【《大数据环境下供应链金融风险控制探究》16000字（论文）】.docx

大数据环境下供应链金融风险控制研究目录1绪论21.1 研究背景21.1.1 选题背景21.1.2 研究目的31.2 选题意义31.3 文献综述41.1 .1国外文献综述41.2 国内文献综述52供应链金融与大数据基本理论概念72.1 供应链金融的概念72.1.1 供应链金融的概念和特点72.1.2 供应链金融模式82.1.3 供应链金融风险92.2 大数据的概念102.2.1 大数据的概念102.2.2 大数据的特征H3大数据下供应链金融风险分析133.1 大数据环境下供应链金融应用优势分析133.1.1 整合信息，评估市场133.1.2 控制成本，完善决策133.1.3 仿真模拟，拓展业务133.1.4 优化资源，提升效率143.2 大数据环境下供应链金融风险分析143.2.1 大数据环境下的市场风险分析143.2.2 大数据环境下的信用风险分析153.2.3 大数据环境下的操作风险分析153.2.4 大数据环境下的系统风险分析164大数据环境下控制供应链金融风险的对策164.1 加强信用建设，防范信用风险164.1.1 强化授信主体准入标准164.1.2 完善担保体系174.2 .监测操作风险，设计应急系统174.2.1 实时操作风险监测，建立更新数据库174.2.2 风险应急处理，制定止损方案184.3 加强电子化信息平台建设184.3.1 多方信息平台相联184.3.2 提高信息平台管理水平194.3.3 推进与电商、期货市场平台合作195结论205.1 研究结论205.2 政策建议205.3 考文献211绪论1.1 研究背景1.1.1 选题背景在经济全球化影响的大数据时代下，全球经济市场竞争模式随之发生巨大变化，市场竞争变得愈发残酷。原有的“企业一体化”传统经济运营模式变得不再适用，既无法使企业再维持足够的优势，企业的发展空间也继而变小。新的运营模式体系应运而生,现在更多的企业选择了更稳定、高效的供应链联合运营模式,通过供应链主体之间相互协作配合,借助企业其内部优势实现最优化的管理和最小化的成本。八十年代以来，数据信息技术和互联网高速发展，众多企业为了使管理、服务等各方面能力变得更好,将附加值低的产品外包给供应链其上游的供货商及下游的经销商。从而让原本是不同企业相互之间的竞争逐步变为了不同供应链相互之间的竞争，不同供应链上的企业运营效率将决定了整条供应链的竞争性高低。为提高供应链上企业运营效率，供应链金融服务的产生变得尤为重要，以供应链为基点从提供一体化服务的角度,根据不同的书特点为各行各业打造独特的专属金融服务方案。如此，不仅改善了中小企业融资难的经济窘迫现象，还为银行提供了新的模式，提高企业运营效率的同时，也提高了整条供应链的市场竞争性。大数据环境下供应链的飞速发展为金融服务行业带来了机遇，同时也带来了风险。新兴的金融融资模式虽然比银行传统的融资模式更具有优势，但是其模式带来的风险也更为不确定和复杂,不同主体在供应链上的企业和经营状况都存在差异，授信过程中会对银行造成不必要的损失，所以对供应链金融风险的管理控制就成为了银行要应对的重要问题。1.1.2 研究目的大数据下的供应链金融融资业务作为银行的创新业务,是新的为了围绕供应链企业并配合供应链发展需要的授信业务，同时也是具有无限的市场潜力的业务。此业务在一方面上增添业务种类和扩大利益渠道，为银行提供了创造价值，在另一方面上还通过融资服务提高了供应链的商业价值和市场竞争力。因此更多的银行想要占有供应链金融这一领域的先机，但在推进业务和迎合需求的同时，银行需要了解供应链相关金融的模式及可能存在风险问题，不断完善金融风险体系，从而为供应链金融创造一个安全的发展环境。由于因为大数据供应链模式的多元化，相对应的风险管理措施缺少，因此新兴供应链的金融风险比传统模式的金融风险更高。