中國互聯網供應鏈金融商業模式

• 陳博 2023年7月31日 來源：中研網 1115 71
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京東供應鏈金融利用大數據體系和供應鏈優勢在交易各個環節為供應商提供貸款服務，具體可以分為六種類型：采購訂單融資、入庫環節的入庫單融資、結算前的應收賬款融資、委托貸款模式、京保貝模式、京小貸模式。京東有非常優質的上游的供應商、下游的個人消費者、精準的大

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1、基于互聯網電商平臺的B2B與B2C供應鏈金融模式

國內電商門戶網站如焦點科技、網盛生意寶、慧聰網、敦煌網等，B2B電商交易平臺如上海鋼聯、找鋼網等，都在瞄準供應鏈金融，往金融化方向挺進。

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如找鋼網在2015年上線胖貓物流及以“胖貓白條”打頭的金融服務。“胖貓白條”針對優質采購商提供的“先提貨，后付款”的合作模式，意味著找鋼網在供應鏈金融方面邁出了實質性腳步。截至目前，找鋼網已經積累了接近4年的客戶交易數據，垂直的數據風控能力是找鋼網做供應鏈金融的優勢。B2C電商平臺，如淘寶、天貓、京東、蘇寧、唯品會、一號店等都沉淀了商家的基本信息和歷史信息等優質精準數據，這些平臺依據大數據，向信用良好的商家提供供應鏈金融服務。

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以京東為例，近年來，京東頻頻加碼互聯網金融，供應鏈金融是其金融業務的根基。京東通過差異化定位及自建物流體系等戰略，并通過多年積累和沉淀，已形成一套以大數據驅動的京東供應鏈體系，其中涉及從銷量預測、產品預測、庫存健康、供應商羅盤到智慧選品和智慧定價等各個環節。

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京東供應鏈金融利用大數據體系和供應鏈優勢在交易各個環節為供應商提供貸款服務，具體可以分為六種類型：采購訂單融資、入庫環節的入庫單融資、結算前的應收賬款融資、委托貸款模式、京保貝模式、京小貸模式。京東有非常優質的上游的供應商、下游的個人消費者、精準的大數據，京東的供應鏈金融業務水到渠成。

2、基于ERP系統的供應鏈金融模式

傳統的ERP管理軟件等數據IT服務商，如用友、暢捷通平臺、金蝶、鼎捷軟件、久恒星資金管理平臺、南北軟件、富通天下、管家婆等等，其通過多年積累沉淀了商家信息、商品信息、會員信息、交易信息等數據，基于這些數據構建起一個供應鏈生態圈。

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如老牌財務管理ERP企業用友網絡，互聯網金融是公司三大戰略之一。數千家使用其ERP系統的中小微企業，都是其供應鏈金融業務平臺上參與的一員。漢得信息與用友的模式略有不同，漢得的客戶均是大型企業，而其提供供應鏈金融服務的對象，將會是其核心客戶的上下游。

3、基于第三方支付企業的供應鏈金融模式

支付寶、快錢、財付通、易寶支付、東方支付等均通過支付切入供應鏈金融領域。不同于支付寶和財付通C端的賬戶戰略，快錢等支付公司深耕B端市場。以快錢為例，2009年開始，快錢開始探索供應鏈融資，2011年快錢正式將公司定位為“支付+金融”的業務擴展模式，全面推廣供應鏈金融服務。如快錢與聯想簽署的合作協議，幫助聯想整合其上游上萬家經銷商的電子收付款、應收應付賬款等相應信息，將供應鏈上下游真實的貿易背景作為融資的基本條件，形成一套流動資金管理解決方案，打包銷售給銀行，然后銀行根據包括應收賬款等信息批量為上下游的中小企業提供授信。

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在整個大宗商品里面，鋼鐵包括有色有一個很強的屬性就是金融屬性，這個對于它整個供應鏈體系的構建有一個優勢。

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供應鏈金融的基礎是信用，核心是風控。鋼銀電商作為首家披露實時交易數據的鋼鐵B2B電商平臺，通過平臺真實交易數據，根據不同的應用場景，提取用戶行為數據等多維度數據采樣，構建了BCS信用體系，依托完善的信用體系為企業用戶量身打造隨你押、幫你采、任你花三大供應鏈金融產品；

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鋼銀電商將結合鋼聯集團多年的數據優勢，打通產業高中低頻數據，進一步完善信用評級體系和風控體系，為產業鏈用戶提供完善的多元化供應鏈金融服務，進一步推動產業鏈用戶的合利共贏。

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鋼銀電商供應鏈金融服務優勢有三點，一個是會員體系，鋼聯60萬+有效注冊會員，鋼銀5W+企業交易用戶資源共享。一個是完善的風控體系，物流倉儲監控貨物安全，信息追蹤監控交易安全，大宗寶監控資金安全；規避重復質押，降低投資機構經營風險。一個是大數據支撐信用體系。對鋼銀供應鏈真實交易信息進行大數據分析，創新評級授信模型，協助投資機構站在產業供應鏈的全局和高度，甄選優質客戶進行融資服務。

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怡亞通是我國第一個以供應鏈服務為主營業務的上市公司。其中，作為第三方提供墊資采購服務是其重要的業務部分。第三方采購墊資業務興起的背景是企業將供應鏈外包，由于產業鏈分工呈現國際化的布局，因此采購業務也表現為國際化的特點。國際化采購呈現出采購種類眾多、貨款支付頻繁、進口報關手續麻煩的特點，因此，怡亞通在承接外包采購的同時，給企業提供墊資服務，然后再與企業統一結算。金融機構根據怡亞通的采購頻率以及采購金額，提供相應的資金支持。

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一是在金融業務中，服務對象可大致分為政府、大中型企業、小微型企業、個人幾類，政府、大中型企業通過傳統征信方式已經可以比較簡單地獲得信貸支持，相對來說，在小微企業和個人客戶方面更需要大數據的幫助，而且傳統信貸數據本身也是大數據的重要來源之一。所以，大數據方式對傳統方式只是補充而不是顛覆。

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二是大數據分析通常是基于歷史數據的，如計量經濟學模型會假設在相同條件下人們會做出相同的行為選擇，這通常是正確的。但市場和人的行為又往往具有非理性的一面，對此進行預測將是非常棘手的任務。所以，大數據方式在當前仍有其明顯的局限性。

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三是在大數據利用和保護個人隱私方面需要有清楚的界限和底線。在我國，使用大數據的征信機構要想開展業務只有數據和模型還不行，還必須拿到央行頒發的牌照，企業征信業務實行備案制，個人征信業務實行更嚴格的審核制，也有這方面的考慮。

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