如何用大数据解决供应链金融时效性与成本两大痛点

樊晓一 2019-12-21 23:22:00

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痛点很多。比如农民生产资金不足,农产品库存压货导致资金周转不顺等等。需要的金融服务也很多了,整个供应链的角度来讲,最好是做供应链金融金融如果不能够服务于产业,这样的金融就是昙花一现,危害企业和社会。银行贷款很难发放给中小企业,因为中小企业资信状况差,财务制度不健全,抗风险能力也弱,银行为了减少呆账坏账,往往惜贷,惧贷,即使放贷也是成本高昂。所以,供应链金融已经成为各个产业寻求竞争力和可持续发展的重要管理变革的研究对象。但是这一趋势的背后有很多值得警惕和关注的问题,特使是在实践中出现很多“伪供应链金融”现象,或者说是打着互联网金融和供应链金融的旗号,干着套利套汇的事情。好的供应链金融综合服务难找,云图@供应链金融%算是不错的。关注“云图金融”每天获取供应链金融干货。
齐春山2019-12-21 23:59:42

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  • 若能通过大数据建模降低风控成本,提升风控效率,就能实现快速融资,解决融资时效性问题;此外,利用好大数据进行逻辑可靠的分析,告诉投资人足够真实具体的项目信息,只要项目回报率高于银行,就能吸引到充足的投资资金,而不用再倚赖高利率,从而告别融资贵难题。不过大数据的使用也面临着另外一个天然矛盾,因为所有的数据都源于昨天以前,互金平台是利用以前的数据对企业或个人的未来行为做出分析和判断,这样容易陷入一个误区,即把焦点过度集中在当前的经营层面或数据上,而忽略了其他信息来源,而这些信息来源很有可能就是未来这家企业或个人不能成功还款的重要依据。
    符育明2019-12-21 23:40:32

