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摘要:大数据是互联网飞速发展过程中的产物，其与信息技术结合形成的大数据技术为金融机构提供了大规模、多样化的数据集合以及分析繁杂数据的方法，在提高金融机构服务供应链成员的效率和能力方面发挥了重要作用，但与此同时也存在着大数据处理成本较高、大数据的真实性不高、用户隐私安全没有得到有效保护等方面的问题。本文通过分析大数据技术在供应链金融领域的应用现状，对其存在的突出矛盾进行研究，并提出针对性的创新型风险管理建议，以期提高大数据供应链金融应用的精确性，充分发挥供应链金融服务实体经济的作用。
关键词:供应链金融;大数据;风险管理
一、供应链金融
供应链金融是供应链与金融两个领域的结合创新，它充分的利用互联网、物联网、云计算等先进的高科技信息手段，通过将核心企业上下游的中小企业的资金流和物流联系起来，将原先难以把控的单个企业的风险转变为整个供应链企业整体的相对可控的风险。其中，资金是推动供应链快速运转的助推器，加快资金的流转速率，减少中小企业在发展初期面临的融资约束，其具体的业务运作模式如图1所示。这种模式改变了传统的以固定资产作为抵押的商业融资模式，对于有效提高经济运行效率、减少经济运营成本以及推动整个产业生态链的良性循环发挥了重要作用。
二、大数据技术应用于供应链金融的现状
供应链金融目前在国内的发展仍然处于初步阶段，但发展速度较快。如图2所示，根据前瞻产业研究院的《中国供应链金融市场前瞻与投资战略规划分析报告》统计数据显示，2016年，我国供应链金融市场的规模总体接近13万亿元，截止至2017年，供应链金融市场规模已增长至14．42万亿元，2018年，由于受监管政策变动影响，互联网金融C端业务虽受到明显冲击，但B端金融有望快速发展，供应链金融市场规模达到16．51万亿元左右。
(一)建立数据库
传统的数据收集主要来自单一企业的应收账款、存货数据，数据收集面较窄，数据来源、真实性、完整性无保障，而大数据技术下的数据收集相较于传统的数据收集具有数据来源广泛、真实性、完整性较高的特点，并且将原先获取的单一企业的数据，与供应链其他企业、银行、监管机构等参与各方的数据结合起来，从而形成供应链条上所有企业之间的全方位的多层面的相互交易数据。在此基础上，通过互联网终端获取企业之间的交易交叉数据，与原有数据相互核对检验，从而有效保证供应链上数据的完整性和真实可靠性，实现整体交易平台上的数据共享。与此同时，通过将中小企业纳入供应链信用体系，有效解决了中小企业原先融资模式中面临的抵质押不足的硬性担保困境，打破了中小企业的融资困局。
(二)减少信息不对称
通过供应链金融的大数据库，有效解决了银行之前面临的部分信息不对称问题，将链条上各企业之间的相互关系，如各种控股、担保、借贷、投资、股权等复杂关系梳理清楚，建立起企业之间清晰的关系网。同时，银行也可以从更多渠道获取企业的经营信息，如企业的各种生产经营数据、人力成本数据、经营费用数据甚至原材料水电等消耗数据，根据各层面的微小数据从而对企业的经营总体状况有了更全面的把握，及时从中发现危险信号，采取相应补救措施，并且这种监控过程可以是动态的、持续的以及低成本的。除此之外，对于可能存在的欺诈风险，银行也可以通过对各类数据的多维度分析，与企业之间的交易记录相核对，确保交易的真实性和数据的可靠性，从而从整体上保障了数据库的高质量，提高银行的放贷效率，减少银行的坏账损失，以及由于信息不对称给优质的中小企业带来的负面影响，真正地将资金用给优秀的中小企业。
(三)大数据加强风险管控
供应链金融风险具有动态性、传导性以及复杂性的特征，随着互联网的快速发展，供应链金融与互联网的深度融合使得其风险来源和风险结构变得更加复杂，供应链金融参与各方的经营模式缺陷、违规行为、业务流程设计缺陷、操作失误等问题都可能引发风险并通过传导机制波及整个链条。而大数据的应用可以强化信息的管理，这些数据信息具有碎片化、动态化以及非结构化特征，银行可以通过关系网建立起有效分析模型，动态观察企业之间的交易往来数据变化情况，及时发现异常的交往信息，并对供应链条的整体健康状况进行更新评估，通过数据的整合分析可以提前预知风险和加强风险防范。
三、大数据技术在供应链金融风险管理应用中存在的问题
(一)大数据的获取及处理工作成本较高
