隨著供應(yīng)鏈金融市場快速發(fā)展，以及行業(yè)對支付、融資和供應(yīng)鏈管理的定制化需求不斷上升，供應(yīng)鏈金融的數(shù)字化轉(zhuǎn)型比以往任何時候都更為迫切，掌鏈會同中國物流與采購聯(lián)合會物流與供應(yīng)鏈金融分會針對部分重點物流與供應(yīng)鏈金融服務(wù)企業(yè)開展了2022年中國物流與供應(yīng)鏈金融數(shù)字化發(fā)展調(diào)研。通過對對行業(yè)領(lǐng)先企業(yè)的綜合調(diào)研，經(jīng)匯總分析，形成調(diào)研報告如下：

　　一、基本情況

　　1.被調(diào)研企業(yè)構(gòu)成情況

　　本次被調(diào)研企業(yè)按照企業(yè)性質(zhì)分類，國有及國有控股企業(yè)占比為17.65%，股份公司占比為8.82%，民營企業(yè)占比為52.94%，外資及中外合資企業(yè)占比為2.94%，個人企業(yè)占比為17.65%（如圖1所示）。

圖1 被調(diào)研企業(yè)性質(zhì)構(gòu)成情況

　　按照企業(yè)所在國民經(jīng)濟行業(yè)分類，信息傳輸、計算機服務(wù)和軟件業(yè)占比為24.14%，金融、保險業(yè)占比為13.79%，批發(fā)和零售業(yè)占比為13.79%，租賃和商務(wù)服務(wù)業(yè)占比為13.79%，交通運輸、倉儲、郵政業(yè)占比為17.24%，制造業(yè)占比為6.90%，其他行業(yè)占比為10.34%（如圖2所示）。

圖2 被調(diào)研企業(yè)所在行業(yè)分類

　　按照企業(yè)開展供應(yīng)鏈金融數(shù)字化探索的時間分類，2005年-2008年開始的企業(yè)占比為6.90%，2009年-2012年開始的企業(yè)占比為10.34%，2013年-2016年開始的企業(yè)占比為24.14%，2017年-2020年開始的企業(yè)占比為41.38%，2020以后開始的企業(yè)占比為17.24%（如圖3所示）。

　　調(diào)研數(shù)據(jù)顯示，自2017年后超過50%的企業(yè)開始探索供應(yīng)鏈金融數(shù)字化。自2017年10月國務(wù)院辦公廳發(fā)布《關(guān)于積極推進供應(yīng)鏈創(chuàng)新與應(yīng)用的指導意見》（國辦發(fā)〔2017〕84號）以來，部委級以上部門推出的推動供應(yīng)鏈金融及供應(yīng)鏈金融數(shù)字化發(fā)展的重點文件有7份。其中，國辦84號文件，要求推動供應(yīng)鏈金融服務(wù)實體經(jīng)濟，銀行加碼供應(yīng)鏈金融。在諸多政策指導和政策利好下，越來越多的企業(yè)投身供應(yīng)鏈金融，探索供應(yīng)鏈金融數(shù)字化轉(zhuǎn)型，至此供應(yīng)鏈金融迎來加速規(guī)范發(fā)展新時期。

圖3 被調(diào)研企業(yè)開展供應(yīng)鏈金融數(shù)字化探索的時間分類

　　按照企業(yè)支撐數(shù)字化供應(yīng)鏈金融業(yè)務(wù)的團隊規(guī)模分類，團隊規(guī)模為5-10人的企業(yè)占比31.03%，團隊規(guī)模為10-50人的企業(yè)占比41.38%，團隊規(guī)模為50-100人的企業(yè)占比17.24%，團隊規(guī)模為100-200人的企業(yè)占比3.45%，團隊規(guī)模為300人以上的企業(yè)占比6.90%（如圖4所示）。調(diào)研顯示，供應(yīng)鏈金融服務(wù)企業(yè)數(shù)字化轉(zhuǎn)型人才隊伍建設(shè)仍不完善。

圖4 被調(diào)研企業(yè)支撐數(shù)字化供應(yīng)鏈金融業(yè)務(wù)的團隊規(guī)模分類

　　2.企業(yè)供應(yīng)鏈金融業(yè)務(wù)發(fā)展狀況

　　按照2021年數(shù)字化供應(yīng)鏈金融業(yè)務(wù)收入規(guī)模情況分類，收入規(guī)模為500萬元以下的企業(yè)占比為31.03%，收入規(guī)模為500-2000萬元的企業(yè)占比為31.03%，收入規(guī)模為2000-5000萬元的企業(yè)占比為17.24%，收入規(guī)模為1億-5億的企業(yè)占比為10.34%，收入規(guī)模為5億-10億的企業(yè)占比為10.34%（如圖5所示）。

圖5 被調(diào)研2021年數(shù)字化供應(yīng)鏈金融業(yè)務(wù)收入規(guī)模情況分類

　　調(diào)研顯示，按照2021年供應(yīng)鏈金融業(yè)務(wù)整體盈利水平情況分類，盈利20%以上的企業(yè)占比13.79%，盈利10-20%的企業(yè)占比20.69%，盈利10%以內(nèi)的企業(yè)占比27.59%，基本持平的企業(yè)占比27.59%，虧損占10.34%

　　按照2021年數(shù)字化供應(yīng)鏈金融業(yè)務(wù)成本情況分類，成本增長20%以上的企業(yè)占比為24.14%，成本增長10-20%的企業(yè)占比為17.24%，成本增長10%以內(nèi)的企業(yè)占比為13.79%，成本基本持平的企業(yè)占比為37.93%，成本減少10%以內(nèi)的企業(yè)占比為3.45%，成本虧損20%-30%的企業(yè)占比為3.45%（如圖6所示）。

