1. 應用企業(ye) 簡況

應用企業(ye) 無錫遠邁信息技術有限公司成立於(yu) 2010年，總部位於(yu) 無錫，是一家專(zhuan) 業(ye) 從(cong) 事北鬥商用車車聯網、智慧物流、智能交通應用係統產(chan) 品的高科技企業(ye) 。主要客戶麵向運輸、物流、交通等行業(ye) 用戶。公司是江蘇省信息產(chan) 業(ye) 廳認定的雙軟企業(ye) 、省智能物流協會(hui) 和車聯網產(chan) 業(ye) 聯盟的創始企業(ye) 之一，同時也是530領軍(jun) 創業(ye) 和物聯網重點企業(ye) 。

無錫遠邁信息技術有限公司注冊(ce) 資本3333.33萬(wan) 元，2015年銷售額突破千萬(wan) ，實現了快速發展。公司非常重視研發方麵的投入，無論是在人才還是在資金方麵。公司從(cong) 創立至今研發投入超過1300萬(wan) 元，用於(yu) 物聯網係統、大數據平台、雲(yun) 計算技術產(chan) 品研發和技術創新。目前公司經營狀況良好，已進入快速發展期，經濟效益開始顯現。公司團隊目前接近200人，包括近110位市場營銷服務人員，研發工程師30餘(yu) 人。

物流車聯網平台產(chan) 品及服務地區覆蓋華東(dong) 和華北全域，智慧物流布局主要在長三角、珠三角、京津冀、成渝等全國主要物流幹線城市和沿海地區，遠邁目前在華東(dong) 、華北地區北鬥車聯網、物流無車承運等細分市場裏已占領大份額。

該案例中方案實施企業(ye) 深圳前海益鏈網絡科技有限公司，成立於(yu) 2017年4月，是一家致力於(yu) 區塊鏈技術及相關(guan) 產(chan) 業(ye) 級應用開發的科技公司。是华体会登录界面區塊鏈標準委員會(hui) 顧問，阿拉善SEE戰略合作夥(huo) 伴，浙江現代數字金融科技研究院成員，與(yu) 上海交大無線通信所聯合建立信息金融交叉平台區塊鏈信息實驗室。公司團隊分布在深圳、上海、成都、舊金山，成員主要來自華為(wei) 、IBM、百度、國泰君安等，並與(yu) 多位國際知名學者和多家資本機構有著深入合作。目前已在多個(ge) 行業(ye) 領域有落地應用，包括公益、物聯網、供應鏈金融、數字IP產(chan) 業(ye) 等。可為(wei) 合作夥(huo) 伴提供全麵的，高端的、精準的、長期的、有效的，以區塊鏈技術為(wei) 核心的谘詢、應用、管理、運營、維護、升級等服務，以及企業(ye) 資本戰略、投融資、市值管理等方麵的顧問業(ye) 務。

2. 企業(ye) 在實施信息化之前存在的問題

據調查得知，國內(nei) 大多數平台類無車承運企業(ye) 幾乎都會(hui) 受到資金池的製約。

此次應用落地旨在幫助物流行業(ye) 中許多平台企業(ye) 都會(hui) 遇到的資金墊付問題。以遠邁為(wei) 例，其客戶與(yu) 平台的結算貨款周期一般在30-90天，而平台與(yu) 下遊司機一般都是現付，這時候就需要平台使用自有資金為(wei) 司機方墊付貨款。於(yu) 是平台的自有資金總量成為(wei) 了限製業(ye) 務發展的主要因素。但因為(wei) 缺乏可信任的征信體(ti) 係，平台無法得到金融機構足夠的信貸支持。

無車承運平台希望尋找金融機構合作，但金融機構的風控體(ti) 係一方麵會(hui) 要求平台提供大量的業(ye) 務數據，另一方麵也會(hui) 擔心平台所提供的數據真實性，無法快捷有效獲取可信任的征信數據，也無法構建明確可行的風控模型及條件。

而反之平台企業(ye) 也會(hui) 擔心所提交數據的安全性和保密性，畢竟對於(yu) 輕資產(chan) 的無車承運企業(ye) 而言，數據就是命脈所在。再加上物流企業(ye) 與(yu) 金融機構主要以業(ye) 務為(wei) 導向，IT係統千差萬(wan) 別，獨立的進行係統對接成本過高。

