【亿邦原创】9月4日消息，在2021中国电子商务大会数字商务论坛上，东软集团华北大区副总经理李非发表了题为《数字技术赋能供应链金融》的演讲。他指出，当下的竞争不再是企业与企业之间的竞争，而是供应链与供应链之间的竞争。
对于供应链的发展，李非认为应该分为四个阶段：一是中心化，二是线上化，随着ERP等信息技术的发展，能做到供需之间的平衡，三是平台化，能提供更加综合的服务平台，最后是智能化。
李非表示，供应链金融已经逐渐能成为解决中小企业融资难、融资贵的重要手段。他进一步解释到：“供应链金融的实质是发现中小企业的信用，同时把核心企业的信用赋能给中小企业。”
据悉，中国电子商务大会自2011年以来已连续举办十一届，正值“十四五”规划的开局之年，中国电子商务大会将开启新十年征程，总结“十三五”电子商务发展经验，展望“十四五”电子商务发展机遇，守正创新、融合共建，践行电子商务高质量发展，服务构建新发展格局。
温馨提示：本文为速记初审稿，保证现场嘉宾原意，未经删节，或存纰漏，敬请谅解。
以下为演讲实录：
李非：尊敬的蔡司长，原会长，各位嘉宾，各位专家，各位来宾，下午好！
由我给大家分享“数字技术赋能供应链金融”。我来自东软，这是东软在大连，非常学院派及城堡式的园区，欢迎各位领导去看一看。现在随着数字技术的发展，软件深深融入了我们的生活、生产，衣食住行，软件如此奇妙。
首先从“竞争”谈起，当下的竞争不再是企业与企业之间的竞争，而是供应链与供应链之间的竞争。市场上的“饥饿营销”，可能是产能出了问题，跟供应链相关。伟大的企业需要有伟大的供应链，举一个国外企业的例子，就是苹果公司，它的供应链上有32家上市公司，苹果公司是他们重要的收入来源。很典型的就是富士康，富士康在中国做了很长一段时间，推动了中国手机供应链的发展。目前OPPO、小米等很多品牌都在国内强大的供应链支持下，生产出很好的产品。
在供应链上，越来越多的强势企业延长付款周期，逾期付款比率在上升，造成供应链上资金梗阻，导致中小企业资金短缺，而中小企业的融资来源主要来自于小贷公司、网贷，贷款成本很高。其实我国金融服务供应总量是充足的，但是供给结构不均衡，中小企业供应不足。国家从中央到地方政府，在解决中小企业融资难和融资贵的问题上，陆续出台了一些促进措施和办法。
供应链金融已经逐渐成为解决中小企业融资难、融资贵的重要手段，供应链金融的实质是发现中小企业的信用，同时把核心企业的信用赋能给中小企业，信用转化为价值。传统供应链金融只能做到局部赋能，不能抵达到供应链的末梢，随着人工智能、区块链、大数据等技术的发展，使得智能化供应链金融方案能触及到整个供应链，抵达供应链的末梢。
供应链发展分为四个阶段，一是中心化，围绕一个核心企业，为上下游供应链上的企业进行融资。二是线上化，随着ERP等信息技术的发展，能做到供需之间的平衡。我们知道供应链上的企业对资金的需求是什么样，大概的资金缺口是什么样，我们可以把这块内容搬到线上。三是平台化，提供更加综合的服务平台，能解决信息不对称的问题，甚至能把多条供应链打通。四是智能化，以客户为中心进行服务，实时化，去中心化，定制化金融产品。
供应链金融存在不少问题，例如监管部门监管难，金融服务企业风控难，中小企业贷款难。我们把物流、资金流、信息流、合同流、发票流做到合一，接下来做监管、风控和贷款的难度会降低，可以做到实时化。
解决这些问题有些关键的任务需要做，很重要的是供应链数字化，我们需要把业务数字化，尤其重要的是整理数字资产，为什么个人的贷款那么容易？个人在网上消费的行为以及收入很容易收集，但企业数字资产很难进行整理。目前很多企业数据还是孤岛形式存在，最近几年企业越来越重视数据资产的获取以及整理，未来不管是供应链还是数字化转型都是很关键的一点。还有人才梯队的建设。
基于这些关键任务同样需要具有一定的关键能力，产业场景解构的能力，精准的划分出来到底是供应链哪一块资金有缺口。业务数字化能力，需要把合同、物流、发票所有业务环境都数字化，推上线，在这个过程中需要把供应链中的所有数据上到区块链上，采取区块链技术，让数据可信，可查、可验，同时需要做到上下游的协同。有按需分配的能力，这就需要金融机构能按照市场的要求快速的创新金融产品。可视化能力，全程可视化能解除信任的问题。数据治理分析能力，从数据资产的获取来说，第一步需要获取企业资产的情况、企业身份的情况和供应商整体评估，还有交易的数据。获取到这些数据之后，对数字资产进行标准化，清洗、质量比对等，形成数字资产运营平台，对接融资环节就会更精准的匹配金融产品。
数据采集存证环节运用区块链、物联网和AI技术，把数据接入到区块链网络，可以实现端对端无缝对接，保障数据源的真实可信。数据流转过程中保障可信安全，从合同到订单到发货单，到融资申请所有的单据全部上链，每块都可查询可验证，读写授权环节都可以查验得到。谁读过？谁写过？可以追溯，整个过程中可以防止潜在的伪造和篡改，有篡改，也能很好的发现篡改源在什么地方。
电子凭证可拆分，持有凭证的下游供应商可用全部（或1/n）凭证支付给上游供应商，可贴现，可融资。
为了能做到实时的贷款审批，数据标准化确实是其中很关键的问题，数据实时的获取很重要，如果物流车到哪的数据都能实时的在平台上展现，也就能更好的做到实时的融资审批。
供应链发展到最终阶段就是通过深度学习实现的自学供应链，可以找到供应链上的不足。通过人工加机器修正，最终是实现机器自动修正，每次修正有预警或者报备。目前人工参与的目的是为了让深度学习能更多的学习人工对于风险的判断是什么样，最终达成自学供应链。
通过人工智能设定一些准入模型，引入第三方的数据、政府数据包括公安和司法的数据、市场上通过各种爬虫得来的数据，设定准入的模型。同时设定评分卡模型，给企业评定一个画像，给供应链一个供应链画像。做到贷前、贷中、贷后进行风险管控。通过制定供应链画像和用户画像，最终实现定制金融产品和供应链上反欺诈。
说一下案例，某集团信托公司首先利用区块链技术使所有信用凭证、所有数据真实可信可溯，起初可以触达一级和二级供应商。随着平台的运转和数据的沉积量越来越多，引入了更多的上游企业、下游企业，同时还引入上游企业本身的供应链。多条供应链的情况下让这个项目能做到不仅仅是上下游企业获利，同时也让供应链的核心企业在财务管理上实现一定的优化。
一般项目最早先做数据集成，数据的采集、清洗、转换、脱密，还有做标记和质量比对，后续引进大数据的分析、模型算法、深度学习人工智能认知等。整个过程中实现数据的可视化，交易过程的可视化，分析结果的可视化，对于整个项目采取逐步推进的方式，随着数据量的加大和业务数字化改造的深入，使整个供应链变得更加的完善。
谢谢大家。
文章来源：亿邦动力网
