近年来，在中小微企业融资难、融资贵的背景下，供应链金融越来越受到重视。与普通的贷款、债券等其他金融工具相比，供应链金融围绕企业之间业务往来和实体经济活动，将资金结算、融资和财务管理等金融服务和企业的现金流、资产、经营等相匹配，让金融更加贴近实体经济活动，与企业需求的匹配度更高，服务的针对性更强、效率更高。

尤其是今年疫情的爆发，加速了银行等金融机构“数字化、线上化”的转型，数字化迭代升级的趋势逐渐成为普遍共识，数字化的供应链金融体系也在逐步形成。2020年9月，中国人民银行等八部委联合发布了《关于规范发展供应链金融 支持供应链产业链稳定循环和优化升级的意见》，首次明确供应链金融的内涵和发展方向，为供应链金融的规范发展奠定了制度基础。数字化、新技术在全面冲击现有金融服务模式的同时，更是深入到供应链金融创新的各个环节。

虽然供应链金融得到了政策的大力支持，但实际情况依然面临诸多痛点：

第一，产品服务模式单一。在我国供应链金融产品和服务主要是商业银行结构性贸易融资业务模式，以及商业银行和第三方物流企业合作的供应链融资模式，而大型企业主导、小贷公司主导等供应链金融模式发展较慢。

第二，国内企业普遍缺乏供应链管理的意识。核心企业对链条企业缺少制度化的管理和约束手段。金融机构对核心企业的资信引入通常缺乏利益激励，因而造成链条企业对核心企业的归属感不强，可供金融机构选择的供应链有限，极大束缚了供应链金融的发展。

第三，风险控制机制不健全。传统贸易融资中需要注重的是供需企业的信用状况和贸易的真实背景，但供应链融资则是以整个供应链的风险监控和防范为基础，同时也要识别与控制链条各环节的风险，后者所面临的风险要高，且成本也更高。

第四，创新能力不足。创新能力不足主要体现在供应链金融产品上。国外供应链金融业务品种较多，包括票据池授权、仓单质押授信、商业承兑汇票、进口信用证项下未来货权质押授信、先票后货授信、出口信用证项下授信等，而国内的供应链金融产品则以应收账款融资、保兑仓融资、仓单质押为主。

对此，数字供应链金融或许是破局关键。数字供应链金融能通过数字化使金融活动更加透明、更安全、更高效的开展，促进资金在供应链利益相关方之间的顺畅流动。数字化供应链具有实时、透明、互联、可追溯的特点，能够助力金融从人际信任走向数字信任。而这无疑将能在更大程度上发挥供应链金融的作用，实现供应链金融对中小微企业的更大范围的赋能。

面对产生供应链金融风险的各种因素，要有效控制和管理供应链金融风险，就需要建设完备的风险管理体系，充分运用金融科技手段赋能供应链金融风控，遏制可能带来金融风险的各种因素。

百融云创作为一家人工智能与大数据应用公司，通过技术手段搭建“产业+科技+金融”模式有效融合供应链金融信息流、现金流、物流三合一的风控模式，实现了借款用途的准确监控和资金流的定向支付，实现了现金流在场景生态内的闭环运用，有效降低了贷款挪用风险;并且调动了产业平台拓展业务的积极性和主动性，实现了对底层资产客户的高频触达，增强了客户满意度和粘性，实现对资产端、资金端的双向赋能。

以百融云创服务过的塑化行业为例，塑料加工行业中的小微企业在生产经营中处于弱势地位，除了场地租赁和员工工资成本外，向上游中石化、中石油等核心企业采购原材料时都需要先款后货或订金结算，而下游销售时多有30-120天不等的账期，生产经营资金占用较大，难以扩充产能或技术升级。而经营场所也为租赁非自有产权，生产设备属于轻资产，财务管理水平不高，交易融资频率高，难以为融资提供有效的抵押担保增信，造成了企业融资难、融资贵的问题。

企业主们极其希望通过便捷、优惠的途径解决原材料采购资金周转的需求，以便采购优质低价的原材料，增强资金流动性、扩大生产规模、提升生产技术，从而增加收入。

破局小微融资问题，需要解决两个难题，一个是风控，另一个是成本。为此，百融云创创新风控模式，结合个人信贷和企业信贷两种思路，采用“B+C”方式对企业主和企业主体信用进行审核。同时，基于产业链场景的经营数据，订单、运单、仓单和应收账款的动态匹配及交叉核验，进一步还原业务和资产的真实性，全面反映企业的信用状况，把控风险，并为小微融资业务提供全生命周期解决方案。

在百融云创的技术加持下，塑料加工行业的中小微企业可以将交易行为作为信用依据获得金融机构资金支持，实现购买质高价优的原材料同时享受便捷的资金融通服务，提升了企业流动资金周转效率，增强了企业流动性。

此案例是百融云创运用大数据、人工智能等技术赋能金融风控的又一次创新。它的成功应用，打破了小微金融信息不对称难题，加速了供应链金融的使用和推广，助力产业供应链生态健康发展。

百融云创表示，未来对供应链金融的发展与探索远不止于此。在政策加持和金融服务实体经济的要求下，供应链金融将逐渐走向数字化、科技化、智能化，并结合人工智能和大数据应用打通核心企业与上下游企业的关系，打造专有的大数据风控模型，从而提高放款融资的速度并达到供应链体系内的风险平衡。