2018年供應鏈金融站上風口，傳統金融機構、核心廠商、電商平臺、物流企業等機構紛紛殺入，搶灘龐大的供應鏈金融市場。華南一位銀行業人士表示，這一輪供應鏈金融熱潮中有兩大趨勢值得關注，一是以銀行為主的金融機構及核心廠商成為當仁不讓的主角，其背后各有考量和動機;二是各參與方通過科技手段降低核心企業門檻、解決信用多層穿透問題，甚至“去核心企業化”來破解“鏈”上難題。供應鏈金融風再起

“嚴格來說，供應鏈金融不是什么新概念，銀行開展這項業務已經有近二十年的時間了。平安銀行從1999年就開始通過供應鏈金融來服務中小企業，和300余家核心企業開展產業鏈合作，歷年累計服務中小微企業超10萬余家、提供融資近5萬億元。”平安銀行供應鏈金融資深專家陳旭輝日前對中國證券報記者表示：“今年供應鏈金融確實成為一個現象級的金融熱點業務，受到極高的關注，這一點我們也始料未及。前陣子我們剛接待了好幾家上門進行專項交流的銀行同業。”2018年供應鏈金融站上風口，新老“選手”紛紛搶灘龐大的供應鏈金融市場。業內人士表示，盡管各參與主體的動機不同，供應鏈金融的再度崛起，背后離不開政策驅動和龐大市場空間帶來的吸引力。

2017年10月5日，國務院辦公廳印發了《關于積極推進供應鏈創新與應用的指導意見》(國辦發【2017】84號，簡稱“84號文”)，要求加快供應鏈創新與應用，明確提出到2020年要形成一批適合我國國情的供應鏈發展新技術和新模式，培育100家左右的全球供應鏈領先企業。

84號文被業內認為具有劃時代意義，監管明確提出支持供應鏈發展，并設定了數量指標，各方積極性被充分調動起來。分析人士指出，除政策驅動外，供應鏈金融火爆背后不乏市場吸引力。國家統計局數據顯示，2018年1-6月，我國規模以上工業企業應收賬款達13.7萬億元，余額占今年累計主營業務收入的比重為26.3%。應收賬款是小微企業獲得供應鏈融資的重要基礎。“目前我國的海量中小企業未能得到金融資源的有效支持，國內貿易應收賬款、存貨以及預付賬款規模合計接近110萬億，天量的貿易資產規模蘊藏的巨大金融價值未得到有效利用。”金融壹賬通董事長兼CEO葉望春表示。

這一輪供應鏈金融熱潮中，以銀行為主的金融機構及核心廠商成為當仁不讓的主角。陳旭輝表示，今年核心企業搭建產融平臺、進軍供應鏈金融趨勢最為明顯，包括海爾、TCL、美的等大型核心企業都在搶灘這一市場。目前核心企業進軍供應鏈金融的內生動力主要有三：一是核心企業通過支持自身供應鏈內成員企業，可以梳理并優化供應鏈管理節點，提升供應鏈整體經營效率;二是在現階段，大型企業傳統實業經營利潤有所下滑，激發了其通過挖掘供應鏈金融價值、提升整體利潤水平的動力;三是伴隨企業內部財務管理要求不斷細化，通過供應鏈金融安排優化財務報表，成為眾多大型核心企業的共識及選擇。

“對核心企業來說，上游決定采購成本，下游決定銷售。只有幫助整個產業鏈提高金融效率，才能和其他核心企業的鏈條進行競爭，這是核心企業介入供應鏈金融最大的動力。”華南某銀行業人士告訴記者，當前的競爭不是單個企業對單個企業的競爭，而是鏈條與鏈條的競爭。如果核心企業很強，但供應商很不穩定，會削弱核心企業競爭力。