圖6 被調(diào)研2021年數(shù)字化供應(yīng)鏈金融業(yè)務(wù)成本情況分類

　　二、數(shù)字化發(fā)展情況

　　1.被調(diào)研企業(yè)數(shù)字化發(fā)展情況

　　按照數(shù)字化供應(yīng)鏈金融業(yè)務(wù)的主要模式分類，保理融資模式占比為17.39%，票據(jù)融資模式占比為15.22%，存貨質(zhì)押融資模式占比為13.04%，票據(jù)融資模式占比為15.22%，應(yīng)收賬款質(zhì)押融資模式占比為11.96%，預付款融資模式占比為11.96%，集采墊資模式占比為11.96%，倉單質(zhì)押模式占比為8.70%，訂單融資模式占比為6.52%，電子債權(quán)模式占比為3.26%（如圖7所示）。

　　從調(diào)研數(shù)據(jù)表示，保理融資模式占居17.39%的多數(shù)優(yōu)勢：

　　一是由于行業(yè)門檻低，監(jiān)管寬松，便于開展業(yè)務(wù)。相比于其他類金融機構(gòu)，保理業(yè)務(wù)對企業(yè)注冊資本要求適中，業(yè)務(wù)開展限制較小，在任意地區(qū)注冊保理公司，即可在全國范圍內(nèi)開展業(yè)務(wù)；二是保理業(yè)務(wù)對客戶要求較低，適用企業(yè)廣泛。保理融資不需要企業(yè)提供擔保或抵押，也不需要提交保證金，以買斷應(yīng)收賬款的方式提供融資，主要依賴的是債務(wù)人的信用。這極大地豐富了保理業(yè)務(wù)的適用范圍，尤其是與大型企業(yè)有業(yè)務(wù)往來的中小企業(yè)，憑借對方較好的支付信用，能夠比較輕松地獲得融資；三是保理業(yè)務(wù)杠桿率最高為10倍，能有效提高資金利用率。在各大監(jiān)管機構(gòu)相繼壓低金融業(yè)杠桿率的情況下，保理行業(yè)依舊一枝獨秀，享受最高10倍的杠桿，有效提高了保理企業(yè)的業(yè)務(wù)規(guī)模。

　　調(diào)研結(jié)果還顯示，票據(jù)融資占比15.22%，是企業(yè)較常使用的供應(yīng)鏈金融模式。近年來，在政策利好背景與市場各方的推動下，票交所積極推動應(yīng)收賬款票據(jù)化，供應(yīng)鏈票據(jù)平臺應(yīng)運而生，依靠金融科技賦能，服務(wù)供應(yīng)鏈上核心企業(yè)和中小微企業(yè)。山東、湖南等地陸續(xù)推出鼓勵政策，力推供應(yīng)鏈票據(jù)發(fā)展，對核心企業(yè)簽發(fā)供票，接入上海票交所的供應(yīng)鏈票據(jù)平臺予以財政獎勵。由于票據(jù)融資能夠大幅降低票據(jù)業(yè)務(wù)的管理成本、提高審核貿(mào)易背景真實性的效率和防范票據(jù)市場惡性風險事件的發(fā)生，未來更多的企業(yè)或運用票據(jù)融資這一供應(yīng)鏈金融模式。

圖7 被調(diào)研企業(yè)數(shù)字化供應(yīng)鏈金融業(yè)務(wù)的主要模式分類

　　按照數(shù)字化供應(yīng)鏈金融業(yè)務(wù)單筆融資金額范圍分類，單筆融資范圍為1-10萬元的占比為3.45%，單筆融資范圍為10-50萬元的占比為20.69%，單筆融資范圍為50-100萬元的占比為27.59%，單筆融資范圍為100-500萬元的占比為37.93%，單筆融資范圍為500萬元以上的占比為10.34%（如圖8所示）。

圖8 數(shù)字化供應(yīng)鏈金融業(yè)務(wù)單筆融資金額范圍分類

　　調(diào)查顯示，按照數(shù)字化供應(yīng)鏈金融業(yè)務(wù)企業(yè)的年平均融資次數(shù)分類，融資次數(shù)為1-5次的企業(yè)占比為65.52%，融資次數(shù)為6-10次的企業(yè)占比為20.69%，融資次數(shù)為10次以上的企業(yè)占比為13.79%（如圖9所示）。由以上調(diào)研數(shù)據(jù)表明，目前我國企業(yè)供應(yīng)鏈金融業(yè)務(wù)呈現(xiàn)單筆小額、持續(xù)滾動的特征，這一特征也將使企業(yè)能更好的控制風險。

圖9 數(shù)字化供應(yīng)鏈金融業(yè)務(wù)企業(yè)的年平均融資次數(shù)分類

　　按照供應(yīng)鏈金融業(yè)務(wù)融資利率范圍分類，大型企業(yè)融資利率為4%-5%的占比為25.9%，融資利率為6%-7%的占比為40.7%，融資利率為8%-10%的占比為18.5%，融資利率為10%以上的占比為14.8%。調(diào)研數(shù)據(jù)表明，超過65%的企業(yè)為大型企業(yè)提供的融資利率低于7%，這表明大型企業(yè)仍然是供應(yīng)鏈金融業(yè)務(wù)的“受益者”。

　　大型企業(yè)受益一方面因為大型企業(yè)行業(yè)管理規(guī)范，財務(wù)制度健全，具有較高知名度，收到外部監(jiān)督管理更完善，能夠通過公開信息和財務(wù)分析手段進行較好的甄別，風險相對易于控制；另一方面，大型企業(yè)信貸的單位管理成本低，易于營銷和管理，經(jīng)多崗位集體決策，出現(xiàn)問題問責相對較輕，“壘大戶”方式成為商業(yè)銀行不可言說的共識，大企業(yè)資金需求經(jīng)常能夠得到及時有效滿足。

