赵巧颖

（唐山市丰南区水利局，河北 唐山 063300）

摘要：在供应链金融领域中，金融机构可为供应链各环节内的企业提供融资支持，强化核心企业与上下游企业的衔接程度，加快产业内的资金周转效率，有效缓解中小企业的融资难题。伴随数字经济的快速发展，区块链技术、大数据技术等新兴技术得到深度整合应用，有效提升相关信息的透明度与实时性，增强企业机构的风险管控能力，推动风险控制从被动应对向主动预警的方面转变。为此，本文首先对供应链金融数字化转型的内涵与特征进行阐述，其次探究分析其在风险控制方面的必要性以及风险控制的内在机制，最后提出供应链金融数字化转型对风险控制的策略，以期帮助企业识别供应链金融数字化转型面临的风险，加快企业数字化转型进程，降低企业在运营过程中的成本支出。

关键词：供应链金融；数字化转型；企业；风险控制

在我国经济可持续化发展进程中，《国民经济和社会发展第十四个五年规划和2035年远景目标纲要》中明确指出，需将推动数字化发展以及建设数字中国作为国家建设的核心任务^[1]。党的二十大报告也提出，推动数字经济与实体经济的深度融合是促进时代发展的必然需求，现如今传统企业的管理模式无法适应快速变化的外部环境，企业所应用的数字技术未能充分彰显其价值，导致企业的数字转型效果不佳，企业经营绩效提升水平不明显，阻碍我国企业整体数字化转型的推进速度^[2]。以大数据以及区块链等前沿技术为依托的供应链金融体系在市场中得到广泛应用，国家也相继出台一系列国家政策，鼓励供应链加强上下游企业与金融机构的合作，为国家企业提供优质的金融服务，有效缓解企业融资难的问题，实现供应链整体价值的有效提升^[3]。

一、供应链金融数字化转型概述

1.内涵

供应链金融聚焦于供应链产业链的整体运作，需要利用金融科技手段、实现物流、资金流以及信息流等要素的有机整合，基于真实的交易场景搭建起集金融服务供给与风险评估于一体的综合体系，快速响应产业链上各个企业在结算、融资以及财务管理等方面的需求，实现企业运营成本的有效降低，促进产业链整体效能的有效提升^[4]。此外，供应链金融在数字化转型期间，主要是依托于大数据技术、人工智能技术以及物联网技术等，实现对企业业务模式、风险管理机制以及运营流程的进一步重塑，利用数字化力量实现供应链金融从传统模式向数字化、智能化模式的转变，充分企业产业链各企业的需求^[5]。

2.特点

（1）边界持续拓展

当前，数字化供应链金融所构建的生态体系已涵盖多种参与主体（如图1），其服务范围也广泛延伸至农牧养殖、跨境贸易、汽车制造、医药医疗、物流运输等诸多行业领域。在实际运作中，数字化供应链金融不只是专注于提供融资支持，还深度融入供应链协同过程，已渗透到研发设计、生产制造、用户服务等供应链全环节的数字化实践中。

图1 涵盖主体

（2）与新兴技术深度融合

风险防控是供应链金融的核心需求，传统运作模式由于存在商流真实性难以核验、物流轨迹难以追踪、信息流分散破碎、资金流难以追溯等问题，造成风险控制成本偏高、效率低下。而数字化供应链金融融合物联网、区块链、人工智能等新技术，从执行、存证、决策三方面实现全流程数字化与智能化升级，显著提升风控效能。在执行环节，依托物联网数据采集或供应链数字化共享，保障业务真实可控，厘清数据与实物对应关系，提升处理时效；在存证环节，则借区块链搭建联盟链，通过分布式账本加密、智能合约自动执行等，保障数据安全可信可追溯，同时促进多方协同；在决策环节，运用大数据技术收集并分析交易信息，结合人工智能开展贷前的身份核验、贷中的风险建模、贷后的动态监测，从而精准挖掘潜在风险与市场需求^[6]。

二、供应链金融数字化转型下风险控制的必要性

中小企业在市场竞争中普遍面临发展瓶颈，其经营存续周期较短、运营根基薄弱，存在财务管理体系不健全、财务数据完整性缺失、内部治理架构不完善等结构性问题，导致金融机构在服务中小企业时面临多重障碍。一方面，难以通过低成本、高效率的渠道精准触达目标客群，限制了定制化金融产品的开发适配；另一方面，由于缺乏稳定的数据采集机制和行业专业分析能力，难以持续获取企业核心业务数据与财务数据，导致企业信用画像构建、风险评估及产品定价存在显著偏差；此外，传统模式下的贷后管理难以实现对中小企业的全面覆盖与动态监测，无法及时识别和处置还款风险^[7]。供应链金融的数字化变革下，企业可依托数字化平台实现供应链全链条数据的自动化采集与智能校验，有效保障数据的真实性、完整性和时效性，为企业运营管理提供数字化赋能。金融机构可借助高质量数据资源，深入洞察中小企业的经营动态与信用状况，构建更为精准的风险评估模型和差异化定价体系，开发契合企业实际需求的金融产品。同时，通过数字化手段对贷后环节进行实时动态监控，显著提升风险预警与处置效率，切实满足中小企业融资过程中的全周期风险管控需求。

