這兩天諾亞踩雷事件發生後，立刻引起了全社會的關注，而且無獨有偶，就在諾亞踩雷事件發生的同時，昨天再度曝出中原證券資管產品中槍福建省閩興醫藥有限公司（下稱閩興醫藥）的22億應收賬款事件，一時間供應鏈金融成為了眾多投資者望而卻步的領域，風險已經成為供應鏈金融中最炙手可熱的詞語。為此，早上有位朋友問了兩個問題：一是供應鏈金融暴雷為什麼最近如此頻繁？二是作為投資者如何才能控制風險，避免損失？
針對第一個問題，可能的原因有兩個方面，一是這兩年自從P2P受到廣泛的關注和強監管以來，大量原來投資P2P以及其他金融形態的機構開始轉向新的熱點，即供應鏈金融，認為這是金融領域新的投資方向，一時間大量的機構急於找到資產，進行投資，而忽略了對基礎資產的盡調和管理，甚至一部分企業將之作為新的資本投資熱點。這一趨勢本身就違背了供應鏈金融開展的前提條件。供應鏈金融的核心在於通過牢牢地把握業務結構、流程和資產，在充分知曉和控制交易流、物流和信息流的基礎上，結合外部的金融機構，讓資金安全地進入實體產業，保障資金安全，同時又通過穩定的產業運營，使得金融機構能夠及時回籠資金，獲得合理回報。而投資者一旦沒有充分意識到這一點，盲目投資供應鏈金融，其結果只能是一地雞毛。尤其值得指出的是，供應鏈金融是讓金融服務實體經濟，因此，客觀上講，供應鏈金融不可能在短期內獲得鉅額回報，或者說利率不能太高，相反，如果將之作為資本運作的手段，必然會出現鋌而走險的事情，出現較高的違約率；
二是供應鏈金融由於是立足產業運營而進行的金融活動，因此，經濟和產業的波動必然會對金融活動產生直接影響，這兩年來由於很多產業面臨著供給側結構性改革，需要大力提升競爭力，產業的變動較大，加之很多中小微企業天生競爭力不足，資源和能力都非常欠缺，因此，一旦市場下滑，經營出現困難，虛構貿易騙取資金，或者拿到資金跑路走人就成為必然現象。
因此，在中小微企業能力不足、信息不充分的狀況下，金融機構要有效推進供應鏈金融，既需要充分了解掌握借款方的產業、經營情況和資產狀態，又需要謹慎安排資金供應。我曾經提及在中國推行供應鏈融資，一方面不能長借長還（即向中小微企業提供中長短貸款），而應當採用短借短還（即只能實施短期借貸）的方式，另一方面不能跑的太遠太大（即一次性大規模提供資金），而應當採用小步快跑（即借一點還一點）的方式，其原因正是基於此。而這一原則在投資方大力推動所謂的金融業務創新，以及趕上金融服務實體的熱點和浪潮的衝動下，早已拋在了腦後。
至於第二個問題，這就涉及到推動供應鏈金融活動過程中，如何看待和管理風險。從供應鏈金融風險管理的要求看需要運用現代信息通訊技術，特別是大數據分析和其他各種分析工具（如物聯網、區塊鏈、機器學習和生物識別等），同時運用供應鏈業務流的把控和參與主體的畫像，全面反映供應鏈運營的真實狀態以及參與主體的真實信用，從而有效控制信用風險。特別是在供應鏈金融日趨網絡生態化，供應鏈參與者日益多級化，以及隨著互聯網發展，信息出現過載的狀況下，通過有效的手段更加全面、細緻、精確地全面刻畫業務和參與主體的狀態，是供應鏈金融發展的關鍵。具體講，智慧化信用的確立需要實現新的“六化”原則，即“行為場景化”、“資產穿透化”、“管理精細化”、“經營預警化”、“信息治理化”以及“聲譽數字化”。
行為場景化指的是為了有效地控制信用風險，需要綜合運用數據分析和信息處理，對供應鏈網絡上下游企業結構進行刻畫，從而真實地反映核心企業、借方以及相關利益方在業務場景中的位置和狀態。諸如，作為借方的中小企業、其他關聯企業所形成的網絡狀態、網絡的緊密程度、各主體在網絡中的位置、相互之間的關係結構、影響和被影響的程度等。借款方與上下游企業的業務開展狀態，包括與前幾位供應商和客戶的交易的比例以及持續程度等。
資產穿透化就是要藉助於大數據、人工智能等手段清晰地刻畫和反映供應鏈運營中的資產和資產的流動狀態。具體講，對資產的把握主要是能清晰地反映資產的結構以及資產的價值狀態，並且能夠滲透到資產的細顆粒度管理。
管理精細化主要針對是供應鏈運營和業務的管理狀態，一個組織供應鏈運營管理的效率越高，說明其競爭力越強，從而極大降低了供應鏈金融風險。一個企業管理精細化的程度可以從兩個方面體現：一是企業的供應鏈運營管理能力，如庫存天數或者庫存週轉率；二是商業信用的體現，即應收賬款的天數減去應付賬款的天數，這一指標直接反映的是一個企業為其客戶提供的信用水平。
經營預警化是從收入自償的角度而言，收入自償反映的是供應鏈金融中所有潛在的風險能夠以未來確定的收益所覆蓋，一旦未來的收益性受到挑戰，金融的風險就會增大，因此，企業的賬務狀態和經營能力等均會對供應鏈運營風險產生作用，進而影響到金融安全。具體看，要能預見性地判斷一個企業的經營狀態，就需要從多方面衡量和反映其經營績效，這包括交易的歷史盈利率、品類覆蓋程度，利息保障倍數，進項出項的狀況等以稅務為基礎的財務數據等等。
信息治理化包括了交易數據管理、規則確立、信息安全、數據流分析管理以及信息的全生命週期管理等。
聲譽資產化在供應鏈金融風險控制中，通過人工智能和大數據分析，需要充分刻畫客觀能力和預測性聲譽兩個維度。具體講，客觀能力性的聲譽刻畫可以反應為銀行信用、業界資質、交易性行為等，而預測性的聲譽刻畫可以表現在通過工商、稅務、反洗錢等第三方數據基礎上的主體畫像，兩者結合運用，就能更為全面地把握借方的整體信用程度。
基於上述綜合性的風險體系的建立，才能使資金的安全性得以保障，防範供應鏈金融中的欺詐現象。由此也可以看出，投資者要能真正進入供應鏈金融，控制供應鏈融資風險，既需要充分了解和掌握產業、行業環境以及企業的狀況，實現供應鏈徵信（即將傳統信用調查手段與產業供應鏈運營信用調查結合），又需要充分運用現代信息通訊技術和手段，搭建體系化的金融科技平臺，實現信息數據獲得的及時、全面和持續，才能通過多方校核確保交易和資產的真實性，資產安全得以實現。否則，盲目投資供應鏈金融，只會使之成為金融機構和投資者的傷心地和滑鐵盧。
（作者宋華系人民大學商學院副院長，《供應鏈金融》、《互聯網供應鏈金融》作者）
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