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浙江彩票网講堂:供應鏈4.0將成就零售與物流的革命

来源:   发布时间:2016-07-19 14:31:00   访问次数:
     近年來,大數據、雲計算等互聯網思維正滲入到物流行業的方方面面,對于物流企業來說,供應鏈金融也正在經受著大數據、雲計算等的“瘋狂洗禮”,在互聯網經濟以及大數據環境影響下,物流企業傳統的供應鏈金融將面臨哪些風險?物流企業又將如何應對,防控金融風險呢?

觀點一大數據的影響及相關風險防控

     如今我们已越来越多地听到身边的人谈到“大数据”、“云计算”、“物联网”这一类词汇,互联网已悄然改变了人们的生活方式和思维方式,给物流产业的发展壮大和结构升级带来绝佳机遇。但在电商的蓬勃发展为物流提供大量业务订单的同时,关乎物流企业经济命脉的供应链金融风险概率也随之增大。

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物流産業中的供應鏈金融
 
  在物流产业中,供应链金融是以供应链中的核心企业为业务开展基础,针对它的上、下游企业而进行的一种金融服務。一般情况下,某种商品的供应链就是一个从原材料采购、半成品加工到商品产出,再由销售渠道将产品交付至消费者的流程锁链。其中,涉及到原料供应商、制造商、分销商、零售商和消费者作为流通环节参加者。
 
  随着国内外贸易环境的复杂化,我国物流行业散、弱、小的特点仍十分突出,加之国内电商业务蓬勃发展产生的物流需求,物流企业存在在惊涛骇浪中稳步前行的压力,但有了日益强大的大数据、云计算等技术对供应链金融的支撑,便可以更快适应提升物流服務规模和质量的需求。

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大數據對供應鏈金融的影響

  2014年是物流業大變革的一年,物流企業可以充分利用大數據時代互聯網技術的智能化、移動互聯等特質,構建移動物聯網,促進更多傳統的現貨銷售業務上線,開拓新的上下遊供應鏈,創造新的物流業務。更爲重要的是,現代大數據環境中的物流業仍要堅持整合這一核心觀念,通過技術、管理、制度等方面創新,整合上下遊供應鏈參加者的運作動態和資金狀況,方能自如掌控自身發展步驟,應對供應鏈金融風險。

有助于准確判斷需求方向和需求量
  供应链上的企业存在紧密关联,终端消费量的变动,必会引起上游各环节的变动,大数据可以帮助物流企业分析一系列变动的规律,进而整合货物流通环节,或者开展商贸物流一体化业务,物流服務既是交易的组成部分,又是增值服務的新利润的来源。

有利于進行目標客戶的資信評估
  在客戶同意的情況下,貸款人利用大數據,可以對客戶生産數據、財務數據、現金流量、資産負債、投資偏好、研發投入、技術水平、成敗比例、定單數量、産品周期等這一系列數據進行研判,形成數據分析模型,設定出可靠的融資標准。

有利于風險分析、預警和控制
  大數據的優勢是行情分析和價格波動分析,及時反映出預警情況的存在。物流企業多防控、早預見,可有效減少風險。

有利于精准化金融和物流服務
  貸款時間、用途、流向、規模、運輸、代采、收益分析等信息都可以精准地整合。

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物流企業防控供應鏈金融風險

  

       在大数据环境下,物流企业首先要充分认识到现实环境中的供应链金融存在哪些风险,然后利用大数据分析等技术平台能给防控此类风险提供什么样的便利,做到线上线下高效联动,建立起风险防控机制。再借助物流企业自身的信息化建设,对企业区位因素的合理配置,以及与上下游企业做好联动工作,整合物流企业发展资源,为供应链金融提供坚实经济基础保障。
  在大數據的環境影響下,未來物流企業在供應鏈金融發展過程中可以做到:第一,重視信用擔保的發展方向。第二,積極利用並促進建立電商、金融、物流合作平台。通過提供交易信用拔高的形式使客戶能夠獲得免擔保的銀行授信,這是大數據分析與金融結合的創新需求。同時,通過大數據平台實時驗證交易對象的資信狀況等交易安全信息,確保交易資源真實可靠,貿易行爲真實可靠。
      另外,物流企业也可以通过盘活所持有的资金,以达到收益的成分多元化,利益增长获得更多保障。

觀點二大數據環境下的金融風險防控


     随着信息科学的发展和科技革命的爆发,世界开始进入了一个全新的时代——大数据时代。自大数据技术被引入生活中,一些传统的银行业务不断被赋予新的内涵,金融服務模式也正不断地革新。
 
 
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大數據創造價值

  

     与传统模式相比,大数据作为一种新型技术,在供应链金融领域中创造出了许多价值。
  一是大數據技術能夠增加企業和價格的透明度,解決銀行、客戶、物流企業三者之間的信息不對稱問題,從而降低社會管理成本和交易摩擦成本。
  二是大數據具有快速獲取信息的能力,可以對海量數據進行核查與評定。因此,能夠提高企業數據的准確性和及時性,爲企業帶來更多、更新的數據業務和內部管理優化的機會。
  三是大數據技術能夠根據市場的不同需求,對客戶進行實時分析,進而有利于企業進一步挖掘、細分市場,提高産品的消費者滿意程度,使物流金融在營銷方面有的放矢。
  四是大數據的智能分析可以支持業務的精細化管理,提高企業的決策水平,從而加強金融風險的管控力度,使企業經營的風險進一步降低。
  五是大数据分析研发过程中的应用,能够缩短产品研发时间,提高企业在商业模式、产品和服務上的创新能力,从而增强企业的市场竞争能力。
  總之,大數據技術是推動企業數據分析投資的一個重要驅動力量,而優秀的數據分析能力正是當今金融市場最需要的創新關鍵所在。

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如何防控風險

 
    
       那么,在大数据环境下,物流企业又该如何防控供应链金融风险呢?
    首先,物流企业应该加强大数据技术的应用范围,在该技术的支持下,建立一套健全的信用机制,并加强与客户、银行建立长期的合作伙伴关系。因为,在传统的物流金融中,信息不对称的问题比较突出,往往使银行的贷款极易转变为不良贷款,并导致金融服務效率低下。然而,在大数据下的物流金融服務中,可以有效地避免信息不对称的问题,有助于企业充分了解客户的需求,从而有利于提高效率,防范金融风险。
  其次,物流企業通過借助大數據技術手段,還可以加強對客戶的信用管理能力。在物流金融中,通過引入大數據技術,並借鑒銀行信用評估和風險控制的方法,可以很好地對客戶的資信進行資料收集、檔案管理、調查管理、信用分級,從而達到信用風險防範、信用額度稽核以及財務管理等目的,有助于企業對客戶進行全方位的信用管理,以及對融資項目進行風險評估。
  再次,物流企业要不断优化大数据技术在物流金融中的功能作用,以此提高金融管理水平。当物流企业从传统的仓储物流服務向现代的物流金融服務延伸和拓展时,信息化管理就成为了物流企业开展物流金融服務的必要条件和基本保障。
  然而,倉儲信息化的過程也是不斷改善優化管理和業務的過程,這就要求物流企業必須加強大數據技術的應用,通過運用信息化手段,對物流過程、客戶運營狀況,以及庫存商品市場價值做出充分的了解和監控,從而才能有效地防範物流金融風險。


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