前言：供应链金融设计大法的连载中曾提及，供应链金融的本质是金融机构通过资金注入以协助企业优化供应链上下游的运作效能。例如通过贷款给经销商增加流动性，解决季节或促销备货的资金缺口问题，进而增加品牌商的销售收入和目标达成率。

金融机构最关心的往往是如何高效掌握供应链真实贸易数据，特别是全面自动化地处理高频、小额、发生时点集中、单据种类繁多等问题。本文将深入探讨相关的解决方案。

了解基础：供应链结构与数据

供应链的贸易活动，对采购商而言是从采购到支付的过程，包含选择供应商、需求计划和预测、采购管理、收货和质检入库、对账、接收和确认供应商发票、结算和支付等环节，对供应商而言是对应的从订单到收款的过程，包含获取客户、协同采购商计划和预测、订单管理、订单履行和发货、对账、开立和提交发票、收款等环节。

大型品牌核心企业一般已发展出ERP系统为核心，通过采购门户、订单门户、与供应商、经销商线上交互为主、线下沟通为辅的供应链业务模式。也就是说，真实贸易数据是存在的，而金融机构如何高效、自动掌握这些数据，来发展供应链金融各种应收、预付、库存的融资服务呢？

掌握趋势：小快频模式的供应链金融全面爆发

相对于单笔大额流贷而言，供应链金融产品和模式往往是强操作性的产品。如大消费品行业经销商对品牌商是高频、小额的连续订货和补货，品牌核心企业月订单量甚至达到上万笔，如果因为季节性、促销等原因，订单量更会翻个好几番，在设计跟单放款的经销商融资产品时，假设同时每笔订单再区分经销商自有资金和金融机构贷款，肯定会因为复杂度太高而造成极高的操作成本。尤其是目前核心企业电商化和B2B电商平台的发展强烈呼唤无论是上游保理类业务和下游渠道融资向小快频模式发展。

场景融合：核心企业数据与交易银行网关

传统的做法是金融机构与核心企业约定好固定的频率和格式，由核心企业上传或以邮件发送指定的文档，例如经销商主档、供应商主档、订单数据、退货数据、应付账款数据等，这种做法大量依赖人工整理、传送和转换数据，时效性不佳而且需要重复劳动。

稍微进步的做法是核心企业定时从ERP等系统转出金融机构需要的数据，并利用FTP文件传输协议自动发送文档到金融机构后台，虽然解决了时效性和部分自动化问题，但金融机构通常仍需对文档进行加工、汇总以导入到贸易金融、供应链金融或信贷系统中，还是无法实现全面的自动化和业务流程集成。

先进的做法是利用国际互联互通认证的交易银行网关的数据自动采集、传输和转换等技术来实现的。交易银行网关可以理解为新一代的银企直连工具，有别于传统银企直连偏重收付款指令，交易银行网关还能具体掌握订单、收发货、对账、发票、结算支付等全供应链环节的贸易数据，并同时支持数据类和API接口类的处理。目前部分领先的全国股份制商业银行已经实际落地实践新型的交易银行网关方法。

进一步的挑战是如何在互联网上安全传输数据，国际公认的安全传输协议为AS2，是英文Applicability Statement 2的缩写。AS2可以通过数字证书加密技术解决企业贸易伙伴间、企业与金融机构间点对点数据传输的身份验证、消息完整性、数据保密性及隐私等安全隐患。有效协助银行保护企业敏感数据的安全性和隐私性。

数据驱动：信贷全流程

供应链贸易数据接入到银行中心网关后，网关可以自动进行数据格式的转换和集成到贸金、供应链金融、信贷、网银等系统中，同时利用数据的汇总、分析、应用来全面支撑贷前、贷中、贷后等业务。贷前准入的重点包含准入评分、量化授信、准入条件设置和客户筛选。利用不同系统间数据是否匹配、企业业务数据自身波动、与行业相关等算法，可以推算贸易的真实性和批量计算建议的授信额度等条件，推荐银行优质的贷款客户。

订单、应收账款等数据可驱动贷中机器审批和支持人工审批决策，利用业务规则、可用额度等条件，授信主体在网银勾选相关单据后发起融资申请，银行基于贸易数据可实现自动出账审核、自动放款等操作。贷后预警一般分析销售金额、库存、采购金额、无贸易时长等企业业务指标，从收入、资产、支出等维度确认企业的还款能力，同时监控相关指标的同比、环比变化，通过设定指标的报警阀值，自动生成不同严重级别的报警结果，通知银行采取对应的风控措施，并由客户经理等人员反馈相关处理结果。

非银金融机构如保理公司、小贷公司等，也纷纷开始重视供应链贸易数据，特别是应用在核心企业提供应付账款数据的反向保理业务中。与银行的差别在于非银相对欠缺内部的业务审批、类似网银与客户交互的门户等系统，适时的增强相关系统更有助于非银发展新供应链金融业务。

金融机构唯有掌握技术层面、业务层面的关键点，才能更高效地展开真实贸易数据支撑的新供应链金融。尤其是构筑全面数据驱动的供应链金融服务能力，支撑符合当前经济特点和交易特点的供应链金融业务。

关于作者：王志修(Woody Wang)现任上海文沥信息技术有限公司(WelinkData)高级咨询总监，自台湾大学商学研究所毕业后，十余年来持续于两岸三地推展「需求驱动供应链大数据」理念，累积逾百个高科技、消费品、家电等行业商业模式创新、数据信用融资服务、供应链电子数据互联互通、智能预测补货和精准营销大数据分析等项目实战经验。著有「i标准：揭密RosettaNet应用实务」一书。

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