大数据是供应链金融的显著特征，供应链金融是数字化的供应链金融。大数据技术的创新性在于将原先的间断的数据获取转变为供应链上所有业务活动往来数据的实时监控，获取的数据具有持续动态的优势，从而通过对数据的分析整体获取有用的市场信号，及时掌控风险，降低企业整体经营风险。
(二)大数据真实性有待提高
大数据技术助力供应链金融风险管理的基本保障是数据的真实有效性，互联网时代大数据的获取来源广泛，包括公共社交平台、企业内部交易数据、电子交易记录等等。这些数据相较于传统的数据更加全面、更加及时、更加透明，但与此同时，大数据来源的广泛性使得大数据的真实有效性难以得到有效保障，从而导致基于大数据分析而做出的风险管理决策可能出现严重的失误。
(三)用户隐私安全没有得到有效保护
大数据在帮助降低金融服务供给者的经营成本的同时，极易侵害金融服务消费者的隐私。供应链金融工作的大数据不仅包含用户的网上交易信息、银行账户信息，还牵涉到用户的沟通交流信息，这些严格来讲属于用户的私人信息，应该对数据进行脱敏处理才能进一步使用。但目前的大数据技术没有对属于个人隐私的数据信息做分类处理，使得用户的大量隐私被挖掘使用，个人信息随时随地都有可能被公开或提取，个人隐私难以得到有效保护。
四、大数据技术助力供应链金融风险管理创新型对策
(一)优化信息共享模式，削减数据的获取及处理成本
要削减数据的获取及处理成本，必须打破数据来源的渠道限制，边界限制，加强信息共享范围，提高数据处理能力。具体的在应用大数据加强供应链金融风险管控时，需要做到以下两点。一是通过加强供应链金融与社交网络之间的结合来降低大数据的获取成本，包括电子邮件、公共社交平台、商务社交活动等在内的一系列互联网行为。供应链金融风险管理的核心在于及时掌握融资主体的全面动态信息来降低抵押或担保的风险。在对融资主体的多角度信息进行大数据采集时要注重对融资主体细枝末节的把握，社交网络上有着丰富的与融资主体有关的各种行为数据，因此，供应链金融服务的供给者可以通过与各社交网络平台加强合作，打破数据来源的边界，促进供应链金融与社交网络平台的深度融合。二是通过提高大数据的核心处理能力来降低大数据的处理成本。对于外部采集获取的大数据，必须经过加工处理才能服务于供应链金融风险管理，在处理过程中应确定一个统一的格式和标准，并注意与内部数据的对接整合，采用专业的大数据分析工具，并加强新型高效处理技术的研发，将原料大数据转化成专业型知识型资产，提高大数据应用效率。
(二)运用区块链技术提高数据真实性
区块链技术是当前金融科技领域的重大创新，在具体的金融市场应用中主要分为交易、区、块、链四个部分，然后对这四个部分进行固定时间不同区域的总结，然后再将总结串联在一起的过程。通过运用区块链技术可以对整个供应链下的金融风险管理活动进行理性分割，结合不同部分活动进行有序串联，将金融合同的各要件进行有序整合，设计全方位、一体式的全智能合约，对所有合约交易都进行函数算法加密，并盖上时间戳储存在区块链当中。这样一来，区块链的可追溯性优势可确保合约的精准追踪，另外，其不可篡改和加密的特点可以大大降低合约诈骗、虚假交易等风险，从而提高大数据的真实性。
(三)运用法律保护及技术脱敏保护好用户隐私
供应链金融服务供给者在进行大数据挖掘时往往容易忽视对用户隐私的保护，有效利用大数据的前提条件是用户隐私的安全得到保障。从法律层面来说，供应链金融参与各方应明确各自的责任、权利以及限制条款，尤其是数据采集权限，应向客户完整地披露所采集信息的种类、使用目的及可能与客户有关的利益关系，在征得客户的同意授权之后再进行数据的处理，如将数据用于其他事项，则应再次取得客户的授权。从技术层面来说，保护用户隐私最有效的方法是进行数据脱敏处理。数据脱敏是运用设定好的脱敏规则对涉及客户的敏感信息通过数据变形的方式加以保护，在不违反系统规则的前提下都要进行数据脱敏，可以由系统内部人员手工完成，但效率较低，操作失误较高，也可以设计出专业的脱敏产品，运用统一规则，其效率较高，操作失误发生率较低。
参考文献:
［1］邱晖，许淑琴．大数据在互联网供应链金融风险管理中的应用［J］．金融财务，2018(7):36－37．
［2］倪风华．大数据视角下商业银行供应链金融风险管理探析［J］．?望观点，2018(8):8－9．
［3］徐思媛，陆德宇，罗捷．基于大数据下的供应链金融风险研究［J］．时代金融，2019(8):36－37.
作者:冯娟 原春芬 单位:郑州商学院
