1.核心企業的形式，批量的族群選擇。

傳統思維的族群選擇是線下商圈、批發市場等，新的重點是虛擬商圈、鏈式族群。因為小微企業雖然數量眾多，大多圍繞各自供應鏈的核心企業集聚生存。核心企業的形式包括大型企業、供應鏈管理公司以及新興的B2B平臺類企業。核心企業的選擇不是以往標準意義的簡單買賣關系而是衡量核心企業對于供應鏈上下游企業的資金流、現金流、物流信息的掌握程度和質量，對族群中企業的經營乃至業主的了解能力。在供應鏈金融模式下，金融機構應與核心企業及小微企業集群建立一種長期的良性互動的合作關系，使整個供應鏈的運作效率得到提高。

2.精細化批量授信代表了量和個性化針對的平衡

供應鏈金融產品體系應該覆蓋目標企業的主要類型和特征。例如不同地域、不同行業、不同核心企業、上下游的位置、不同生命周期、特色資源及季節特性等。根據不同的企業特征選擇合適的授信期限，和授信對象的生產周期和現金流結構高度契合，因而這是一種精細化的批量授信。

3.精細化批量授信的方法  

進行精細化管理是需求分析、產品匹配、方案設計和風控預警的起點。在識別控制風險過程中，必須運用一些計量工具和管理工具，借助IT系統實現數據自動獲取、流程標準化自動化；廣泛收集和深度挖掘在供應鏈和核心第三方信息（包括核心企業數據報表、政府、工商、稅務等多方面信息）；通過量化技術來實現快速篩選和流水線操作：

• 通過客戶經營數據的批量導入和分析系統，從企業的財務系統上獲取原始數據進行導入和各類統計分析；
• 挖掘第三方信息和政府公開數據；
• 充分利用一些難以造假的指標進行交叉驗證和信用評價；
• 定期對企業數據進行動態的跟蹤和預警，為尋找優質客戶群所具有的內在特征提供定量化的信息支持，也可以持續監控小微企業的變動情況。

以“1+N”的批量授信方案為例，對于上游供應商而言，核心企業的現金流是最主要的資金回籠渠道，對于下游經銷商而言，核心企業了解經銷商的管理現狀和經營動態：

• 基礎數據：通過核心企業自身ERP或渠道管理系統，獲取經銷商和分銷商的客戶資料和經營數據；
• 分級管理：整合兩端的業務信息流、現金流和物流的信息，利用行業和地域的劃分，根據行業、上下游企業特性設定一些條件篩選合格的供應商和經銷商，分為多個級別進行分級管理。例如通過年銷量和合作年限、合作表現等量化或定性指標來分類管理是比較常見的做法，也可以針對不同行業的特點設定不同的指標；
• 持續監控：一般上下游小企業的資金周轉快，但抵押物不足，金融機構可為不同級別的供應商和經銷商提供不同級別的應收賬款融資類的解決方案，并且可以通過其自身ERP系統的數據進行持續監控和還款跟蹤，靈活控制額度和賬期；
• 表現分析：利用這些數據和企業歷史表現的積累形成一個小型企業數據庫，運用統計方法對定量和定性指標進行回歸分析和模型設計，預測出相似類型企業的違約概率（例如Logistic 模型），并不斷進行修正。

4.精細化批量授信的數據科技工具  

在上述方法中業務系統數據扮演了重要的角色。企業內部業務系統是最直接可靠獲得經營原始數據的方法之一，但由于其結構較復雜，品種多樣，一般只有企業財務和專業人員才能熟練掌握，甚至每個操作員只掌握自己所負責的模塊。如何標準化地獲取和處理分析來自不同ERP、進銷存等系統的數據是小微企業批量授信得以實現的重要突破口也是技術難點。

文瀝基于全球領先的B2B網關技術開發的 “加速器”程序，可以智能自動識別和抽取整理300種以上小微企業常用ERP進銷存程序的數據，通過它將企業的業務和財務數據整理成一套企業數據征信報告，結合小微企業所在集群特征完成統計和可信度評分。同時，通過數據的持續獲取，金融機構可實現對小微企業數據的動態定時獲取和自動審批和風險預警。

5.系統工具將多方有機整合創造協同效益  

在供應鏈金融模式下，實現批量授信，不僅僅是金融機構的單方面努力。而是需要一個全面的核心企業端、授信主體端以及金融機構業務管理端整合的數據和流程解決方案。

對于經營規模不斷擴大的核心企業來說，一個集成的供應鏈金融管理系統對于核心企業顯得尤為重要，利用數據平臺的優點主要有：

• 用更多的客戶自助操作和系統自動結算來代替原先人工核對將大大降低應收賬款管理的成本；
• 通過豐富的數據分析報告更有效地預測和規劃資金使用和資源的分配；
• 通過整合的系統（對接銀行業務系統）更便捷地進行線上操作和實時掌握每一筆交易和回款；
• 通過各項量化指標分析更及時地優化和拓展銷售渠道；
• 利用平臺模式快速積累數據形成先發優勢、持續增加應用場景有望成倍拓展成長空間，更有機會在行業競爭中勝出。

隨著大數據處理技術的不斷提高，數據將成為核心競爭力，將進一步加快數據征信的速度，強化批量授信的模式，更加強數據信息收集—數據集中處理分析—授信業務辦理的流程。我們相信運用互聯網及大數據技術未來供應鏈金融服務的流程及運營架構將更加簡潔。

關于作者：趙婧女士現任上海文瀝信息技術有限公司(WelinkData)資深數據分析師，目前為特許金融分析師（CFA）三級候選人。趙婧女士曾在全球化外資銀行及國內知名汽車金融公司從事信貸管理和貸后風控相關工作，具有豐富的金融知識和風控實務經驗。