大数据是当下最热的词汇。在互联网条件下，信息量爆炸式增长，如果我们不能获取、整理和应用这些信息和数据，就有可能在很短的时间内落后，甚至被抛弃。在供应链金融服务领域，更是如此。

　　供应链金融是运用供应链管理的理念和方法，为相互关联的企业提供金融服务的活动。主要业务模式是以核心企业的上下游企业为服务对象，以真实的交易为前提，在采购、生产、销售各环节提供金融服务。由于每家企业都有自己的供应链条，所以展现出一个庞大的供应链网络。

　　一.大数据在供应链金融的应用

　　可用于判断需求方向和需求量。大数据可帮助我们判断一系列变动的规律，同时，我们还可以把一定时期内的流通和消费看作是一个常量，而在地区、方向、渠道、市场的分配作为变量。

　　可用于目标客户资信评估。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、订单数量、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、安全库存、销售分配等进行全方位分析，信息透明化，能客观反映企业状况，从而提高资信评估和放贷速度。

　　只看财报和交易数据是有风险的，因为可能造假。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，行业内大多企业都不景气。多控制一个环节、早预见一天，都能有效减少风险。

　　可用于精准金融和物流服务：贷款时间、期间、规模、用途、流向，仓储、运输、代采、集采、货代、保兑、中介、担保一体化运营。

　　二.大数据应用满足的条件

　　一是基础数据的真实性。要使用大数据，就必需保证数据的真实性，尤其是基础数据的真实性。当前，GDP、吞吐量、货运量、仓储设施、投资额、主营收入等数据都有水分，致使数据失真。因此，改革考核体制、改革统计体制已是当务之急。

　　二是数据要能聚焦成指标。科学地设定指标，确定指标间的勾稽关系，才能准确地判断事物发展的规律和路径。先行指标有重要指导作用。数据的负面影响是信息污染，影响判断。

　　三是不同数据体系要互联互通。在市场化条件下，数据是资源和产品。利益分割使信息孤岛现象更为严重，甚至于公共信息都被当作部门利益而垄断起来。部门数据、行业数据、企业数据、国际数据相互割裂，大数据不能发挥应有的作用。

　　四是积累准确的参数。在实际工作中，基础参数极为重要，尤其是临界参数。在我国，货币发行量、货币流通量、每百平方公里道路里程、仓储业投资规模、物流园区投资规模、港口数量和吞吐规模、物流强度、投资强度、投入产出比均缺少基准，才出现了货币超发行，通货膨胀，港口过剩，产能过剩等问题。

　　五是先进的数据应用理念。如果数据是客观的，使用数据的人还要有先进的应用理念。这与经验、学识、能力有关。决策，尤其是与企业命运有关的决策，不能参杂私念和人情因素。

　　三.供应链金融发展的趋势

　　向信用担保方向发展。电商企业根据自己掌握的数据，对客户的业务、信用进行分析，在安全范围内提供小量、短期融资，把沉淀在网上的无成本资金盘活。电商规模越大，沉淀资金越多。如果加上吸收存款功能，就变为金融机构；在大数据的引导下，银行业也会释放出这种灵活性，这样，信用担保就不仅仅限于大企业，而且可用于中小企业，业务范围将大大扩展。

　　向着实物担保方向发展。任何时候，实物担保都不可或缺。它是电商融资和银行融资的安全底线，要保证实物的真实性和安全性，需要物流企业与之配合。

　　成为商贸、金融和物流三方合作建设的供应链金融平台。平台是大数据的汇集者。交易平台与物流平台集成、支付系统集成、交易融资系统集成，达到信息流、资金流、物流、商流的无缝隙连接；确保交易资源真实可靠、贸易行为真实可靠、担保物变现渠道畅通、担保物价格波动监控实时等。

　　大数据正在影响和改变我们的时代，供应链金融将是最大的受益者之一，它把交易变得更安全、快速、可靠，把供应链连成网络，把经济引入“计划”，使金融“润滑”更加有效。

        来源：网络

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