　　相比于大型企業(yè)，小型企業(yè)面臨的融資環(huán)境不容樂觀，超40%的企業(yè)為小型企業(yè)提供10%以上的融資利率。從我國銀行歷史數(shù)據(jù)來看，小型企業(yè)信貸不良率相對較高，也缺乏較好的控制手段。小型企業(yè)所處的發(fā)展時期正式企業(yè)生命周期的不穩(wěn)定時期，企業(yè)特征難以有效把握，新投資項目往往周期較長，回款周期較長，利率高、貸款金額和期限與小型企業(yè)生產(chǎn)經(jīng)營周期的不匹配給企業(yè)帶來了新的資金壓力，也進一步加重了企業(yè)的經(jīng)營負擔，容易出現(xiàn)風險，進而導致了小型企業(yè)貸款時的較高利率。

　　按照數(shù)字供應(yīng)鏈金融服務(wù)中小微企業(yè)時考慮的主要因素分類，7.04%的企業(yè)主要考慮被融資企業(yè)的還款能力，4.93%的企業(yè)主要考慮被融資企業(yè)的行業(yè)風險，14.79%的企業(yè)主要考慮被融資企業(yè)的管理能力，9.86%的企業(yè)主要考慮被融資企業(yè)的財務(wù)報表，17.61%的企業(yè)主要考慮被融資企業(yè)的信用度，4.93%的企業(yè)主要考慮被融資企業(yè)的政府政策支持，10.56%的企業(yè)主要考慮被融資企業(yè)的經(jīng)營數(shù)據(jù)是否完善，10.56%的企業(yè)主要考慮被融資企業(yè)的核心企業(yè)信用，8.45%的企業(yè)主要考慮被融資企業(yè)的擔保物控制，4.93%的企業(yè)主要考慮被融資企業(yè)的是否有第三方兜底，6.34%的企業(yè)主要考慮被融資企業(yè)的回購處置（如圖10所示）。

　　調(diào)研結(jié)果顯示，被融資企業(yè)的信用度仍然是企業(yè)信貸過程中首要考慮的因素。值得注意的是，被融資企業(yè)的管理能力也被視為影響融資的重要因素，管理的本質(zhì)就是追求效率，但目前我國小微企業(yè)的經(jīng)營成本上升明顯，經(jīng)營管理能力仍需進一步提升。

　　超過10%的企業(yè)認為被融資企業(yè)的核心信用是融資時要考慮的因素。當前，隨著我國市場經(jīng)濟的發(fā)展和進一步完善，企業(yè)間競爭日益激烈，企業(yè)通過賒賬銷售已經(jīng)成為最廣泛的支付付款條件，同時導致了大量應(yīng)收賬款的存在。對于廣大中小企業(yè)來說，一方面是應(yīng)收賬款占用了大量的企業(yè)資金; 另一方面由于規(guī)模小，資信狀況達不到銀行要求，又缺乏足額的財產(chǎn)抵押和擔保支持，很難從銀行獲得生產(chǎn)經(jīng)營所需的資金，再生產(chǎn)難以為繼。在實踐中，我們發(fā)現(xiàn)當核心企業(yè)作為債務(wù)人為上下游的中小企業(yè)信用背書時，核心企業(yè)作為供應(yīng)鏈中的信息交換中心、物流中心、結(jié)算中心，能較為充分的掌握被融資企業(yè)的相關(guān)交易信息，通過將這些信息提供給資金提供方，能有效降低資金提供方的信息獲取成本，減弱借貸雙方的信息不對稱。同時，核心企業(yè)通過為被融資企業(yè)提供信用擔保、承諾回購質(zhì)押物以及承諾到期付款等方式參與了整個融資過程，降低了資金提供方資金借出風險。

　　圖10 被調(diào)研企業(yè)數(shù)字供應(yīng)鏈金融服務(wù)中小微企業(yè)時考慮的主要因素分類

　　按照線下風控模式的數(shù)字供應(yīng)鏈金融業(yè)務(wù)是否發(fā)生過逾預期及不良貸款比率分類，37.93%的企業(yè)不良貸款比率為0.5%以下，10.34%的企業(yè)不良貸款比率為0.5-1%，3.45%的企業(yè)不良貸款比率為1%-3%，6.90%的企業(yè)不良貸款比率為4%-5%，41.38%企業(yè)的被服務(wù)企業(yè)未發(fā)生過逾期（如圖11所示）。

　　圖11 被調(diào)研企業(yè)線下風控模式的數(shù)字供應(yīng)鏈金融業(yè)務(wù)是否發(fā)生過逾預期及不良貸款比率分類

　　按照線上風控模式的數(shù)字化供應(yīng)鏈金融業(yè)務(wù)不良率與線下風控模式的對比情況分類，3.45%的被調(diào)研企業(yè)認為線上風控較線下風控風險更大，48.28%的被調(diào)研企業(yè)認為線上風控較線下風控風險持平，48.28%的被調(diào)研企業(yè)認為線上風控較線下風控風險降低（如圖12所示）。

　　調(diào)研結(jié)果表明，超過95%的企業(yè)認為，傳統(tǒng)的線下供應(yīng)鏈金融業(yè)務(wù)風險不好控制，相較于線下供應(yīng)鏈金融模式，線上供應(yīng)鏈金融模式在業(yè)務(wù)風險控制和提升業(yè)務(wù)效率上的優(yōu)勢是顯而易見的。線上供應(yīng)鏈金融業(yè)務(wù)能夠有效解決風險控制中最為關(guān)鍵的供應(yīng)鏈上下游客戶身份識別、供應(yīng)鏈“三流”數(shù)據(jù)監(jiān)控、核心企業(yè)交易確權(quán)、貿(mào)易背景核查和抵質(zhì)押物管理等問題。

