隨著“讓金融回歸實體經濟”的呼聲越來越高，如何打造基于產業的供應鏈金融，特別是在金融技術推動之下，已經成了國家一項重要國策。前一陣，習近平總書記在金融工作會議上談到這個話題，商務部、工業部、人民銀行總行、銀監會等等，可能馬上發布供應鏈創新與應用的指導綱要，這個里面專門談到了推動金融機構和供應鏈核心企業增強對供應鏈大數據的分析運用和能力，提高供應鏈信用評價的準確性和可靠性。
我想這個提法正是呼應了今天這個話題，所以如何去建立這種智慧供應鏈金融，這是每一個產業都需要去思考的一個問題。第一，關于大數據智慧供應鏈金融內涵；第二，簡單說一下信息化的架構；第三，最主要是大數據供應鏈金融要素；最后一點是我們面臨的環境和我們制度保證。
關于大數據智慧供應鏈金融內涵
首先什么叫大數據的智慧供應鏈金融，這里面首先有幾點。第一，什么叫數字化，什么叫智能化，什么叫智慧化，不同東西涵蓋含義不一樣。
數字化計算機虛擬環境中對供應鏈過程進行評估和優化，進一步推動生命周期的新型組織方式數字化本身的概念內涵是在于什么，在于提高本身供應鏈的信息之間協同，這是數字化的含義。
智能化呢，它在數字化的基礎上通過我們互聯網、監控技術加強整合供應鏈信息管理、服務，提高對于供應鏈的可控性，并且初步，智能手段和智能體系，建構高效的運營系統，它的核心是在于提高我們整合供應鏈的效果，降低我們整合供應鏈的交易成本。
而到了智慧化階段，整個供應鏈過程中進行智力性活動，各種依賴的數據分析、推理、判斷、構思和決策，某種意義上部分取代了我們人的人工一種分析方法、分析過程，它把整個供應鏈推到柔性化和高度集成的過程三個過程涉及到一個問題。我們今天在基于金融科技供應鏈金融核心在哪兒，首先打造產業生態，剛才兩位老總也談到這個話題，我們產業生態不能有效打造，我們很難去建立所講的這樣一種供應鏈金融。
在這個基礎之上，還要建立金融生態，等會兒我會講，隨著供應鏈發展，金融手段、金融業態、金融的主體也需要不斷變革和創新，支撐產業生和金融生態最核心東西就是金融科技，所以這三個東西有機結合，就構成了智慧供應鏈金融。
關于大數據智慧供應鏈金融的信息化架構
智慧供應鏈金融里面有一個問題，如何去打造基于大數據這樣基礎上的。這里有一個問題，大數據怎么去建構。因為我們最近這兩年隨著金融科技不斷火爆之后，各行各業都在談大數據或者金融技術供應鏈金融，實際上我們今天基礎的活如果不做，所謂基于大數據和金融技術手段的供應鏈金融不可能實現。
這里面基礎在哪兒，首先必須建立健全的數據源，包括我們的交易信息、庫存信息、運輸信息、支付信息、資金信息、結算信息，如果我們連一個最基本的數據源都建立不起來。經常講我們的大數據金融等于胡說八道，不可能存在。首先一定要有數據源，以后干什么，要建數據倉庫，一個結構化有效的數據倉庫，對于數據倉庫的數據進行充分的清洗、整理、挖掘、分析、推論，就形成了我們所講的人工智能。
那么在人工智能的基礎上，再加上一些非結構化的信息，這就構成了我們所講的大數據供應鏈金融，所以也就意味著我們下面這幾層都沒有能夠有效建立，我們談大數據必然是空的。
意味著什么，意味著我們今天做好三個事情：
第一， 怎么搭建我們的數據平臺。目前在我們接觸的一些企業中，在平臺的建構中最大挑戰在哪，很多沒有建立起整合數據的倉庫，沒有前臺運營數據和后臺管理數據，這個問題不解決大數據不可能存在，如何把前臺和后臺數據有效聯系起來。
