在整個供應鏈中，由于核心企業競爭力較強、規模較大，其強勢地位往往在價格、賬期等貿易條件方面對上下游的中小企業造成巨大壓力。
因此，供應鏈金融圍繞以核心企業為出發點，以真實貿易背景為前提，重點關注圍繞在核心企業上下游的中小企業融資訴求，通過供應鏈系統信息、資源等有效傳遞，實現供應鏈上各個企業的經營發展。供應鏈融資模式主要有應收賬款融資、存貨融資和預付款融資三種。
融資模式如下圖：
以核心企業上下游交易和未來的現金流收益為基礎，按照主導地位的不同，供應鏈金融可以分為銀行機構主導型、保理機構主導型、核心企業主導型。
無論哪種主導機構的模式，供應鏈金融服務的核心仍是授信和放款。而不同上下游的供應商和客戶，由于償債能力的差異，對不同的上下游交易對手提供不同的授信額度、精準授信和快速授信成為供應鏈金融服務的難點和痛點。
特別是隨著互聯網+的趨勢發展背景下，供應鏈金融的基礎會逐漸從“鏈”式進化到“網”式，供應鏈金融平臺業務會不斷擴大，不斷觸及到更外部的不熟悉的上下游企業。以找鋼網舉例，目前，找鋼網上流通的鋼鐵占整個行業的20%，憑借商流、信息流、物流、資金流的有效生態整合，它可以對整個行業有較高的把控度。但剩余80%的市場，該如何去給大量的交易對手進行快速評級和動態監控，將是一個大問題。
為什么要豐富風控數據來源？
據行業研究報告表示，供應鏈金融風控體系包含三個層次：數據層、實踐層、技術層。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;實踐層包括高效的在線審批、精準及時的事中風控;技術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。
數據來源：《2017中國供應鏈金融調研報告》
而能完整做到以上風控體系的供應鏈金融平臺并不多。
據《2017中國供應鏈金融調研報告》顯示，在200家受訪對象中，有76%的企業主要依賴于自身數據來評估客戶逾期風險。據一些供應鏈金融平臺過往的項目經驗，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，有時會出現“這家客戶一直很好，但不知道什么原因突然信用狀況惡化”的情況。
這種現象的產生往往是因為對交易對手的風險識別受制于有限的信息。一家公司的經營不僅受到其主要貿易伙伴的影響，同時會受到產業鏈上下游產業、周邊產業，以及各種宏觀因素的影響。因此，拓展風險數據的獲取渠道從而更全面掌握和預測客戶發展，是建立成熟風控體系的基礎。
數據來源：《2017中國供應鏈金融調研報告》
一般來說，正常的供應鏈金融業務都會經過“三端把控”，前端側重于風險識別，項目中端重在風險動態管理，后端則是風險處置機制。
風控案例
為了最大限度控制項目風險，某合作平臺創建了“產業風控+ 金融風控”結合的模式，涵蓋商流、物流、信息流、資金流的全方位風險管理體系，對項目前、中、后期進行全過程管控。
貸前風控
貸前通過該核心企業經銷商內部數據和外部數據(黑名單、行業數據、企業繳稅數據、財務數據、風報涵蓋全維度的信息披露源)，還原企業全息畫像，進行精確評級。審核維度包括：基本屬性、提貨能力、信用資質(涉訴糾紛、經營狀況);同時依托該企業經銷商線下門店實地考察經銷商經營情況，交叉驗證。
貸中實時監控
聯動線下門店，根據企業大數據反饋的經銷商提貨、返利數據和風報風險預警動態(經營動態情況、輿情波動)，結合挖掘經銷商和其他關聯企業主體之間錯綜復雜的關聯，包括涉訴關系、債務債權關系、深度疑似關系等，為使用者挖掘潛在風險，動態判斷在貸經銷商的經營狀況，進行實時監控。
舉例：某企業的關聯導航
貸后風控
通過風報風險預警，對逾期或貸后監控中的高風險案件及時進行返利鎖定和代償;運用專業委外催收機構資源，實現全國大部分地區和金融產品的落地催收。
但真正能做到以上風控流程閉環的供應鏈集團企業不多，目前狀況是90%的供應鏈核心企業由于信息不完整、數據挖掘能力弱、模型評估不全面三方面制約了其業務的進一步發展。拓展風險數據的獲取渠道，進一步完善風控數據體系，是供應鏈金融企業必須面臨的功課之一。
編輯：