供应链金融冰火两重天人工智能技能若何破局?_供给链_金融
供应链金融在海内发展可谓冰火两重天。
一方面,利好不断。各级监管部门政策频出,鼓励银行、保理公司、科技公司等参与供应链金融。2021年政府事情报告更是首次提及“创新供应链金融做事模式”,希望通过供应链金融“1+N”带动中小微企业得到融资,并降落融资本钱。再加上快速增长的应收账款、企业存货等,使得供应链金融市场呈现一片蓝海。
另一方面,爆雷不断。大型商业银行、第三方财富公司、保理公司等纷纭“踩雷”供应链金融。近日,媒体宣布,雪松控股供应链金融融资项目过时,涉嫌贸易空转。再比如2019年,因广州承兴造假,导致诺亚财富踩雷“34亿元”应收账款抵押融资业务,股价从高点60元每股跌到最低20元每股,这也匆匆使其彻底退出供应链金融市场。
随着供应链金融覆盖越来越多的中小企业,传统风控模式对票据造假、贸易真实性等——供应链金融所隐蔽的风险力不从心。
近些年,人工智能公司、互联网巨子开始考试测验搭建供应链管理平台,利用NLP、机器学习、区块链技能、GPS、打算机视觉技能等办理供应链金融领域的敲诈问题。个中,网商银行、腾讯、冰鉴科技等公司更是不遗余力布局供应链项目。2021年10月,网商银行正式对外发布基于数字技能的供应链金融方案“大雁系统”, 首批接入的品牌超过500家,包括海尔、华为、蒙牛、旺旺等。2022年,冰鉴科技宣告数千万投资供应链金融科技企业汇融数科,深化供应链金融布局。
一、供应链金融发展史
传统供应链金融业务大致兴起2006年前后,随着经济的高速发展,中国的商贸往来初现井喷,供应链金融业务也随之高速发展。
传统的供应链金融是基于应收账款质押、仓单(存货)抵押融资为主,但是,应收账款、仓单造假太多,导致该业务发展困难。
为了降落造假的发生率,央行从2010年开始全面推广电子商业承兑汇票,作为供应链金融的支付办法,持票企业将电子商业承兑汇票抵押给银行、保理公司等金融机构得到融资。在发展初期,电子商业承兑汇票因办理了纸票、应收账款的诸多问题,促进了供应链金融的发展。
2016年12月8日,公民银行总行牵头组建了上海票据交易所,这对中国供应链金融发展也产生了主要影响。
但是,道高一尺魔高一丈。近些年,电子商业承兑汇票也开始涌现被假造的情形,对全体供应链金融产生了严重寻衅。
涌现这些问题的紧张缘故原由是传统的供应链金融业务更多关注核心企业信用,对高下游中小微企业融资人风险评估不足,对资料信息的审核紧张集中在条约以及税票,无法掌握贸易的真实性,导致造假本钱低,骗贷频繁发生。
为理解决这些问题,近些年,一些人工智能企业开始搭建供应链金融平台,寄希望通过技能手段掌控每笔交易全流程信息,从而担保供应链金融业务顺利发展。比如,利用区块链和电子签章技能担保签订的条约真实有效、利用人工智能技能判断每笔贸易的真实有效,利用大数据风控判断融资企业具备相应的生产能力而不是骗取贷款的壳公司。一些供应链金融科技企业因此融资不断,如汇融数科得到冰鉴科技数千万计策投资,联易融得到腾讯多轮融资并已上市。
二、市场规模不断增加
据国家统计局数据,中国企业应收账款不断增加,2021年规模以上工业企业应收账款高达18.87万亿,同比增长12.7%。
与此同时,企业存货也是不断攀升。截至2020年末,工业企业存货高达12.59万亿,私营工业企业存货4.51万亿元。
根据灼识咨询数据,供应链资产余额估量到2024年将进一步增至99.9万亿元。不断增长的应收账款、存货等给企业正常运营带来重大寻衅,但也为供应链金融业务创造了一片蓝海。
三、政策助推“供应链金融”
不断增长的应收账款、产品存货,导致企业流动资金缺口不断增加,匆匆使政府和金融监管部门不断出台各种政策。2021年,关于供应链金融的政策出台的密集程度更是前所未有。据冰鉴科技研究院统计,国家层面的各种供应链金融政策超过十五次,供应链金融已经成为办理企业融资问题的紧张手段。
四、过时爆雷等问题频发
在政策支持和融资需求不断增加的同时,供应链金融市场却“爆雷”不断,令这片蓝海市场乌云密布。
据冰鉴科技研究院理解, 2022年1月,证监会发布今年“一号罚单”,金正大供应链造假约231亿元。经查,2015年至2018年上半年,金正大及其合并报表范围内的部分子公司通过与其供应商、客户和其他外部单位虚构条约,空转资金,开展无实物流转的虚构贸易业务,累计虚增收入230.73亿元,虚增本钱210.84亿元。险些同时,雪松控股应收账款融资等项目过时,董事长、创始人张劲具名的《报歉信》发布。据媒体宣布,产品规模200亿,涉及8000投资人。
除此之外,2019年,诺亚财富“踩雷”承兴国际34亿元的供应链金融融资。据公开媒体宣布,云南相信、湘财证券、中粮相信、国民相信等机构也踩雷承兴国际,而所涉的融资活动多是基于应收账款债权的供应链融资。
在更早之前,2012年,上海钢贸行业与仓储单位勾结,空单质押、重复质押骗取银行贷款,民生、浦发、建行等踩雷。2013年河南武钢案,民生、招行、广发等涉案。2014年,广东纸浆案,波及20多家银行;2014年青岛港案,青岛德诚矿业利用同一批金属库存重复骗取融资贷款,涉及18家中资银行,金额160亿元。
对付供应链金融问题频发,广州商品交易所首席运营官陈昊旻认为,传统尽调模式资源有限,在供应链金融链条环节中,一个可组织、记录、确认交易真实发生,资产真实可见的平台角色显得至关主要。
冰鉴科技研究院认为:“目前很多银行对贸易背景真实性调查流于表象,仅限于条约和税票审查,短缺深入调查贸易背景的真实性的能力,对供货来源、商品清单、储存、运输、验收、发卖等进行调查,交叉验证更是缺少手段。此外,萝卜章、关联方虚假贸易等问题也是限定供应链金融发展的紧张障碍”。
由于传统供应链金融业务,不关注全体链条的交易过程,仅从单个大型企业,特殊是核心企业作为出发点,供应金融做事。
因此,对付供应链金融里的诱骗、造假问题,传统的供应链金融风控手段已经举步维艰。
五、人工智能如何赋能供应链金融?
