大数据时代下的我国供应链金融发展形态研究
一、基本概念
（一）供应链金融定义
供应链金融是将供应链上的核心企业及其上下游企业全部合并起来看做一个整体，以核心企业为依托，以真实贸易为前提，运用自偿性贸易融资的方式，通过应收账款质押、货权质押等手段封闭资金流或者控制物权，对供应链上下游企业提供的综合性金融产品和服务。
（二）大数据时代定义
研究机构 Gartner的定义：大数据是指需要新处理模式才能具有更强的决策力、洞察发现力和流程优化能力的海量、高增长率和多样化的信息资产。
维基百科的定义：大数据指的是所涉及的资料量规模巨大到无法通过目前主流软件工具，在合理时间内达到撷取、管理、处理并整理成为帮助企业经营决策目的的资讯。透视不同机构给出的相关定义，大数据的含义不仅仅是字面上的“数量庞大”，更重要的是数据背后所蕴含着的“痕迹”，强调的是对数据的巧妙挖掘和应用。
二、大数据时代对供应链金融的影响及机理
（一）大数据帮助建立供应链金融企业信用评价体系
在大数据环境下，银行能够立足供应链生态对需要融资的企业乃至整条供应链进行一个完善的信用评价，从而建立一套完善的授信企业的资信评估。有了大数据，企业不仅仅是从经营周转能力、销售利润率、流动比率、速动比率、坏账率等极易在财务报表上造假，且无法完全反映企业生产经营情况全貌的指标来评估。
（二）大数据降低供应链金融参与主体的信息不对称性
一旦出现了大数据，银行与企业之间可以从大量的数据中进行充分的数据分析从而获得有用的信息，解决信息不对称问题。在麦肯锡的研究报告中，金融行业由于其得天独厚的客户资源、交易数据等等将是从大数据时代中获利的当之无愧的领先者。银行能够在以往信用评价体系的基础上，完善信用评价模型，更好地掌握客户信息。运用大数据进行科学分析和决策将降低供应链金融的信息不确定性。
（三）大数据将提高供应链管理水平
大数据的出现有效地改善供应链上各个环节或者角色的生产效率。供应链中存在的牛鞭效应使得供应链上的不稳定因素逆向传动，信息逐渐失真，造成某些环节的缺货或者积压。比如在制定生产计划的时候，企业可以利用大数据建立精准的需求预测，结合对目标市场的分析和历史数据，通过对这些大数据的分析进行定性和定量的精准预测，同时与供应链上的企业共享，以便各个环节都能制定出合适的运营计划，减少供应链风险。同时大数据的应用还能降低供应链金融的业务成本。
（四）大数据帮助物流企业成熟发展
在大数据时代，物流企业可以利用大数据技术拓展数据来源，整合多方面数据，加深物流企业参与供应链金融的程度和能力。让物流企业能够通过分析大数据有效监管中小企业作为质押物的存货。
三、大数据时代下我国供应链金融发展方向
（一）金融+数据+平台的齐头并进
尽管是刚刚进入大数据时代，大数据时代已经催生了以互联网企业为主导的新的供应链金融模式。互联网企业得天独厚的数据资源使得其在大数据时代拥有天然的宝贵财富，于是迅速地异军突起，开辟出了新的模式。然而其在金融业务领域的短板也是不容忽视的。相反，拥有雄厚资金和金融专业知识技能的银行却囿于数据收集与处理技术，不能更好地发展其供应链金融业务。因此在大数据时代，双方会加深合作，彼此促进，打造一个“金融+数据+平台”的模式，搭建上下游交汇的网络服务平台，利用彼此的优势，真正做到物流、资金流、信息流的无缝衔接。
（二）覆盖面更广
在传统的供应链金融中，尽管条件放宽，从对中小企业的资信评估转移到了对供应链的评估，然而依然有很多需要资金的企业因为资信评估不够无法获得融资。而在大数据时代，资信评估的考量更为多方面，供应链金融服务的受益者从原有的中小企业拓展出去，甚至延伸到了中小微企业。同时，手续方便、业务成本较低等优势使得更多的企业愿意选择这样的融资方式。因此，供应链金融服务的覆盖面将会变得更广。
（三）向数据质押信用担保方向发展
在大数据时代，每个企业都累积了大量的交易数据，如历年销售额、履约情况、合作年限等等，由此产生的数据质押是大数据时代独特的产物。数据质押指的是运用大数据挖掘技术，通过交易过程或者其他行为中产生的能够交叉验证的真实交易数据和行为数据进行分析，在大量数据的基础上进行授信，用户凭借信用程度进行担保贷款。不再依靠对货物价值的评价或是预付款项的追踪，利用金融数据质押进行信用担保，是大数据时代的一个特点。
（四）数据、信息共享化
大数据时代对数据的需求更加迫切，无论是从质量方面还是数据方面。因此，传统的各方所持有的仅仅满足自身需要的数据是不够的，数据共享是各方利益所趋之下的共同选择。在将敏感的数据脱敏之后，将各方的信用数据、交易记录等等在共同的信息平台上进行共享，让数据创造出更大的价值，而不仅仅是将其禁锢在一定范围内。同时，对于数据安全方面也应有更加可靠的技术，反正信息共享的顺畅，引导信息流向对人类有益的方向。
（五）数据利用技术提高
大数据时代数据的特征使得传统的数据处理方式已经不能满足时代的要求，提高数据处理和收集能力成为了供应链金融的一个重要突破口。数据不等于信息，即使拥有了大量的数据，但是?o法从数据中提取有用的信息，也是不能开展供应链金融服务的，因此大数据时代提升数据开发与使用能力必将是供应链金融各主体都需要保障和关注的一个热点。在大数据时代，想要做好供应链金融服务，必然要提高数据挖掘与处理的能力，才能利用好各个维度的数据，充分展现大数据时代下的供应链金融特色。
