01
供应链金融业务模式
供应链金融是一种基于供应链的金融服务模式，其核心原理是围绕供应链中的主体，即核心企业以及上下游企业，整合供应链中的数据资源。通过对企业的交易数据、物流信息、资金流等多维度数据进行收集、分析，全面评估企业的信用状况，形成信用评级。金融机构依据这些信用评级，为供应链中的企业提供融资贷款服务，以满足企业在采购、生产、销售等环节的资金需求。
从业务导向看，当前市场应用较广的主要有质押融资和应付账款融资两种模式
[1]
。
质押融资
质押融资也称存货融资，即通过抵押货物进行融资的方式。
存货类融资是指企业将库存货物作为抵质押物进行融资，通常适用于大宗商品贸易领域中，因持有现货库存而导致大量流动资金被占用的企业，可通过将现有货物进行抵质押的方式，实现资金提前套现。
涉及主体及责任
质押融资涉及的主体有
融资企业、仓储机构、金融机构以及
物流公司等
。
融资企业
负责提供货权证明，确保货物权属清晰，符合质押标准。
仓储机构
负责对货物安全进行监管，实时监控货物的流转情况，并配合金融机构查验。
金融机构
负责
设定质押率并
进行
风险管理
，
通过
对货物价值进行评估，控制
授信额度
。
物流公司
则
需
提供智能监仓技术，实时更新温湿度、位置、储量等具体信息，为信息流数据实时同步提供技术保障。
融资机制
现阶段
质押融资
主要
包含
现货融资和仓单融资
两种
。
现货融资
是企业将自有或第三方合法拥有的动产作为质押物，由银行对质押商品实施监管并提供资金融通的融资模式，主要适用于缺乏传统抵押品或担保的企业。
企业申请现货融资后，
金融机构
委托第三方物流公司对企业的抵质押商品进行
价值评估，金融机构参考该评估结果确定放款额度，放款后物流公司需负责对在押货物进行
监管，待企业
将
贷款全部偿还完毕后抵质押物才可重新流通使用。
△ 现货融资
仓单融资
模式下，用款人
将其
合法持有
的货物存放在商业银行指定的仓储
机构
，
仓储机构在货物到达后会出具仓单，
用款企业
可将仓单作为质押物向银行申请
仓单质押
融资
，该资金仅可用于
经营与
质押
仓单货物同类
型的
商品贸易
，“货权”替代“物权”作为融资担保，有效盘活企业存货资产。
△ 仓单融资
应付账款融资
应付账款融资是金融机构基于产业链核心企业的真实交易，依赖核心企业的应付账款为供应商提供贷款的方式。在这种模式下，核心企业发挥着重要作用，通过验证贸易真实性来解决信息不对称的问题，为金融机构降低风险。
涉及主体及责任
应付账款融资模式涉及主体有
供应商、核心企业和金融机构
。
供应商
主要负责提供真实的交易信息，将应收账款转让给金融机构，并配合金融机构后续工作
，
获得融资贸易凭证，以及进行应收账款的确权。
核心企业
负责提供单据证明，确认
供应商
应收账款的真实性和准确性，确保
其
合法有效，并按时支付货款，配合金融机构的尽职调查和风险控制。
金融机构
则需要严格审核供应商与核心企业之间的交易背景，根据审核结果提供融资服务，建立完善的风险控制机制。
融资机制
在该模式下，金融机构主要依据核心企业的信用和应收账款的质量来评估风险。供应商可以将核心企业的应
付
账款作为抵押物向金融机构申请贷款，并将
该
账款的所有权转让给金融机构。
△ 应付账款融资
金融机构通过核查供应商与核心企业之间的真实贸易背景及相关单据，能够更全面地评估供应商的经营状态，同时依托核心企业的信用背书和应
付
账款的质押，金融机构可以有效控制贷款风险，确保未来资金回流。核心企业也能利用自身信用优势，延长债务偿还期限，避免因集中支付大量货款而造成的资金紧张。
此
