筆者曾在2008年對全球B2B和供應鏈發展趨勢做出分析，大致可歸納為(wei) 以下6個(ge) 要點：多種方式的綜合應用、B2B和供應鏈應用外包、供應鏈主數據產(chan) 品信息管理、同步和數據質量管理、全球供應鏈可視化、物理供應鏈和金融供應鏈融合。

2013年典型的事件中，原物流信息平台GT Nexus與(yu) 供應鏈金融服務商TradeCard並購合並，印證了全球物理供應鏈和金融供應鏈的融合。在2015年的今天，供應鏈金融在中國發展到了新的階段。可以簡單的描述為(wei) 基於(yu) 互聯網信息對稱的核心理念，從(cong) 原先的單純業(ye) 務B2B到業(ye) 務與(yu) 金融雙鏈融合的B2B2Bank,其中Bank代表了廣義(yi) 的包含銀行在內(nei) 的多形態金融機構。

1.供應鏈金融自身的演化，未來在於(yu) 供應鏈數據金融

傳(chuan) 統信貸傳(chuan) 統供應鏈金融供應鏈數據金融授信依據固定資產(chan) 流動資產(chan) 流動資產(chan) 和信用還款來源綜合實力自償(chang) 性自償(chang) 性風險控製資產(chan) 抵押物資產(chan) 抵押物數據

金融產(chan) 品的基礎包括，授信依據，還款來源和風險控製。傳(chuan) 統信貸依據實物固定資產(chan) 或到貿易金融單證。傳(chuan) 統供應鏈金融的授信依據是流動性資產(chan) (預付款、庫存和應收款)。

供應鏈金融的還款來源是自償(chang) 性貿易融資，即以企業(ye) 銷售收入或貿易所產(chan) 生的確定的未來現金流作為(wei) 直接還款來源的融資業(ye) 務。

在風險控製方麵，傳(chuan) 統的供應鏈金融遵循傳(chuan) 統的質押方式，因此需要發展控貨等方式。可是既然第一還款來源是自償(chang) 性的，而流動性資產(chan) 質押更加難以控製和處置，造成了供應鏈金融向更純粹的信貸本質即信用發展，即供應鏈數據金融。金融機構需要更加需要依賴數據了解企業(ye) 運行和經營，而在質押模式下，這些是金融機構不願意花時間或者比較難以了解的信息。

2.供應鏈金融在中國有一大主力和三大推動力量

商業(ye) 銀行仍然是供應鏈金融的主力，三大推動力量分別是互聯網金融、產(chan) 業(ye) 升級與(yu) 整合、供應鏈大數據。這三大推動力量代表了新經濟形態，企業(ye) 增長模式和技術力量。

商業(ye) 銀行：如同全球供應鏈金融服務的Standard Chartered和亞(ya) 太區表現積極的Deutsche Bank一樣，在中國，商業(ye) 銀行仍然是供應鏈金融服務的主力。因為(wei) 利用供應鏈服務中小企業(ye) ，是商業(ye) 銀行發展的優(you) 質路徑，盡管模式和產(chan) 品不同，各大商業(ye) 銀行均推出供應鏈金融產(chan) 品，以平安銀行代表的創新型商業(ye) 銀行推出更進一步體(ti) 現供應鏈數據金融的平安橙e網平台。

互聯網金融：與(yu) 認為(wei) P2P等代表的互聯網金融在爭(zheng) 奪銀行供應鏈金融市場不同，目前的情況是因為(wei) P2P(P2B)為(wei) 供應鏈服務的資金成本弱勢，造成P2P(P2B)適用與(yu) 細分或者細分層級的供應鏈金融市場。但互聯網金融對金融機構帶來了思維和模式上的衝(chong) 擊，促使供應鏈金融向更線上化更數據化(即供應鏈數據金融)方向發展。因此，從(cong) 某種意義(yi) 上說，供應鏈金融就是B2B的互聯網金融。

產(chan) 業(ye) 升級與(yu) 整合：產(chan) 業(ye) 升級靠創新研發和在供應鏈中發現新價(jia) 值。以供應鏈金融為(wei) 推動力量可促進產(chan) 業(ye) 上下遊橫向縱向整合。

供應鏈大數據：傳(chuan) 統企業(ye) 征信方式采用事後靜態的財務報表數據作為(wei) 主要評估依據，參見下圖該圖反映了一個(ge) 典型的信貸風險評分模型的預測能力，彎曲幅度越大，或與(yu) 直線型隨機模型偏離越多，說明評分對經營失敗的預測能力越強。當包括了財務數據時，信貸評分的預測能力最強，在沒有財務數據，但包括了貿易數據的情況下，評分的預測表現與(yu) 最佳模型表現基本相同。