我们需要从全新的大数据角度去研究供应链金融市场及融资平台的风险管理办法。大数据技术不但可以对要融资的企业进行各方面的评估，制定出相关可靠的融资标准，还可以鉴识、解析、预警、监管融资过程中的金融风险。1.2 选题意义基于中小企业的经济研究，不仅对我国的经济社会发展注入动力，供应链金融平台还具有十分重要的现实意义。想要促进资金运转和企业发展，解决企业本钱高、融资难的问题，都离不开大数据下的供应链金融平台。从企业角度来看，商业银行所提供的金融服务既可以为企业提供信用保证，又可以提供融资方面上的支持和账款方面上的管理。应收账款融资可以使中小企业通过在数据共享的供应链平台进行融资，从而获得资金的来源和支持。通过为企业提供互联网的大数据金融服务的方式，商业银行可以得到相应的利益，也可以加速第三方物流企业的发展势头。银行需要与第三方物流企业进行合作，这样不仅能为第三方物流企业减少成本消耗和提高市场竞争力，还能带来更多的客户量，促使各项业务服务范围更加广泛，从而提高企业的整体效益水平。因此，在对大数据供应链金融平台的研究中，中小企业、核心企业以及第三方物流企业等各种类型的都显得十分重要。由于商业银行等金融机构可以经营风险，所以被认为是一种特殊企业。从想要获得较高的收益就必须要去承担相应大小的风险看，对于银行来说，金融风险既是一种可以从中获益的方式,又是一种可以给企业带来未知损失的危险。因此,银行要想从中获取利益，必须要谨慎地利用数据平台对业务中的风险进行分析和评估，从而做出正确的判断和管控，最大程度的规避不必要的风险。若对风险没有清晰的认识和管理，会为银行带来巨大的损失，甚至招会面临破产的危机。因此，保障供应链金融效益的过程中，大数据下的供应链金融风险探究具有很强的现实意义。1.3 文献综述大数据环境下的供应链金融平台出现以来,在全球范围内都得到了相对较广的应用和发展,在理论基础研究上也取得了不少的成就。基于文献相关性的考虑,本文主要是基于财务视角对大数据下的供应链金融风险研究的国内外相关文献进行系统的总结和回顾，以及在前人研究的基础上提出本文研究的必要性和可行性。1.3.1 国外文献综述在西方国家，自从物流的概念产生以后，就开始研究供应链金融了。国外的一些学者曾经较早时期提出过供应链金融理论,但是由于开展供应链金融理论研究的时间较短，故与其相关的资料数量并不多。AbhijeetGhadge(2013)等人指出对供应链本身的管理在供应链金融风险管理过程中是最重要的，加强信贷资金使用的监管。过对供应链金融风险理论的研究，提出在供应链金融风险管理中重点是加强供应链自身的管理，需明确每一个环节的操作流程和资金流向，特别是应注重对信贷资金用途的监管。WUttke等(2014)认为供应链金融是反向保理业务的一种升级后的形式，其可以使得买方实现资金流的实时监控、控制以及优化。YOnggUiFU等（2019）对生产企业供应链的内的风险进行了分析，阐述了区块链的技术特点及与供应链风险管理的契合机制，并通过多重线性回归模型分析指出供应链内生风险,主要为供应链内部企业信息不对称造成的信用风险及获取信息不完全性带来的风险。AntonellaMoretto（2019）证实了一个综合评级的潜在价值，主要是对战略供应商而言，它显示了所有利益相关者的预期收益，并突出了所面临的潜在的风险挑战。LucaMattiaGeISOmino（2019）提出营运资金需求及财务成本是评估多项现金流计划同时采用的效益的关键参数。除此之外，一些国外的研究机构已经注重开发控制供应链金融风险的量化模型，其中摩根公司所设计的RiSkmettriCS模型已经在具体的实务中得到了应用，在控制供应链金融业务市场风险领域，大部分的银行和机构通过对企业的信用风险进行评估的方法来推断企业风险的大小。