三、企业供应链金融数字化风险控制体系的构建

1.数据整合与治理体系

数据作为数字化风险控制体系的核心基石，企业构建该体系的首要任务在于打破内外部数据壁垒，对内需贯通采购、生产、销售等部门的数据孤岛，对外需与上下游企业、金融机构建立数据协同机制。通过搭建统一的数据管理平台，将供应链各环节产生的物流轨迹、资金流向、交易信息等数据进行系统性归集，形成覆盖全链条的多维数据集。在数据采集环节中需建立标准化操作规范，企业应制定统一的数据格式、编码规则及采集频率要求，确保不同来源的数据能够无缝对接。针对采集到的数据，需开展深度预处理工作：通过数据清洗剔除重复记录与无效字段，运用格式转换技术统一数据标准，借助校验算法筛查逻辑错误，以此提升数据质量。与此同时，企业可定期开展数据准确性、完整性核查，结合业务需求优化数据采集维度与处理流程，确保数据能切实服务于风险研判^[8]。此外，企业需综合运用加密传输、分级权限控制、定期数据备份等技术手段，防止数据泄露与非法访问。在数据共享场景下，企业需严格遵循《数据安全法》《个人信息保护法》等法规要求，明确数据使用范围与授权层级，通过匿名化、去标识化处理保护敏感信息。同时，相关部门建立全生命周期数据管理框架，对数据从产生、存储到销毁的全流程实施精细化管控：在数据产生阶段明确权责归属，存储环节优化存储架构，使用过程中规范调用流程，销毁时确保数据彻底清除，以此保障数据治理的合规性与可持续性，为供应链金融风险控制筑牢数据根基。

2.智能风险评估与预警系统

企业搭建供应链金融数字化风控体系时，可依托大数据与人工智能技术实现风险管控的自动化与智能化。为此，企业需要围绕经营全场景搭建多维度风险指标体系，既要涵盖资产负债率、现金流量等财务数据，又要纳入市场占有率、订单履约率等运营指标；同时还需结合行业景气指数、政策法规变动等外部环境因素，形成全面且动态的风险评估框架。在模型构建层面，企业需借助机器学习算法对海量历史数据进行深度挖掘。通过分析企业过往交易记录、违约案例等数据，训练出具备预测能力的风险评估模型，依据实时采集的企业经营数据自动计算风险评分，量化企业违约可能性并划分风险等级。需要注意的是，模型设计应融入强化学习机制，使其能够根据新发生的风险事件、市场变化及时更新参数，持续优化评估逻辑，从而提升模型在复杂市场环境下的适配性。此外，风险预警系统的核心设计在于实现对企业管理的动态化与智能化监测，通过对各项风险指标的实时追踪，一旦发现监测的指标波动在预设阈值时，及时触发系统的预警机制，不仅要向企业管理层提示其中所蕴含的风险，也要为其推送风险成因以及应对策略，为企业管理部门以及业务部门的管理提供参考依据。风险预警系统的设计与应用期间，可基于供应链网络拓扑结构并利用图分析技术来模拟风险的传导路径，实现对风险扩散范围以及影响程度的合理预判，帮助企业制定差异化的风险隔离处置方案，避免企业风险影响的扩大化。企业可通过风险预警系统的有效运行，搭建“检测-预警-处置”的风控管理环节，有效识别其中存在的风险隐患，通过提前介入以及精准干预的方法降低风险损失程度，提升企业对于供应链金融业务的风险抵御能力。