模式不仅能优化供应链的资金流，还能促进供应链上下游企业之间的合作与协同，增强供应链的协同效应和整体稳定性。
02
供应链金融变革面临的问题及挑战
企业同质化竞争加剧
供应链金融产品趋同
现阶段，供应链金融市场上的产品种类繁多，主要是融资类产品，如应收账款质押贷款、保理、票据融资等
常见的产品形式
。大多数企业也主要围绕这些产品进行竞争，其产品在核心逻辑、具体操作流程上都比较相似，产品及服务的创新和多元化发展不足，缺乏明显的区别和优势，无法形成差异化竞争。
服务客群重叠
当前供应链金融企业主要聚焦具有一定规模和实力的制造业和建筑行业的企业，特别是电子、能源等热门行业的大型制造业企业
。
对于中小企业，则因考虑风险控制难度大、成本收益不均衡等因素，不仅不被优先考虑
，
甚至未被纳入服务客群，导致大量企业争夺有限的优质客户资源，
服务客群的重叠度较高
，无法充分满足不同行业、不同类型企业的多样化需求。
国内供应链金融服务商大部分资源集中于行业头部企业，中小贸易商覆盖率不高。
比如在钢铁贸易领域，多家供应链金融公司可能同时为几家大型钢铁制造企业和其周边的众多中小基建公司提供融资、结算等服务，相互之间形成直接的竞争关系，竞争激烈程度不断上升。
数据整合与共享难题
数据协同困难
供应链中一般包含供应商、生产商、物流商、金融机构等很多参与方，每个参与方使用的管理系统和技术平台差异比较大，这些
系统之间缺乏统一的标准和接口
，导致数据很难流通和整合，产生
信息孤岛，
影响
供应链金融业务的效率和风险控制效果
。
此外，竞争关系也会影响数据协同，考虑到成本利润等涉及商业秘密的数据共享对业务发展的不利影响，企业不愿意共享自身数据。对金融机构来说，缺乏相关数据支撑的信用评价可信度也不足，这种相互之间的不信任使得供应链上各参与方对于数据共享的意愿和积极性都不是很高，数据协同的推进十分困难。
数据安全管理要求更高
随着数字化技术的快速发展，数据的安全也面临更大的挑战，
网络攻击、恶意软件、数据篡改等
安全威胁增多，数据的泄露不仅会给企业带来损失，更可能
引发金融风险。
因此
，金融数据安全管理
提出了更高的要求
，要全面、完整、阶段性、周期性地建立金融数据安全管理体系，加强数据加密、访问控制、备份恢复等技术手段，
保证
数据的安全性和保密性，并逐步
进行
全面推广、实施
，
但这也增加了企业运营成本和管理难度
[2]
。
信用穿透与普惠金融困境
核心企业面临合规风险
国有企业在产业链上下游因其信用背书、国资支持等特点而具有成为核心企业的天然优势，但与民营企业相比，在合规监管方面也会面临更加严格的要求。核心企业通过自身信用穿透至上下游企业，帮助其解决融资难题，带动整个供应链持续发展。但当下供应链中的交易关系不再是简单的买卖双方的关系，可能涉及多个层级、包含众多交易环节，业务流程也多种多样，都会使核心企业面临越来越多的合规风险。
小微企业融资需求难以满足
小微企业在供应链中通常处于弱势地位，在信用评估时可能会面临
财务数据不规范、经营规模小、抗风险能力弱等
情况，且大多数缺乏充分的
抵押物和信用记录，
一般很难达到金融机构所要求的授信门槛。供应链金融
为小微企业提供了一种新的融资渠道，但由于小微企业的信用评估体系
不够完善
，金融机构
很难
准确
地
评估其信用风险
以及为其提供更好的金融服务
。
而且小微企业在贷款上具有金额较小、频率较高、需求较急等特征，这也使得其融资需求长期难以得到充分满足
[
3
]
。
03
数字经济时代供应链金融服务创新路径
数字经济时代，产业互联网平台逐步建立，在数据、科技等多方赋能下，供应链金融服务逐步走向模式创新、产品丰富的新道路。
