互联网供应链金融十大模式
互联网供应链金融十大模式
在线供应链金融本质上提供协同效应，供应链金融是一个整体，而不是一个单个的产品。互联网金融之后，实际上提高了商业模式和系统安排里的协同性，包括几个方面的协同，供应协同从供应商的角度，需求协同刚才也讲过，一种生产企业的生产协同，还有资金流和物流的协同。下面是我为大家整理了互联网供应链金融模式，欢迎大家阅读浏览。
之一个模式
是传统商业银行在转型的过程当中，推出了一些在线供应链产品，像平安银行、中信银行，我原来在平安银行工作，很多银行推出在线供应链，实际上就是银行通过技术手段，把核心企业，把物流商，把供应商，把经销商连接起来，很多物流企业，中外运、中储都进行对接。实际上在银行层面上，以它为核心，把所有的核心企业、供应商、经销商对接起来之后，就产生了一个比较快的效率，快速申请贷款、快速放款，可以在线上查看即时信息，达到这么一个效果，这是商业银行在做的事情。
商业银行也有很多的产品，包括预付融资、存货融资，以及应收帐款的融资，衍生出了很多产品，这是基于商业银行的。商业银行的规模是做得比较大的，第二块我们是基于电子商务平台的，这个电子商务平台分好多种，B2C，B2B，C2C，最典型的是阿里，基于大数据，基于内部闭环的电商的体系，卖方客户进行授信，但是授信额度不大。其中包括支付宝还有阿里巴巴、天猫 *** 网都参与了整个体系的构建，包括资金流、物流和信息流，都在那个闭环里面进行循环，这是我们认为比较好的一个模式。当然这个模式是不可复制的，全国也没有几家电商，能够做到像京东、阿里的层次，其它电商做不到，数据量不够大，反应不够充分。
第二个模式
京东的产业模式。京东在供应链产品图有几块，之一块是采购和定单融资，定单形成之后的入库融资，跟经销商形成应收帐款的融资，是这样的一个体系。还有包括一些B2B的电子商务平台也做这个，B2B的电子商务平台有很多种，上海钢联也是上海公司，这个公司做得非常好，是做钢铁贸易的，会员进行在线融资，包括买方和卖方都有融资手段。卖方对现有货物的融资，买方可以进行先款后货的，跟银行差不多。第三方电子商务平台起到撮合的作用，监控资金流和数据的作用，上海钢联是一个很典型的代表，但是资金还是来自于银行。
电子商务企业互联网金融产品，包括阿里小贷、京东、网盛、建行之间的比较。阿里小贷的比率的利息相对比较高一点，但是单笔凡款金额小一些，比较灵活一点。银行这一块的利率稍微低一点，但是单笔可能稍微高一点，这是他们的一个简单的对比。我们可得出结论，利用互联网金融手段，实际上我们把贷款的这种效率，单笔金额，还有门槛实际上是显著降低了，我们认为这是互联网金融的一个非常好的应用的地方，普惠金融。
第三个模式
是基于第三方支付的，现在很多第三方支付做行业支付，包括易宝还有快钱都做这一块，因为第三方支付为什么做供应链金融，因为第三方支付在长期的过程中积累了大量的上下游的至今收付的信息，这个信息非常重要的，特别是对于行业性的信息。它对经销商、供应商、分销商分别有不同的融资手段。
现在第三方支付的产品，做行业支付的非常多，其中比较典型的是支付宝、汇付天下、快钱、财付通，之前做航空授信，他们在这方面做了很多关于供应链金融的尝试。另外快钱可能还做一些IT领域分销的支付以及供应链金融。
第五个模式
就是基于大数据预测的信用风险的供应链金融模式，基于统计分布的数据，如此庞大的数据量，可能也只有阿里能做这件事。他们怎么做的呢?阿里有一个损益模型，基于店铺的基础数据，因为店铺的历史交易数据非常多，有800亿个信息项，所有的店铺加带一起。70多个基础指标，48个月的历史数据，你这个店必须有48个月的历史交易数据，100多个项目，20个星钻等级。把这些基础数据采集起来之后，根据一些衍生变化的通过调整的参数，在参数调整过程中，得出了24兆信息项，这个参数调整的团队就有几百号人，然后建模，预测未来的季节性的资金需求的变化，最终会得出值不值得为商户融资，融多少，会得出一个信息。现在大数据风控效果非常明显，单笔信贷成本是2块3，客户3分钟获贷，不良率小于1%，根据已有数据来预测未来违约的风险概率。
第六个模式