3.协同风控机制的建立

供应链金融的风险防控体系建设需要供应链各参与主体形成合力，企业应主动承担协调者角色，联合核心企业、金融机构、上下游中小企业、物流服务商等多方主体，搭建覆盖全链条的协同风控平台，打破传统模式下信息孤岛与协作壁垒，该平台的核心价值在于实现跨主体的信息互通与业务联动。以核心企业为例，其凭借自身信用优势，通过平台为上下游中小企业提供信用背书，不仅解决中小企业融资难题，还能依托平台实时获取合作方的订单执行、库存周转等经营数据，及时掌握供应链运行状态，降低因合作方经营波动引发的连锁风险。对于金融机构而言，借助平台整合的企业交易流水、物流轨迹、财务报表等多维度信息，可构建更精准的风险评估模型，基于企业真实经营状况设计差异化金融产品，在控制风险的同时提升服务适配性。上下游中小企业通过接入平台，既能获取行业趋势、市场需求等关键信息，优化生产排期与库存管理策略，又能凭借平台积累的交易信用数据，提升金融机构授信效率，拓宽融资渠道。物流服务商则可实时上传货物位置、运输状态、仓储环境等数据，使货物全生命周期可视化，保障物流环节的透明可控，避免货权纠纷与资产损耗风险。在协同风控机制框架下，各参与方需共同制定统一的风险防控标准与操作流程，明确各方在数据共享、风险预警、处置响应等环节的权责边界，通过建立“风险共担、利益共享”的合作模式，形成风险防控共同体。一旦供应链中出现付款逾期、货物滞留等风险事件，平台可自动触发应急响应机制，各方基于共享信息快速定位风险源头，联合制定解决方案，实现风险的高效处置，最大限度保障供应链金融生态的稳定运行。​

四、供应链金融数字化下风险控制能力提升的保障策略

1.加强技术研发与应用整合

在供应链金融数字化转型背景下，企业需要将技术创新转化为风险防控的核心竞争力，将数字化技术研发纳入战略规划环节中，利用外部技术资源帮助企业打破技术瓶颈。如企业存在物流风险时，需要优先部署物联网智能监控系统，通过在运输车辆、仓储装置中增设传感器设备，实现对货物位置、温度、湿度等相关信息的实时采集以及系统预警。针对中小企业信用评估难题，可利用大数据技术、人工智能技术等高新技术，实现对税务、司法以及电商平台等数据信息的有效处理，构建完善的动态信用评分模型，帮助企业明晰自身的违约概率，帮助企业及时优化自身的发展趋势。此外，企业需要构建完善的技术跟踪机制，结合前沿技术发展趋势引入并应用边缘计算、生成式AI等技术，降低数据信息的传输延迟性，确保企业的数字化风控体系能够契合供应链金融业务的动态发展需求。

2.强化数据安全与信息共享机制

（1）完善数据安全防护机制

在供应链金融数字化建设进程中，确保数据信息安全是提升企业风险控制水平的重要路径。企业需要搭建能够涵盖数据分类分级、权限管理以及应急响应等内容的专项制度，强化企业数据全生命周期的管理水平，而在技术管理方面，可通过安装防火墙、入侵防御系统以及数据防泄漏工具等高新技术，搭建高水平的网络安全防护矩阵。与此同时，企业需搭建“异地多活”数据备份策略，每周进行全量备份、每日增量备份，并定期开展灾难恢复演练，确保极端情况下数据的完整性与业务连续性。此外，针对信息不对称问题，相关部门可构建“多方验证+信用约束”的双重保障机制。一方面，建立交叉验证体系，通过对接工商、税务、司法等权威数据源，对企业提交的财务报表、经营资质等信息进行真实性核查；另一方面，将信息提供质量纳入供应链企业信用评价体系，对提供虚假信息的企业采取限制融资额度、降低合作评级等惩戒措施。企业也可引入数据沙箱技术，允许各方在受控环境下对共享数据进行联合建模分析，在保护数据信息隐私安全性的前提下，充分发挥数据信息的价值作用。

（2）搭建数据信息共享平台

为推动供应链金融数字化转型进程中，供应链各参与方的信息共享，企业需打破传统模式下的技术壁垒。企业可作为发起方统筹构建基于区块链技术的联盟链平台，通过整合核心企业、金融机构及上下游中小企业等主体，将其系统纳入节点网络，实现多方协同联动，通过智能合约自动执行数据共享规则，实现交易合同、物流单据、资金流水等信息的实时上链与分布式存储，既保障数据不可篡改，又提升信息透明度。在信息共享过程中，明确各方权责边界：数据提供方需确保信息真实性，使用方仅能在授权范围内调用数据，违规操作将触发链上追溯与责任认定。例如，某汽车供应链金融平台通过联盟链整合供应商生产进度、经销商库存数据，金融机构可实时核验企业经营状况，有效降低信贷风险^[8]。

