你认为供应链金融的风险管理和传统金融有什么差异？
供应链金融作为实体产业和金融行业的连接器，推动上下游资金流转效率，它的使命是实现金融赋能、促进实体经济的健康发展。 目前，传统供应链金融模式大多需要核心企业信用增持，以帮助上下游链属企业尤其是中小微企业获得融资。该模式虽然较以房地产抵押为主的信贷风控逻辑有所优化，近年也在如火如荼地开展，但在实务操作中，也面临一些困难： 比如上游供应商保理业务，需要核心企业进行确权。具体操作为核心企业对采购交易进行确认并开具发票，供应商根据发票金额发起融资申请，将该笔应收账款质押或转让给金融机构，从而获得信贷资金。核心企业需将本笔应付账款纳入财务报表，无形中增加资产负债率。如果核心企业不愿配合确权或收货而不确认，则上游供应商就该笔交易进行融资、提前收款的资金安排就存在阻滞。 再如下游经销商订货贷业务，金融机构需要核心企业为经销商担保，资金受托支付于核心企业以化解应收账款。该模式可快速回笼销售资金，扩大核心企业销售规模，但需占用核心企业在金融机构的授信额度。此举会增加核心企业或有负债，并在人民银行企业征信报告中记录，影响核心企业融资能力。加之核心企业对经销商大多不具备信用风控能力，对经销商多元化投资、信用记录、经营异动等情况知之甚少，尤其是在一些先款后货模式的行业，核心企业担保意愿一般不强。 据统计，截至2020年底，中国上市公司国有企业负债率62%、民营企业56%左右，债务压力、产能过剩、产业集中度不足等问题始终困扰中国实体经济。我们希望通过供应链金融“去核化”，以尘归尘土归土的方式，将核心企业上下游的中小微企业作为风控分析的重点，在解决中小微企业融资难的同时，为核心企业“解绑”。 然而，中小微企业经营信息不对称、抗风险能力弱，一直困扰着金融机构，融资难、融资贵问题并非源自于某类市场主体单方面意愿，而是整体市场经济的系统化问题。应当如何解决？我们建议的应对策略是数据风控能力的创新和产业的整合分析。 一方面，通过建立数据模型能力，以工商、司法等公开数据，与核心企业历史交易数据，企业授权的ERP、纳税等数据为基础，通过建立数据集市、关联图谱、模型组合、风险标签、规则策略等，精准识别中小微企业信用风险，主要运用于贷前审查和贷中动态监测环节。尤其是税票模型的运用，目前的数据颗粒度精细到企业的具体单个客户和产品品类，可以良好识别企业欺诈行为，并分析其经营稳定性、集中度及规范性。在不需要核心企业担保的情况下，通过线上智能风控，实现当日放款，效率较传统供应链金融模式大幅提高，风险也控制在1%以内的容忍度水平。 另一方面，在解决信息不对称的同时，对产业周期性风险、区域风险又当如何解决？我们建议在地方政府、金融机构层面，根据自有数据资源，完备数据治理能力，结合行业分析、舆情分析、地方公开数据，引入新兴金融科技如大数据、物联网、机器学习等技术，建立产业、区域风险动态监测模型，逐步实现智能风控决策。目前，一些金融机构或金融科技公司已与地方产融平台合作，通过上述模式挖掘地方经济增长潜力，促进实体产业升级。 总体来说，供应链金融“去核化”是一种行业发展趋势，在简化手续、提高效率、归本清源方面有其得天独厚的优势。当然，它的出现也对金融机构风控能力提出极大挑战，尤其是在理念转换、流程改造、系统升级、数字运用、模型建设方面。 虽然任重而道远，但劝诸君莫作等闲看。