金融科技赋能下的产业金融

产业链金融的服务是以供应链上下游真实贸易为基础的,而不仅以企业整体状况为依据。企业贸易行为所产生的确定的未来现金流是产业链金融的直接还款来源。产业链金融为供应链上企业提供金融解决方案,从而达到优化现金流继而提高供应链整体效率的目的。

供应链金融的交易形态与发展基础

在供应链上,往往会出现地位相对强势的核心企业,是目前开展供应链金融的核心。在理想的情况下,供应链金融服务商贯通供应链起点至终点各个环节的信用,有效控制供应链上的物流、资金流、信息流,使融通资金的使用限制在可控范围内。但值得注意的是,信息流只是供应链的反映,供应链金融业务需要的还是对物流和资金流的把控,单纯把握信息流的轻模式并不适应现阶段的发展环境。近年来,供应链金融的运营模式得到了迅猛发展,逐步形成了不同的发展阶段。从供应链金融实践看,供应链金融演进发展的四个阶段分别是:金融机构推动的供应链金融、产业企业推动的供应链金融、专业平台推动的供应链金融以及金融科技推动的供应链金融。

第四阶段与第三阶段严格意义上不是明确的断代划分,而是一种递进关系,或者说随着专业平台推动供应链金融的深化,自然越来越开始关注和强调金融科技在其中的关键作用。

金融科技是金融领域的所有技术创新,供应链金融借助于这些技术能够帮助组织和企业更有效、更透明、更可靠地开展金融服务。这表现为越来越多的专业技术平台通过融合性的技术手段,如人工智能、区块链、云计算以及大数据来推动供应链金融服务。这时其业务的开展以及风险的控制不完全基于业务网络结构或强交易关系,而是逐渐融合了数字信息来推进供应链金融。

这种新型的供应链金融形态产生的结果,一方面使得金融业务更具效率和效益,另一方面金融服务的开放性(能有更多的主体介入供应链金融业务中)、均衡性(不同的组织能够均衡获取、分析和掌握生态企业的信息和状态)和公平性(供应链金融能够惠及不同性质、规模的企业以及整个供应链全流程,包括绿色供应链)会逐渐增强。这一状态已成为目前供应链金融实践发展的最新趋势。

智慧产业金融的风险管理

在智慧产业金融时代,资金和渠道依旧是金融的基础,但是数据和流量是其发展动力。因而,在智慧产业金融中,有两大新生风险:数据风险和技术风险。

1数据风险。

在智慧产业金融中,金融的全自动化依赖于数据决策。若出现数据缺失、数据造假或数据中断,产业金融服务将面临无法普及、资金流失或业务停止等风险。

2技术风险。

首先是算法的可解释性和可评估性。由谁来判断算法是否可行,算法模型的准确度如何衡量,分布式系统是否可靠,数据真伪如何分辨等,都是摆在眼前的技术难题。在存在上述风险的情况下,产业金融的风险管理难度大大提升,风险识别、衡量和处置都需要考虑更多因素,需要建立风险管理体系,并且充分运用新兴技术,遏制可能带来金融风险的各类因素。具体来讲,产业金融风险的控制与管理是从债项评级和主体评级两个维度形成不同的着眼点和方式,并且逐步融合。

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