由于供应链金融风险的复杂性和变化性，尽管国外己经出现了关于供应链金融风险控制的一些量化模型和评测办法，但仍没有一种办法能衡量风险控制体系中具体的风险程度。1.3.2 国内文献综述国内研究者也进行了大量的理论探讨,他们普遍认为供应链金融融资的风险来自多方面，比如核心企业（上游供应商）、融资企业（下游供应商）金融机构（商业银行）、以及第三方物流企业等。张宇（2018）研究了商业银行供应链金融业务的风险管理，他认为“互联网+供应链金融”的业务模式之所以能够超越传统受限的金融业务，是利用了互联网技术的创新性、高速性。此业务不仅拓宽了银行供应链金融的业务范围，还使银行更好地开展供应链金融个性化、定制化服务。范诗洋和钟培武（2019）提出在现实场景下供应链上的核心企业往往不愿意对商业银行提供财务和物流等信息，因此银行在数据不足的情况授信审批和风险管理有更高的要求，这也提高了银行从核心企业获取相关交易数据的成本。银行若不能从大数据上实现信息流、物流、资金流的闭环，那么供应链金融和银行的传统业务将没有本质上的区别，既无法提高业务效率也容易产生风险。银行应拓展风险数据来源，将供应链上下游产业和相关宏观经济数据纳入监测范围，防范客户信用风险的突然恶化。张爱玲（2019）认为在供应链金融快速扩张的背景下，部分金融机构对相关风险认识不足，对核心企业的信用能力过分相信，从而导致风险管理措施薄弱。金融机构应当利用供应链系统减少信息不对称带来的影响，通过与核心企业及上下游之间系统直连，降低尽职调查的难度，银行从业人员需严格执行业务流程，充分调查交易背景的真实性。任晓珠(2020)在研究大数据供应链金融对我国商贸流通业发展的影响效应时，从资产收益风险、支付便利机制和信用监管三个维度构建了互联网大数据供应链金融发展指标体系。通过对国内外学者的研究结果可以看出，国外学者风险管理理论和风险来源有较为详细的研究分析，供应链金融模式是对传统金融模式的一次冲击，具有明显的潜在发展优势。但国外学者没有从定量分析的角度对供应链金融风险进行评价，由于国内外的金融环境差距较大，因此还需要结合我国的金融行业所处的具体环境，进一步研究适合现在大数据下的国内商业银行的金融风险管理方法。国内学者虽然对供应链金融风险的形成原因进行了非常具体的论述,也从定量分析的角度开展了风险评价，在总结研究成果基础上，从大数据金融方面的理论上分析了供应链金融风险控制的多种要素,并结合供应链金融操作实务中的真实情况，对应该如何系统性的控制供应链金融风险做了详细的探究。但是针对大数据下供应链金融风险控制措施的研究主要集中在理论方面，没有从业务层面进行深入的探讨，希望借助本文的内容可以为大数据下的供应链金融的风险控制提供一些帮助，并为其业务的健康发展和风险管理控制提供一些科学的理论参考。2供应链金融与大数据基本理论概念2.1 供应链金融的概念2.1.1 供应链金融的概念和特点1 .供应链金融的概念受大数据信息时代的影响，企业所面临的市场环境变得更为复杂化和竞争化，随着市场的变化供应链营模式的含义也在改变。供应链在最早是由德鲁克提出并被称为“经济链”，随后发展为波特提出的“价值链”，最后经过不断的时代演化逐渐形成了今天银行围绕企业而开展的“供应链乙而今天现代供应链的含义更加着重供应链内部各主体间的关系联接，并在与其他企业主体连接的基础上加以对供应链外部环境要素进行考虑分析。由于市场竞争的愈演愈烈和消费者期待值的提高，为了保证供应链的运行效率，供应链上的每个链上节点的主体都要谨慎，若有一个环节出现差池都将会影响整个供应链的竞争力和运作效率。而供应链金融的出现可以帮助中小企业脱离融资难的困境，通过供应链整体的角度来看，凭借供应链紧密的组织结构和内部频繁的业务往来，还有主体企业的信用评估和资金能力，让商业银行等金融机构为供应链上游、中游及下游各个数合作的参与主体提供综合的金