【链融科技】大数据对供应链金融的影响


2017-11-02 09:35:10  
“大数据”降低金融机构对供应链的信息不对称
 
 

       传统金融机构为了控制风险对于中小企业的贷款实行信贷配给,对于产业和贸易,金融机构信贷人员往往基于财务报表等信息的明规则来判断和监管企业,但是对一些行规和潜在的贸易规则并不是很清楚。由于之间存在严重的信息不对称,金融机构为了获得有效的信息和实施贷后的监督,需要付出较高的信息搜集成本和监督代理成本。
   
   “大数据”的出现恰好缓解了金融机构与中小企业之间的信息不对称情况。作为金融行业的主要组成部分,银行业利用数据来提升竞争能力具有得天独厚的条件。
       第一,银行业天然拥有大量的客户数据和交易数据,这是一笔巨大的财富。
       第二,银行业面临的客户群体足够大,能够得出具有指导意义的统计结论。
       第三,在“小数据”时代.银行业已经在以信用评级模型和市场营销模型为代表的数据分析上积累了大量的实战经验,具备向“大数据”分析跨越的基础。
       随着“大数据”时代的来临,银行运用科学分析手段对海量数据进行分析和挖掘,可以更好地了解客户的消费习惯和行为特征,分析优化运营流程,提高风险模型的精确度,研究和预测市场营销和公关活动的效果,从每一个经营环节中挖掘数据的价值,从而进入全新的科学分析和决策时代。在这种情况之下,利用“大数据”的能力将成为决定银行竞争力的关键因素。


大数据促进物流企业精准管理存货

 

        在供应链金融中,物流企业掌握着中小企业存货仓储、发货运输、存货周期等运营信息并通过对存货进行管理和控制与传统银行合作,成为其中的关键环节。在供应链金融中,金融对物流企业不但要求对存货进行管理,更是想分享物流企业掌握的信息。
       从目前的情况来看,物流企业所掌握的信息还远远不能满足实际需要,信息不对称的现象依然非常严重,一个很大的原因就是物流企业所能掌握的信息始终有限。然后,在“大数据”时代,信息极大丰富,物流企业通过更新设备,整合各种资源,从而更大范围的获取企业信息,更好地服务金融业务。
   “大数据”时代,物流企业的信息获取、信息整合和信息利用主要体现在以下两个方面:
       一是“大数据”技术可以极大地扩展数据来源,利用“大数据”平台,物流企业能从互联网、移动平台等多种非传统渠道中及时捕捉以前无法获得或无法使用的客户和市场数据(产品市场生命周期、盯市价格变化等),这使得许多依靠传统方式无法完成的工作成为可能,从而使供应链金融业务的事前风险预判结果更准确,更具指导意义;
       二是通过“大数据”技术可以将许多非结构化数据与传统数据快速整合、关联补充,完成企业行为模式分析和发现。这有助于物流企业确定被监管企业运营状态变化规律,建立运营状态变化路径,按变化路径设置风险控制点,逐点评估业务风险,从而形成全新的事中风险动态计算体系及管理模式。


大数据”可用于资信评估和风险分析
 
    大数据可用于目标客户的资信评估。在客户同意的情况下,金融机构利用大数据,可以对客户财务数据、生产数据、电水消耗、工资水平、定单数量、现金流量、资产负债、投资偏好、成败比例、技术水平、研发投入、产品周期等这一系列数据进行研判,研判完后如果有公式、有标准,这些数据马上变成评判的指标。只看财报和交易数据是有风险的,因为这些数据有可能造假,但用大数据来掌握财务情况,不会有假。
      大数据可用于风险分析、警示和控制。大数据的优势是行情分析和价格波动分析,尽早提出预警。行业风险是最大的风险,行业衰落,行内大多企业都不景气,多控制一个环节、早预见一天,就能有效减少风险。