第二， 雖然今天有些企業開展供應鏈金融業務，積累了一定業務數據，但是我們的業務人員沒有客戶管理、風險評級、經營規模預測等方面提出大量的分析去預測資產，這也是一個問題。我們如果有數據，我們數據不能指導業務本身，這個大數據就是空的東西，怎么有效搭建數據平臺，這是我們今天需要深入思考的問題。
第三， 數據運用，數據運用上問題在哪，我們積累的數據沒有充分利用，我們不能說沒有數據，但是我們數據沒有真正意義上進行整合，沒有充分利用。第二，缺乏面向整個集團統一的完整的，我們企業和政府機構都出現了這類問題，隨著這兩年供應鏈金融火爆之后，在我們這兩年供應鏈金融中出現了大量的欺詐，其中有一類非常重要的欺詐現象，套稅，尤其在出口過程中利用成套（ETC）項目騙取退稅，這種形式在今天的中國非常厲害。前幾個月江蘇省專專門建立退稅資金池，我在會上講沒有完善的規范，我們盲目推各種退稅資金池導致結果是什么，劣幣驅逐良幣，我們今天套稅非常嚴重。這個問題怎么產生，就是因為我們現在國家的整個數據，我們數據割裂，沒有充分進行整合，沒有統一的數據系統，這是我們產生的。什么意思，海關有海關的數據，稅務總局有稅務總局的數據，會會的數據，每個部門有自己的大數據，但是所有數據之間不通。
開個玩笑，前兩天再一個政府會議上講這個問題，會晤總局說我們數據不可能跟其他數據通，稅務數據是機密數據不可能拿出來。我在會上說一句不好聽玖，我們稅務局是既當婊子又立牌坊，這是我們稅務局的公司自己偷偷摸摸賣數據，竟然說自己數據不能和其他部門進行通，這純粹強盜邏輯。
我們企業也是一樣，怎么把統一化的數據建立起來很重要，還有一個，就是我們現在缺乏支撐供應鏈金融日常業務風險評估和客戶360度，這些都是數據運用中出現問題，還有一個我們數據管控，包括我們平臺整體架構，各個層的建設標準，我們成熟的金融業務數據的模型等等這些都是屬于我們去考慮。
大數據供應鏈下的金融，所有三大類問題不解決，我們很難實現。
給大家舉一個例子講這個話題，香港利豐集團，它是從去年開始大規模推出供應鏈金融，涉及大量海外供應商和中國供應商，即便一個供應商生產出產品，從形成提單到海運，到就地分撥發出賬單有周期，60天也就意味著拿不到錢，今天大量中小型供應商承受不起這個，香港利豐集團2014年成立一家金融公司，利豐信用，一旦給你下單形成潛在的應付賬款，供應商可以把應收賬款進行一次轉讓，我們金融當中最通俗一種金融做法叫保理。我們今天很多供應商如何去貼現，貼現是多少。加上今天很多供應商沒有給它下單，需要引進設備提升能力，這種情況下讓一個金融機構給它進行融資很難，所以也正是在這樣一種狀態下。今年利豐集團提出數字供應鏈，大數據驅動供應鏈金融。什么叫大數據驅動供應鏈金融，就是你們現在看到這個圖，伴隨供應鏈每一個活動，怎么通過我們的信息化能夠把所有的供應鏈作用活動高度數據化、信息化之后，把它貫通，形成這種貫通。
各位看到紅色字部分，目前他們開發的每一個基于移動互聯網的APP系統，一旦把這個系統打通形成了無縫的大數據平臺，即便今天沒有完全打通，利豐供應鏈金融里面出現無應收、無應付、無抵押、無擔保。什么概念，一個戰略供應商引進設備，提升我的能力利豐沒有給他下單，這時候沒有應收、應付，讓我抵押也抵押不出來，怎么辦，利豐給他錢支持技術改造。憑什么給他錢，正是依賴于大數據基礎，這是我們今天非常重要的一個方面。