现在市场上有一些第三方协同平台，其中中国有一家公司是核利中税(音)的，现在各地查税票信息很分散，实际上它就是整合了各地税务局的一些资源，做一个第三方的平台，这个平台里面你可以查一些税务发票的真实性、金额，除了这些信息之外，它后续还增加了一些企业，因为很多企业在它上面查，又增加了一些定单、收获、结算、发票、支付信息，慢慢整合这些信息到这个平台里面去，有这么一个平台就爽了，因为大部分能够知道在这个平台上的`一些企业，它的一些经营的情况，根据这个经营情况，银行就可以想，我是不是能融资，融多少，基于这个平台是可以做的。国内基于这样的第三方平台有很多，有十几家，这个第三方平台是独立于任何平台的，中间搜集了很多企业的信息。
第七个模式
是基于物流仓储的供应链金融，以五洲在线为例，这家小公司它只为电商企业提供仓储物流的陪送服务。在做的过程中也积累了一些客户的陪送的物流信息，基于这个信息，他和支付宝合作，支付宝就可以管理这些仓储物流公司中，和它共管资金流。在这个过程中实际上它既掌控了物流，电商客户那些商品的物流，又与支付宝一起管住了客户的资金流。这一块就可以做供应链金融，这是一个纯网上的东西，跟线下关系不大，把它归到互联网金融里面来，这是一家很小的公司，今年也开始做这一块，主要提供两大块产品，之一类产品是电商卖家提供仓单质押，电商发货到我这边，我肯定给相应的贷款人开局的电子仓单，是一个非标仓单，这是一种模式，第二种是资金物流托盘，跟广度供应链差不多，卖家只管发货，你的配送等等我全部外包，所以称之为资金物流托盘，是一整套解决方案，这是未来值得关注的一个方向。
第八个模式
是基于ERP系统的，用友、金蝶这种国内大型的ERP系统，实际上跟供应链金融的客群是高度重叠的。很多企业在用ERP，大型企业用得好一点，小企业用网页版的，用了以后可以呈现出用户的资金流的信息、供货的信息、销售的信息，这些信息是非常具有利用价值的。现在国内已经有这种供应链管理企业和ERP企业开始合作，用这些ERP企业里面的客户端沉淀下来的一些信息，为客户进行放款和融资，这也是未来一个发展方向。
第九个模式
是基于电子交易平台和电子交易市场，国内已经有一些电子交易市场合作了，它只是合作某一块领域，但是国内很多大宗电子商品合作还没有建立起来，但是未来包括煤炭、化工、石油、有色，钢铁以及其它一些消费品也会建立这个交易市场。我们可以先把平台建立起来，或者跟已有的平台进行合作。在这些平台上，会提供很多信息，包括简单的信息服务，包括交易的服务，和买家信用的担保，以及金融服务。这种平台在国内会越来越多，我最近碰见建这种平台的至少十几家。
基于这个平台举个例子，相对 *** 丝一点的例子，在冬灌环球塑化网，交易的是工业制成品，都是塑料的工业品。实际上这个行业在原来的传统行业观点来看是没有什么太多价值的行业了，但是有一个83年的小伙子，建立起来一个基于全球的塑化的网站，这是一个电子商务平台，可以提供给大家的信息服务和买家、卖家的撮合交易，在此基础上开发了一个环球金融网，提供了八大项服务，借、融、卖、招、贷、投、买、引，八大服务都有相应的东西。
第十个模式
是基于在线产业带的供应链金融。如果未来有前面几种商业的模式、供应链各个点都到网上之后，我们能不能有一个在线产业带?中国的产业带是很多的，包括东莞虎门轻型电子，以及义乌小商品市场，在线产业带能不能放到线上?我在线上进行所有的定单销售、物流、配送、融资、交易、会展全部放到线上去，这个多厉害。
互联网金融理财攻略
一、安全放之一位，收益摆在其次
许多刚接触P2P行业的人，一开始只看到收益，却很难辨别风险，要知道寻求高收益的前提是要保本。很多P2P平台为了吸引出资人，往往推出收益很高的标的 或许天标，均匀年化收益高达30%多。有过出资经验的人都知道，高收益也就意味着高风险，出资领域没100%安全的理财项目，一定要谨慎挑选。当然，出资 P2P寻求客观的收益无可厚非，出资者就需要充分了解职业状况，在合理的区间寻觅较高收益的渠道。一般来说，年化收益率超越18%的项目，建议谨慎考虑。
二、平台实力剖析
现在的互联网金融渠道喜欢往自己脸上贴金，诸如“上市系”、“风投系”、“国资系”、“银行系”等行业内默认的标签应运而生。要进行细心的剖析比较，挑选值得信任的平台出资。
三、挑选资金由银行存管的平台
早在2015年监管层出台的《关于促进互联网金融健康发展的指导定见》和《 *** 假贷信息中介机构业务活动办理暂行办法(征求定见稿)》中均要求P2P应建 立第三方资金存管机制，挑选“符合条件的银职业金融机构”作为资金存管机构。 可见，银行资金存管已经成为P2P渠道合规的必要条件!但目前真实满足这一要求的平台屈指而数，据第三方权威机构的不完全统计，截止5月15日，有109 家平台与相关银行签订了资金存管协议，签约率约占正常运营平台数量的4.57%，而真实实现存管系统上线的平台仅有18家，约占正常运营平台数量的 0.75%，还不足1%。所以率先达到这个要求的平台，其运营实力自是不言而喻。
