文沥大数据供应链金融方法论连载之一:供应链金融设计宝典
前言:供应链金融本质是对现有企业供需链运营的优化,是从贸易流物流的运营特点入手进行业务分析和结构化设计,通过信息流和资金流的升级,完成现代化供需链结构的改造。
前言:供应链金融本质是对现有企业供需链运营的优化,是从贸易流物流的运营特点入手进行业务分析和结构化设计,通过信息流和资金流的升级,完成现代化供需链结构的改造。
尽管流行的观点包括我们在内都认为供应链金融的趋势应该是数据驱动,但供应链金融的设计绝不仅仅是数据,而应该是 [结构、责任、在线、数据、现金管理和资金引入] 6位一体, 简称SRODCF或称为文沥供应链金融方法论。
供应链金融标准模式指围绕核心企业的上下游结构性融资安排,相对于单独的小企业融资产品而言,供应链金融往往带来批量化更低的上下游融资成本和对核心企业明显的直接间接收益,是当下最具活力的发展方向。
但是另一方面,供应链金融是一个体系性的复杂安排。供应链金融的产品和模式很多, 哪些是合适的哪些是不合适采用的呢? 一个运行良好的供应链金融体系需要把握哪些重要的成功要素呢?如何设计定义管理做好供应链金融呢?
基于供应链金融特点和领先的大数据供应链金融服务商文沥(WelinkData)的实践,我们认为供应链金融本质是对现有企业供需链运营的优化,是从现有贸易流物流的运营特点入手进行业务分析和结构化设计,通过信息流和资金流的升级,完成现代化供需链结构的改造。
图:文沥供应链金融SRODCF方法论
一、供应链金融首先是结构设计和责权安排。
(S) 结构:首先需要深度了解掌握行业和核心企业的贸易供应链和物流业务运行特点、价格形成和影响要素、贸易双方(预测)订单到现金Order-to-Cash,以及从采购到支付Procure-to-Pay 的过程。基于了解设计符合交易模式物流和资金流的风险管控方法。解决风控到底控什么的问题。
实践举例:即便相对简单融资结构如反向保理,该类融资产品也具有行业性,跨行业时尤其需要掌握应收资产的形成节点和形成过程。而如果是渠道融资产品,尤其是大消费行业,往往控库存控货变得难以操作。在这个时候就更加需要考虑如何控资金和控数据了。
(R) 责权定义:定义核心企业承担什么样的职责和责任,贸易伙伴承担什么样的职责和责任。解决谁承担什么样的责任问题。与传统供应链金融强调核心企业担保理念不同的是,需要在风险可管理的基础上,贸易双方承担适当责任,往往责任和收益是相匹配的。
二、 基于结构设计和责权设计,信息流升级的方向是在线化和数据化。
(O) 在线化: 在线化是指软件系统,推动供应链金融线上化的重要作用是建立企业系统和金融机构系统整合的无缝场景化载体。因此主要是解决流程控制和用户体验两大重点问题。
实践举例:南京银行新型在线化供应链金融采用新型3层机构,包括供应链数据接入层、核心企业嵌入式场景和全数据批量授信和风险管理 。
(D) 数据化: 供应链金融的趋势是数据驱动,包含相关数据采集处理交换和分析的完整链条。进一步解决精准授信和贷后管理问题。需要重点说明的是不同结构设计对数据的需求程度是不同的。基于交易数据和大数据是不同层面的应用,往往交易数据更直接,而大数据将发挥越来越重要的作用。
实践举例:在供应链金融中,授信主体往往不是核心企业,而是核心企业上下游企业,因此仅仅依赖核心企业的数据是否足够? 平安银行与文沥合作共同研究开发基于Hadoop框架的交易大数据融合的新型风控体系。
三、资金流升级的主要方向是现金管理和授信资金的引入与闭环。
(C)现金管理:供应链金融经常采用的受托支付以及银企直连下核心企业及时收款通知和对账,销售分户账管理等需要带来了现金管理的第一需求。现代化的交易银行体系下,这些都是解决资金用途、回款控制的问题。并通过资金管理并带来大量增值服务的机会。
(F) 资金引入: 通过以上措施,在风险可管理资产可定价的情况下,优势的资金来源将确保供应链金融最大化发挥效益,资产证券化等手段的引入也可在资金资源配置中发挥积极的作用。解决资金成本和资金收益问题。
总结来说,供应链金融是通过对资金资源在整体供应链的优化配置,实现资金金融属性和同时优化整体供应链的一系列活动。从供应链的视角来看,在于通过金融的手段为驱动,全面优化和提升核心企业上下游整体供需链运行效率;从金融的视角来看,供应链金融的本质在于资产端与资金端的深度穿透融合。只有通过系列的风险管理措施下深度穿透才能建立批量化、运行稳定并自我优化的供应链金融体系循环。
新型供应链金融的未来在于数据驱动,但绝不仅仅是数据。
关于作者:钟胜九是文沥信息与文沥企业征信首席执行官。加入文沥前任原美国通用全球交易服务集团GXS中国区总经理和中国电子商务的先锋企业8848中国技术总监。
关于文沥:文沥(Welinkdata)是企业与上下游业务伙伴,企业与金融机构间的数据桥梁和工具。文沥将全球价值链管理先进经验与数据采集、交换、处理、分析技术相结合,通过真实、及时、持续的数据服务,连接价值链核心企业与全渠道业务伙伴,建立快准需求驱动的供应链体系; 连接企业与各类金融机构,建立基于量化评估的信贷和风险管理体系。