　　圖12 線上風控模式的數(shù)字化供應(yīng)鏈金融業(yè)務(wù)不良率與線下風控模式的對比情況分類

　　按照供應(yīng)鏈金融風控模型中，對企業(yè)進行分析和運營時采用的數(shù)據(jù)源分類， 24.14%的被調(diào)研企業(yè)采用稅務(wù)數(shù)據(jù)進行風控，3.45%的被調(diào)研企業(yè)采用社交數(shù)據(jù)進行風控，3.45%的被調(diào)研企業(yè)采用工商訴訟和反欺詐數(shù)據(jù)進行風控，10.34%的被調(diào)研企業(yè)采用物流數(shù)據(jù)進行風控，27.59%的被調(diào)研企業(yè)采用營業(yè)數(shù)據(jù)進行風控，31.03%的被調(diào)研企業(yè)采用訂單數(shù)據(jù)進行風控（如圖13所示）。

圖13 被調(diào)研企業(yè)進行風控數(shù)據(jù)來源分類

　　本調(diào)研發(fā)現(xiàn)79.3%的企業(yè)對第三方數(shù)據(jù)進行安全評估，而20.6%的企業(yè)直接運用第三方數(shù)據(jù)并未對其進行安全評估。65.5%的企業(yè)建立了數(shù)字化風險管理平臺，34.5%的企業(yè)并未建立數(shù)字化風險管理平臺。

　　按照公司開展供應(yīng)鏈金融數(shù)字化的技術(shù)來源分類，19.23%的企業(yè)技術(shù)來源于采購專業(yè)技術(shù)服務(wù)企業(yè)，38.46%的企業(yè)技術(shù)來源于自行研發(fā)立項，7.69%的企業(yè)技術(shù)來源于高校、科研院所，11.54%的企業(yè)技術(shù)來源于產(chǎn)業(yè)鏈上下游企業(yè)，5.77%的企業(yè)技術(shù)來源于聯(lián)盟組織，15.38%的企業(yè)技術(shù)來源于第三方專門機構(gòu)（如圖14所示）。

　　調(diào)研結(jié)果顯示，超過38%的企業(yè)數(shù)字化技術(shù)來源于自行研發(fā)立項，依靠產(chǎn)業(yè)鏈上下游企業(yè)技術(shù)的企業(yè)僅為11.54%，表明企業(yè)數(shù)字化仍處于各自為政的局面，上下游企業(yè)間未形成協(xié)同合作的局面。不足8%的企業(yè)數(shù)字化技術(shù)來源于高校、科研院所，表明企業(yè)、科研機構(gòu)的產(chǎn)學研協(xié)同創(chuàng)新體系還未成熟，相關(guān)供應(yīng)鏈金融科技商業(yè)轉(zhuǎn)化仍待提升。

圖14 被調(diào)研企業(yè)開展供應(yīng)鏈金融數(shù)字化的技術(shù)來源分類

　　2.被調(diào)研企業(yè)服務(wù)企業(yè)情況

　　按照2021年服務(wù)的融資企業(yè)數(shù)量情況分類，服務(wù)數(shù)量為50家以內(nèi)的企業(yè)占比41.38%，服務(wù)數(shù)量為50-100家的企業(yè)占比20.69%，服務(wù)數(shù)量為100-200家的企業(yè)占比6.90%，服務(wù)數(shù)量為200家以上的企業(yè)占比31.03%（如圖15所示），供應(yīng)鏈金融服務(wù)市場集約化仍待提升。

圖15 被調(diào)研企業(yè)2021年服務(wù)的融資企業(yè)數(shù)量情況分類

　　按照2021年數(shù)字化供應(yīng)鏈金融業(yè)務(wù)服務(wù)客戶數(shù)量與上一年對比情況分類，服務(wù)企業(yè)數(shù)量增長20%以上的企業(yè)占比為34.48%，服務(wù)企業(yè)數(shù)量增長10-20%的企業(yè)占比為17.24%，服務(wù)企業(yè)數(shù)量增長10%以內(nèi)的企業(yè)占比為17.24%，服務(wù)企業(yè)數(shù)量基本持平的企業(yè)占比為27.59%，服務(wù)企業(yè)數(shù)量減少20%-30%的企業(yè)占比為3.45%（如圖16所示）。

　　圖16 被調(diào)研企業(yè)2021年數(shù)字化供應(yīng)鏈金融業(yè)務(wù)服務(wù)客戶數(shù)量變化情況

　　按照被服務(wù)企業(yè)所屬行業(yè)分類，被服務(wù)的物流行業(yè)企業(yè)占比為22.67%，被服務(wù)的零售業(yè)企業(yè)占比為17.33%，被服務(wù)的農(nóng)業(yè)企業(yè)占比為14.67%，被服務(wù)的石油化工企業(yè)占比為10.67%，被服務(wù)的汽車及配件企業(yè)占比為9.33%，被服務(wù)的餐飲行業(yè)企業(yè)占比為8.00%，被服務(wù)的醫(yī)藥企業(yè)占比為8.00%，被服務(wù)的家用電器企業(yè)占比為2.67%，還有被服務(wù)企業(yè)屬于房地產(chǎn)業(yè)、批發(fā)業(yè)、建筑業(yè)等（如圖17所示）。

