上海大学教授储雪俭

演讲题目：运力供应链金融指数风险识别

储雪俭：最近供应链金融非常之热，不管是顺丰也好，京东也好，还有其他很多企业都在做这方面的尝试。但是，在供应链金融热的时候，我们要做一些冷思考，看看它的本质是什么？会有什么样的风险，可控的因素有哪些？特别是银行与小微物流企业的“隔阂”现象，我们应该怎么面对，怎么去克服这些“隔阂”等等。我想就这个话题和大家作我的研究分享。今天演讲的内容包括三个方面：第一，物流市场当中的银企隔阂；第二，运力服务指数体系助推银行共赢；第三，运力供应链金融风险管控。

中国物流市场中的银企“隔阂”

这些年来，运输企业、仓储企业、贸易企业都在转型做供应链管理，就像今天的主题跨界、创新、共赢。企业跨界经营一定是要做一些跟传统不一样的东西，就是我们讲要“创新”，在跨界的领域中创新就是要形成“共赢”的局面。我有一个观点，物流业务发展的推动力是“贸易”或者称之为“商流”，这样的贸易包括生产型贸易和市场型贸易，它们推动了我们物流业务的发展。因为有了贸易货物才会有流动；物流业务的发展又带动了“资金结算、融资”等金融业务；其中，物流业务发展核心的力量是“金融”，他们三者关系被“IT”和“DT”固化，这是我对供应链金融物流管理核心思想的理解。

具体到物流市场中的运输情形看，我用了一个词叫“运输大市场和运力小企业”来进行描述。运输大市场，是指实体贸易产生了很大的运输需求，与其相适应的运输消费额更是巨大。根据中国采购联合会的统计资料显示，2016年的1～7月份，全国社会物流总额为126万亿元，全国社会物流总费用6万亿元，其中，运输费用3.1万亿元。我们调研过江西高速公路公司2015年的数据，其通过高速公路运输的货物大概有3.9亿吨，如果你乘上吨公里的单价和运输里程那是一个上万亿的金额。这和全国的数据是相符的。

运力小企业，我是认为我国的运输企业是一条层层转包的服务链，从供应商委托给第三方物流或专业的运输公司，到物流园区、到运输信息部、到终端客户，这种层层转包的运输业务却是由众多的“小货代”、 “黄牛”、“司机”来完成。运输服务链上大多是小微的物流运输企业先行垫付了油费、路桥费等费用，业务完成后才能收到下游企业支付的运费。这些小微“物流企业”的特点是“资产少”、“业务总量小”、“信用弱”，无法承受更大的业务，只有融资，才能做大。但是，这条链上“小微物流企业”的资信让银行不放心，缺少资产担保，没有可信赖业务证据，也就是说一般是没有办法直接从银行贷到款。银行说按照“二八”原则，我做一笔大企业的融资业务，足以抵你做N个“小微物流企业”的业务了。

比如，全国企业的应收账款有20万亿，银行仅仅关注了大企业的2.7万亿，大量长尾巴的中、小企业的融资需求银行却视而不见，因为小微物流企业的融资金额小，需求急，频率高，相对而言融资的成本就会高而融资的效率却低下。但是，你如果把这些小物流企业的碎片融资需求集约起来，市场是大的不得了。这就是需要我们去考虑的问题，银行为什么不“待见长尾巴”中的中小微物流企业呢？我们在梳理货物运输服务链时发现：中国物流运输企业的运力信息存在“黑洞”，反映运力企业融资所需要的信用资产要么不足、要么其信用证据链是断裂的。刚才讲的“小货代”也好，“黄牛”也好，包括运输司机，他们在中国物流运输市场都起着重要的作用，但是这些企业没用足够的固定资产为其融资提供担保，银行也无法在浩瀚的业务信息中去判别小微物流企业业务的真假。

银行和中小微物流运输企业存在严重的信息不对称。有没有解决方案呢？我认为运力融资其本质上还是信用融资，在融资企业“主体信用”不够的时候，可以判断其“交易信用”，只要判断出其业务是真实的、连续的，违约成本高，就可以对这类小微物流运输企业进行放贷。需要银行对小微物流运输企业有充分的了解，小微物流运输企业要把物流业务的信息流透明化，很重要的做法就是要搭建一个“银企桥”，把物流运输市场跟金融机构连接起来，把物流运输企业的业务信息跟银行所需的资信信息进行联通，消除信息不对称。上海有一个数据公司在这方面做了很好的尝试，打造了一个“物银通”产品，上海各大银行的老总们对这个产品都非常感兴趣，上海市的金融办、发改委、商委等政府机构也希望通过互联网+技术打通银企隔阂，用数据建立运力供应链金融指数，建立、规范小微物流企业的信用的行为，让银行等金融机构为物流业的发展提供加速的动力。