如果大數據供應鏈金融的內涵，大數據分析的基本框架是什么，它的基本框架不外乎涉及信息化架構里面涉及到這幾個方面，這些都是我們在建構信息化過程中需要考量的方面。
一般來講這就涉及到了數據產生、數據交換、數據應用，還有數據分析、數據訪問、數據管理，這都涉及到我們現在信息化整體架構形態，當然在座各位可能做信息化，我這里不多講。
我給大家舉一個例子講這個話題，深圳有一個叫（創協）供應鏈基于中國的產業集群是通信行業，大家知道深圳通信占據現在截止去年為止世界產量的81.5%，深圳的整個產業面臨的問題在哪兒，一個客戶，三星設計一款手機之后，必須有人接單，還要做方案設計和集成設計，你的技術設計轉化為工藝設計和工程設計，這點在今天中國比較強勢，我們工藝和工程技術比較強。他們做了工藝設計和工程設計以后做什么，做我們接著講的中式測試，進行大規模的原材料采購，原材料采購加工以后，還有一系列環節，每一個剛才我講的環節形成了一個龐大的產業集群，他們相互守著一塊，把這個領域做深、做精、做通，問題是一個個垂直產業分工形成之后，誰來負責相互環節之間的協調，每個垂直分工中大量中小企業，他們的資金問題誰來解決，在深圳就形成了一批我們所講的，以這樣產業整合平臺為基礎的供應鏈平臺。
這個平臺干什么，接到單，包括代付貨款買芯片，后面還有一系列的流程，這個過程中他們產生很多金融性活動，供應商應收賬款保理，包括我們退稅融資池，包括我們出口信保融資，這個業務產生基礎在哪兒，我們信息化架構。這是基本信息化架構，必須搭建這個信息化架構，首先要有，這么多主體在這個平臺上相互協同和合作，沒有有效的接口很難。反過來在我們后臺所有做供應鏈，我們必須打通SRM系統，我們的TMS系統，我們WMS系統，我們ERP系統，辦公自動化系統等如果我們系統不能有效聯通起來，剛才講的狀態很難實現。…
這個建設以后行不行，還把我們的其他系統都要打通，還有其他各個供應商系統打通起來。上面要有應用，整個供應鏈服務中，你到底提供什么樣服務，你必須有一個應用模塊，最后在整個產業鏈中還要有數據層級交換，主要架構不能實現，大數據供應鏈金融很難實現。而且到了今天不僅如此，我們可以通過云端實現這么一種過程。
你們現在看到深圳一個叫（創協）供應鏈，所有架構全部建到了云端，甚至到還段、銀行、稅局都可以結合，充分了解我們平臺信息化過程。
我想大數據供應鏈金融的話，這個架構問題我們必須考慮。除此之外還有我們大數據供應鏈金融的要素到底是什么，就像我們剛才講的真正要做好大數據供應鏈金融要清楚把握這個。我們說大數據，很多企業在做大忽悠沒有真正做下去，真正做下去必須把這些問題解決。
大數據供應鏈金融要素
第一，WHY，我們為什么要大數據，目的決定我們如何去建。供應鏈金融的角度來講，我們大數據應用為了什么，為了更好了解互聯網供應鏈金融的利益方，特別融資對象的經營能力和潛在能力和潛在風險，決定了我們怎么建數據源，我們什么技術手段把這些東西能夠有效獲取，我們首先要明白目前面臨的對象為什么需要這樣東西。