四、风控措施
风控是互联网理财平台的灵魂。风控水平直接关系到平台出资项意图安全性，要关注这个平台的风控措施是否完善，是否发表了相关风控资料，贷后办理信息等，风控团队是否厚实。这个我们能够到渠道网站查询或许直接询问 *** ，必要时也可到渠道运营公司实地考察。
五、从项目、借贷人上剖析平台
要了解一个平台的项目、借贷人等信息，平台信息发表必需要透明详尽，这也是平台标准与否的评判标准之一。
一个项目优质与否，与借贷方的实力有着直接的关系，我们能够经过平台发表的借贷方名称，进一步经过工商局网站查询，了解到更多信息，进一步评价告贷方实力。
六、随时关注平台动态，掌握行业信息
如果，你已经选定了目标P2P平台，那么平常就多多关注P2P理财公司的新闻动态，一起在可在查找引擎、门户网站等多个渠道中查找与渠道相关的信息，若查到很严重的负面信息，就应该谨慎考虑了。
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优秀的互联网金融公司，都是怎么玩大数据风控的
现在一提起互联网金融行业、Fintech领域，人工智能、大数据风控的热度就直线飙升。许多交易规模比较大的互联网金融公司都在努力发展大数据风控技术，以构建提供普惠金融服务的能力。
那么，这些优秀的互联网金融公司，都是怎么玩大数据风控的呢?
陆金所：KYC 2.0系统
精准判断投资者的风险承受能力
陆金所自成立起就引进国际领先的第四代风险管理系统，借鉴平安集团经验，形成了成熟的风险管理数据模型。其近日又推出了KYC 2.0系统，力求通过大数据技术、机器学习以及金融工程等 *** ，建立完整的互联网财富管理平台投资者适当性管理体系，在资金端对投资者进行“精准画像”，并提供智能推荐服务。
据了解，KYC2.0系统在原有的保守、稳健、平衡、成长、进取五大类型基础上对投资者风险承受力评估结果进行量化，每位用户都会获得专属的风险承受能力分值，又称“坚果财智分”，对投资者风险承受能力的判断更精准。
点评：量化数据信息，进行大数据建模。
风控更好的数据还是金融数据，例如年龄、收入、职业、学历、资产、负债等信用数据，这些数据同信用相关度高，可以反映用户的还款能力和还款意愿，这些数据因子在风控模型中必不可少，权重也很高，是风险评估更好的数据。
所以，陆金所以平安集团经验为基础运用到的大数据风控，使用的是围绕用户周围的信用数据，这些数据的特点是和用户的信用情况高度相关，可以作为一个重要因子进行录入，对其个人进行打分，再对其进行个体分析，最终得到一个综合评分，这就对用户进行了一个精准的风险承受能力评判。
民贷天下：拓宽数据维度
实现纯线上智能化服务
民贷天下基于稳健、安全、规范的风控理念，其风控部门确定了“风控从严”原则，设定了借款审查、贷中管理、贷后跟踪等风控流程。目前，民贷天下正全力推进全智能化建设，构造一个完整的、从资产端到平台端的全链路大数据风控系统，通过对人工智能、大数据分析、知识图谱、区块链等技术的运用，为平台运营及业务发展提供强大动力。
在传统数据之外，民贷天下还不断拓展数据维度，如在用户授权下，对用户社交数据、访问时间、相关认证、通讯记录等数据整合分析，并且与蚂蚁金服、芝麻信用、前海征信、同盾等第三方机构紧密合作，进一步丰富对用户的数据画像，使民贷天下的大数据风控系统更加精准，从而实现从客户申请、受理、审核、授信、放款到贷中贷后管理等纯线上智能化服务。
点评：拓宽数据维度，是对传统风控的补充。
传统风控模型已经不能适应复杂的现代风险管理环境，特别在数据信息录入维度上，影响用户信用评分的信息较多，很多都没有引入到风险评估流程。而大数据风控可以提供全面的数据(数据的广度)，强相关数据(数据的深度)，实效性数据(数据的鲜活度)。
民贷天下利用这样的大数据风控，通过与第三方合作等方式，将内部数据以及原有数据打通和整合之后，就会影响风险评估结果，提升信用风险管理水平，客观地反映用户风险水平。这些多维度、全面的信息正是大数据风控的优势所在，同时也是对传统风控一个很好的补充，进一步实现智能化服务。