运力供应链金融指数体系助推银企共赢

我知道有很多的公司设计了不少运力供应链金融产品，上海的建设银行、中国银行都有这样的产品。但是，建设银行去年这样的一个产品有一个亿的信用额度，大概到现在也只用了不到2000万的授信，究其原因还是银行不敢贷，他们还是在用传统的“企业主体信用”去判断还款能力，那肯定是不适合物流企业特点，银行用了大量的人力去做资信调研，营运成本也很高，耗时耗力。 

运力供应链金融指数是运用运输消费的大数据和高业务违约成本等原理，由第三方建立的运力信用服务综合指数。所谓在运输消费也就是在整个运输中所产生的通行路桥费、汽油、柴油、润滑油、维修件和车辆购置等发生的费用。围绕着运力供应链的上下游企业会产生大量的与运输相关的数据，把数据作为支撑，可以真实反映业务的真实性、长期性、异常性；反映融资企业的基本运营状况和盈利能力，以此建立一个运力企业信用金融的活动。银行可以依据这个指数对融资企业的资信进行判断而做出贷款金额、融资时间等判断。

运力供应链金融指数主要是用三个部分，一个是评分、第二报告、第三用指数来做行业标杆。指数的设定的依据，第一个是“运力的大数据”，包括运力供应链场景及其风险。第二个就是运用“违约成本”的概念，我们从三个角度判断，一看他的主体信用，二看他的交易信用，三是监管的第三方信用。用这三个信用管控整个贷款的风险。

指数的评级的框架分为三级，一是“企业准入”，企业来的数据不是你提供就行，要做“交叉”的检验，还利用一些反欺诈的规则来判断“真实性”，二是对客户进行分层管理，通过他所处的行业、企业规模、业务周期、业绩来判断他的资信，第三个就是基于评分卡的评分，通过评分看你是个好企业还是个差企业，一个企业一年他有300万的业务，我贷给他是十万、二十万，他不会为了这十万、二十万违约，他为了这点损失全面的业务量是不划算的，我们把违约的因素考虑进去，建立了指数的有效性。通过企业分层，比如对大的第三方物流和小的三方做分类管理，通过分类管理我们利用不同的客户进行不同的授信，根据不同的运输方式，不同的开票的数额，特别现在营改增以后一定意义上对物流的成本还是有一定的影响，通过他不同的标准有门槛以后，来降低所谓的风险。

通过数据管理的基础，包括客户数据和监管方数据，如：保险、信用、车辆的违纪，客户的融资方信息、物流交易信息、运单信息、财务信息，细分成大的运输公司、小的三方物流公司等，关于司机的数据也很重要，他的配偶的情况、子女的情况，有没有不良的嗜好等都要做记录。如果这个人喜欢赌博，经常跑赌场，这种人就要剔除掉。企业行业地位、传统三张表的数据、交易信用，看看他的交易是不是真实的，因为贸易的真实性很重要，看他是不是交易的数据稳定的，有没有趋势性，未来上涨还是下跌的，如果出现异常，异常性怎么风控、管控，通过多维度的数据的采集，形成大数据库。用数据建立信用评价模型、专家打分，把交易信用、监管信用通过打分逐步的描述出来。

根据不同的用户需求提供不同的应用报告。如：银行、政府、行业协会、运力企业。通过运力供应链金融服务指数打通物流运输企业与银行的“隔阂”，把运输市场做大、培育小微物流运输企业成长，助推银企共赢。

运力供应链金融指数风险管控

运力供应链金融风险的关键要素我用认为有四个，一是运输贸易的真假性，是“真运”还是“假运”；第二是数据资产的价值化，要看融资方运输历史数据的连续性和趋势性，是否有收到款、是否是盈利的；第三个就是融资偿还的自偿性，他一定是用这笔业务里面赚的钱还你的这笔业务贷款。第四是管理的专业性，即运力供应链金融要“可视”、“可追”、“可控”。整个运输链我们要看到，运输链上的单证是可追溯的，所有的过程轨迹能够追得到，现在用的物联网技术手段都已经非常的成熟，关键是，追得上后所产生的风险还要可控，这是我认为最重要的四个要素。

我认为供应链金融也好、物流金融也好核心是信用，包括从主体信用到交易信用到监管信用。这里面交易信用里面反映的物流运输贸易的真实性，运输业务的高违约成本是小微物流企业资信非常重要的判断依据，通过这三个东西我们把风险能够管住。

从信用角度建立管控，这里面我们在DT+IT的基础上，把准入门槛、违约门槛、历史数据捆绑管理，同时我认为具体操作的风险也要重点关注。具体的管控内容有如下四项：

从风险管控的角度看，重点是怎么管理好我们运力供应链里面的信用，通过这个信用我们来提升融资方的信誉，包括他的职业道德、运作能力等。这是我对整个运力供应链的理解，我作为学界一个“动嘴不动手”的人，作为第三方把我看到的、想到的一些问题，利用短短的时间来跟大家做一些分享，谢谢大家。

来源：万联网