傳統金融機構方面，今年包括平安銀行、民生銀行、浙商銀行等數十家銀行紛紛發力供應鏈金融業務。過去中型股份行一直是銀行業參與供應鏈金融的主力。由于供應鏈金融存在單筆貸金額小、操作環節繁雜等特征，相對屬于勞動密集型業務，不太受大行青睞，而小銀行受制于核心企業客戶資源和供應鏈專業風控技術，參與程度也相對較低。“今年中小銀行明顯加大了供應鏈金融參與力度。”

陳旭輝指出，這主要有三方面原因，一是國家政策鼓勵，監管部門不斷引導金融機構通過供應鏈金融支持實體經濟;二是供應鏈金融通過嵌入企業日常經營流程提供服務，可以確保貿易背景的真實和資金的用途，風險相對較小，銀行還可借此實現基礎客群的穩定獲取，有些外資銀行將其喻為“銀行業務穩定器”;第三，無論是授信資金規模還是價格，中小型銀行都難以滿足核心企業直接授信的要求，但可通過滿足大型核心企業的供應鏈金融服務需求，來拓寬、穩固與大型企業的合作空間。破除“鏈”上難題

以參與主體和增信模式來劃分，目前供應鏈金融可以主要分為四大模式：銀行等金融機構的應收賬款增信式、核心廠商的產業鏈增信式、電商平臺的交易信息流增信式、物流企業的物流信息增信式。

傳統供應鏈金融模式圍繞核心企業展開，基于貿易真實背景(比如評估來自核心企業應收賬款)為上下游企業放款，這種模式被業內稱為“1+N”模式。“這種做法會產生兩個問題，一是對銀行來說，一般只有特大企業才能成為其核心企業，但不是所有銀行都有這類客戶資源;二是核心企業的信用傳導是有限的，參與主體只能局限于服務核心企業的一級供應商或經銷商，難以觸達其二級乃至N級需求。”

業內人士告訴記者。從今年供應鏈金融發展情況看，一大新趨勢是通過降低核心企業門檻、解決信用多層穿透問題，甚至“去核心企業化”來破除“鏈”上難題。目前已有不少金融機構將區塊鏈應用到供應鏈金融，以解決核心企業信用無法穿透、門檻過高的問題。以平安集團下屬金融壹賬通發布的“壹企鏈”智能供應鏈金融平臺為例，運用“區塊鏈+電子憑證”技術，連通供應鏈各個參與方，將核心企業強信用層層傳導至供應鏈的末端，將七成多原先無法覆蓋的客戶納入供應鏈信用體系。

此外通過將線下交易線上化，引入眾多數據源實現交叉認證，降低核心企業準入門檻。部分核心企業也將區塊鏈技術嵌入自身的供應鏈平臺。如TCL旗下的簡單匯平臺，目前已逐步開放自己的平臺讓更多的核心企業入駐，同時利用區塊鏈技術解決開放平臺的數據可靠性問題，進而解決平臺方、核心企業、供應商、保理商等多方機構之間的互信問題。“借助新技術能夠解決中小企業與金融機構間的信息不對稱、推動供應鏈核心企業信用穿透多級，覆蓋更多長尾端中小企業，將從根本上解決部分中小企業融資難題。”葉望春表示。

目前，已經有銀行在“去核心企業化”上進行探索。陳旭輝說，平安銀行正通過區塊鏈、物聯網、大數據及AI等技術升級供應鏈金融業務。如通過科技手段對特定供應鏈條進行穿透式分析，降低甚至取消對核心企業的信用依賴，通過強化貿易背景校驗和借助對應風控模型，為供應鏈末梢的中小微企業提供金融服務。輝騰金控脫胎于中鐵中基供應鏈集團有限公司，旗下科技金融、產業投資、資產管理均圍繞供應鏈金融展開。