真融宝：以数据介质为主
构建数据和模型算法的核心技术
真融宝以数据介质为主，利用分布式计算处理数据，以公众互联网的全网为平台，以全网收集的数据来补充内部网集成的数据。并且在用户数据方面，对每个新进用户建立一份电子档案，对每名用户投资需求进行了解登记，并对每一笔资金进行多重备份，形成动态的用户资金数据。
除此之外，真融宝还利用大数据进行决策，将金融活动转化为智能数据处理活动，降低人为因素的干扰，提高风险评估、分析和预警能力，大数据提供的信息使得真融宝的决策更加科学智能化，对于风控的精准度控制起到非常大的帮助作用。
点评：数据和模型算法，可建立实时风险管理视图。
大数据的数据采集和计算能力，可以帮助企业建立实时的风险管理视图。借助于全面多纬度的数据、自我学习能力的风控模型、实时计算结果、坏种子数据，真融宝可以通过大量的数据累积，能够产生出非常有效的识别客户的能力，提升量化风险评估能力。
数据、技术、模型、分析将成为信用风险评估的四个关键元素，其背后的力量就是大数据的技术和分析能力。真融宝利用大数据的风控能力，实时输出风险因子信息，提高了风险管理的及时性。
一直以来，风控都是金融机构的生命线。从陆金所、民贷天下、真融宝这三家互联网金融公司为例，预计在未来，可能每家做借贷类的互联网金融公司都会发展出属于自己的一套大数据风控体系，并且随着互联创业公司的业务数据越来越大，数据基础会逐渐扎实。
天下信用风险评估报告是什么意思
分期乐平台提供的“天下信用”其实就是个人信用数据报告，客户花费29元可以进行信用检测，然后查看自己的信用分，即“天下指数”，是评估个人偿付能力的综合分，分值在350到950之间。
【拓展资料】
分值越高代表个人偿付能力越好，其还会帮忙测算客户借款申请通过率。
不过大家也需要注意，“天下信用”毕竟只是辅助工具，不是购买了之后去申请借款就一定能通过，贷款具体能否通过审批还是得看客户的综合资质是否达标，平台都是根据系统评分审批、发放贷款的。
客户平时注意保持个人良好的信用，在申请借款时提供充足的资料，向平台证明自己具备充足的还款能力，一般都能顺利办下贷款。若是初始获批额度不高，之后只要好好积累良好消费、还款记录，提升信用，也能帮助额度提升。
首先看一下传统的信贷风险建模，一般采用央行征信报告里面10到20个采用的变量，信用记录时间、信用额度、逾期数据。目前这个用户没有跟金融机构发生过借贷关系，就是说在央行里面没有相应信息留存，无法进行有效信用评估。这是一个建模 *** ，传统 *** 一般使用10到20个强变量算贷率。现在存在一个问题，刚才讲到普惠金融，央行目前现状是信贷记录不足3亿人，占中国大概25%左右。对于融资需求非常旺盛一个阶段，实际上绝大多数人没有信用记录，这部分人信用没有得到评估。
有没有一个有效方式来解决当前问题？2014年左右大数据公司尝试不同的 *** ，由于金融储蓄变量还是非常有限，尝试用一些行为数据、非金融数据，像消费、阅读、社交等等数据进行尝试，经过尝试验证这个非常有效。国外美国一家公司，之前是谷歌和Capital出来创业，他用一些高纬数据，不同行为数据进行建模。这家公司，现在被京东收购了。
国内公司，以百融为例，我们主要是一个数据和模型，两个部分。数据就是覆盖度，我们现在目前实名用户大概积累了7个亿左右，包括身份证、手机号、姓名。另外大数据一个纬度覆盖，我们属于数据集成商，像收入、支出数据，其他行为偏好数据统统纳入范围，我们跟多家数据厂商合作。另外基于这些数据，跟现场一些应用，跟信贷全生命周期我们有成熟模型做支撑。
关于数据来源，我们覆盖更多各行各业，有自有积累，还有主要金融行业跟我们合作。还有其他运营商、银联、航空等等不同纬度的数据。我们原来是做大数据精准营销，电商类通过精准营销可以带来转化率，电商这个人不同用户在电商上浏览商品，买什么东西，包括花了多少钱，收货地址等等我们都有积累。
另外传统零售、地产，在万达、大悦城用户一些消费行为我们都清楚。其他电信、航空、品牌行业我们都有很深入的合作，我们有大数据建设服务，提供给合作伙伴。其实我们积累数据主要集中在50岁以下，18岁以上消费人群。另外真实性比较强，央行逻辑都是强金融属性变量，我们除了金融属性还有日常行为属性，我们跟踪他们很长时间，所以他们违约成本不会特别高。
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