供应链金融融资成功要素及风控模型分析

随着从业人员对动态贴现和供应链金融融资的认识不断提高，采购团队越来越多地推动技术提供商提供技术功能。这些组织主要是寻求加强供应基础，减轻困扰供应商的问题，同时也改善自己的营运资金。这些计划的热情随着购买组织及其技术提供商的增长而增长。为了鼓励全方位的供应商全面采用供应链金融计划，提供这些计划的各方必须组成团队，站在供应商的立场分析其优势，提供无缝，灵活和快速的体验，为每个参与者创造双赢的方案。

1.无缝的用户体验

在解决早期复杂的财务问题之前，采购组织及其技术提供商必须首先考虑用户向供应商介绍供应链金融融资中所起的作用。在过去几年中，采购技术提供商越来越关注用户界面的改进和区块链技术开发。他们这样做是因为此类系统的用户现在需要无缝的企业软件体验，类似于他们在消费者世界中使用的基于Web的界面。

2.灵活的功能

提供无缝的用户体验对于防止意外事件至关重要，但这还不足以确保长期成功。这将要求供应商在实际使用解决方案后找到适当且灵活的功能。从历史上看，只有大型供应商才有机会获得供应链金融融资。为了使供应链金融对所有的供应商实现其真正价值，供应链融资计划必须支持适当的灵活性。

3.快捷的速度

最后，为了使流程对所有相关方真正具有吸引力，购买组织和技术提供商必须确保供应商能够快速信任该计划，以尽快减轻其营运资金的痛点。从用户体验的角度来看，应用程序本身应该很快。工作流程中的步骤之间是否有等待时间？解决方案是否滞后或是否需要相当长的时间来处理数据和请求？如果是这样，它可能会阻止供应商一直使用它。

成熟的供应链金融融资风控模型分析。

平台最难做的部分是风控系统，面临的问题是征信信息缺失、数据挖掘能力弱、模型评估能力弱，这是因为对客户的风险识别受制于有限的信息，过往的项目经验，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。而有些平台依赖于专家法模型，在风险评估过程中容易受到评估人员的主观因素影响，导致结果不够准确。

成熟的供应链金融风控体系包含三个层次：数据层、应用层、预测层。其中数据层包括风控主数据的获取、风险数据的拓展、数据的维护；应用层包括高效的在线审批、精准及时的事中风控；预测层是指利用先进的模型科学地处理和分析数据，帮助预测和决策。

完善的风险主数据管理使风控数据维度更完整全面、信息提取更高效，避免人为因素干扰，为风险建模打下坚实基础；基于IT系统的审批流程进一步减少人为因素影响，提升审批效率，而事中风险监控体系可以确保异常情况的及时处理；基于大数据分析的量化风险模型帮助企业充分利用数据资产，预测风险，是金融风险定价的基础。

建立风控模型，可以从下面三个阶段入手，分步实现：

供应链金融服务平台的价值在于监控供应链过程，抓住链条上关键节点，并能识别风险，对风险进行预警和控制，保证各方利益。

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