2017年有關供應商應收端的數據的分析方法，利用大數據的技術和服務，對供應鏈金融中資金端風險進行定量識別，起到保障護航作用。下面就是小編收集的供應鏈金融上游融資風險定量識別知識，歡迎大家閱讀與學習。
根據國家統計局數據，2015年全國規模以上企業的收入是110萬億，這些企業產生6.4萬億的利潤。爲了實現這6.4萬億的利潤，產生了11.5萬億的應收賬款，對比國外成熟市場的供應鏈金融轉化率，基於應收賬款的供應鏈金融業務在國內還是有很大發展空間。
在信用風險管理中，應收賬款管理則尤爲被關注。面對持續低迷的市場需求和日益緊張的資金壓力，應收賬款拖欠則會蠶食實體經濟薄弱的利潤空間，企業需要比以往更關注應收賬款的安全。
所以在採購端的供應鏈金融中需要從以下幾個方面建立科學化、數據化、模型化的風險信用管理機制：
1.明確核心企業需求和參與度
核心企業參與供應鏈金融業務，或自建保理等金融財務公司、或與外部金融服務機構合作，其參與供應鏈金融的本質目的，決定了交易關係鏈中主體的大方向，也決定了供應鏈金融業務的持續性和抗風險性，所以核心企業的目的和可承擔的責任至關重要。
通常的目的會有降低採購成本、增加供應商粘性、報表優化、結構化付款條件、同業供應鏈統籌、增加金融平臺屬性等，往往核心企業的中心目標影響了業務模式 、融資規模、轉化率、以及風控手段等各執行要素。
2.雙維度的警戒線設置
從核心企業和供應商的兩個維度設定警戒線，包括：賬款餘額、逾期天數、預期比率、壞賬比率、受信總額等，並通過歷史數據分析支撐預警線的動態調整，嚴控紅線。並且嚴格跟蹤預警線的高頻誘發因素，提前發現風險源。
行業經驗和自動化的數據支撐對預警線的設定同樣重要，當在數據的深度、廣度、完整性不齊備的情況下，通過行業經驗選擇適合的'規模上限、模型計算標準、風控制度和執行策略，可以很大程度的降低結構性風險。
3.根據行業特點定位供應商的應收確認環節和付款特點
不同行業交易過程中的採購訂單確立時間、訂單過程變更頻率、供應商的履約達成率、應付確認的事件節點、付款條件、採購合同付款條款等均有着或多或少的差異，即使同行業的不同企業，也有着較強的差異性。當然也有着很多的共性點。
通過系統模型化的識別和處理差異，提取共性，建立風險影響的程度係數，等級化的分列不同採購交易的特點組合，對應不同的額度計算模型和風險額度模型，配合不同強弱程度的供應鏈金融流程，將會很大程度提升執行效率和行業性抗風險能力。
比如工程裝飾行業的應付賬款會直接和工程進度掛鉤，也與工程規模和實施參與供應商結構有着很大的關係，所以這個行業受信額度的計算就需要增加一些工程信息參數，並根據核心企業的整體運營情況週期性的調整權重，利用供應鏈金融優化供應商融資結構的同時，促進核心企業工程項目的良性運轉。
4.交易數據的真實性識別
傳統的供應鏈金融保理業務，需要核心企業確認訂單或者發票，用以保障交易的真實性，在實際的操作流程中，還是會存在較多的潛在風險點。但採用基於大數據的量化分析，可以進行財報還原、成本還原、交叉數據校對、集成系統比對、外部數據匹配等手段，提升交易數據的真實性識別能力。
由於數據化的分析具備實時性、自動化 、客觀性等特點，也支撐了多樣性金融產品的設計，提供了場景化金融的可能性。所以具備交易業務的大數據分析能力，可爲供應鏈金融的業務安全和發展提供了穩定運行的基礎保障。
5.還款路徑設計降低風險級別
將貿易中買方的支付環節融入產品設計和過程管理，可以很大程度降低風險級別和管控難度，通常的做法有：監管賬戶、託管賬戶、保理虛擬賬戶、票據標記系統等管理方式，但根本的目的都是保障融資的資金安全，從而降低供應鏈金融的風險級別。同時也可通過隨借隨還模式提升融資資金的利用率，降低融資綜合成本。
6.持續的貸後監控和預警處置
大量的供應鏈金融風險問題，都出在貸前各事項合規正常，但貸後發生了各式各樣的問題，或沒有及時的發現問題，或沒有快速採取有效的處置手段，導致逾期和不良。本質原因是沒有良好的手段來降低貸後監控的成本。
此環節如果可以高效的採集和分析交易過程數據、企業經營數據等，確定多維度的貸後預警標準，並定義不同預警級別採取不同的處置方式，可以很大程度的提早發現問題，降低風險，防治風險範圍的擴散。整個處置執行過程和效果也可平臺化的紀錄下來，形成風險處置方案數據庫，不斷優化處置手段和動態受信模型。
針對以上各風險控制節點的核心問題，文瀝通過多年的技術和金融服務經驗沉澱，可提供從數據採集到數據報告，從金融系統作業流程到完整的風控解決方案、資金管理解決方案的全面供應鏈金融服務能力。文瀝也希望可以與各界共同努力，推動大數據徵信和大數據金融的科學、有序、良性健康的發展。
關於作者：龐凡現任上海文瀝信息技術有限公司副總裁，之前具有十餘年SAP實施和管理諮詢經驗、雲供應鏈管理平臺管理經驗。對化工、電子、分銷、汽車整車&配件、大型機械、項目型基礎建設、電力、家電、高科技和生物行業等行業模式有深入理解。