3. 信息化進程

解決(jue) 方案中區塊鏈主要起到兩(liang) 個(ge) 作用：征信和授信資金管理。整個(ge) 無車承運區塊鏈金融平台由金融業(ye) 務係統、底層區塊鏈係統與(yu) 無車承運人SaaS係統兩(liang) 兩(liang) 對接形成，通過益鏈提供的數據接口或者SDK進行對象化後，將無車承運人平台全流程業(ye) 務數據、交易數據實時上鏈，以便穿透跟蹤，證明業(ye) 務的真實性，同時業(ye) 務數據、交易數據一起用於(yu) 建立風控模型，進行風控管理，杜絕虛假貿易，幫助金融機構提高運營和風控效率。

實現手段：

• 三套係統：無車承運業(ye) 務係統、金融業(ye) 務係統、底層區塊鏈兩(liang) 兩(liang) 對接。

• 需要上鏈的數據分為(wei) 業(ye) 務數據與(yu) 交易數據兩(liang) 類，業(ye) 務數據用於(yu) 證明業(ye) 務的真實性，同時也與(yu) 交易數據一起供資方建立風控模型。

• 上鏈數據並非簡單存證，而是通過益鏈提供的數據接口或SDK進行對象化後上鏈，以便穿透跟蹤。

• 實時對接無車承運平台數據，降低承運平台造假可能性，對接數據直接上鏈，確保業(ye) 務真實性。

• 對象化後的數據會(hui) 記錄在相關(guan) 賬戶中。

• 貨主、司機、業(ye) 務人員對區塊鏈賬戶無感知，由係統自動創建與(yu) 記錄。

體(ti) 係架構

對於(yu) 資金方，可以把貸款資金拆分到每筆運單上，不以無車承運平台方為(wei) 貸款粒度單位，而以實際發生的運單作為(wei) 貸款發放的最小粒度單位。形成運單池，金融機構設置篩選條件選擇優(you) 質運單進行小額放款，起到過濾風險、分散風險的作用。

參與(yu) 方體(ti) 係

構建區塊鏈金融風控流程，人工驗證與(yu) 技術創新並行，把好企業(ye) 認證和網絡節點準入關(guan) ，嚴(yan) 格履行客戶身份識別、客戶開戶資料的審核，翔實了解客戶有關(guan) 情況，根據其經營範圍開立相對應的科目賬戶和網絡節點，確保物理身份與(yu) 數字身份相符一致。了解融資企業(ye) 應收賬款來源，分析上遊企業(ye) 支付賬款能力。

4. 信息化主要效益分析與(yu) 評估

在平台投入使用後，數據上鏈率達到90%，融資通過率在80%以上。大幅降低了遠邁自由流動資金的占用，很大程度上解放了資金對業(ye) 務規模的製約。

同時，合作雙方與(yu) 數個(ge) 企業(ye) 共同推動更大規模合作，已在布局地區實現全麵推廣。

方案實施不影響企業(ye) 原有業(ye) 務流程，隻做增量擴展。實現對交易鏈條全周期的穿透式跟蹤管理。達成目標包括：

1. 不影響現有業(ye) 務，通過核心相關(guan) 數據、單證並行上鏈的方式，將業(ye) 務數據寫(xie) 到區塊鏈上。

2. 使用簡單，通過訪問區塊鏈瀏覽器可方便的查詢鏈上數據及其狀態。

3. 確保數據安全，數據的通信和存儲(chu) 都經過加密處理。

4. 數據可用性高，根據業(ye) 務場景，有針對性的設計上鏈數據標準。

5. 運行指標清晰友好，可實時監控業(ye) 務運行趨勢等狀態。

6. 有進一步設計為(wei) 數字經濟金融衍生品的可能性。

5. 實施過程中的主要體(ti) 會(hui) 、經驗與(yu) 教訓，推廣意義(yi)

1. 利用區塊鏈技術可以將對中小企業(ye) 的主體(ti) 信任過渡為(wei) 主體(ti) 信任+操作信任

傳(chuan) 統金融機構在對企業(ye) 進行授信時受限於(yu) 人力物力很難對真實業(ye) 務情況進行跟蹤，隻能根據企業(ye) 規模大小、所有製等主體(ti) 背景信息進行授信，大量中小企業(ye) 因信用記錄的缺失無法得到資金支持。區塊鏈風控就要從(cong) 幫助中小企業(ye) 提升業(ye) 務透明度進而增強資金方對企業(ye) 還款能力的把控。