圖17 被調(diào)研服務(wù)企業(yè)所屬行業(yè)情況

　　三、數(shù)字化升級情況

　　按照2021年供應(yīng)鏈金融數(shù)字化轉(zhuǎn)型資金投入占營業(yè)收入比重比情況分類，投入5%以內(nèi)的企業(yè)占比為44.83%，投入5-10%的企業(yè)占比為20.69%，投入10-15%的企業(yè)占比為17.24%，投入15-20%的企業(yè)占比為6.90%，投入20%以上的企業(yè)占比為10.34%（如圖18所示）。

圖18 企業(yè)供應(yīng)鏈金融數(shù)字化轉(zhuǎn)型投資情況

　　按照當前，企業(yè)內(nèi)部各管控環(huán)節(jié)信息化建設(shè)情況分類，51.72%的企業(yè)每個流程的監(jiān)控分工明確并相互連通，37.93%的企業(yè)部分流程的監(jiān)控分工明確并相互連通，10.34%的企業(yè)流程之間的監(jiān)控分工明確但相互不連通（如圖19所示）。調(diào)研結(jié)果可見，企業(yè)內(nèi)部各環(huán)節(jié)的信息協(xié)同聯(lián)通初步實現(xiàn)，但信息互聯(lián)共享和全流程信息安全管控仍待進一步強化。

圖19 企業(yè)內(nèi)部各管控環(huán)節(jié)信息化建設(shè)情況

　　調(diào)研數(shù)據(jù)發(fā)現(xiàn)，65.5%的企業(yè)搭建相關(guān)供應(yīng)鏈金融服務(wù)平臺，而34.5%的企業(yè)未搭建數(shù)字化供應(yīng)鏈金融服務(wù)平臺。按照企業(yè)采用的數(shù)字化技術(shù)與設(shè)備情況分類，18.87%使用了EOS系統(tǒng)（電子自動訂貨系統(tǒng)），11.32%使用了條形碼技術(shù)，7.55%使用了ASS（自動分揀系統(tǒng)），18.87%使用了EDI系統(tǒng)（電子數(shù)據(jù)交換系統(tǒng)），28.30%使用了GPS（全球衛(wèi)星定位系統(tǒng)）與GIS（地理信息系統(tǒng)），11.32%使用了RFID（射頻識別），還有企業(yè)使用了數(shù)字化視頻監(jiān)管系統(tǒng)、大宗交易管理系統(tǒng)、供應(yīng)鏈服務(wù)平臺、數(shù)字化WMS管理等信息化技術(shù)和平臺（如圖20所示）。

圖20企業(yè)采用的數(shù)字化技術(shù)與設(shè)備情況

　　按照企業(yè)風控使用數(shù)據(jù)情況分類，17.58%的企業(yè)使用了位置監(jiān)控數(shù)據(jù)，21.98%的企業(yè)使用了實時監(jiān)控數(shù)據(jù)，18.68%的企業(yè)使用了存貨重量數(shù)據(jù)，7.69%的企業(yè)使用了存貨數(shù)量數(shù)據(jù)，7.69%的企業(yè)使用了陌生闖入數(shù)據(jù)，7.69%的企業(yè)使用了出入庫信息數(shù)據(jù)，還有企業(yè)使用了貨物線路數(shù)據(jù)等（如圖21所示）。

圖21 企業(yè)風控使用數(shù)據(jù)情況分類

　　按照企業(yè)貸前、貸中、貸后采用的數(shù)字技術(shù)情況分類，貸前采用大數(shù)據(jù)技術(shù)的企業(yè)占比為13.8%，采用區(qū)塊鏈技術(shù)的企業(yè)占比為6.9%，采用人工智能技術(shù)的企業(yè)占比為34.5%，采用物聯(lián)網(wǎng)技術(shù)的企業(yè)占比為27.6%，采用云計算技術(shù)的企業(yè)占比為17.24%；貸中采用大數(shù)據(jù)技術(shù)的企業(yè)占比為31.0%，采用區(qū)塊鏈技術(shù)的企業(yè)占比為17.2%，采用人工智能技術(shù)的企業(yè)占比為6.9%，采用物聯(lián)網(wǎng)技術(shù)的企業(yè)占比為37.9%，采用云計算技術(shù)的企業(yè)占比為6.90%；貸后采用大數(shù)據(jù)技術(shù)的企業(yè)占比為41.4%，采用區(qū)塊鏈技術(shù)的企業(yè)占比為13.8%，采用人工智能技術(shù)的企業(yè)占比為6.9%，采用物聯(lián)網(wǎng)技術(shù)的企業(yè)占比為13.8%，采用云計算技術(shù)的企業(yè)占比為24.14%（如圖22所示）。

　　調(diào)研數(shù)據(jù)表明，在貸前企業(yè)使用最多的技術(shù)是人工智能（34.5%），在實際應(yīng)用中，人工智能和大數(shù)據(jù)的融合使用能鞏固核心企業(yè)與上下游企業(yè)的關(guān)系，并提供一個開放式的供應(yīng)鏈金融平臺。通過核心企業(yè)注入其供應(yīng)鏈管理系統(tǒng)，實現(xiàn)商流、資金流、信息流及物流的信息數(shù)據(jù)整合，能對上下游企業(yè)進行全方位分析并真實反映被融資企業(yè)的運營及信用情況，打造專有的大數(shù)據(jù)風險控制模型，基于大數(shù)據(jù)的分析審核核心企業(yè)的資質(zhì)和評估被融資企業(yè)的還款能力，從而提高放款融資的速度并達到供應(yīng)鏈體系內(nèi)的風險平衡，進而降低企業(yè)貸前風險。未來更可利用人工智能、機器學習、深層分析，并加載傳感器等物聯(lián)網(wǎng)進一步豐富動態(tài)數(shù)據(jù)湖，定期自動更新客戶畫像，主動給優(yōu)質(zhì)客戶提升授信額度。