第二，我們對象WHO的問題，物聯網平臺鏈和大數據，我們要知道覆蓋哪些主體，做供應鏈金融覆蓋我們的融資對象，僅僅覆蓋融資對象很難，你能控制風險。原因很簡單，我們今天很多企業之所以會出現違約率高、耍賴，什么行為，不一定自己惡意行為，因為他的交易對手和他的交易伙伴出現問題，連帶著出現了金融風險，所以我們不僅要了解融資對象，還要了解融資對象的交易對手和融資對象的其他合作者，這些問題不解決，很難真正把握供應鏈金融有效控制風險。
除此之外，還有就是我們自己，我們做供應鏈金融中，我們的合作對象出了問題，我們也很難。
比如跟我們的供應鏈參與方，還有我們的關聯服務方，我們這種關聯服務方不能有效解決也很難，也容易出現問題。
我們做供應鏈金融中，一定會涉及到我們商業銀行，如果我們今天商業銀行自己的體制，我們的管理模式不能夠很好應用，我們整個產業業務的話。海爾做供應鏈金融出了四五單風險，其中就有空調的風險，它是貨壓模式，對于經銷商交一定的預付款，然后給你一個敞口進行生產，生產以后放在海爾的庫里面，經銷商打款贖貨，這是貨壓融資出現什么問題，經銷商不提貨，到時間不提了，不要了，今天天氣涼快不炎熱，這個不提了。這個消息傳遞給銀行，6月份報的風險什么時候處理，去年11月才去處理，大家知道11月份空調已經賣不出去了，已經到了冬季不可能賣出去。為什么一個6月份問題到11月份處理，風險最終爆發出來了，每個銀行的分行都有壞賬率指標，這個季度壞賬率指標用廣，所有銀行人工資獎金拿不到，死活把這個風險放在下一個季度處理，這就是我們今天的銀行，銀行今天體制不改，我們今天供應鏈金融很難做下去，銀行是一個最該變革地方，如果他們不能夠改和有效調整，風險照樣會產生不一定我的融資對象惡意行為。
第三，我們需要什么數據，WHAT，需要時間和空間數據，換句話說在不同時間發展的數據，在不同地域發生的數據，這個大家能夠理解。還有主體和客體數據，主體，我們的經營對象和我們的企業，客體，目的屋烏、標的物，我們產品和我們生產工具這種客觀的東西，客觀東西在變化。
還有一個是我們要素與情感，要素就是我們的金融要素，情感是什么呢，這個金融者融資對象本身內在很重要，尤其在我們逐漸供應鏈金融走向供應鏈網絡金融，這種情感性數據，跟各位開個玩笑，曾經跟深圳企業講過一句話，如果平臺交易對象，凡是經常喜歡去澳門企業家，千萬不要做大生意，如果老板喜歡賭博不要做大生意。如果私人企業中兩個以上老婆絕對不要做生意，并不是做道德判斷，而是情感因素，最后在整個網絡中的確能夠出現災難性的東西。
還有單點和網絡的數據，舉個例子，曾經很多人問我，宋教授我怎么做供應鏈金融，后來跟他們講這個問題，首先問你一個問題，知不知道中國千億級產業集群有多少，五百億到千億級產業集群多少，百億級產業集群多少，截止到今天為止千億級61個，500億到一千億到今天，百億到百億…，龍頭企業是誰，配套企業是誰，它的出口是向誰出口，貿易大概每年能做多少。
如果連這些最基礎的數據都不能有效把握和掌握，我們茫然開展供應鏈金融是要出問題，這個是網絡的數據，非常重要。
除此之外我們舉個例子，比如我想做承運，我想對承運商做融資，最起碼我們要掌握什么樣的數據，包括我們說的預測性數據，們庫存數據，我們運輸管理數據，還有人力資源管理數據，這些數據沒有有效獲取分析和整合，我們很難對承運商做融資，這就是我們剛才講的需要什么樣的數據。
另外，我們哪個地方獲得數據，獲得數據不外乎幾個方面。第一，直接去找。我們金融機構或者其他機構可以獲得數據，但是還有很重要的數據是間接渠道。經常講把握一個渠道經營狀態怎么樣，除了直接經營之外，還有這些間接華渠道數據能掌握，對于控制供應鏈金融風險一定有利，今天我們是來自多渠道的狀態。
