多的產品設計和差異化的服務平臺,收益增長點也將覆蓋到資產業務、負債業務和中間業務等各個方面。


此外,供應鏈金融能夠批量地營銷中小企業客戶,帶來大量的沉淀存款,為企業群體提供綜合金融服務,并能更好地結合供應鏈條的貿易和商業背景。供應鏈金融能夠降低整個供應鏈的融資風險,降低銀行業整體風險水平。供應鏈金融是銀行公司業務轉型和支持實體的重要抓手已經成為大多數金融機構的共識。


二、南京銀行供應鏈金融發展歷程及方向


南京銀行響應國家號召,為了可持續化的發展需求,積極探索供應鏈金融之路。我們在現有架構之下重新搭建交易銀行體系整合所有資源。供應鏈金融、現金管理、跨境金融和貿易融資是我們交易銀行的四大業務板塊,以科技、系統、數據為支撐,職能部門、決策部門共同整合資源和流程,為客戶提供一攬子綜合解決方案。


目前我們的供應鏈金融發展經歷了以下幾個階段:


1.0階段:線下流程化 供應鏈從電商平臺興起,實現四流合一,改善用戶體驗,我們實現了供應鏈金融的線下流程化操作。


2.0階段:線上化 隨著供應鏈在不同行業的應用,衍生出不同的行業特性,促使供應鏈金融向細分、精準和專業方向發展,實現線上化。


3.0階段:數據化。在數據化的今天,海量及非標數據的不斷交互、存儲、整理和分析,可以設計出精準的營銷模型和風險管理模型。


4.0階段:生態化。形成跨產業、跨區域、跨平臺的物聯網和互聯網相互融合的金融生態平臺。


5.0階段:“科技+金融+生態”是我們正在探索的方向。


圖一:南京銀行供應鏈金融發展階段



三、數據驅動的供應鏈金融發展五個支點


數據驅動的供應鏈金融是基于供應鏈核心客戶所提供的財務信息,交易相關信息(包括但不限于核心客戶及其交易對手或衛星客戶的采購、銷售及存貨等信息)和其他第三方信息(包括但不限于海關、商檢、物流、第三方支付等信息),銀行可實現全流程動態風險管理及線上化作業的綜合化金融服務解決方案。因此,它的發展必須依賴于以下五大支點:


圖二:數據驅動供應鏈金融五大支點


(一) 數據來源的真實性


數據來源的真實性是數據驅動的供應鏈金融的基本要求。這包括四個方面,一是數據來源真實可靠,二是數據傳輸安全有效,三是數據來源的多樣性,四是數據來源的持續性。


傳統金融業務或者說傳統供應鏈金融是以客戶提供的靜態財務數據為主,加上交易流水、合同發票、人行征信和稅務等簡單數據支持。在此模式下,銀行風險依然存在。為解決此問題,我們認為,銀行應結合具體業務場景搭建供應鏈平臺,通過各種渠道引入各類關鍵數據,包括幾類,一是財務數據,主要是核心客戶及其上下游客戶的基礎財務數據;二是交易數據,主要是核心客戶和上下游客戶的交易相關的訂單數據、商品數據、物流數據、支付數據等;三是行為數據,主要是核心客戶及其上下游客戶的征信數據、稅務數據、法律數據、輿情數據等;四是驗證數據,主要是第三方渠道提供的查冊數據、認證數據、溯源數據等。通過特定產業的具體應用場景內的海量數據積累,保證數據來源的真實性。


圖三:交易場景下的大數據應用



(二) 基于數據化的風控體系


風險管理是金融企業永恒的主題也是核心競爭力之一。不論是商業銀行、互聯網金融公司,還是商業保理公司或者科技金融公司等所有金融機構,其業務邏輯或者風險管理要求本質無較大差別 ,都是要兼顧資金的安全性、流動性和效益性,只是各自所面對客群,金融產品、風險偏好存在差異。因此,風險管理體系建設是金融機構開展業務的首要工作。


數據化風控體系包括三個層面,一是數據的風險管理子系統的建立,即前面所說的數據來源真實性;二是數據的邏輯關系或算法子系統的建立,即如何通過科學的算法確保數據之間的邏輯關系與實際場景內的交易關系匹配;三是基于數據的風控模塊化管理或風控模型子系統的建立,即如何結合實際場景把風險管理按業務發生的路徑或順序進行流程化和模塊化設置。通過數據和算法的運用實現數據化風控體系的搭建。


圖四:數據化風控體系


(三) 基于數據化的人才資源


“打鐵還需自身硬”,懂數據和金融的復合型人才或專業團隊是開展數據驅動的供應鏈金融的基石。除商業模式本身的創新外,人才發展戰略也是金融企業發展的核心戰略之一,如何應對新技術和新模式帶來的人才市場轉變,規劃符合企業自身人才發展戰略的最佳實踐路徑成為金融科技企業要面對的難題。據普華永道發布的《2017全球金融高科技調查中國概要》指出,中國有71%的金融機構受訪者認為招聘人才比較困難。據全球招聘顧問公司Michael Page發布的《2017中國薪資和就業報告》,目前國內金融科技人才總缺口達150萬。在這么大的缺口之下,中小銀行很難實現轉型升級。針對這一難題,中小銀行需要努力聯合各方資源,理論結合實踐,加速培養金融科技復合型人才,幫助自身構建金融科技人才的選、用、育、留體系。


(四) 供應鏈金融的生態伙伴


生態圈對供應鏈金融的持續和健康發展至關重要。數據供應鏈金融中的生態伙伴主要包括四大群體,一是企業客戶,如供應鏈頭部企業、上下游客戶、電商平臺、供應鏈公司、物流公司等,此類群體主要掌握客戶和交易數據;二是金融機構,如銀行、互金平臺、租賃、保理、基金、信托等金融機構,此類群體主要掌握資金和金融市場數據;三是官方機構,如法院、海關、稅務等,此類群體主要掌握客戶的行為數據;四是科技公司,即掌握ABCD等技術的科技企業,此類群體主要掌握的數據的搜集,處理和分析工具。從數據驅動的角度而言,這四大群體,應該是相互依賴的共生關系,共同構成數據供應鏈的完整生態圈。


圖五:數據驅動的供應鏈金融生態圈


(五)基于數據化開放的系統管理


國內商業銀行現處于數據資產化、產業化和生態化的起步階段,且銀行運用大數據技術以描述性數據分析為主、預測性數據建模為輔,以自身交易和客戶數據為主、外部數據為輔。在供應鏈金融業務不斷開展的過程中,商業銀行必然會面臨以客戶為代表的日益增加的外部數據,相較商業銀行內部數據而言,外部數據在信息涵蓋范圍與數據標準方面均不可避免地與商業銀行內部數據存在一定的差異,對供應鏈金融業務的開展形成阻礙。通過數據化開放的系統管理,建立一整套的數據標準轉換規則,實現內部數據與外部數據的無縫對接,有助于供應鏈金融業務開展的高效率與資金的精準投放,與數據驅動下的供應鏈金融相輔相成。

(來自:貿易金融)





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