供應鏈金融服務平臺:融資方案和風控系統建立的總結

供應鏈金融是指金融機構(銀行、非銀機構)從整個產業鏈出發,開展綜合授信,把供應鏈上的相關企業作為一個整體,根據交易中構成的鏈條關系和行業特點設定融資方案,將資金有效注入到供應鏈上的相關企業。

三類融資方案的主體及痛點

供應鏈金融的實質是幫助企業盤活流動資產,即應收、預付和存貨,相對應的,供應鏈融資方案有三類應收賬款融資、預付款融資和存貨融資。

在這三類融資方案中都涉及四個主體:賣方、執行方、買方、資金方(金融機構)和物流方,他們之間的關系,可以從下圖中看到:

執行方類似于傳統的托盤方,它與傳統的托盤方不同:

一是參與貿易過程,分別與買方和賣方簽署買賣合同;

二是執行方自有資金有限,需要借助外來資金投放到供應鏈金融服務中;

三是依托第三方物流公司,對交易貨物進行物流監管。

通過上圖,可以看出資金的來源是資金方,執行公司一般由資金方指定,穿插在供應鏈鏈條中替資金方管控風險,或控貨權,或控資金。

應收賬款融資和存貨融資都是賣方融資(上游融資),預付款融資是買方融資(下游融資)。三種融資方案解決了上下游融資客戶的不同痛點

應收賬款融資:解決客戶回款賬期長,周轉效率低的問題。

存貨融資:解決客戶積壓庫存,不能快速變現問題。

預付融資:解決客戶資金不足,不能全款提貨的問題。

三類融資方案的風險控制

三類融資方式都涉及了供應鏈管理的過程:發貨、儲運庫存、交貨和結算付款,不同的方案切入的時間點不同,操作的風險控制存在差異,參考下圖來說明。

應收類:只涉及2個環節,交貨和結算付款,不涉及前期的物流運輸和倉儲。在交貨時,買方提供收貨單據、貨物品質單據,賣方的貨權轉化為應收債權轉移給執行方,執行方付融資款給賣方。這類融資要保證買方企業的信譽高,提供的單據真實有效,且能在約定的周期內及時回款。

存貨類:涉及三個環節,儲運庫存、交貨和結算付款。賣方把貨物送至執行方指定的第三方監管倉,執行方確認收貨后付融資款給賣方。相比應收類,存貨類需要解決倉儲問題,還要解決貨物的銷售交付。這類融資要強化第三方監管,保證貨物的安全性,控制跌價風險,買方能在約定的時間周期內把貨買走。

預付類:涉及的環節最全。買方向執行方預付一定比例的保證金后,執行方付全款向賣方買貨。拿到貨后,執行方要監管貨物的運輸過程,若買方分批次提貨,那還要監管貨物的倉儲。同樣,此類融資,還要控制跌價風險;買方能在約定的時間周期內把貨買走。

綜上所述,融資方案涉及的環節越多,風險控制的點也會越多。針對不同的方案,要依據供應鏈過程,做好風險控制。從資金角度,會結合交易過程分期付融資款;從控貨角度,必須付全款才能提貨。執行公司還要控制跌價風險,若貨物滯銷,還要有貨物處置能力。

平臺對供應鏈金融服務的“四控”

若無平臺,則信息不達,通過電話、郵件、微信,只能踩住某個時間段內的某件事情,不能整體上把控融資進度、供應鏈管理過程。現有的供應鏈金融平臺都是從資金的角度切入,前端多個融資需求平臺,后方連接多層級的資金平臺。

筆者認為除了資金的角度,還要從供應鏈管理的角度,搭建平臺,做到對商流、物流、資金流、信息流的控制,總結為四控:

控貨:物流管理系統(訂單、運輸、倉儲、加工、庫存等);

控資金:資金管理系統(融資申請、授信、結算、放款、回款、利息計算等);

控交易:交易系統(客戶管理、合同管理、賬戶體系等);

控風險:風控系統(從數據、應用、預測三方面對風險進行識別、預警和控制)。

成熟的風控模型

平臺最難做的部分是風控系統,面臨的問題是征信信息缺失、數據挖掘能力弱、模型評估能力弱,這是因為對客戶的風險識別受制于有限的信息,過往的項目經驗,客戶自身的交易、經營數據只能在一定程度上提供風險預警。而有些平臺依賴于專家法模型,在風險評估過程中容易受到評估人員的主觀因素影響,導致結果不夠準確。

成熟的供應鏈金融風控體系包含三個層次:數據層、應用層、預測層。其中數據層包括風控主數據的獲取、風險數據的拓展、數據的維護;應用層包括高效的在線審批、精準及時的事中風控;預測層是指利用先進的模型科學地處理和分析數據,幫助預測和決策。

完善的風險主數據管理使風控數據維度更完整全面、信息提取更高效,避免人為因素干擾,為風險建模打下堅實基礎;基于IT系統的審批流程進一步減少人為因素影響,提升審批效率,而事中風險監控體系可以確保異常情況的及時處理;基于大數據分析的量化風險模型幫助企業充分利用數據資產,預測風險,是金融風險定價的基礎。

建立風控模型,可以從下面三個階段入手,分步實現:

供應鏈金融服務平臺的價值在于監控供應鏈過程,抓住鏈條上關鍵節點,并能識別風險,對風險進行預警和控制,保證各方利益。

筆者有幸參與供應鏈金融服務平臺的建設,對融資方案和風控系統的建立做如上總結,如有不妥,歡迎指正。


本文由?@柒柒是80后 原創發布于人人都是產品經理。未經許可,禁止轉載

題圖來自 Pexels,基于 CC0 協議

?著作權歸作者所有,轉載或內容合作請聯系作者
平臺聲明:文章內容(如有圖片或視頻亦包括在內)由作者上傳并發布,文章內容僅代表作者本人觀點,簡書系信息發布平臺,僅提供信息存儲服務。
  • 序言:七十年代末,一起剝皮案震驚了整個濱河市,隨后出現的幾起案子,更是在濱河造成了極大的恐慌,老刑警劉巖,帶你破解...
    沈念sama閱讀 227,882評論 6 531
  • 序言:濱河連續發生了三起死亡事件,死亡現場離奇詭異,居然都是意外死亡,警方通過查閱死者的電腦和手機,發現死者居然都...
    沈念sama閱讀 98,208評論 3 414
  • 文/潘曉璐 我一進店門,熙熙樓的掌柜王于貴愁眉苦臉地迎上來,“玉大人,你說我怎么就攤上這事。” “怎么了?”我有些...
    開封第一講書人閱讀 175,746評論 0 373
  • 文/不壞的土叔 我叫張陵,是天一觀的道長。 經常有香客問我,道長,這世上最難降的妖魔是什么? 我笑而不...
    開封第一講書人閱讀 62,666評論 1 309
  • 正文 為了忘掉前任,我火速辦了婚禮,結果婚禮上,老公的妹妹穿的比我還像新娘。我一直安慰自己,他們只是感情好,可當我...
    茶點故事閱讀 71,477評論 6 407
  • 文/花漫 我一把揭開白布。 她就那樣靜靜地躺著,像睡著了一般。 火紅的嫁衣襯著肌膚如雪。 梳的紋絲不亂的頭發上,一...
    開封第一講書人閱讀 54,960評論 1 321
  • 那天,我揣著相機與錄音,去河邊找鬼。 笑死,一個胖子當著我的面吹牛,可吹牛的內容都是我干的。 我是一名探鬼主播,決...
    沈念sama閱讀 43,047評論 3 440
  • 文/蒼蘭香墨 我猛地睜開眼,長吁一口氣:“原來是場噩夢啊……” “哼!你這毒婦竟也來了?” 一聲冷哼從身側響起,我...
    開封第一講書人閱讀 42,200評論 0 288
  • 序言:老撾萬榮一對情侶失蹤,失蹤者是張志新(化名)和其女友劉穎,沒想到半個月后,有當地人在樹林里發現了一具尸體,經...
    沈念sama閱讀 48,726評論 1 333
  • 正文 獨居荒郊野嶺守林人離奇死亡,尸身上長有42處帶血的膿包…… 初始之章·張勛 以下內容為張勛視角 年9月15日...
    茶點故事閱讀 40,617評論 3 354
  • 正文 我和宋清朗相戀三年,在試婚紗的時候發現自己被綠了。 大學時的朋友給我發了我未婚夫和他白月光在一起吃飯的照片。...
    茶點故事閱讀 42,807評論 1 369
  • 序言:一個原本活蹦亂跳的男人離奇死亡,死狀恐怖,靈堂內的尸體忽然破棺而出,到底是詐尸還是另有隱情,我是刑警寧澤,帶...
    沈念sama閱讀 38,327評論 5 358
  • 正文 年R本政府宣布,位于F島的核電站,受9級特大地震影響,放射性物質發生泄漏。R本人自食惡果不足惜,卻給世界環境...
    茶點故事閱讀 44,049評論 3 347
  • 文/蒙蒙 一、第九天 我趴在偏房一處隱蔽的房頂上張望。 院中可真熱鬧,春花似錦、人聲如沸。這莊子的主人今日做“春日...
    開封第一講書人閱讀 34,425評論 0 26
  • 文/蒼蘭香墨 我抬頭看了看天上的太陽。三九已至,卻和暖如春,著一層夾襖步出監牢的瞬間,已是汗流浹背。 一陣腳步聲響...
    開封第一講書人閱讀 35,674評論 1 281
  • 我被黑心中介騙來泰國打工, 沒想到剛下飛機就差點兒被人妖公主榨干…… 1. 我叫王不留,地道東北人。 一個月前我還...
    沈念sama閱讀 51,432評論 3 390
  • 正文 我出身青樓,卻偏偏與公主長得像,于是被迫代替她去往敵國和親。 傳聞我的和親對象是個殘疾皇子,可洞房花燭夜當晚...
    茶點故事閱讀 47,769評論 2 372

推薦閱讀更多精彩內容

  • 供應鏈金融模式以應收賬款融資、庫存融資以及預付款項融資三種模式為主,供應鏈企業通過直接提供金融類服務(作為保理商、...
    朱習培閱讀 713評論 0 4
  • 1/ 美美的拍了一張自拍然后發給他 我說"我太好看了怎么辦" 他說 "你可以把美顏關了" 2/ 把自己喜歡的鈴聲得...
    于聽雨閱讀 187評論 0 0
  • 從你的全世界路過,看完這個電影,我已淚流滿面。每次從熟悉的地方走過,你可能錯過了你愛的人。 這部電影里,幺雞是我看...
    月又汐閱讀 814評論 0 0