相关问答

国家必须制定出一系列符合我国国情和国有商业银行运作环境的宏观调控制度以加强对国有商业银行的管理、规避信贷风险。具体应该做好以下几点:1政府宏观管理,商业银行自主经营。我们国家的大多数商业银行都是政府为代表,是主要力量。由于这一性质,要想加强商业银行的金融风险意识,建立、健全新的银行经营体制,我们必须要从商业银行和政府部门之间的关系上进行改革。首先是政府,政府部门是推动商业银行体制改革的第一动力。政府要主导商业银行的改革,并且不能停留在组织机构的层面上,而是进行更加深层次的金融产权改革,改变原来的产权界限,用法律明确商业银行的投资者和经营者之间的权利和义务。同时政府要从对商业银行管理的职能认识上进行转变,具体的是政府要从商业银行的经营中撤出来,使商业银行能够自主经营,政府不再对商业银行的运作进行直接参与而是制定出一系列符合商业银行自身发展的宏观调控政策,用国家政策来引导商业银行的自身发展,用法律法规来规范商业银行的经营行为。其次是商业银行,商业银行根据国家的政策和法律法规进行自主经营,那么商业银行就必须能够自负盈亏、自己承担风险、根据国家的法律法规自我约束,形成独立的法人实体。国家在宏观上对商业银行进行管理,商业银行不再是政府的下属部门,真正的实行政府与银行分开。这样在金融市场上商业银行才能成为竞争主体,其自身的金融风险意思才能加强。2建立、健全金融监管体系根据我国现在的金融市场的制度和环境,建立、健全金融监管体系需要从政府、银行和社会层面上三管齐下,进行有效的整合资源和权益分配。通过政府、银行和社会三方面进行金融监管来完善健全金融监管体系,使国民经济资源合理配置,降低信贷风险,实现商业银行利润最大化。政府监管方面,政府成立独立的金融管理监管机构,不对商业银行的内部管理进行直接参与,而是监管机构结合国家的宏观政策、法律、法规制定出保障金融体系良性运转的一系列合理、严密、透明的监管措施,形成一个有效的政府监管系统。政府监管机构根据这个系统对商业银行进行服务、监督和管理,及时有效掌握各金融机构的运营情况、反馈信息、减少不良贷款,最大限度降低信贷风险。银行监管方面,结合我国的金融环境和实际情况,实行中央银行对商业银行监管和商业银行对企业监管的“双线’’监管机制。央行对商业银行的监管有一个核心和两个重点,核心是提高资本充足率、两个重点是资产负债率和资本运营率。通过这一个核心和两个重点,央行通过商业银行的各项指标进行有效的监管。商业银行对企业的监管主要对企业的贷款质量进行有效的监管,减少不良贷款,降低贷款风险度。在有效利用“双线’’银行监管的同时,更不能忽视央行和商业银行的相对独立性质,需要理顺中央银行与商业银行的关系,结合实际情况建立严密、透明、合理的监管体系,培养优秀的监管人员,创新监管方法,加大监管力度,提升监管质量,使商业银行能够有效、安全、合理的自主经营。社会监管方面,根据国家的政策法律法规对商业银行的信贷资金质量进行监管,通过账务审核、财务审核等对商业银行的信贷资金的运行情况及时有效的监督,保证商业银行财务真实合法,提高信贷资金质量。3推进信用体系的建立“信息不对称"是信贷市场最为典型的特征,特别在我国的金融市场上表现的尤为严重。商业银行在信贷交易之前缺乏对融资企业财务信息的准确鉴别和科学评估,商业银行对融资企业存在“逆向选择"的行为--越想贷款的企业往往信贷风险越大。商业银行在信贷交易之后又缺乏对融资企业经营活动有效的监控方法,企业贷款之后可能从事不是信贷交易约定的经营活动,从而加大了银行的信贷风险。所以我们必须大力建设社会信用体系,降低信贷市场的信息不对称,维护我国信用秩序。第一,加强对企业会计制度的监督。从法律法规层面上对企业会计制度进行监管,严厉制止企业做假账、假报表的行为。许多企业为增加自己的信用,获得更多的银行贷款,在财务报表、资产负债表中作假,没有按照相关的规章制度执行:企业在从银行贷款之后有的也会通过各种手段来掩饰其真正财务状况,这些都会增大银行的信贷风险。所以加强企业会计制度的法律监督特别重要。第二,资信评估机构、审计机构应对企业财务状况、信用状况进行真实准确的评估。资信评估机构、审计机构为商业银行提供的企业财务信息是商业银行做信贷交易判断时重要的依据,如果其提供的信息不准确、不真实,那商业银行很难做出正确的信贷决策,信贷风险肯定会加大,商业银行的潜在损失就会加大。所以我国必须大力建设社会信用体系,降低信贷市场的信息不对称,维护我国信用秩序。4建设符合我国信贷环境的信贷保险制度信贷保险制度是指贷款企业对从银行中贷出的贷款和其贷款的抵押品等向保险公司投保的方式来降低信贷风险的一种制度。贷款企业在信贷交易发生后发生经营风险事件时,可以通过保险公司对其赔偿,以保证商业银行信贷资金的安全。这样对贷款企业来说能通过保险公司的投保来增加企业的信用,使贷款更加容易;对于商业银行来说实际上是信贷风险的一种分担和转移,通过保险公司的参与,银行可以减少很多在信贷交易中的担忧,提高银行资金使用率和收益率;对于保险公司来说扩大业务范围,能增加保险公司资金和整体竞争力。信贷保险制度对于我国来说是一种创新的信贷模式,这个模式中会涉及到在金融信贷市场中的很多的参与者:政府、商业银行、保险公司、融资企业和评估审计机构等,这些参与者相互协调、配合、监督来优化信贷资金质量,降低信贷风险,提高经济效益。政府制定信贷保险政策,可以成立新型的专业从事信贷保险业务的保险机构,也可以对现有的保险公司增开信贷保险业务,由现有的保险公司直接参与。政府需要出台一系列权威性的,严密性的政策、健全信贷保险方面的法律法规,明确各参与者的权利和义务,以引导我国信贷保险制度的建设和完善。商业银行和保险公司依据国家政策和法律法规完善信用评估机制:对信贷保险的保险范围、赔付比例、免赔金额、补偿机制、赔付流程等方面进行规定,制定出一套完善的信贷保险系统;加大对信贷保险方式模式的创新,提升各信贷主体之间的透明度,在保障信贷资金体系正常运转的基础上,实现各信贷主体的共赢。
供应链金融风控系统流程是怎样的呢?依据我们供应链金融风控系统的开发经验,下面来为大家进行介绍。前期准备拿到足够多的数据做支撑做足够灵活的分析平台去分析数据产出风险事件进行阻拦风险量化风险拦截的价值和不断分析案例进行策略优化风控技术评估研究日志选择:以增量日志方式记录存储,hadoop或spark做分析,集群同步到客户端机器上,做同步策略,不同纬度的数据做统计加工计算。实时监控:监控在每一个环节的交易量和高风险操作,做阀值报警,以默认的规则做处理。dns防范:防止http对dns的拦截,手动纪录中断被拦截掉的交易流,转向存储中心系统做处理给予用户提示。报警提醒:在发生重大灾难的同时需要有一套完善的体系提醒风控人员近入作战,以短信或电话的形式发起通知给用户。数据灾难:数据的历史纪录应该有完整的备库纪录,这种操作不是必须的但是必要的,防止管理员因为误操作导致的数据灾难不容小视,启东应急方案进行恢复。日志选择:需要在原有基础上做集群数据分析后,统一有一个入口的分析平台做汇总,对不同维度的计算规则做排重,这里我们可以使用elk的方式把数据清洗完成后,做相关的分析调研,实时读库的方式不可取,增量数据库只保留历史的数据,可以对时间做相关的约定,查询的平台统一做相关的调控。方案的选择和实施针对现在的数据规则,需要对现有的各方数据做分析指标,做数据仓库,从不同的数据中计算对应的需要风控形成各种渠道的报表数据。如何通过查询海量的历史数据来支撑规则的运算,从分析的角度来看,又是一个IO密集型的应用;利用OLTP。RPC/SOA架构:要降低交易系统和风控系统的耦合度,在初期系统服务较少的情况下,一般直接采用RabbitMQ/ActiveMQ之类的消息中间件或RPC方式来实现系统间服务的调用。如果系统服务较多,存在服务治理问题,会采用Dubbo之类的SOA中间件来实现系统服务调用,这个期间我们需要支持用异步消息完成rabbitMQ的消息的push/pull处理机制来处理违规数据和异常数据提取。