新希望金服魏征:智能供应链金融技术赋能产融生态

新希望金服是新希望集团全力打造的泛农业产业科技与金融服务平台,专注于中小微企业信贷领域,其以信用管理系统作为业务和数据切入点,实现核心企业全流程管理,利用互联网、物联网、人工智能、大数据等技术,与新希望集团现有农牧业版图共同协作,扎根农业一线。

编辑/丁梅琴

新希望集团拥有农牧与食品、化工与资源、地产与基础设施、金融与投资四大产业集群,是一家集农、工、贸、科一体化发展的大型农牧业民营集团企业,是首批中国农业产业化国家级重点龙头企业之一。

近年来,新希望集团在农业、食品产业上进行了极大地拓展,完善了供应链从端到端的布局,集约化程度不断提升。这其中的每个流转环节都产生了大量的资金需求,面临巨大的资金压力,农业供应链金融应运而生。

《新希望金服魏征:智能供应链金融技术赋能产融生态》

魏征,新希望金服创新运营部总经理

新希望金服是新希望集团全力打造的泛农业产业科技与金融服务平台(如图),专注于中小微企业信贷领域,其以信用管理系统作为业务和数据切入点,实现核心企业全流程管理,利用互联网、物联网、人工智能、大数据等技术,与新希望集团现有农牧业版图共同协作,扎根农业一线。

构建供应链金融平台,科技赋能农业供应链场景

新希望金服通过搭建第三方供应链金融平台,将资产端的核心企业与资金端的商业银行、保理公司、担保公司、征信机构、保理机构、增信机构连接在一起,打破信息不对称的局面,构建良好的信用管理体系,从而形成供应链金融的生态圈。其中,第三方供应链金融平台依托先进的技术和量化风控体系,与各类企业(平台)高效合作,提供综合产品解决方案,帮助合作企业(平台)快速上线信贷产品,使企业(平台)的上、下游用户获得更快捷和低成本的融资服务,进一步扩展更大的交易规模,从而形成良性发展。

未来,新希望金服将打造成为独具特色和影响力的泛农业供应链金融科技服务提供商,丰富区块链等技术应用,以构建农业云为核心,全面铺开信用管理平台。

1.新希望金服利用与核心企业建立起来的平台优势、无缝融合先进的解决方案,为用户提供统一入口,同时利用整合构建的大数据体系,完成交易、采购、销售、物流、金融、服务一体化终端建设,提供全套解决方案。

2.推广云端版信用管理平台,采用“区块链+供应链金融”方案,打通全产业链,从源头向终端用户辐射,构建云服务,用以解决供应链上存在的信息孤岛难题,释放核心企业信用到整个供应链条的多级供应商,提升全链条的融资效率,降低业务成本,丰富金融机构的业务场景,从而提高整个供应链上资金运转效率。采用“区块链+供应链金融”方案,最大化实现四流(商流、物流、资金流、信息流)合一,并通过银企合作、政企合作、校企合作、企业合作等方式,实现全产业链条的大数据集成,帮助中小微企业汇集社会经济活动中的孤岛数据,建立企业诚信体系,运用大数据技术客观呈现企业信用情况。

同时,充分发挥区块链难窜改使数据可信度高的优势,降低企业融资及银行风控难度,实现上游B端企业风险最小化。进而促进泛农业产业及相关领域诚信环境优化,实现企业间协同效率的提升,降低获取订单、融资等服务成本。

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加强智能数据建设,构建B端风险管理能力

新希望金服以大数据为核心生产力,汇聚产业、政府以及第三方数据,构建起自动化、数字化、智能化的“三农”金融科技体系。同时,分业务、分场景、分核心企业地部署决策系统,基于人工智能风险和知识图谱技术,发挥新希望金服的大数据整合分析能力、风险管理能力以及模型策略迭代创新能力,构建极具特色的产业大数据,实现产业全生命周期数据闭环,进而建立完整的贷前、贷中和贷后的全面风险管理体系。

建立数据库。数据库中有对数据引入、写入和修改的规范,同时对每个数据做字段化、标准化的处理,从而将数据切片式地整合起来,让其支撑不同应用场景。

建立数据模型。除了业务数据之外,新希望金服还引入了大量第三方数据,邀请业务、数据建模和风险管理等方面的专家,在数据的基础上进行模型部署,通过大数据进行用户画像、信用评分等,建立科学的信用评估体系,建立反欺诈模型、客户违约模型等。

智能化贷后管理。通过大数据,建立了智能贷后跟踪与管理系统,实现全流程动态化监控、管理、分析,对业务进行实时监控,对风险进行及时预警,进一步降低用户违约风险。

农业供应链金融在实践的过程面临分散化、链条长、信用体系差等痛点,新希望金服通过后台大数据中心,采用智能大数据风控,授信提前审批,完全线上操作,客户在手机端上通过4步操作即可完成注册,10分钟完成额度申请,随借随还。以金融科技手段赋能农业,解决传统农业金融融资难、金融机构信息不对称、风险难以管理和监控、客户难以触达等核心问题和痛点,实现完整的贷前、贷中和贷后的全面风险管理。

1.基于大数据进行整合分析

银行对一家企业的信用评估,核心还在于所谓的三张表,即现金流量表、资产负债表和利润表。就涉及征信和交易信用,而交易信用又与大数据紧密结合。在整个供应链中,上游、下游的交易数据、物流数据,甚至是开票数据等,都能很好地体现三张表的情况。因此,在发展供应链金融业务的同时,还要注意信用评级系统数据库中数据的逐步积累。

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2.构建各行业供应链企业关系图谱

供应链金融为各行业上、下游企业融资带来了更广阔的空间,风险也就由传统的单一贸易环节向供应链上、下游拓展,加剧了整个产业链风险的不确定性。因此每家企业在链条上的角色和定位尤为重要。通过大数据、机器学习等技术,搜集和分析这一系列数据、构建各行业供应链企业的关系图谱,有利于辨识企业的稳定性和抗风险能力,便于综合评估企业乃至整个供应链的风险抵御能力。

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