廣州e貸聯(lián)合創(chuàng)始人朱青山：大數(shù)據是供應鏈金融發(fā)展的制勝法寶
【數(shù)據猿導讀】 在提高大數(shù)據的分析處理能力方面，近來大熱的“人工智能”或將成為供應鏈金融發(fā)展的一個方向，其擁有強大的數(shù)據分析和自我學習能力，可以解決人工經驗的自我局限性，幫助互聯(lián)網金融企業(yè)在項目選擇和風險判定上打下更扎實穩(wěn)固的基礎
近日，行業(yè)第三方機構發(fā)布《2016互聯(lián)網+供應鏈金融研究報告》預測，“2020年我國供應鏈金融市場規(guī)模將達到15萬億元左右，銀行、上市公司、電商以及在風口的P2P平臺爭相布局。”
10年前，供應鏈金融是銀行的專屬游戲。受制于資金實力、金融服務牌照等方面的限制，其他機構很難成為供應鏈金融產品和服務提供的主體。但在“互聯(lián)網+”浪潮的沖擊下，越來越多的企業(yè)利用自身的信息優(yōu)勢、交易資源優(yōu)勢(1844.631, 12.48, 0.68%)以及客戶資源優(yōu)勢，紛紛轉型成為供應鏈金融產品和服務的提供主體。
但無論是銀行玩轉時代還是“互聯(lián)網+”時代，我們都不得不面對的一個事實是，供應鏈金融在我國發(fā)展近10年，仍沒有取得預期的發(fā)展成果。供應鏈金融在發(fā)展過程中面對的痛點無數(shù)，其中時效性和融資成本是互金平臺切入供應鏈金融無法回避的兩個問題。
首先講講時效性，融資人在互金平臺提出融資需求時往往帶著實現(xiàn)快速融資的訴求，互金平臺則面臨通過幾個小時甚至更短的時間完成風控，實現(xiàn)項目落地的挑戰(zhàn)，目前真正能做到這點的只有京東、阿里等大型電商平臺;此外，供應鏈金融產品在互金平臺上的融資成本相對較高，最大的原因在于項目的透明度沒有達到投資人所能接受的程度，所以只能以高利率吸引投資人，而這也就導致了互聯(lián)網金融在供應鏈金融上無法持續(xù)發(fā)力。
互聯(lián)網金融若想解決這些痛點，在供應鏈金融上做足做深文章，關鍵在于大數(shù)據。若能通過大數(shù)據建模降低風控成本，提升風控效率，就能實現(xiàn)快速融資，解決融資時效性問題;此外，利用好大數(shù)據進行邏輯可靠的分析，告訴投資人足夠真實具體的項目信息，只要項目回報率高于銀行，就能吸引到充足的投資資金，而不用再倚賴高利率，從而告別融資貴難題。
但是，大數(shù)據的使用也面臨著另外一個天然矛盾，因為所有的數(shù)據都源于昨天以前，互金平臺是利用以前的數(shù)據對企業(yè)或個人的未來行為做出分析和判斷，這樣容易陷入一個誤區(qū)，即把焦點過度集中在當前的經營層面或數(shù)據上，而忽略了其他信息來源，而這些信息來源很有可能就是未來這家企業(yè)或個人不能成功還款的重要依據。筆者目前就職的廣州e貸是一家互聯(lián)網金融平臺，之前調查過一個物流運輸企業(yè)，擁有非常漂亮的經營數(shù)據，名下的運輸車全部是進口的沃爾沃，而且有非常準確的訂單，當時我們覺得這是一個無可挑剔的供應鏈金融案例，但經過調查后發(fā)現(xiàn)，某些負面信息被該企業(yè)刻意修飾或回避，但如果我們只看經營層面的數(shù)據就容易被其誤導。因此，每個層面的數(shù)據都只是一個參考物，我們無法根據一個層面的數(shù)據做出精確的判斷。在目前的階段中，我們只能盡量抓取不同層面的數(shù)據，然后在這個基礎上進行綜合判斷，減少出現(xiàn)誤差的可能。
在提高大數(shù)據的分析處理能力方面，近來大熱的“人工智能”或將成為供應鏈金融發(fā)展的一個方向，其擁有強大的數(shù)據分析和自我學習能力，可以解決人工經驗的自我局限性，幫助互聯(lián)網金融企業(yè)在項目選擇和風險判定上打下更扎實穩(wěn)固的基礎。
來源：證券時報網
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