当前，互联网金融科技“ABCD”技术为产业协同发展、金融赋能实体经济提供了重要革新工具，所谓“ABCD”即AI人工智能、Block-Chain区块链、Cloud-Computing云计算、Big-Data 大数据。在国际贸易冲突加剧、中国经济增长放缓、产业经济优化升级、金融领域求新图变、小微民企经营困顿的新经济形势下，作为供应链枢纽的核心企业起着至关重要的作用。如何运用Fintech技术建立一个长远、稳定、高效、安全、开放运转的供应链金融生态圈，请看下文详解：
一、开放包容的供应链金融生态圈
1、产业合作伙伴整合
产业合作伙伴既包含上下游供应链上的链属企业，如原材料供应商、经销商、零售商、物流公司、仓储公司，也包含上述公司及企业延伸的交易伙伴、关联公司及相关领域的核心企业。供应链金融生态圈可按需适配不同的融资、理财、保险等产品给这些合作伙伴，形成丰富的“产业+金融”的产品组合，通过货币资金正常流转加信用体系建设，正向促进实体产业发展升级，从而实现 “产业价值链+数据智能+金融服务”的智慧型供应链金融生态圈。
2、 融资合作伙伴整合
引入银行、小贷、保理、租赁、信托、证券、基金等融资机构，结合自有资金筹措及信息整合能力，通过供应链上的信用势差和关系紧密度，为上下游链属企业提供不同场景、不同金额的多元化融资产品服务。构建智能化的产融协作中心，统一客户操作界面，自动获取诸如ERP、CRM、SAP、EAS、第三方征信系统等相关数据，根据客户综合情况智能推荐融资产品、提升融资对接速度，同时把握好融资主体安全性、交易真实性、数据准确性，有效控制信贷风险。
3、 服务中介伙伴整合
在融资需求整合基础上，衔接内部购销交易系统、支付结算系统、供应链金融系统、仓储物流系统，以及外部第三方合作机构征信及行业网站信息，引入电商、保险、理财、仓储、运输、行业组织、信息化服务商等，打造供应链金融生态圈的合作门户（含PC网站、移动APP、交流论坛等）。通过突破现有渠道和场景，结合实体经济创新服务理念，为上下游推荐更丰富的金融产品、行业讯息、购销信息，逐步构建以金融服务为主、提供综合性农牧及乳业为辅的互联网门户，为客户提供便利的一站式线上服务。
二、智能高效的风险管理决策体系
风险管理是金融业务正常、持续开展的核心，是金融创新和产品设计顺利实施的有效保障，也是与资金方商务洽谈、可持续合作的前提。
1、建立全面风管体系
将信用风险、操作风险、市场风险、合规风险、声誉风险、技术风险等纳入风管范畴，这不限于金融业务，也非金融行业独有，它是所有企业内控管理不可分割的一部分；实施全程风管，将风险管理贯穿经营业务全流程，围绕业务流、资金流的每个环节及步骤，明确各相关部门及岗位职责，并督促执行；做到全员风管，对涉及业务流程的前中后台人员，均是风险管理的参与者，有各自的风管职责。为提高管理效率，做到信息实时交互、制度有效执行，此过程需与团队培养、系统搭建、数据运用同步。
2、实现量化风险决策
根据营销及融资风险的业务场景，以及公司风险偏好制定风险策略。通过风险识别、风险分析、风险应对、风险监控的管理路径，制定风管知识库，逐渐实现对宏、中、微观的数据库积累，建立事前、事中、事后风险规则和量化评分模型，设置应对措施，对业务进行跟踪指导。运用决策引擎、大数据分析、知识图库等新科技，前期以业务经验和专家经验模型为主，逐渐演进为数据驱动的风控模型，将主观经验客观化、标准化、数字化。后续还可继续延展至征信业务，作为供应链生态圈核心企业，开展具有行业公信力的第三方评级公司对圈内企业进行信用评级。
3、逐渐完成线上风险管理
借鉴先进金融机构的风险决策体系，建立风险指标库，开发决策引擎，根据金融产品、业务场景、客户类型等灵活配置各类规则和策略，比如客户反欺诈规则、准入模型、额度模型、定价模型、贷中监控、风险预警、贷后催收等，实现数据在内部经营、财务、金融等系统间的同步、共享。逐渐将简单、小额、标准化的业务进行线上操作、智能决策、系统审批、信息即时交互，运用人脸识别、电子签章、区块链等新科技，完成供应链场景下的“秒贷”决策。随着业务模式不断成熟、数据不断积累、团队不断成长，线上决策的业务金额和复杂度可逐步、适度放大。
三、供应链数据智能决策分析平台
1、建立内部数据管理仓库
整合核心企业内部各系统的数据资源，形成数据仓库，建立管控机制，不断挖掘数据价值用于内部经营决策和外部资源交换。尤其是在供应链金融领域，实现与链属企业、银行、担保、物流以及其他第三方合作机构的信息交互，集中采集供应链上的合同、订单、生产、物流、交货、付款，融资链上的申请、审批、放款、还款等各环节交易数据，以满足供应链金融统计、分析、决策、建模等方面的长远发展需要。
2、 建立外部数据库管理平台
为建设基于数据分析的信用评价体系，有必要整合数据治理良好、有数据共享意愿的政府机构、同业伙伴、金融机构、第三方数据公司等机构数据，比如工商、司法、税务、行业数据等，进行客户及行业画像，为多维度衡量客户信用奠定基础。基于数据隐私保护及合规性运用，需审慎选择合作方数据。
3、 建设供应链数据智能分析决策机制
营销方面，引入AI技术，实现数据驱动的金融市场营销、数据风控、智能客服等智能化金融服务体系。比如通过规则自动匹配符合条件的客户，建立白名单机制操作预授信，从被动营销转变为主动推送；决策方面，通过建立数据可视化平台，让决策者可以第一时间了解供应链金融的数据分布，比如业务热力点、流程高峰点、风险集中点、机构响应度、员工业绩榜等，从而快速做出响应，提高决策效率和精准度。