　　在貸中企業(yè)使用最多的技術(shù)是物聯(lián)網(wǎng)（37.9%），物聯(lián)網(wǎng)在貸中控制風險上優(yōu)勢明顯。在貸中，物聯(lián)網(wǎng)可以提高供應(yīng)鏈金融各方交易的透明度，通過傳感技術(shù)、導航技術(shù)、定位技術(shù)等方式，在倉儲和貨運環(huán)節(jié)來控制交易過程，提高終端交易的真實性。物聯(lián)網(wǎng)平臺與資金端結(jié)合以后，通過物聯(lián)網(wǎng)平臺可以提供產(chǎn)業(yè)上下游之間的物流、信息流、資金流的真實交易數(shù)據(jù)，并確保了資金的回籠，形成了封閉的運行。通過物聯(lián)網(wǎng)平臺，打通資金融通、資源需求，打造一個交易數(shù)據(jù)的平臺、物流服務(wù)的平臺、庫存服務(wù)的平臺，實現(xiàn)現(xiàn)代物流與現(xiàn)在信息系統(tǒng)的高度融合，形成了整個產(chǎn)業(yè)鏈的真實交易數(shù)據(jù)和信息共享，進而有效控制企業(yè)貸中風險。

　　在貸后企業(yè)使用最多的技術(shù)是大數(shù)據(jù)（41.4%），在貸后大數(shù)據(jù)能整合內(nèi)外相關(guān)信息并運用政府有關(guān)部門聯(lián)網(wǎng)核查系統(tǒng)，加強對小微企業(yè)資金流、信息流、物流等的監(jiān)控，防范企業(yè)利用“無間貸”隱瞞真實經(jīng)營狀況、改變貸款用途等問題。進一步在貸后能探索小微評分卡技術(shù)與大數(shù)據(jù)評判技術(shù)，在小型企業(yè)客戶關(guān)系管理系統(tǒng)中內(nèi)嵌不良信用企業(yè)名單核查機制，加強小型企業(yè)風險信息管理，動態(tài)調(diào)整“無間貸”準入名單，夯實小型企業(yè)金融風險貸后防線。

圖22 企業(yè)供應(yīng)鏈金融業(yè)務(wù)使用技術(shù)分類情況

　　按照企業(yè)行業(yè)產(chǎn)業(yè)上下游企業(yè)自身信息化水平情況分類，6.90%的企業(yè)上下游企業(yè)信息化水平高，20.69%的企業(yè)上下游企業(yè)信息化水平較高， 51.72%的企業(yè)上下游企業(yè)信息化水平一般,13.79%的企業(yè)上下游企業(yè)信息化水平較低，6.90%的企業(yè)上下游企業(yè)信息化水平低（如圖23所示）。

圖23 企業(yè)行業(yè)產(chǎn)業(yè)上下游企業(yè)自身信息化水平情況分類

　　四、供應(yīng)鏈金融數(shù)字化發(fā)展的問題、挑戰(zhàn)

　　按照企業(yè)對2022年企業(yè)供應(yīng)鏈金融經(jīng)營效益的總體預期分類，20.69%認為2022年企業(yè)供應(yīng)鏈金融將大幅增長（20%以上），44.83%認為2022年企業(yè)供應(yīng)鏈金融將小幅增長（5-20%），31.03%認為2022年企業(yè)供應(yīng)鏈金融將大體持平，3.45%認為2022年企業(yè)供應(yīng)鏈金融將小幅虧損（5-20%）（如圖24所示）。新冠肺炎疫情沖擊和國際貿(mào)易摩擦形勢下，行業(yè)企業(yè)整體趨于謹慎樂觀。

圖24 企業(yè)對2022年供應(yīng)鏈金融經(jīng)營效益的總體預期情況分類

　　按照制約供應(yīng)鏈金融數(shù)字化轉(zhuǎn)型發(fā)展的困難分類，20.00%制約供應(yīng)鏈金融數(shù)字化轉(zhuǎn)型發(fā)展的困難是企業(yè)投入資金不足，21.67%制約供應(yīng)鏈金融數(shù)字化轉(zhuǎn)型發(fā)展的困難是企業(yè)人才短缺，23.33%制約供應(yīng)鏈金融數(shù)字化轉(zhuǎn)型發(fā)展的困難是企業(yè)金融科技融合運用不足，23.33%制約供應(yīng)鏈金融數(shù)字化轉(zhuǎn)型發(fā)展的困難是企業(yè)產(chǎn)業(yè)數(shù)字化水平偏低，8.33%制約供應(yīng)鏈金融數(shù)字化轉(zhuǎn)型發(fā)展的困難是企業(yè)監(jiān)管政策法律不健全，還有部分企業(yè)認為再融資和銀行認同水平低下，政府政策扶持力度不夠等因素，也是制約供應(yīng)鏈金融數(shù)字化轉(zhuǎn)型發(fā)展困難的因素（如圖25所示）。

圖25 制約供應(yīng)鏈金融數(shù)字化轉(zhuǎn)型發(fā)展的困難分類

　　按照當前數(shù)字化供應(yīng)鏈金融專業(yè)人才員工缺口情況分類，51.72%的企業(yè)認為數(shù)字化供應(yīng)鏈金融專業(yè)人才有一些缺口，31.03%的企業(yè)認為數(shù)字化供應(yīng)鏈金融專業(yè)人才缺口很大，17.24%的企業(yè)認為數(shù)字化供應(yīng)鏈金融專業(yè)人才基本沒有缺口。綜合可見目前行業(yè)數(shù)字化供應(yīng)鏈金融人才不足，是影響供應(yīng)鏈金融數(shù)字化轉(zhuǎn)型的關(guān)鍵制約因素。（如圖26所示）。

