华夏邓白氏联合多家机构发布《2017供应链金融调研报告》

（原标题：华夏邓白氏联合多家机构发布《2017供应链金融调研报告》）

　　征信信息和风控技术的缺失已成供应链金融行业发展桎梏

　　上海2017年7月28日电 /美通社/ -- 近年来，随着国内经济的持续转型升级，供应链金融作为供给侧改革金融端的突破口和着力点，已迈入高速发展阶段，并逐渐成为中小企业拓展融资的重要渠道之一。而伴随着高速发展，供应链金融企业也面临着愈发显著的风险管控难题。近日，华夏邓白氏联合万联供应链金融研究院、中国人民大学中国供应链战略管理研究中心共同发布了《2017供应链金融调研报告》（以下称“报告”），报告中，华夏邓白氏基于对各类型市场主体的调研，对该行业的发展现状及风险难题进行了剖析。

　　供应链金融行业景气程度持续上升

　　报告显示，总体而言，业内企业对供应链金融行业的发展持有乐观的态度。有82%的业内受访企业表示整个供应链金融行业在2017年的景气程度将持续上升。目前，供应链金融行业的参与主体已囊括了银行、行业龙头、供应链公司或外贸综合服务平台、B2B 平台、物流公司、金融信息服务平台、金融科技公司等各类企业。其中，供应链公司、外贸综合服务平台、B2B 平台类数量约占45%。而供应链金融的服务对象则已经覆盖了六大国民经济支柱行业，包括计算机通信、电力设备、汽车、化工、煤炭、钢铁、医药、有色金属业等应收账款累计较高的行业。

　　此外，根据国家统计局数据统计，供应链金融服务商主要面对中小型工业企业，其总应收账款规模已超过6万亿元。而应收账款融资是供应链金融重要的融资模式，因此，应收账款规模的不断增长为供应链金融的快速发展也奠定了坚实的基础。

　　供应链金融机构面临风险管控挑战

　　然而，行业的快速发展也使得风险高企。调研显示，52%的受访供应链金融企业认为其缺乏量化分析技术来提升风控效果，38%受访企业认为征信信息的缺失阻碍了其业务发展。因此，征信信息和风控技术的缺失正成为供应链金融行业迈入成熟发展阶段的桎梏。

　　对此，在供应链金融风险管控领域有着丰富经验的华夏邓白氏在报告中给出了这样的建议：“数据源方面，这些企业可以加强与第三方数据源合作，进一步完善风控数据体系，提升风控能力。在评估能力方面，可以通过招聘、与风险建模咨询公司合作等方式，提升风险建模方面的能力。”

　　就征信信息而言，调研发现有76%的企业仍旧主要依赖于自身数据来评估客户逾期风险。华夏邓白氏认为，客户自身的交易、经营数据只能在一定程度上提供风险预警，并不足以帮助及时捕捉该客户突发的风险状况。企业应该认识到，一家公司的经营不仅受到其主要贸易伙伴的影响，同时会受到产业链上下游产业、周边产业，以及各种宏观因素的影响。因此，拓展风险数据的获取渠道从而更全面掌握和预测客户发展，是建立成熟风控体系的基础。

　　那么目前主流的风控数据包含哪些维度？华夏邓白氏建议供应链金融企业们可以依靠自身的数据优势或者借助第三方征信机构在以下六个方面进行风控数据的沉淀与挖掘：财务状况、交易、负面信息、行为数据、企业特征、信号数据。

六大类型的有效征信信息

　　有了丰富的数据之后，便可以利用大数据分析技术进一步挖掘数据中的洞见。该类技术已被业内领先机构用来建立量化风险预测模型。不同于传统的“专家法模型”，即在风险评估过程中易受评估人员的主观因素影响并导致结果不准确，基于大数据分析的预测模型能够大幅提升预测的准确性，帮助供应链金融企业及时发现和管控风险。调研显示，目前17%的企业已经开始使用这一分析预测模型进行风险量化。

　　建立完善风控体系支持业务拓展

　　而落实以上两步并不意味着供应链金融企业可以从此高枕无忧。企业若想保持业务的可持续性增长，应当建立起一套完善的风控体系。据华夏邓白氏经验，这一风控体系应当包含三个层次：数据层、实践层、技术层。而其中的数据层即为风控主数据的获取、风险数据的拓展、数据的维护；实践层则包括高效的在线审批、精准及时的事中风控；技术层即为利用先进的模型科学地处理和分析数据，帮助预测和决策。

成熟的供应链金融风控体系

　　“一套成熟风控体系的建立往往需要两年的时间，但是该领域的投资最后会转化为企业的核心竞争力。该体系可以让供应链金融机构在控制坏账率的同时进一步拓展高风险客户群体。另外，基于量化风险的审批流程可以让机构为其客户提供更为快速的放款服务。这些竞争优势最终会为金融机构带来更大的市场份额。”华夏邓白氏咨询主管苏冠表示。

　　作为曾获评《环球金融》杂志“世界最佳供应链融资和管理服务提供商”的邓白氏的在华子公司，华夏邓白氏借助母公司全球领先的风控建模技术和商业数据库，及对中国本土市场的洞察及经验，已在供应链金融领域积累了颇多经验，可为中国的供应链金融机构提供全方位的风险管理咨询服务，其中包括风险主数据的集成、风控流程提升以及基于数据的风控建模。

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