還有一個是WHEN，我們需要什么時候數據。第一，歷史數據，有理式數據行不行，不行，所以我經常講嚴格意義上銀行的征信數據沒有用，為什么。第一，銀行數據覆蓋不了我們的中企業。第二，銀行數據只是歷史數據，在今天的中國好昨天不一定代表好的明天。銀行很被摧，為什么銀行做小微金融壞賬率如此高，他們根本不在產業中，他們掌握數據有問題。
它需要什么，需要我們今天金融技術的創新手段，能夠獲得事實數據和即將發生數據。比如區塊鏈、物聯網，這樣一種手段才能解決問題。
還有一個是HOW，通過業務底層化獲得積累數據，滲透客戶底層，這個底層過程中獲得數據。第二，我們通過公共渠道，通過物聯網、區塊鏈、云獲得數據，我們今天需要去解決的數據問題。
給大家舉一個例子，這個螞蟻金服最近這兩年大規模農村供應鏈金融，我舉一個例子，他們現在怎么在做，首先農村端建立了店小二，跟龍頭企業進行合作，對龍頭企業整個生產經營進行支持，這樣就滲透到客戶底層。兩周前我來江蘇，江蘇有一個楊志達企業（易客），像周黑鴨（易客）來支持，它需要什么，大量的養殖，我們今天養殖戶從小養殖戶向大養殖戶發展，在這個過程中需要大量資金。問題是（易客）自己解決不了問題，她們根螞蟻金服合作，螞蟻金服了解通過支付寶支付的信息、結算信息，來把握所有的養殖戶狀態，再結合（易客）養殖戶信息，這個基礎上對所有養殖戶進行征信、評信基礎上，養殖戶定向購買（易客）飼料，屠宰以后還款，這個做法非常典型滲透到客戶底層獲得數據，我們用什么途徑獲得數據，這是很重要的方法。
最后一個，真正要做到大數據的供應鏈金融，我們的環境和制度保障。怎么才能夠真正形成，我想這就是我們提出一個問題，這個問題在哪。融合性的金融科技創新，單一某一個技術不可能去支撐我們的大數據供應鏈金融，融合性表現在哪兒。我們整個產業過程能不能做到單據，我們倉單、稅票做到電子化，如果環節不能做到全程電子化，供應鏈金融、大數據供應鏈金融都是假話。電子化以后還不行，必須標準化，不同環節和不同主體，同一個倉單不標準，定義和規格不一樣，請問我們如何實施區塊鏈。還有就是可流轉、可追蹤，在這個基礎上，結合我們前面的ERP，我們活動的ERP再加上QP系統，我們的金水系統，做到什么，線上云斷口線下物聯化，做到我們交易區塊和物流區塊，否則我們很難實現。
制度與環境
還有今天的制度性環境保證，國家標準化建設和10條融合性。因為你光大不行，還要真正能夠結構化、立體化相互映襯，嚴格意義上是這樣，這是我們制度環境，涉及到我們今天有什么方法解決融合性的技術創新。
比如我們今天就有一些企業試圖在解決整個供應鏈金融中的部分一些技術問題，舉個例子，比如我們的（感融）科技，它做物聯網的企業，他們產品里面三款產品，（WPH），它的所有物聯網概念是什么，前端是感知系統，后臺是倉單出入庫管理系統，再加上7×24小時監控系統，三個整體構成信息化解決方案，它的這個目前情況，這個東西才能跟客戶合作時候，才能真正解決我們的數據問題，資產數據獲取問題。我們光把產業內區塊鏈做出來行不行，整個財務和金融怎么跟線下的資產做一一對應，這個問題必須解決，這個解決需要我們物聯網的技術。