从“主体信用”到以数据为驱动的“交易信用”转变
供应链金融的核心在于授信，基于授信情况提供相应的金融解决方案。随着数字经济的发展，数据因其丰富性、多维性、实时性、动态性和准确性等特征，在供应链金融服务中发挥越来越重要的作用，产业链上下游企业的交易数据、订单数据均可为企业融资提供增信支持，对企业信用评价不再仅仅依赖于主体信用，而逐渐转变为以数据为驱动的、具有灵活性、实时性特征的交易信用。银行或金融机构可以利用客户的交易数据和行为特质，构建信用评级模型，并利用大数据技术识别客户类型、定位客户需求、优化营销策略，逐步解决
传统供应链金融中
信息不对称这一难题
[
4
]
。
数字经济下的数据来源广泛，包括企业生产经营中的交易数据、物流数据、资金流数据、社交媒体数据等。相比于传统主体信用评估所依据的有限的财务数据，基于实时交易的数据可以降低信息不对称的风险，减少对核心企业主体信用的依赖，能够从多维度更加全面地反映企业真实的运营状况和信用水平，帮助金融机构更加准确地判断企业的交易信用风险。同时，对于缺乏主体信用背书的中小微企业来说，可以凭借真实的交易数据获得融资机会，拓宽供应链金融服务范围，提高金融资源的配置效率。
从“单点服务”到“全链金融”的产业链协同转变
传统供应链金融存在最大的问题就是信息不透明、数据穿透不足，企业、银行、物流公司等各自掌握一部分数据，互相之间并不共享流通，这种价值密度较低的数据难以作为评估企业信用的有效依据，造成金融机构不敢轻易放贷、中小企业融资困难的局面。
数字经济时代，数据壁垒逐渐消除，区块链等技术的应用更是提升了数据的可信度，产业链各环节关键信息数据的融合有效地解决了产业链交易中存在的验证成本高和信息不对称的问题，将原本分散的数据孤岛连成一个大的数字板块，实现数据的安全共享与流通，为全链金融提供了全面准确的数据基础，构建一个面向全产业链条的多方共赢的数字化生态
。
金融授信不再局限于单向流动的价值链，而是基于多渠道的数据信息流转带动信用流转。
在这种模式下，中小微企业可以不再完全依赖核心企业的信用支撑，金融机构可以更广泛地链接产业链上下游企业，惠及更多的相对弱势的中小微企业，实现整个产业链的生态化重塑。
从“人工审核”到“AI实时监控”智能风控转变
传统供应链金融的风险控制主要
依靠
人工审核企业提供的财务报表、交易合同等资料
，
比较有限
。
随着
供应链金融业务规模不断扩大
，
业务场景也更加多样
，
交易数据也逐渐增多，数据交互更为复杂。通过利用人工智能技术快速、实时处理海量数据的优势
，
建立精准的风险评估模型，对供应链金融服务各环节风险进行实时监控、动态分析和预测，帮助机构
及时发现潜在的风险点，并自动触发风险预警机制
。
通过 AI 实时监控，可以帮助金融机构提高风险预测的准确性和可靠性，降低不良贷款的发生率，提高风险管控效率和供应链金融的运作效率，更好地防范金融风险。
从“传统行业”到“ESG合规”的绿色金融补充
“
双碳”目标下
，企业的 ESG 表现
成为
发展质量的
评价
标准和关键因素
，
传统行业均
面临着向绿色可持续发展模式转型的压力，
对于
绿色金融的需求也
在不断
增加。
同时，产业互联网平台的建设也为供应链各个环节、各个主体的绿电和碳排放等相关数据的关联整合提供了支撑，产业链上下游企业原材料供应、生产制造、物流配送、销售数据等信息的获取和穿透也为绿色供应链金融的精准识别、评估和管理提供了有力的数据支撑。在此基础上，金融机构可以对上下游企业进行绿色评分，并根据企业具体需求匹配转型金融、可持续金融等相关绿色金融产品，既可以拓宽企业融资渠道，又可以推动整体产业的绿色转型。