人大商学院副院长宋华：让金融回归实体，打造智慧供应链金融

7月19日，由中金协指导，华能大宗和价值中国联合主办的“2017· Fintech 与 供应链金融 创新落地”高峰论坛在南京举行。来自政府、金融机构、大宗商品电商企业、产业协会、市场研究组织及科研机构的200余位专家学者、企业精英参加了本次论坛活动。会议期间，华能大宗总经理李波还正式对外发布了“华能大宗电商平台3.0”，由原来的交易平台向供应链运营集成服务平台升级。

此次活动的主讲嘉宾有中国人民大学商学院副院长宋华、“互联网+百人会”发起人张晓峰、价值中国CEO林永青、众享比特CTO张治国和华能大宗总经理李波，以及洪春蕾、黄云飞和李云鹏。

宋华教授现任北京现代管理研究会会长、商务部市场调控专家库专家，是目前关注国内供应链金融与现代物流领域的权威，率先提出了供应链管理中 大数据 的应用方法论。活动上，宋华先生发表了主题演讲，主要内容如下：

近期，国内让金融回归实体经济的呼声越来越高，在金融技术的推动之下，如何打造我们今天基于产业的供应链金融，已经成了我们国家一个重要的国策。如何去建立这种智慧供应链金融，这是我们今天每一个产业都需要去思考的一个问题。

一、大数据智慧供应链金融的内涵

什么叫大数据的智慧供应链金融？这里面有三个要点——数字化，智能化和智慧化。

在数字化计算机虚拟环境中，对供应链过程进行评估和优化，是进一步推动生命周期的新型组织方式。数字化本身的概念内涵在于提高本身供应链的信息协同。

而智能化是在数字化的基础上，通过互联网、监控技术加强整合供应链信息管理、服务，以提高对于供应链的可控性。并且通过智能手段和智能体系，初步建构高效的运营系统。它的核心在于提高我们整合供应链的效果，降低我们整合供应链的交易成本。

到了智慧化阶段，是指在整个供应链过程中进行智力性活动，包括各种依赖的数据分析、推理、判断、构思和决策，某种意义上是一种部分取代了我们人工的分析方法和过程。

那么 金融科技 供应链金融的核心在哪儿？首先要打造产业生态，如果我们产业生态不能有效打造，我们很难去建立这样一种供应链金融。在这个基础之上，还要建立我们的金融生态。随着供应链发展之后，我们的金融手段、金融业态和金融主体也需要不断变革和创新。所以支撑我们产业生和金融生态最核心东西就是金融科技。

二、信息化的架构

智慧供应链金融里有一个问题，怎么构建基础的大数据？

首先，必须建立健全的数据源，包括我们的交易信息、库存信息、运输信息、支付信息、资金信息、结算信息等。数据源是一切的基础，有一个结构化且有效的数据仓库，再对数据仓库的数据进行充分的清洗、整理、挖掘、分析、推论，就形成了我们所讲的 人工智能 。

然后在人工智能的基础上，加上一些非结构化的信息，这就构成了大数据供应链金融。

做好大数据要求我们先做好下面这三件事：

第一，搭建数据平台。目前在我们接触的一些企业中，在平台的建构中最大挑战在于要建立起整合数据的仓库。要把前台运营数据和后台管理数据有效联系起来。

第二，数据分析。虽然今天有些企业开展供应链金融业务，积累了一定业务数据，但没有在客户管理、风险评级、经营规模预测等方面作出大量分析去预测资产。单纯的数据不能指导业务本身，那么怎么有效地搭建数据平台，是我们需要深入思考的问题。

第三，数据运用。数据运用上问题在于我们数据没有真正意义上进行整合，没有充分利用。其次，缺乏面向整个集团统一的完整的应用。我们企业和政府机构都出现了这类问题，随着这两年供应链金融火爆之后，出现了大量的欺诈，其中有一类非常重要的欺诈现象——套税，尤其在出口过程中利用成套项目骗取退税，这种形式在今天的中国非常严重。这就是因为我们现在国家的整个数据割裂，没有充分进行整合，没有统一的数据系统。海关有海关的数据，税务总局有税务总局的数据，每个部门有自己的大数据，但是所有数据之间不通。

三、大数据供应链金融要素

第一，WHY——我们为什么要大数据。供应链金融的角度来讲，我们大数据应用是为了更好的了解互联网供应链金融的利益方，特别融资对象的经营能力和潜在能力和潜在风险。这决定了我们怎么建数据源，用什么技术手段有效获取这些东西。