为理解决供应链金融骗贷问题,国家层面开始考试测验利用前辈技能识别风险。特殊是2021年4月,银保监发布《关于2021年进一步推动小微企业金融做事高质量发展的关照》,明确表明:“在依法合规、风险可控根本上,充分利用大数据、区块链、人工智能等金融科技,在农业、制造业、批发零售业、物流业等重点领域搭建供应链家当链金融平台,供应方便快捷的线上融资做事。整合发挥银行在数据信息、IT系统、客户资源等方面的上风,帮助核心企业打通家当链高下游环节,造就小微企业客户集群。优化对核心企业高下游小微企业的融资和结算做事,依托家当链供应链的交易数据、资金流和物流信息,有序发展面向高下游小微企业的信用融资和应收账款、预支款、存货、仓单等动产质押融资业务。”
1、利用摄像头、RFID、GPS等对货色实时监控,利用水电煤等数据判断融资企业的生产能力
一些智能风控企业通过融资企业的水电费等支出变革来判断融资企业是否是壳公司、是否有真实生产,并通过GPS、实时监控等判断是否是虚假供货、是否足额供货。据供应链金融科技企业汇融数科透露,其客户对存货进行数字化动态监管,通过连接温湿度、RFID、摄像头等物联网设备,节制货色的实时状态,实现仓库的数字化动态监管,包括节制车辆的实时轨迹、实现出入库作业的实时监控、作业整体情形一览无余。
资料来源:汇融数科
2、利用电子签章(区块链技能等)在线签订条约,防止“萝卜章”
“萝卜章”问题是供应链金融领域风控职员最为头痛的事情,但是传统风控手段,不仅难以实行,且依然问题频发。如传统的办法下,风控职员为了保住盖章真实有效,采取现场盖章的办法,但是,也曾发生,骗贷职员租用核心企业总经理办公室,盖萝卜章的情形。此外,核心企业不合营导致现场盖章落地实行难。
目前,人工智能企业纷纭采取电子签章,不须要现场面签,但可以担保条约的真实有效。电子签章背后是区块链技能,其基本事理是:通过区块链技能去中央化特色实现了企业的唯一署名,且密钥一旦天生后不能变动、清晰留痕,从技能上打消了数据被修改、被假造的各种可能。
除此之外,国家层面也开始对电子签章给予支持。2020年9月,公民银行、法律部等八部门联合发布《关于规范发展供应链金融的见地》,明确指出,在探索提升供应链融资结算线上化和数字化水平方面,支持探索利用电子签章在线签署条约,进行身份认证核查、远程视频签约验证。
3、利用大数据规避子公司或者关联方等虚假交易
供应链金融骗贷另一紧张缘故原由是关联企业之间形成虚假贸易关系,形成一系列交易条约和单证,然后据此骗取银行或其他金融机构资金。
传统的关联关系判断,紧张关注的是持股5%以上的股东、子公司以及干系公司董监高及其父母子女等。
人工智能公司通过知识图谱、关联关系、NLP等技能或者算法判断不持股或者持股比例较低的交易双方的关系,来识别虚假交易,如同一注册地址、同一联系电话、同一WiFi等等。
4、订单融资、预支款融资,可以通过企业信用风险评估办理
由于短缺抵押品,又不能利用核心企业信用,传统供应链金融对付订单融资、预支款融资基本上束手无策,这也导致小微企业很难在传统金融机构得到融资。
但是,人工智能企业却可以以企业主个人信誉为依托,结合工商、税务发票、法律诉讼、以及供应链贸易信息综合考量风险,帮助小微企业从银行获取贷款。
此外,人工智能公司识别风险最核心的办理办法是通过搭建供应链金融平台,全流程节制供应链交易中各方资金流、物流、信息流等资料,并关注贸易背景的真实性、交易的连续性、交易双方的如约能力,为供应链上中下贱企业供应金融办理方案。
六、展 望
随着区块链技能、机器学习、打算机视觉、GPS定位、大数据、NLP等技能的不断深入运用,通过搭建供应链金融管理平台,将从根本上改变传统的供应链金融做事模式,并通过全流程实时监控,掌控货色、物流、资金流等信息,并利用工商、税务、法律等替代数据对融资企业信用、核心企业信用等进行综合评估,有效降落“萝卜章”、“虚假贸易”、“关联方交易”、“债务过时/违约”等供应链金融风险发生频率。
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