圖26 數(shù)字化供應(yīng)鏈金融專業(yè)人才員工缺口情況分類

　　本調(diào)研對數(shù)字化供應(yīng)鏈金融專業(yè)人才缺口類型進行了調(diào)研，據(jù)調(diào)研數(shù)據(jù)顯示，企業(yè)希望補充的人才可分為三類：一是技術(shù)型人才，包括掌握區(qū)塊鏈、大數(shù)據(jù)等技術(shù)的人才；二是金融領(lǐng)域人才，包括能靈活掌握財務(wù)管理的人才，熟悉金融業(yè)務(wù)可開拓市場的人才，熟悉大數(shù)據(jù)產(chǎn)品等的人才；三是金融科技復合型人才。

　　對監(jiān)管層面需要采取哪些措施加快供應(yīng)鏈金融數(shù)字化發(fā)展，被調(diào)研企業(yè)中18.18%希望政府能建立統(tǒng)一公共信息平臺，，13.22%希望政府能建立技術(shù)實施標準，14.05%希望政府能建立設(shè)置各類數(shù)據(jù)的開放共享規(guī)則，11.57%希望政府能舉辦供應(yīng)鏈金融專項培訓，加強政策宣講和業(yè)務(wù)輔導，9.09%認為政府金融科技融合運用不足，4.13%認為政府監(jiān)管政策法規(guī)不健全，4.13%希望政府能提供就業(yè)穩(wěn)崗補（如圖27所示）。

　　圖27 企業(yè)希望政府采取哪些措施加快供應(yīng)鏈金融數(shù)字化發(fā)展情況分類

　　五、數(shù)字化發(fā)展概貌及政策建議

　　綜合本次調(diào)研可見，2021年中國供應(yīng)鏈金融數(shù)字化發(fā)展概貌如下：

　　1.疫情加速數(shù)字化服務(wù)。2020年以來新冠肺炎疫情沖擊線下交易和金融服務(wù)，同時供應(yīng)鏈服務(wù)加速數(shù)字化發(fā)展。傳統(tǒng)商業(yè)銀行加速運開展線上化、移動化、數(shù)字化和智能化轉(zhuǎn)型，探索場景化綜合供應(yīng)鏈金融服務(wù)平臺，為產(chǎn)業(yè)鏈供應(yīng)鏈上生產(chǎn)、分配、流通、消費等各鏈條提供金融賦能。

　　2.數(shù)字化發(fā)展已成主流。自2017年后超過50%的企業(yè)開始探索供應(yīng)鏈金融數(shù)字化；超過60%的企業(yè)能保持盈利，約27%的企業(yè)能營收持平；約90%的企業(yè)不良貸款比率能控制在0.5%以下，線上供應(yīng)鏈金融模式能有效控制企業(yè)風險；超過85%的企業(yè)服務(wù)客戶數(shù)量保持增長態(tài)勢，數(shù)字化供應(yīng)鏈金融業(yè)務(wù)蓬勃發(fā)展。

　　3.數(shù)字化升級領(lǐng)域拓寬。數(shù)字化供應(yīng)鏈金融的領(lǐng)域在不斷拓展，越來越多細分市場供應(yīng)鏈金融開展數(shù)字化升級。農(nóng)業(yè)與養(yǎng)殖、制造業(yè)進口貿(mào)易與跨境、貨運、倉儲等各類物流服務(wù)，大宗商品、汽車、醫(yī)療與醫(yī)療器械、基建與地產(chǎn)、家電業(yè)等眾多領(lǐng)域均涉獵數(shù)字化供應(yīng)鏈金融服務(wù)。供應(yīng)鏈金融數(shù)字化。

　　4.科技加快資金周轉(zhuǎn)速度。數(shù)字化供應(yīng)鏈金融能滿足被融資企業(yè)單筆融資金額數(shù)量少，融資周期短，融資周轉(zhuǎn)速度快的融資方式，這種融資方式不僅能有效降低資金提供方的資金風險，并且能夠?qū)Ρ蝗谫Y企業(yè)實現(xiàn)閉環(huán)管理。

　　5.供應(yīng)鏈融資模式更豐富。保理融資（17.39%）、票據(jù)融資（15.22%）、存貨質(zhì)押融資（13.04%），是企業(yè)最常用的三種融資模式，這三種融資模式的共有特點就是業(yè)務(wù)門檻較低、業(yè)務(wù)風險較小。

　　6.中小企業(yè)融資成本較高。超過65%的企業(yè)為大型企業(yè)提供的融資利率低于7%，這表明大型企業(yè)仍然是供應(yīng)鏈金融業(yè)務(wù)的“受益者”。相比于大型企業(yè)，小型企業(yè)面臨的融資環(huán)境不容樂觀，超40%的企業(yè)為小型企業(yè)提供10%以上的融資利率。

　　7.數(shù)字化科技創(chuàng)新來源多。超過38%的企業(yè)數(shù)字化技術(shù)來源于自行研發(fā)立項，依靠產(chǎn)業(yè)鏈上下游企業(yè)技術(shù)的企業(yè)僅為11.54%，表明企業(yè)數(shù)字化仍處于各自為政的局面，上下游企業(yè)間未形成協(xié)同合作的局面。不足8%的企業(yè)數(shù)字化技術(shù)來源于高校、科研院所，表明企業(yè)、科研機構(gòu)的產(chǎn)學研協(xié)同創(chuàng)新體系還未成熟。

　　8.貸前風控手段得到提升。人工智能與大數(shù)據(jù)技術(shù)的結(jié)合運用，能對上下游企業(yè)進行全方位分析并真實反映被融資企業(yè)的運營及信用情況，打造專有的大數(shù)據(jù)風險控制模型，基于大數(shù)據(jù)的分析審核核心企業(yè)的資質(zhì)和評估被融資企業(yè)的還款能力，從而提高放款融資的速度并達到供應(yīng)鏈體系內(nèi)的風險平衡，進而降低企業(yè)貸前風險。

