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      摩方智能托盤:大數據下,供應鏈金融的發展趨勢

      2019-9-29 17:55| 發布者: mfise| 查看: 511| 評論: 0

      簡介:大數據是當下最熱的詞匯。在互聯網條件下,信息量爆炸式增長,如果我們不能獲取、整理和應用這些信息和數據,就有可能在很短的時間內落后,甚至被拋棄。在供應鏈金融服務領域,更是如此。一、供應鏈金融服務的現狀供 ...

      大數據是當下最熱的詞匯。在互聯網條件下,信息量爆炸式增長,如果我們不能獲取、整理和應用這些信息和數據,就有可能在很短的時間內落后,甚至被拋棄。在供應鏈金融服務領域,更是如此。

      供應鏈

      一、供應鏈金融服務的現狀

      供應鏈金融是運用供應鏈管理的理念和方法,為相互關聯的企業提供金融服務的活動。主要業務模式是以核心企業的上下游企業為服務對象,以真實的交易為前提,在采購、生產、銷售各環節提供金融服務。由于每家企業都有自己供應鏈條,展現出一個龐大的供應鏈網絡。不同的金融企業把自己的服務產品化,賦予不同的產品名稱。在過去的十多年里,供應鏈金融業務出現了許多創新。

      1.金融與物流兩業融合

      第一是金融與物流兩業融合。包括訂單融資、保單融資、電商融資、金融物流、擔保品管理、保兌倉、保理倉、貿易融資、應收賬款質押融資、預付賬款質押融資、進出口項下質押融資、存貨質押融資、融資租賃、金融物流、供應鏈金融、倉單質押、動產質押、互聯網金融。還有代收代付、結算、保險等。物流企業的作用在于保證貨物存在和交付。

      2.金融與物流進入電子商務

      幾乎所有電子商務公司在提供交易平臺的同時提供融資平臺,為買、賣雙方開展質押貸款。各主要商業銀行、股份制銀行都推出了針對電子商務的融資產品。電子商務將顛覆傳統的交易方式。一是交易不受時空限制;二是縮短交易環節;三是碎片化訂單真實反映需求;四是快速交易要求快速交付;五是為小企業提供了銷售市場;六是成本和售價降低。電商新模式是網上交易、網上融資、網下交割。物流業的業務方式也會改變。快速響應、快速分揀、小批量、多批次、可視化、網絡化等需求,會影響物流設施的規模、布局、構造等。

      3.互聯網金融的出現

      互聯網金融是利用互聯網技術完成的金融活動。它的出現“讓企業家徹夜難眠”。

      二、大數據對供應鏈金融的影響

      1.可用于判斷需求方向和需求量

      供應鏈上的企業,存在著緊密的關聯關系。終端消費量的變動,必然會引起上游各環節的變動。大數據時代大數據可幫助我們判斷一系列變動的規律。同時,我們還可以把一定時期內的流通和消費看作是一個常量,而在地區、方向、渠道、市場的分配作為變量。

      2.可用于目標客戶資信評估

      利用大數據,可以對客戶財務數據、生產數據、電水消耗、工資水平、訂單數量、現金流量、資產負債、投資偏好、成敗比例、技術水平、研發投入、產品周期、安全庫存、銷售分配等進行全方位分析,信息透明化,能客觀反映企業狀況,從而提高資信評估和放貸速度。只看財報和交易數據是有風險的,因為可能造假。

      3.可用于風險分析、警示和控制

      大數據的優勢是行情分析和價格波動分析,盡早提出預警。行業風險是最大的風險,行業衰落,行內大多企業都不景氣。多控制一個環節、早預見一天,都能有效減少風險。。

      4.可用于精準金融和物流服務

      貸款時間、期間、規模、用途、流向;倉儲、運輸、代采、集采、貨代、保兌、中介、擔保一體化運營。

      大數據

      三、大數據應用的條件

      1.基礎數據的真實性

      要使用大數據,就必需保證數據的真實性,尤其是基礎數據的真實性。當前,GDP、吞吐量、貨運量、倉儲設施、投資額、主營收入等數據都有水分。地方GDP加總超過國家GDP,集裝箱重復裝卸計算吞吐量,關聯企業互開發票增加銷售額等,致使數據失真。因此,改革考核體制、改革統計體制已是當務之急。

      2.數據要能聚焦成指標

      數據本身是枯燥的、雜亂的,但形成指標后便具有生命。科學地設定指標,確定指標間的勾稽關系,才能準確地判斷事物發展的規律和路徑。先行指標有重要指導作用。數據的負面影響是信息污染,影響判斷。

      3.不同數據體系要互聯互通

      在市場化條件下,數據是資源和產品。利益分割使信息孤島現象更為嚴重,甚至于公共信息都被當作部門利益而壟斷起來。部門數據、行業數據、企業數據、國際數據相互割裂,大數據不能發揮應有的作用。

      4.積累準確的參數

      在實際工作中,基礎參數極為重要,尤其是是臨界參數。參數是基準,木直中繩,參數就是木工打出的那根基線。在我國,貨幣發行量、貨幣流通量、每百平方公里道路里程、倉儲業投資規模、物流園區投資規模、港口數量和吞吐規模、物流強度、投資強度、投入產出比、均缺少基準,才出現了貨幣超發行,通貨膨脹,港口過剩,產能過剩等問題。

      5.先進的數據應用理念

      如果數據是客觀的,使用數據的人還要有先進的應用理念。這與經驗、學識、能力有關。決策,尤其是與企業命運有關的決策,不能參雜私念和人情因素。如果我們認真追究產能過剩形成的原因、追究投資失誤的原因,都與理念有關。

      四、大數據下供應鏈金融發展趨勢

      1.向信用擔保方向發展

      電商企業根據自己掌握的數據,對客戶的業務、信用進行分析,在安全范圍內提供小量、短期融資,把沉淀在網上的無成本資金盤活。電商規模越大,沉淀資金越多。如果加上吸收存款功能,就變為金融機構;在大數據的引導下,銀行業也會釋放出這種靈活性,這樣,信用擔保就不僅僅限于大企業,而是可用于中小企業,業務范圍將大大擴展。

      2.向著實物擔保方向發展

      任何時候,實物擔保都不可或缺。它是電商融資和銀行融資的安全底線,要保證實物的真實性和安全性,需要物流企業與之配合。比如說1000萬的軸承你抵押給商業銀行, 它是不敢接的。它對不動產有處置能力,但是對軸承沒有處置流通渠道,因為他無法評估軸承以多少的價格來抵押。

      但是由于西域在做上下游的交易,我們就是賣軸承,如果軸承上游給我們的供貨價格是7折,那么抵押給我們1000萬,我們給他3折的估價就,300萬,可能它缺錢就是缺這30天,每天利息千分之0.5,年化利率就是18%,那么對他來說當你貸不到錢,沒有資金渠道的時候,資金的使用成本就是不高和低的問題了。

      即是一個有和無,不是多和少的問題。在此情況下,我給上游3折,同時我有資產處置能力,一旦你違約,我有處置能力,4折拋售。大家可以看到,因為我掌握了交易,軸承是個硬通貨,我們的風控就得到了保障。

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