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随着业务模式的创新和金融科技的深入应用，供应链金融的服务效率逐步提高，服务成本日趋下降，风险管理能力也得到迅速提升，供应链金融已初步完成了技术迭代，成为公司金融最具创新活力和技术含量的业务。但是，目前商业银行供应链金融的融资规模难以满足市场需要，供应链金融的发展在银行内部仍存在重重阻碍，特别是在严监管和不良资产压力之下，传统银行的风控体系难以有效支持供应链金融的创新发展。
笔者认为，在供应链金融发展中，数据化风控体系的构建是突破供应链金融发展障碍的关键点。本文将对此进行分析，以促进中国银行业进一步转变观念，强化创新，增强服务实体经济和小微企业的能力。
供应链金融风险特征
供应链金融的对象是核心企业上下游的供货商、经销商和终端用户，企业数量众多，且多数规模较小。供应链金融的流程复杂，涉及供应链核心企业、上下游企业、物流企业、电商平台和商业银行等多个主体，因此供应链金融的风险也较传统双边贷款复杂得多。
供应链金融的风险可分3个维度。按照主体来看，供应链金融的风险包括借款人风险、担保人风险、押品风险和第三方风险，特别是供应链金融中需要依靠物流监管企业、电商平台和数据商等第三方的配合，就产生了不同于传统信贷的第三方风险。此外还有来自于外部行业与市场的风险。
按照风险类型来看，重点是信用风险和操作性风险，特别是由于供应链金融流程环节涉及多个主体，且操作复杂，产生了大量的操作风险，如核保不实不严、未落实质押权，虚假出置、押品高估和悬空、未办妥抵押质押登记和付款方未将应付账款支付到银行指定账户等操作风险。这些操作风险甚至在一定程度上会引发信用风险。
按业务流程来看，在准入环节的风险，包括行业准入、模式准入、集群准入和客户准入等环节的风险，在贷前调查环节的风险以及贷中审查审批环节、用信放款环节以及贷后管理环节的风险。
供应链金融的服务对象实际上是供应链中核心企业上下游的企业，这些企业通常都是小微型企业。小微企业经营非常不稳定，变化非常快，抗风险能力相对较弱，风险相对较高。小微企业的信息对外披露较少，且可信度较低，存在高度的信息不对称，收集小微企业信息非常困难，风险管控难度大。此外，小微企业规模小，银行风险管理成本高。
基于以上特点，小微企业融资难、融资贵就成为难以破解的金融困局，这不仅在中国如此，也是世界性难题。
构建新型供应链金融风控体系
开展供应链金融就必须破解小微企业融资困局，寻找到以下３个战略支点：一是成本必须降下来；二是效率必须提上去；三是风险必须控得住。
要达到降本增效控险的目标，需要银行在获客、服务、风控和运营等多个方面进行创新，其中的关键突破点还是风控。只有在风控环节建立了以上支撑点，才能使得供应链金融具备商业可持续性，才能成为商业银行可以正常开展的业务。
风控创新就是要建立不同于传统的新型风控体系，内容包括包括模式创新、流程创新和技术创新等。
在模式创新方面，小微金融风控模式经过了3个阶段。
第一个阶段：全手工线下模式，也叫供应链金融1.0。第二个阶段：半自动信贷工厂模式，将流程进行集中化处理，在若干流程中引入标准化作业工具，例如信贷打分卡等。第三个阶段：全自动数据融资模式，也称为大数据风控模式。其技术基础是互联网，人工智能（AI）和流程自动化（RPA），通过互联网和内联网获取客户数据，然后通过规则模型对数据进行处理，并根据处理结果去驱动业务流程。
在理念创新方面，笔者认为，业务模式创新需要理念创新作为基础，必须对传统授信理念进行颠覆，主要有以下几个方面。
首先，要重用信、轻授信。在供应链金融中，可以把授信彻底舍弃，直接进入用信，每一次用信就相当于是授信。
其次，要重债项，轻主体。通过财务报表做评级这种方式适用于大中型企业，很难即时反映小微企业的实时风险状况，所以在供应链金融风控中，要更加注重企业的交易，而不是企业主体，根据每一次交易来判断企业的风险。
再其次，要重短期视角。多数小微企业没有遥远的过去，也很难有遥远的未来，因此银行更应注重小微企业的当下，关注其现时的经营状况。
最后，要以交易额度代替授信额度。银行可以根据企业的每一次交易，给予一个额度，这种额度的基础就是交易以及交易形成的数据、债权和物权，和企业主体关系不大。
在手段创新方面，首先从手工录入切换到线上获取信息。其次是从单一数据来源到多渠道来源，数据不再单纯依靠客户经理采集，电商平台、物流系统、政府信息等各类外部大数据都是可利用的数据来源。再其次是数据处理方式从专家经验到规则加模型。最后是从人工到自动化和智能化，自动分析业务中的数据和信息。
在流程创新方面，在整个流程中，开户、贷款申请、审批、放款、签署合同、抵质押登记、贷后管理和预警催收等环节，其实都可以通过系统自动处理，每一个环节的分析判断与决策，都是由数据模型做出决策的和推动流程。也可以在若干节点设置人工干预，特别是对难以直接通过或拒绝的犹豫状态，可以借助专家来判断和决策。
(责任编辑：韩福恒）
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