　　9.貸中科技賦能監(jiān)管強化。物聯(lián)網(wǎng)、大數(shù)據(jù)、云計算等科技得綜合應(yīng)用，可以提高供應(yīng)鏈金融各方交易的透明度，通過傳感技術(shù)、導航技術(shù)、定位技術(shù)等方式，在倉儲和貨運環(huán)節(jié)來控制交易過程，提高終端交易的真實性，進而有效控制企業(yè)貸中風險。

　　10.貸后動態(tài)風險防控增強。大數(shù)據(jù)通過整合內(nèi)外相關(guān)信息并運用政府有關(guān)部門聯(lián)網(wǎng)核查系統(tǒng)，加強對小微企業(yè)資金流、信息流、物流等的監(jiān)控，防范企業(yè)利用“無間貸”隱瞞真實經(jīng)營狀況、改變貸款用途等問題，動態(tài)調(diào)整“無間貸”準入名單，夯實小型企業(yè)金融風險貸后防線。

　　11.復合型專業(yè)人才缺口大。超過20%的企業(yè)認為人才缺乏是制約供應(yīng)鏈金融數(shù)字化發(fā)展的因素，超過80%的企業(yè)認為數(shù)字化供應(yīng)鏈金融人才缺口較大，其中會技術(shù)、供應(yīng)鏈金融的復合型人才缺口最大，供應(yīng)鏈人才危機逐漸凸顯。

　　基于本次調(diào)研及行業(yè)問題，當前階段在推進物流與供應(yīng)鏈金融數(shù)字化轉(zhuǎn)型方面，還需要強化如下工作。

　　1.進供應(yīng)鏈數(shù)據(jù)互聯(lián)共享。夯實供應(yīng)鏈金融數(shù)字化信息共享的底層支撐，加強央行、商務(wù)、發(fā)改、工信、交通、網(wǎng)信辦、銀保監(jiān)會等多部門參與的產(chǎn)業(yè)供應(yīng)鏈數(shù)據(jù)共享機制，深入推進供應(yīng)鏈數(shù)據(jù)采集、流通和應(yīng)用等規(guī)范化發(fā)展，強化全鏈路、全口徑的數(shù)據(jù)共享。鼓勵供應(yīng)鏈核心企業(yè)與上下游企業(yè)協(xié)同，共同構(gòu)建供應(yīng)鏈數(shù)據(jù)平臺，推進相關(guān)數(shù)據(jù)全鏈路穿透。

　　2.加強供應(yīng)鏈金融協(xié)同共治。大力推進央行、司法、公安、網(wǎng)信辦、發(fā)改、商務(wù)、工信、銀保監(jiān)會等跨部門參與的供應(yīng)鏈金融協(xié)同治理體系，強化供應(yīng)鏈數(shù)字流通及信息共享共用的底層法規(guī)建設(shè)，推進跨部門協(xié)同防范供應(yīng)鏈金融風險。

　　3.搭建統(tǒng)一的公共信息平臺。：推進政府搭建標準統(tǒng)一、安全可控的公共信息平臺，強化產(chǎn)業(yè)互聯(lián)網(wǎng)、行業(yè)信用公共信息服務(wù)平臺，切實保障企業(yè)獲取信息的真實性和安全，降低企業(yè)的信息獲取成本。

　　4.強化科技升級風控體系。積極推進物聯(lián)網(wǎng)、區(qū)塊鏈、大數(shù)據(jù)、云計算、人工智能等數(shù)字科技在供應(yīng)鏈金融貸前、待中、貸后全流程的應(yīng)用，強化科技賦能風控體系。完善數(shù)字債權(quán)憑證，積極推進互聯(lián)網(wǎng)票據(jù)融資，助力金融機構(gòu)服務(wù)中小微企業(yè)風險可控。引導企業(yè)強化科技研發(fā)，不斷推進相關(guān)數(shù)字供應(yīng)鏈金融技術(shù)及設(shè)備、設(shè)施的完善。

　　5.強化金融科技產(chǎn)學研協(xié)同。鼓勵領(lǐng)先企業(yè)與院校、智庫等聯(lián)合共建供應(yīng)鏈金融科創(chuàng)中心，強化區(qū)塊鏈、物聯(lián)網(wǎng)、5G終端、人工智能等領(lǐng)域科技在供應(yīng)鏈金融領(lǐng)域的應(yīng)用，積極推進產(chǎn)學研聯(lián)合攻關(guān)和行業(yè)應(yīng)用推廣。

　　6.完善供應(yīng)鏈金融服務(wù)標準。強化相關(guān)供應(yīng)鏈金融服務(wù)的電子信息的標準化、規(guī)范化，以標準推進企業(yè)間的有效數(shù)據(jù)交換，提升流通鏈條協(xié)同效率。統(tǒng)籌推進供應(yīng)鏈物流領(lǐng)域的面單、運單、倉單、提單等流通銜接單證的電子化、標準化。

　　7.完善數(shù)字金融人才體系。強化供應(yīng)鏈金融基礎(chǔ)理論研究和教育、培訓，建立一批供應(yīng)鏈金融教學示范基地。以工學交替、雙元制、半工半讀、遠程教育等多種方式培養(yǎng)供應(yīng)鏈金融科技人才，提升傳統(tǒng)企業(yè)人才素質(zhì)。強化國際供應(yīng)鏈金融人才交流及海外實踐，培養(yǎng)和吸引具備高尚職業(yè)道德、較高人文素養(yǎng)、通曉數(shù)字科技和國際法規(guī)標準的復合型人才。

　　（作者：雪晴  曾彧）