供应链金融能为供应链每一环节的企业提供商业贸易的资金服务，还能为供应链中处于弱势的企业提供新型贷款的融资服务。我国商业银行曾经长期是供应链金融的主要服务主体，但随着产融结合的深化，目前供应链金融服务主体呈现出商业银行、产业集团和科技企业三足鼎立的竞争态势。供应链金融要求核心企业及其上下游企业作为一个整体，然而就目前商业银行可提供的在线平台功能来看，供应链金融线上发展速度缓慢，尤其是线上跨境供应链金融产品和服务基本空白。
现阶段，我国商业银行涉足供应链金融的主要方式是寻找供应链上的核心企业，根据核心企业需求提供金融服务，但并未实现在“产—供—销”链条上为企业提供一揽子金融服务方案。供应链金融贸易融资信息管理平台建设、业务产品营销和数字风险控制都处于初步探索阶段。
商业银行如何借力供应链金融
（一）拓宽供应链金融线上业务。商业银行往往需要通过数字化创新推动自身发展，不断满足市场和客户需要。在一些发达国家和地区，商业银行基于产业链开展线上各种融资，把自有资源与外界进行共享。例如，形成战略联盟，从而达到整合资源的目的。不仅如此，线上供应链金融相比于线下供应链金融定价更透明，投入低且收益高，具备较强的可实施性和可操作性。我国商业银行的电子银行接口和模块易拓展，供应链金融具备线上化的基础。因此，我国商业银行数字化转型，可以尝试将金融资源与产业资源有机结合，结合产业运行特点向线上供应链金融的模式逐步转变。
（二）加强与无纸化的电商平台合作。欧洲央行充分运用云技术，与第三方平台合作推出云提单(i-B/L)与云快递（i-Dispatch）等创新云端服务功能，协助供应链货主办理云提单和云快递服务，提升贸易链条的执行效率，降低人力成本。其中，云提单服务是签发具有物权凭证且为银行与保险机构所认可的电子提单；云快递服务是指商业发票、装货清单、产地、检疫、保险证明等文件的电子档都可在加密之后上传，在云端加密通道里迅速传送，在赊销中引入类似于信用证项下的付款承诺，可确保商业贸易的安全。
我国商业银行同样可以探索与平台构建“云上服务”，实现单证业务操作模式从开证、到单至付款融资的全流程电子化，解决中小企业账期长，资金回笼慢等资金问题。当然平台选择也有一定的讲究，区别一般的企业与企业之间的商业模式（B2B）平台，一些第三方数字服务电子商务平台，长期以来为金融市场及国际贸易提供解决方案。一方面，综合了传统信用证的特点，将商业信用转为银行信用，卖方收款安全性更高，银行融资交易数额更大；另一方面，这一模式沿用了传统的四角模式，在第三方中立平台参与下，商业银行对客户和交易的信息收集、风险把控、业务追踪等更加安全、可靠。
商业银行如何提升供应链金融服务
（一）服务模式生态化，创新业务管理。银行可以针对不同的服务主体和交易场景，灵活对应嵌入场景、输出场景和自建场景，对资源要素无边界、高效能聚合，为供应链客户提供一站式综合化服务，提升供应链整体稳定性和经济生态系统的金融效能，使金融更加高效地服务实体经济。
针对大型核心企业主导的供应链，银行可以通过应用编程接口（API）和软件开发工具包（SDK）方式设置嵌入场景。将支付、融资和账款管理等供应链金融产品，定制化地嵌入到供应链核心企业主导的交易场景中。针对核心企业为中型企业的供应链，银行可以尝试构建输出场景。利用自身优势对供应链金融产品进行打包，如账户技术、风控能力、资金体量、信用评级、信息系统等专业能力，再进一步整合供应链金融参与方的专业能力，整体输出供应链生态金融场景给供应链核心客户使用。针对供应链以小微企业为主的金融服务，银行可以借助自身的市场地位、金融话语权，客户资源和自身技术进行自建场景建设，搭建场景金融服务平台，通过模块选择和流程设计，实现客户、数据和服务的高效率连接赋能。
在场景运用中，商业银行一方面要拓宽海外供应链金融市场，调动海外分支机构的资源，将境内外客户与当地银行的分支机构联通在一起，建立国内买方和境外供应商、国内供应商和国外买方之间的交易机制；另一方面要强化供应链金融数据治理效能。注重整合财务、物流、供应链第三方、税务、司法等交易系统节点，通过多方数据共享，梳理并优化供应链金融业务流程，对供应链企业生命周期精准画像，提高供应链上企业金融需求的响应速度和供应链金融产品的服务体验。
（二）发展金融科技，强化数字应用。随着互联网技术的发展，中国人民银行等八部门出台《关于规范发展供应链金融支持供应链产业链稳定循环和优化升级的意见》，明确要求“探索提升供应链融资结算线上化和数字化水平”。由于我国商业银行的同质性严重，收入主要来源于存贷款利润差，中间业务收入少，提供的大多是基础性金融服务，其行业创新和产品迭代驱动力不足。新技术可以作为金融行业进步的驱动力，通过人为干预将技术变革传导至金融数字化革新，帮助商业银行赢得供应链金融市场。
随着数字化技术的普及，银行对数据获取、存储和处理更加方便。在数据获取方面，可以通过物联网、互联网和移动互联网，实时采集企业生产经营数据和交易数据；在数据存储方面，云计算和分布式数据库可以容纳海量数据；在数据处理方面，自然语言理解、图像识别、数据挖掘和机器学习技术日益成熟，通过人工智能（AI）和机器人流程自动化软件（RPA）技术应用，实现数据模型支持下的流程自动化。将各类内外部数据获取之后，完成数据的抽取、转换和加载，进入模型层处理和分析全供应链流程企业的运营数据，定义并更新客户动态形象，掌握其需求的方向和需求量，这个阶段主要就是AI技术的逐步应用。模型决策之后进入流程应用层，对各个流程节点进行改造，引入RPA技术，帮助银行进行客户挖掘和数字增信，以数字信用代替企业主体信用，将数字信用用于产品定价，快速完成客户支付、贷款和推送服务。金融服务流程的自动化将会提升客户体验和服务效率，一定程度上可以帮助银行抢占市场份额。
（三）全链条式风险防范，金融交易安全合规。商业银行可以利用数字化手段在公共信息平台上执行节点强信任，建立数据化、动态化的供应链风控体系数，设计与商业模式相契合的场景数据图谱和风控模型，进行供应链物流和仓储跟踪。将过去的风险静态管理转变为动态管理，及时核验存货、仓单、订单的真实性和有效性。实时监测供应链上企业状况，开展线上贷前、贷中、贷后“三查”，使用电子签章在线签署合同，用多维度、多特征的数据进行身份认证核查、远程视频签约验证等反欺诈识别。对风险及早发现和预警，减少虚增、虚构、重复抵（质）押和资金异常问题的累积，提高风险管理效率和水平，逐步实现供应链金融主体单点风险管理模式转向供应链的链条化风险管理。
本文来源：金融时报-中国金融新闻网
作者：寇晓敏
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