第二，WHO——我们的对象。做供应链金融要求覆盖我们的融资对象，尽管要完全覆盖融资对象很难，但至少要能控制风险。我们今天很多企业之所以违约率高，不一定是自己的恶意行为，因为他的交易对手和他的交易伙伴出现问题，连带着出现了金融风险。所以我们不仅要了解融资对象，还要了解融资对象的交易对手和融资对象的其他合作者。

第三，WHAT——我们需要什么数据。这个数据包括时间和空间数据，换句话说，是在不同时间，在不同地域发生的数据。另外还包括主体和客体数据，主体，是指我们的经营对象和我们的企业，客体，指目的物、标的物。除此之外，还需要我们的要素与情感、单点和网络的数据。

如果连这些最基础的数据都不能有效把握和掌握，我们茫然开展供应链金融是要不可行的。

第四，WHEN——我们需要什么时候的数据。历史数据，有理式数据行不行？不行。所以我认为严格意义上银行的征信数据没有用。一方面，银行数据覆盖不了我们的中企业；另一方面，银行数据只是历史数据，在今天的中国好昨天不一定代表好的明天。

我们真正需要的，是通过金融技术的创新手段，获得事实数据和即将发生数据。

第五，HOW。首先我们可以通过业务底层化获得积累数据，渗透客户底层。第二，我们通过公共渠道，通过物联网、 区块链 、云获得数据。

四、环境和制度保障

最后，真正要做到大数据的供应链金融，我们还需要考虑环境和制度保障。

单一的技术不可能去支撑我们的大数据供应链金融，我们需要的是融合性的金融 科技创新 ，融合性表现在哪儿？我们整个产业过程能不能做到电子化，如果全程电子化都做不到，供应链金融、大数据供应链金融都是假话。电子化以后还不行，还需要标准化。如果不同环节和不同主体，同一个仓单不标准，定义和规格不一样，请问我们如何实施区块链。还有就是可流转、可追踪，在这个基础上，结合我们前面的ERP，我们活动的ERP再加上QP系统，我们的金水系统，做到什么，线上云断口线下物联化，做到我们交易区块和物流区块。

还有我们今天的制度性环境保证，比如我们国家标准化建设，还要协调融合性的教育性的大数据，我个人认为不应该叫大数据。因为光规模大不行，还要真正实现结构化、立体化。我们的制度环境影响我们用什么方法解决融合性的技术创新。我们的组织环境，涉及我们供应链金融中几个很重要的组织形式：

首先是链上参与者，包括供应链的上下游。

其次是平台服务的提供商。平台服务供应商专门收集汇总和整合供应链中结构性数据和非结构性数据。平台服务提供商就是绝对不是单纯地做交易，做撮合，真正平台提供商真正能渗透到供应链，真正的获取。比如我们今天的生产商到底生产什么品种，生产什么状态，规格、质量、价格是什么，真正下游的用钢企业是谁，真正用户特点是什么，平台服务提供商要把握这种结构化的信息。

还有风险管理者，它的作用在于汇总信息数据进行分析定制金融产品，服务我们平台中的特定中小企业。

最后是流动性提供者。

每个企业到底怎么做，基于大数据供应链金融，取决于我们到底想发挥什么功能，四个主体中怎么组合。融合度不一样，有可能形成不同的主体状态。

一个很重要问题，就是供应链金融的未来趋势究竟在哪？

第一，一切服务活动化，一切活动服务化。供应链金融发展一定要立足产业供应链运营基础上，真正深入到中小微供应链服务中去，在推动客户成功的基础上实现自身的发展，以及有效融资和风险管理。这意味着我们要对金融有敬畏之心，千万不要把金融作为手中的玩具。

第二，一切业务数据化，一切数据业务化。大数据核心不仅仅是利用各种技术获取现成的网上和其他渠道信息数据，更在于如何将随时随地发展业务数据化。而且通过数据的归集、识别、清洗、分析、挖掘，发现其中的机会，又把机会转化为新的业务。

第三，一切流程标准化，一切标准流程化。供应链金融有一个很麻烦的问题，融资对象一般是中小企业，但中小企业的业务又具有分散性和非标性，每单的业务，每个中小企业要求都不一样。因此很难实现业务数据化，也很难真正对风险进行管理。这就导致一个问题，我们怎么把服务活动，供应链运营，做到模块化，甚至颗粒化，这对信息化的要求非常之高。

重点活动颗粒化极其重要，否则就做不到流程标准化，流程标准化做不到，茫然做金融就有风险。反过头来，我们标准又要真正运用于我们的金融性活动和服务。

这就是我们今天的供应链金融，特别大数据供应链金融里面需要去掌握的一些话题。

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