通常滯後的財務報表數據，無法實時反映企業(ye) 真實經營;同時脫離了上下遊貿易背景的財務報表數據更無法預測和刻畫企業(ye) 未來表現。供應鏈大數據的應用基於(yu) 更快頻率近於(yu) 實時的企業(ye) 貿易數據為(wei) 基礎(第一數據)，結合能夠反應真實貿易的上下遊供應鏈數據(第二數據)為(wei) 交叉匹配，行業(ye) 性趨勢性數據(第三數據)為(wei) 參考，可以清晰實時的判斷企業(ye) 交易背景真實性並增加預測性判斷。

3.供應鏈金融的實踐、問題和前景

在這些推動力量之下，中國供應鏈金融正在進入快車道，我們(men) 看到以平安銀行，南京銀行為(wei) 代表的商業(ye) 銀行與(yu) 上海文瀝共同開發純數據融資類等產(chan) 品，以互聯網革新為(wei) 產(chan) 業(ye) 升級方向為(wei) 代表的海爾積極推動供應鏈金融係統的建設。

我們(men) 另一方麵看到除了金融體(ti) 係組織機構的總分支體(ti) 係麵對全國性跨地區性的服務群體(ti) ，互聯網手段和麵簽效率安全性等等次要問題外，最主要的問題是(那麽(me) 問題來了)三點：

1)核心企業(ye) 參與(yu) 問題：以往供應鏈的核心企業(ye) 往往缺乏意願參與(yu) ，一方麵越來越多的核心企業(ye) 明白幫助供應鏈業(ye) 務夥(huo) 伴也是幫助自己。主動的建設是在獲取供應鏈的競爭(zheng) 能力而且是核心能力之一。如Aberdeen Group調研積極采用供應鏈金融手段的領先企業(ye) 平均11天應收帳齡優(you) 勢，13.6天應付賬款賬期優(you) 勢，2.86%的供應鏈貿易融資成本優(you) 勢。所有的企業(ye) 都明白，這些就是巨大的利潤。另外一方麵供應鏈金融業(ye) 在向越來越開放的模式發展，本文不討論。

2)有意願參與(yu) 但條件不具備：雖然很多企業(ye) 建立了電子商務化供應鏈管理體(ti) 係，但企業(ye) 的供應鏈數據管理和數據質量基礎還沒那麽(me) 完善。比如營銷鏈條中，很多品牌企業(ye) 隻有經銷商訂購數據，正在艱苦的獲取一級經銷商銷售和庫存數據(作為(wei) 銷售分析和需求驅動)，更不用說在多級營銷體(ti) 係中。我們(men) 的建議是同步建設，以供應鏈金融為(wei) 推動因素，供應鏈數據可以多方獲益。

3)生態環境需進一步建設：供應鏈金融是供應鏈管理發展的一個(ge) 高級階段，而供應鏈數據金融是供應鏈金融發展的高級階段，需要多方分工共同合作。

圖：國際供應鏈金融生態圈

如上圖所示，國際供應鏈金融生態中有明顯的幾個(ge) 特點：1.大量供應鏈平台在其中發揮重要的數據作用。2.除銀行外，有明顯的金融服務公司參與(yu) 和傳(chuan) 統物流貿易商轉型成為(wei) 供應鏈金融服務商。在中國原先就缺乏供應鏈數據服務公司，尤其是深度需求數據和預測技術。而這些需要不再僅(jin) 僅(jin) 服務物理供應鏈，同時需要與(yu) 金融風險控製模型相結合，產(chan) 生基於(yu) 專(zhuan) 家法、統計法和綜合法的金融可視化量化風險模型。

中國供應鏈金融的發展需要進一步進行產(chan) 業(ye) 分工和合作，供應鏈大數據企業(ye) 征信的目標是進一步推動物理供應鏈與(yu) 供應鏈金融的融合，讓金融機構更了解企業(ye) ，讓企業(ye) 更便捷更低成本的使用金融服務。我們(men) 堅信在各方的共同努力下，中國供應鏈金融的一定會(hui) 在短期內(nei) 發展到新的高度。

信息來源： 鄧白氏澳洲

筆者簡介： 鍾勝九先生現任文瀝(WelinkData)首席執行官。加入文瀝公司前，任全球最大的電子數據交換平台公司GXS中國區總經理，8848中國技術總監。