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数据获取困难、数据确权问题亟待解决,供应链金融科技深入下沉场景

来源:中国经营报 发布时间:2022-08-01 17:26:42 阅读量:153

来源:中国经营报 作者 郑瑜,原标题《数据价值挖掘遇阻 供应链金融科技下沉》

如何以链上数据盘活供应链金融上融资服务已经成为各方关注的焦点。

日前,中国银保监会办公厅发布《关于进一步推动金融服务制造业高质量发展的通知》中提到,积极稳妥发展供应链金融服务,依托制造业产业链核心企业,在有效控制风险的基础上,通过加强数据和信息共享等方式,为产业链上下游企业提供方便快捷的金融服务。

掌链和中国物流与采购联合会物流与供应链金融分会发布的《2022年中国物流与供应链金融数字化发展报告》(以下简称“《报告》”)显示,按照数字供应链金融服务中小微企业时考虑的主要因素分类,目前占比位列前两位的考虑因素是被融资企业的信用度、经营数据。

“推动付款确权确实是供应链上一个长期的难点,如果能够使用数据化的方式,解决风险控制管理问题当然是各方都愿意看到的结果,但是推进实施起来仍有许多困难。”有央企供应链平台内部人士表示。

难以触碰到的“核心”与简单的信息化

《报告》调研结果表明,超过95%的企业认为线上供应链金融业务能够有效解决风险控制中最为关键的供应链上下游客户身份识别、供应链“三流”数据监控、核心企业交易确权、贸易背景核查和抵质押物管理等问题。

数据所蕴含的巨大想象空间已无须再多论证,但真正探索推进却仍面临着一些实操难题。

一家华东地区的保理公司总经理告诉称,当下所言的“数字化”,必须与“信息化”概念有所区分。信息化只是把线下的材料线上化,而当前市场上供应链金融主要还是围绕确权开展。信单链类产品(电子应收账款凭证)对接银行确权资金或者多级流转,就属于更偏重信息化的范畴,而不是数字化。数字化的核心在于数据的获取、数据资源的利用等从源头上数字智能化的链条。“获取数据的困难并不完全是因为企业配合意愿低的问题,更多的是实体行业中比如建筑业等公司自身数字化程度不高的问题。在一些企业系统内部,数据是自下而上经过层层修改形成的汇报数据,不仅滞后,而且与金融融资所需要的数据匹配性很低。”

但前述央企供应链金融内部人士也直言,“虽然目前金融科技平台大部分是在供应链金融的理想模式下谈数据治理和数据应用的价值,但不得不承认的一点是,作为供应链金融科技平台,在面对银行、核心企业乃至供应商时,金融科技平台作为承担连接角色的一方,其实没有那么高的话语权可以获得全链条上的交易数据。”

他透露,“我们也在关注与研究一些从中小微企业交易端入手的模式,但是总的来说,To B和To C的底层逻辑还是有很大区别的。银行仍然是供应链金融中的主角,B端场景下供应商与银行都有自己的内部合规标准,银行与既有的长期服务供应商拥有标准化的数据对接。而外部的供应链金融科技平台,其获得的数据无论是想要获得银行认可,还是想要匹配不同银行的准入标准,都存在不小的难度。”

“比如大热的区块链赋能下的去中心化模式,到了执行落地的环节,又有哪家银行与核心企业愿意自己被‘去中心’?”该人士强调,数字化不能只是点缀,第三方服务平台还需要找到自己的角色定位。

从下沉场景入手

事实上,行业内部也在积极拓宽自身产品,可以看到,目前一些第三方平台开始将目光转向了更下沉的服务需求

有供应链金融科技平台负责人告诉记者:“深入了解产业是很多银行共同的需求。在普惠金融蓬勃发展的当下,各个银行都在拓宽资金支持的覆盖面,然而实体中各行各业都有其自身的特点。作为金融机构,风险管理是银行的专业领域,扎根进产业具体场景中并非银行本业,但场景数据又是评估信用不可缺少的要素,所以两端必须要有人来连接,供应链金融科技平台的价值也恰恰在此。”

“探索场景中的数据信用需要下沉到终端。”前述负责人举了工程机械租赁的例子,“我们在机器上安装集成芯片传感器,采集发动机油耗等数据,可以进行比如在川藏线上的行驶安全管理,以及建筑企业现场机械的施工管理,在申请融资服务时,就可以以这些数据来反映其场景下的履约情况。而这种实时动态的数据可以长期持续地提供反馈。”

“银行更关注的是大宗的业务。面对过于下沉的场景,银行并无动力深入下沉场景逐一布局硬件、软件和运营,但是我们面对前端布局的尝试,到施工现场铺设电子地磅监控系统获取源头数据,这种底层布局采集源头数据的智能化服务,正好可以填补这块‘留白’。”有从业者表示。

《报告》显示,从对当前中国物流与供应链金融行业公司的调研情况来看,超过38%的企业数字化技术来源于自行研发立项,依靠产业链上下游企业技术的企业仅为11.54%,表明企业数字化仍处于各自为政的局面,上下游企业间未形成协同合作的局面。不足8%的企业数字化技术来源于高校、科研院所,表明企业、科研机构的产学研协同创新体系还未成熟,相关供应链金融科技商业转化仍待提升。

上述负责人也直言,虽然大数据协助可以同时兼具工程量采集与现场管理的功能,连同物流运输与仓库管理也会产生很多数据,但是目前金融科技公司所做的工程机械等都只是很小的一部分,距离真正去中心化还有很远,比如比较难获得的银行流水数据,打通数据体系、实现数据治理仍然需要国家级机构的牵头,调动各方共同参与。

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