中国互联网供应链金融商业模式

欲了解更多供应链金融行业的未来发展前景，可以点击查看中研普华产业院研究报告《2023-2028年中国供应链金融行业发展分析与投资前景预测报告》。

1、基于互联网电商平台的B2B与B2C供应链金融模式

国内电商门户网站如焦点科技、网盛生意宝、慧聪网、敦煌网等，B2B电商交易平台如上海钢联、找钢网等，都在瞄准供应链金融，往金融化方向挺进。

如找钢网在2015年上线胖猫物流及以“胖猫白条”打头的金融服务。“胖猫白条”针对优质采购商提供的“先提货，后付款”的合作模式，意味着找钢网在供应链金融方面迈出了实质性脚步。截至目前，找钢网已经积累了接近4年的客户交易数据，垂直的数据风控能力是找钢网做供应链金融的优势。B2C电商平台，如淘宝、天猫、京东、苏宁、唯品会、一号店等都沉淀了商家的基本信息和历史信息等优质精准数据，这些平台依据大数据，向信用良好的商家提供供应链金融服务。

以京东为例，近年来，京东频频加码互联网金融，供应链金融是其金融业务的根基。京东通过差异化定位及自建物流体系等战略，并通过多年积累和沉淀，已形成一套以大数据驱动的京东供应链体系，其中涉及从销量预测、产品预测、库存健康、供应商罗盘到智慧选品和智慧定价等各个环节。

京东供应链金融利用大数据体系和供应链优势在交易各个环节为供应商提供贷款服务，具体可以分为六种类型：采购订单融资、入库环节的入库单融资、结算前的应收账款融资、委托贷款模式、京保贝模式、京小贷模式。京东有非常优质的上游的供应商、下游的个人消费者、精准的大数据，京东的供应链金融业务水到渠成。

2、基于ERP系统的供应链金融模式

传统的ERP管理软件等数据IT服务商，如用友、畅捷通平台、金蝶、鼎捷软件、久恒星资金管理平台、南北软件、富通天下、管家婆等等，其通过多年积累沉淀了商家信息、商品信息、会员信息、交易信息等数据，基于这些数据构建起一个供应链生态圈。

如老牌财务管理ERP企业用友网络，互联网金融是公司三大战略之一。数千家使用其ERP系统的中小微企业，都是其供应链金融业务平台上参与的一员。汉得信息与用友的模式略有不同，汉得的客户均是大型企业，而其提供供应链金融服务的对象，将会是其核心客户的上下游。

3、基于第三方支付企业的供应链金融模式

支付宝、快钱、财付通、易宝支付、东方支付等均通过支付切入供应链金融领域。不同于支付宝和财付通C端的账户战略，快钱等支付公司深耕B端市场。以快钱为例，2009年开始，快钱开始探索供应链融资，2011年快钱正式将公司定位为“支付+金融”的业务扩展模式，全面推广供应链金融服务。如快钱与联想签署的合作协议，帮助联想整合其上游上万家经销商的电子收付款、应收应付账款等相应信息，将供应链上下游真实的贸易背景作为融资的基本条件，形成一套流动资金管理解决方案，打包销售给银行，然后银行根据包括应收账款等信息批量为上下游的中小企业提供授信。

在整个大宗商品里面，钢铁包括有色有一个很强的属性就是金融属性，这个对于它整个供应链体系的构建有一个优势。

供应链金融的基础是信用，核心是风控。钢银电商作为首家披露实时交易数据的钢铁B2B电商平台，通过平台真实交易数据，根据不同的应用场景，提取用户行为数据等多维度数据采样，构建了BCS信用体系，依托完善的信用体系为企业用户量身打造随你押、帮你采、任你花三大供应链金融产品；

钢银电商将结合钢联集团多年的数据优势，打通产业高中低频数据，进一步完善信用评级体系和风控体系，为产业链用户提供完善的多元化供应链金融服务，进一步推动产业链用户的合利共赢。

钢银电商供应链金融服务优势有三点，一个是会员体系，钢联60万+有效注册会员，钢银5W+企业交易用户资源共享。一个是完善的风控体系，物流仓储监控货物安全，信息追踪监控交易安全，大宗宝监控资金安全；规避重复质押，降低投资机构经营风险。一个是大数据支撑信用体系。对钢银供应链真实交易信息进行大数据分析，创新评级授信模型，协助投资机构站在产业供应链的全局和高度，甄选优质客户进行融资服务。

怡亚通是我国第一个以供应链服务为主营业务的上市公司。其中，作为第三方提供垫资采购服务是其重要的业务部分。第三方采购垫资业务兴起的背景是企业将供应链外包，由于产业链分工呈现国际化的布局，因此采购业务也表现为国际化的特点。国际化采购呈现出采购种类众多、货款支付频繁、进口报关手续麻烦的特点，因此，怡亚通在承接外包采购的同时，给企业提供垫资服务，然后再与企业统一结算。金融机构根据怡亚通的采购频率以及采购金额，提供相应的资金支持。

一是在金融业务中，服务对象可大致分为政府、大中型企业、小微型企业、个人几类，政府、大中型企业通过传统征信方式已经可以比较简单地获得信贷支持，相对来说，在小微企业和个人客户方面更需要大数据的帮助，而且传统信贷数据本身也是大数据的重要来源之一。所以，大数据方式对传统方式只是补充而不是颠覆。

二是大数据分析通常是基于历史数据的，如计量经济学模型会假设在相同条件下人们会做出相同的行为选择，这通常是正确的。但市场和人的行为又往往具有非理性的一面，对此进行预测将是非常棘手的任务。所以，大数据方式在当前仍有其明显的局限性。

三是在大数据利用和保护个人隐私方面需要有清楚的界限和底线。在我国，使用大数据的征信机构要想开展业务只有数据和模型还不行，还必须拿到央行颁发的牌照，企业征信业务实行备案制，个人征信业务实行更严格的审核制，也有这方面的考虑。