輝騰金控董事長岑鵬日前對中國證券報記者表示，輝騰金控提供的供應鏈金融服務建立在能夠觀測到企業貨物流通和倉儲情況的基礎之上。“從我們這里獲取供應鏈金融服務的企業，它的貨物在流通、存儲過程我們都能看得見。在供應鏈金融領域，我們不僅僅關注核心企業，更應關注的是交易本身的風險，即商品流通性風險和商品價格穩定性，而非簡單地看抵押品和擔保品的價值。”岑鵬強調。而在互聯網公司模式中，阿里、京東、蘇寧利用其平臺累計的交易數據來推行供應鏈金融。

“互聯網平臺供應鏈金融模式是平臺信息流授信，通過提供的場景服務沉淀企業的交易數據、信用風險數據，再根據這些數據發放貸款金額。”一位銀行業人士告訴記者。多元競爭格局逐漸成形

蘇寧金融研究院研究員趙一洋表示，未來切入供應鏈金融的主體會很多，龍頭企業、物流公司、供應鏈服務公司、B2C電商、B2B電商、SAAS服務商、ERP服務商等，各方會圍繞自身優勢整合商戶流、資金流、物流、信息流等資源來切入供應鏈金融服務。趙一洋認為，未來供應鏈金融發展關鍵在于商業模式和金融科技兩個方面。商業模式方面，核心在于如何通過商業場景整合商戶流、資金流、物流、信息流等商業資源，形成供應鏈金融的底層商業生態，實現對主體信用和貨物的雙重控制。金融科技方面，關鍵需要利用物聯網、區塊鏈、人工智能、大數據等技術去降低獲客成本、運營成本以及風險成本，形成安全高效的供應鏈金融資產，例如區塊鏈化的債權憑證或者智能倉儲基礎上的倉單質押等。“企業之間的交易、運營會產生大量的數據，過去科技能力不足，數據無法得到充分運用。現在隨著大數據、云計算、AI、區塊鏈等技術發展，散亂、海量的數據可以被計算和觀察。將供應鏈服務、資產進行數字化、標準化處理，是供應鏈金融行業變革的根本，大數據和科技的應用將決定未來的競爭走向。”岑鵬表示。陳旭輝表示，過去主要是以銀行為代表的傳統金融機構作為提供供應鏈金融服務的主體，由核心企業協助提供相應的支持及配合。隨著核心企業“產融結合”、“自金融”意識的覺醒，越來越多大型企業通過設立保理公司、租賃公司等類金融企業的方式進軍這塊市場。“但核心企業的核心優勢終歸是產業經營，隨著供應鏈金融業務往縱深開展，其資金體量和金融風控能力都會面臨瓶頸。因此，核心企業和銀行未來很可能會形成同生共贏的深度聯盟合作機制。核心企業專注于自身生產經營優化，并定向開放產業鏈相關資源，而銀行則負責專業風控技術的注入和資金資源的提供。”陳旭輝認為，相對于市場其他供應鏈參與主體，銀行作為傳統的供應鏈金融服務提供商，在某些方面也具有其他機構所不具備的特定優勢，包括：經營及牌照合規、公信力高、管理體系完善、資金動員及頭寸管理能力較強等;尤其在業務實踐和風控能力方面，銀行可憑借多年的供應鏈金融業務經驗沉淀及成熟的風險識別、管控體系，實施有效的風險經營和業務創新。

岑鵬認為，中小微企業普遍抗風險能力較弱，提供供應鏈金融過程中要注重關注風控問題。他說：“小微企業出現風險問題大概有幾種：一是盲目擴張，實行業務多元化，不踏踏實實干一件事情;二是上游的核心企業拖欠賬期，把企業拖垮;三是其所處行業出現巨變，對企業生產經營造成沖擊。”岑鵬指出，經濟下行的背景下，提供供應鏈金融服務需提前做趨勢預判，對所服務產業進行一個配置或者組合，在第一產業、第二產業、第三產業進行一個有效比例的調配，盡可能降低經濟周期波動對資金安全產生的影響。他說：“就輝騰金控來說，我們會降低對這種穩定性較差的中小微企業的支持，并通過風控模型判別企業在生產鏈條中的風險。