今天推動這種技術創新的公司不在少數，比如大家知道在美國做供應鏈金融中有一個非常出名的。（易趣連），標準化可流轉的電子化的表，通過這些把握整個產業交易過程，有效控制風險，為什么講融合性技術創新，非常反感單一的講某一個技術。
比如我們今天有些很不現實，換句話說話題炒的極熱，真正做到什么程度，沒看到多少，為什么，就是因為它真正要落地需要一系列配套技術的融合和整個產業慣例變化，這些變化做不到很難。
我們的組織環境，涉及我們供應鏈金融中幾個很重要的組織形態。
第一個，鏈上參與者，供應鏈的上下游，還有平臺服務提供商，他們干什么，收集匯總和整合供應鏈中結構性數據和非結構性數據，平臺服務供應商就是做這個。大家千萬不要認為平臺服務提供商就是做交易，就是做撮合，中國凡是做撮合，未來一定死光光。特別討厭什么，找什么網完全沒有供應鏈思維，這種平臺二道販子和二道販子平臺交易，注定要死亡。真正平臺提供商真正能滲透到供應鏈，真正的獲取。比如我們今天的生產商到底生產什么品種，生產什么狀態，規格、質量、價格是什么，真正下游的用鋼企業是誰，真正用戶特點是什么，這種結構化的信息不能把握，平臺服務提供商就是假的。
第三個主體是風險管理者，它的作用在于匯總信息數據進行分析定制金融產品，服務我們平臺中的特定中小企業。還有流動性提供者。每個企業到底怎么做，基于大數據供應鏈金融，取決于我們到底想發揮什么功能，四個主體中怎么組合，這是我們需要考量的事情。
伴隨著融合度不一樣，有可能形成不同的主體狀態。有的想把平臺服務提供商、風險管理者做成一個主體，比如在我們今天的國有企業里面。做了平臺和做了云票，云票可轉讓、可拆分，可以持有兌現，這種典型把平臺服務提供商和風險管理者合二為一，怎么設計這塊業務。一個很重要問題，就是未來的趨勢在哪，凡是我們做供應鏈金融一定是幾個，一切服務活動化。我想說的是這個，供應鏈金融發展一定立足產業供應鏈運營基礎上，真正舌頭到中小小微供應鏈服務衷曲，推動客戶成功基礎上實現自身的發展，以及有效融資和風險管理。意味著什么，我經常講要對金融有敬畏之心，千萬不要把金融作為手中的玩具。
最近這一年中國供應鏈金融發展之后，我們有些企業，特別是有些大型企業耍流氓，怎么耍流氓，在進一步供應商資金基礎下，延長應付賬款，還要給人家做供應鏈金融，用我的話是徹頭徹尾流氓情景，真正要服務化。
第二，一切業務數據化，一切數據業務化。大數據核心不僅僅利用各種技術獲取縣城的網上和其他渠道信息數據，更在于如何將隨時隨地發展業務數據化，不僅數據化，清洗、識別、分析，把機會轉化為新的業務，我們說的一切業務數據，一切業務數據化。
一切流程標準化，一切標準流程化。大型企業不需要融資，需要融資都是我們中小企業，業務具有非曉性，每個中小企業要求不一樣非標準，非標準很難真正對風險進行管理，這導致一個問題，怎么把我們的服務活動，供應鏈運營做的模塊，甚至顆粒化，這是對信息化要求最高的。把重點活動顆粒化極其重要，這點做不到就做不到流程標準化，流程標準化做不到就是風險。反過來我們標準真正運用于我們的金融性活動和服務，這是我們今天供應鏈金融，特別大數據供應鏈金融里面需要去掌握的話題。
以上是我一些不成熟的觀點，各位專家請多批評指正，謝謝。
（中國人民大學商學院副院長宋華出席由華能大宗和價值中國聯合主辦的“2017·Fintech與供應鏈金融創新落地”高峰論壇，并發表了關于大數據智慧供應鏈金融的主題演講。）
