近年来，大数据、云计算等互联网思维正渗入到物流行业的方方面面，对于物流企业来说，供应链金融也正在经受着大数据、云计算等的“疯狂洗礼”，在互联网经济以及大数据环境影响下，物流企业传统的供应链金融将面临哪些风险？物流企业又将如何应对，防控金融风险呢？本期专刊邀请了业内专家，从不同的角度，针对物流企业的供应链金融做详细分析，以飨读者。

如今我们已越来越多地听到身边的人谈到“大数据”、“云计算”、“物联网”这一类词汇，互联网已悄然改变了人们的生活方式和思维方式，给物流产业的发展壮大和结构升级带来绝佳机遇。但在电商的蓬勃发展为物流提供大量业务订单的同时，关乎物流企业经济命脉的供应链金融风险概率也随之增大。

在物流产业中，供应链金融是以供应链中的核心企业为业务开展基础，针对它的上、下游企业而进行的一种金融服务。一般情况下，某种商品的供应链就是一个从原材料采购、半成品加工到商品产出，再由销售渠道将产品交付至消费者的流程锁链。其中，涉及到原料供应商、制造商、分销商、零售商和消费者作为流通环节参加者。

随着国内外贸易环境的复杂化，我国物流行业散、弱、小的特点仍十分突出，加之国内电

商业务蓬勃发展产生的物流需求，物流企业存在在惊涛骇浪中稳步前行的压力，但有了日益强大的大数据、云计算等技术对供应链金融的支撑，便可以更快适应提升物流服务规模和质量的需求。

物流企业可以充分利用大数据时代互联网技术的智能化、移动互联等特质，构建移动物联网，促进更多传统的现货销售业务上线，开拓新的上下游供应链，创造新的物流业务。更为重要的是，现代大数据环境中的物流业仍要坚持整合这一核心观念，通过技术、管理、制度等方面创新，整合上下游供应链参加者的运作动态和资金状况，方能自如掌控自身发展步骤，应对供应链金融风险。

第一，有助于准确判断需求方向和需求量。供应链上的企业存在紧密关联，终端消费量的变动，必会引起上游各环节的变动，大数据可以帮助物流企业分析一系列变动的规律，进而整合货物流通环节，或者开展商贸物流一体化业务，物流服务既是交易的组成部分，又是增值服务的新利润的来源。

第二，有利于进行目标客户的资信评估。在客户同意的情况下，贷款人利用大数据，可以对客户生产数据、财务数据、现金流量、资产负债、投资偏好、研发投入、技术水平、成败比例、定单数量、产品周期等这一系列数据进行研判，形成数据分析模型，设定出可靠的融资标准。

第三，有利于风险分析、预警和控制。大数据的优势是行情分析和价格波动分析，及时反映出预警情况的存在。物流企业多防控、早预见，可有效减少风险。

第四，有利于精准化金融和物流服务。贷款时间、用途、流向、规模、运输、代采、收益分析等信息都可以精准地整合。

在大数据环境下，物流企业首先要充分认识到现实环境中的供应链金融存在哪些风险，然后利用大数据分析等技术平台能给防控此类风险提供什么样的便利，做到线上线下高效联动，建立起风险防控机制。再借助物流企业自身的信息化建设，对企业区位因素的合理配置，以及与上下游企业做好联动工作，整合物流企业发展资源，为供应链金融提供坚实经济基础保障。

在大数据的环境影响下，未来物流企业在供应链金融发展过程中可以做到：

第一，重视信用担保的发展方向。

第二，积极利用并促进建立电商、金融、物流合作平台。通过提供交易信用拔高的形式使客户能够获得免担保的银行授信，这是大数据分析与金融结合的创新需求。同时，通过大

数据平台实时验证交易对象的资信状况等交易安全信息，确保交易资源真实可靠，贸易行为真实可靠。

另外，物流企业也可以通过盘活所持有的资金，以达到收益的成分多元化，利益增长获得更多保障。具体可以开展如下业务类型：

第一，原材料采购金融物流。主要以生产型企业为服务对象。物流企业可通过其供应链金融物流服务，为客户解决这方面问题。在实际操作中，客户可同物流企业达成合作意向，交纳一定比例的保证金，物流企业可为其定向采购原材料垫资并提供物流服务。

第二，产品预购金融物流。物流企业可根据客户已经达成的某笔销售意向，替客户采购产成品并移至自有监管仓库后，由客户先交货款提取相应数量的货物，然后完成其销售过程。物流企业仅收取一定的物流服务费用，不从中赚取贸易差价。

第三，对外贸易金融物流。对于上、下游企业是国外公司的跨国供应链，还没有较为合适的融资方案。

随着信息科学的发展和科技革命的爆发，世界开始进入了一个全新的时代——大数据时代。自大数据技术被引入生活中，一些传统的银行业务不断被赋予新的内涵，金融服务模式也正不断地革新。

与传统模式相比，大数据作为一种新型技术，在供应链金融领域中创造出了许多价值。

一、是大数据技术能够增加企业和价格的透明度，解决银行、客户、物流企业三者之间的信息不对称问题，从而降低社会管理成本和交易摩擦成本。

二、是大数据具有快速获取信息的能力，可以对海量数据进行核查与评定。因此，能够提高企业数据的准确性和及时性，为企业带来更多、更新的数据业务和内部管理优化的机会。

三、是大数据技术能够根据市场的不同需求，对客户进行实时分析，奇亿建材开发流程 进而有利于企业进一步挖掘、细分市场，提高产品的消费者满意程度，使物流金融在营销方面有的放矢。

四、是大数据的智能分析可以支持业务的精细化管理，提高企业的决策水平，从而加强金融风险的管控力度，使企业经营的风险进一步降低。

五、是大数据分析研发过程中的应用，能够缩短产品研发时间，提高企业在商业模式、产品和服务上的创新能力，从而增强企业的市场竞争能力。

总之，大数据技术是推动企业数据分析投资的一个重要驱动力量，奇亿转运部 而优秀的数据分析能力正是当今金融市场最需要的创新关键所在。

那么，在大数据环境下，物流企业又该如何防控供应链金融风险呢？

首先，物流企业应该加强大数据技术的应用范围，在该技术的支持下，建立一套健全的信用机制，并加强与客户、银行建立长期的合作伙伴关系。因为，在传统的物流金融中，信息不对称的问题比较突出，往往使银行的贷款极易转变为不良贷款，并导致金融服务效率低下。然而，在大数据下的物流金融服务中，可以有效地避免信息不对称的问题，有助于企业充分了解客户的需求，从而有利于提高效率，防范金融风险。

其次，物流企业通过借助大数据技术手段，还可以加强对客户的信用管理能力。在物流金融中，通过引入大数据技术，并借鉴银行信用评估和风险控制的方法，可以很好地对客户的资信进行资料收集、档案管理、调查管理、信用分级，从而达到信用风险防范、信用额度稽核以及财务管理等目的，有助于企业对客户进行全方位的信用管理，以及对融资项目进行风险评估。

再次，物流企业要不断优化大数据技术在物流金融中的功能作用，以此提高金融管理水平。当物流企业从传统的仓储物流服务向现代的物流金融服务延伸和拓展时，信息化管理就成为了物流企业开展物流金融服务的必要条件和基本保障。

然而，仓储信息化的过程也是不断改善优化管理和业务的过程，这就要求物流企业必须加强大数据技术的应用，通过运用信息化手段，对物流过程、客户运营状况，以及库存商品市场价值做出充分的了解和监控，从而才能有效地防范物流金融风险。