3.加强人才培养与组织变革

（1）构建系统化人才培育体系​

企业可实施“内部培养+外部引进”的人才培育模式，搭建具备金融业务素养以及数据技术应用能力的复合型人才。一方面，企业需要针对内部的风控部门、业务部门以及技术部门等不同部门的岗位需求，为企业员工制定不同类型的培训课程，帮助风险管理人员掌握与应用大数据技术，掌握量化企业在供应链金融数字化下所面临的风险，提升业务人员区块链技术与供应链金融场景融合技术的应用水平，强化企业员工数字化工具运用能力。与此同时，企业需基于技术骨干以及业务专家组建导师队伍，通过案例分析以及项目参与强化员工的技术能力。另一方面，企业也要积极开展专项人才的引进工作，不断引进金融科技研发以及熟悉供应链业务流程的高端人才，利用股权激励以及科研平台等方法引进高精尖人才，为企业的数字化转型发展提供动力。

（2）优化企业组织架构​

供应链金融数字化发展背景下，企业需构建扁平化的组织架构，提升企业运营管理质量。如头部的供应链金融企业，可搭建独立的数字化转型中心，统筹协调风控、技术以及运营等部门的资源，积极开展跨部门的项目运作模式，围绕企业风险防控机制建设进行智能风控平台开发工作，通过组建临时项目组来打破部门壁垒，强化企业各部门的信息共享水平。此外，企业也可设计“中台化”的组织架构，将数据管理、算法模型等技术纳入共享中台，为企业前端业务提供标准化的支持，强化企业对供应链风险的控制水平以及响应速度^[9]。​

（3）培育创新文化与激励机制​

企业需要通过战略宣导、文化活动等方法，为员工营造转型、创新的企业文化氛围，帮助企业员工深入理解数字化转型对于企业与个人的价值意义。因此在企业激励制度设计方面，企业需要构建与数字化转型相关的考核机制，对于参与到智能风控模型开发、数据治理等项目的员工给予物质激励以及精神激励。此外，企业需积极创设数字化创新专项基金，鼓励员工积极提出风险控制优化方案，对于具备显著成效的创新项目进行资金与技术扶持，帮助企业构建能够支撑供应链金融数字化转型的保障机制，强化企业的风险控制能力。

4.积极应对政策法规与行业标准变化

（1）建立政策研判与合规应对体系

企业需要将政策研究以及管理工作提升至战略高度，通过组建法务人员、风控专员以及业务骨干共同参与的跨部门政策分析小组，通过定期进行国家出台政策、文件的进行深入解读，研读其中的重要文件，结合企业的实际业务场景梳理风险防控节点，为企业管理层风险管控提供参考数据。如在国家部门在出台跨境数据流动新规定后，供应链金融企业需要在第一时间组织跨部门小组开展文件研究，完善企业数据信息出境流程以及安全评估方法，避免企业由于政策响应滞后继而出现企业违规问题^[10]。

（2）深度参与行业标准制定工作​

企业需要积极参与金融标准化技术委员会、行业协会等组织活动，积极学习各个行业数字化风控领域的实践经验。通过将智能风控模型参数、数据治理规范等实践成果转化为行业标准，有效提升企业在行业内的话语权，推动供应链金融领域的规范化发展。此外，企业在参与标准制定过程中可掌握技术与业务发展方向，为企业未来的战略布局提供参考。

（3）强化监管沟通与动态协同​

企业管理人员可积极参与到行业峰会以及监管座谈会，通过与同业机构、监管部门共同建立常态化沟通机制，帮助企业掌握监管动态、行业趋势，帮助企业提前调整业务，实现企业管理系统的优化升级。如监管部门可开展供应链金融创新试点时，企业可积极主动汇报自身在业务模式以及风控方面所采用的措施，并通过监管部门提出的建议优化企业的管理机制，实现企业合规经营与创新发展的良性互动。

（4）审慎应对新兴领域政策风险​

企业针对政策法规尚未明确的新兴领域，企业需搭建审慎的风险防控机制，提升企业的风险防控水平。如企业在应用区块链技术时，针对企业所面临的智能合约法律效力、链上数据确权等信息的模糊地带，企业可通过联合法律顾问、技术专家开展专项研究，以此为基础制定风险应对预案，确保企业在积极开展业务创新的时，也能规避由于政策不确定性给企业新型技术应用所带来的风险。​

五、结语

总而言之，我国大型企业的数字化建设已达到较高水平，中小企业的数字化进程却仍处于起步阶段。在供应链金融数字化转型的大背景下，企业需深刻认识到数字化建设的必要性，切实提升管理层对这一工作的认知水准，让其深刻到数字化转型与企业发展、数字中国建设有着极大的关联性，深化企业管理人员数字化转型与业务融合的思想。与此同时，企业还应积极联合第三方专业金融科技公司，结合自身特点选定适配的数字化转型策略，主动对接产业链供应链中的核心企业、行业龙头及产业集群等生态资源，提升供应链上下游企业的协作效能，达成企业间物流信息的实时互通。

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