2. 要采用人工與(yu) 機器相結合的風控形式

人工驗證與(yu) 技術創新並行，把好企業(ye) 認證和網絡節點準入關(guan) ，嚴(yan) 格履行客戶身份識別、客戶開戶資料的審核，翔實了解客戶有關(guan) 情況，根據其經營範圍開立相對應的科目賬戶和網絡節點，確保物理身份與(yu) 數字身份相符一致。了解融資企業(ye) 應收賬款來源，分析上遊企業(ye) 支付賬款能力。

3. 發展並推廣以“數據質押”為(wei) 核心的融資方式

在傳(chuan) 統的供應鏈金融方式下，有三大類融資形式：應收賬款、存貨和預付款融資，其分別以應收票據、存貨、本票為(wei) 質押品。而在掌握了足夠長度的、可持續、完整的真實交易數據和行為(wei) 數據條件下，則可采用經過挖掘的真實交易數據和行為(wei) 數據替代以上三種傳(chuan) 統的質押形式，稱之為(wei) “數據質押”：即運用大數據分析，以交易過程中所形成的能夠交叉驗證的真實交易數據和行為(wei) 數據進行評級和授信。利用區塊鏈去中心化和不可篡改的特性，打通各個(ge) 數據節點，使得數據的可信度、有效性和數據量都得到保證。

“數據質押”使金融機構的服務回歸到了交易本質，其能從(cong) 多個(ge) 方麵獲益：一是擺脫了“開當鋪”的傳(chuan) 統模式，並實現了風險可控。二是無需核心企業(ye) 對其上下遊中小企業(ye) 進行信用捆綁，大大降低了因核心企業(ye) 而產(chan) 生的係統性風險。三是能夠根據交易數據和行為(wei) 數據，對服務對象設計有針對性的綜合金融服務。四是服務的對象可大可小，使得普惠金融能夠紮實落地。

6. 本係統下一步的改進方案、設想，以及對物流信息化的建議

後續改進方案包括：

(一) 建立更完善的信用評級體(ti) 係：

1. 基於(yu) 供應鏈進行整體(ti) 信用評級

2. 弱化中小企業(ye) 財務報表的依賴，用真實貿易信息等從(cong) 側(ce) 麵反映企業(ye) 的經營狀況。

3. 關(guan) 注中小企業(ye) 和供應鏈上核心企業(ye) 的合作趨勢

4. 利用上鏈數據進行分析，挖掘出各影響因素對企業(ye) 信用的影響權重，建立起更完善的信用評級模型。

(二) 拓展風險數據獲取渠道，將業(ye) 務線上下遊更多主體(ti) 數據納入進來、

1. 增加上鏈節點

在平台建設過程中從(cong) 最初合作企業(ye) 出發，逐步將其上下遊企業(ye) 納入，部署企業(ye) 節點，既能反過來增強初始合作企業(ye) 的數據可信度，也能為(wei) 更多的企業(ye) 提供金融服務。節點的增加也帶來整個(ge) 條鏈的穩定性、安全性增加。

2. 增加數據來源及數據挖掘

在以下六個(ge) 方麵進行風控數據的沉澱與(yu) 挖掘：負麵信息、財務狀況、交易、信號數據、企業(ye) 特征、行為(wei) 數據。

(三) 貸前貸後AI數據分析與(yu) 輔助決(jue) 策

包括對於(yu) 司機、貨主、運單的獨立行為(wei) 數據分析和針對承運平台的大數據統計分析

(四) 更完善的數據可視化運營係統

1. 數據可實時調用；

2. 完整業(ye) 務流程穿透跟蹤呈現；

3. 貨主還款及時度分析；

4. 貸款還款及時度分析；

5. 司機貨運安全性分析；

6. 收貨方支付及時度分析；

7. 司機承運數據分析（月單量、單次運輸耗時／運費／地點等）；

8. 貨主運單數據分析（月運單量、集中地域等）；

9. 放款業(ye) 務運行情況