2021数字化转型下银行发展供应链金融研究报告
22页1、2021数字化转型下银行发展供应链 金融研究报告,目录 C O N T E N T S,PART 1. 数字化转型下供应链金融风控体系,Supply chain financial risk management system under digital transformation PART 2. 供应链金融产业新生态 New ecosystem of supply chain financing,PART 3. 供应链金融创新模式与趋势 Innovations and trends of supply chain financing,Supply chain financial risk management system under digital transformation,数字化转型下供应链金融风控体系,随着新兴技术力量注入,供应链金融市场逐渐扩大,但行业发展仍然缓慢。从银行内 部分析,银行存在难获取中小企业信息以及自身风控体系不足等现象,导致其发展供 应链金融内生动力有限,行业发展面临“风声大,雨点小”的困境。因而,在数字化 大浪潮中,银行需要调整供应链金融风控体系,从而
2、追逐浪潮。 本章将从底层模式创新、理念创新、手段创新以及顶层流程创新给银行如何发展供应 链金融风控体系提供建议,供应链金融市场潜力巨大,但由于风控难度高,银行缺乏内生 动力布局供应链金融,5.4,6.0,6.9,7.5,8.3,9.2,10.2,11.4,12.6,201520162017201820192020e,2021e,2022e,2023e,银行风控体系不足以满足供 应链金融需求,银行难获取中小企业信息,银行风控难度高导致银行内生动 力有限,在数字化转型大浪潮中,银行发展供应链金融的当务之急是提升内部风控系 统,建立数字化风控体系,金融本质是风险控制,即使供应链金融市场空间巨大,银行发展供应链金融仍然缓慢,供应链金融主要的三种模式是应收账款融资、库存融资和预付账款融资。目前,由于库存融资和预付账款融资的风控还较为局限,应收账款模式是银行应用 最广的供应链金融模式。因此,中小微企业应收账款可以作为测算供应链金融市场规模主要依据。 根据测算,中国2019年供应链金融市场规模已经达到8.3万亿元,在2023年将达到12.6万亿元。并且随着更加成熟的技术融入,库存融资和预付账款 融资
3、的风控能力将得到提升,因此,中国供应链金融市场规模将再一次爆发式增长。 目前,中国供应链金融市场发展速度较为缓慢,主要原因之一是银行缺乏内生动力布局供应链金融。对于金融业来说,风控是其业务运转最重要的考虑因素。 但中小微企业风险较高,风控难度大,导致银行布局供应链金融的内生动力不足。因此即使供应链金融市场空间很大,行业发展速度依然缓慢。 中国供应链金融应收账款模式市场规模(万亿元)银行发展供应链金融速度缓慢,行业发展驱动银行供应链金融风控进入大数据风控模式,供应链金融发展初期,银行仍运用线下人工模式进行审核,但由于中小企业信息真实度难判断,运用线下风控模式的供应链金融不良贷款率居高不下。阶段 二的信贷工厂主要运用标准化“流水线”,对于差异化要求较高的供应链金融风控有一定局限性。 对于供应链金融来说,涉及主体较多,各主体之间关联性也较强;其次,中小微企业融资需求短频快且各企业需求差异较大,这两个原因导致传统人工审核 方式不足以满足供应链金融风控需求。随着大数据风控模式应用,银行通过线上数据整合应用,实现供应链金融综合风险控制。但目前供应链金融风控还未 步入4.0数字化时代,大数据风控模式
4、依靠大数据技术处理数据并 构建模型审核借款企业借贷需求; 在大数据风控模式中,银行可以通过互联网 渠道进行获客、审批、放款以及贷后管理等 一系列小微信贷流程。基于互联网,大数据 技术可以将大量数据智能化处理,并形成模 型进行信贷全流程风险监控。很大程度提升 了银行风控效能,从而减少不良贷款率; 主要判断依据为大量经营以及交易等数据,信贷工厂模式主要依靠标准化“流水 线”集中审核处理; 在信贷工厂模式中,银行将中小微企 业信贷业务分为营销、审批、放款、 贷后管理以及客户维护等环节,每个 环节都有专人负责进行风险管理; 主要判断因素根据各环节有所差异,线下风控模式主要依靠人工审核; 经过一段时间培训,客户经理通过调查走访 等方式判断借款企业偿还能力以及内部风险 控制; 主要判断依据为企业法人资信以及经营状况,数字化风控模式依靠多样技术处理多维度数 据并根据环节不同设置不同模型; 在数字化风控模式中,银行通过对供应链金 融不同环节业务的理解,设置合理风险控制 目标,并利用以大数据技术为基础,其他新 兴技术叠加的技术能力实现各环节风控目标。 从而在供应链金融3.0大数据风控模型基础 之上,实现
5、风控管理闭环; 主要判断依据为企业多维度数据和业务自身 特点,阶段四:以数字化风控为例的模式,阶段一:线下模式,阶段二:以信贷工厂为例的模式,阶段三:以大数据风控为例的模式,供应链金融1.0:线下化 2007年前,供应链金融2.0:线上化 2007-2015年,供应链金融3.0:平台化供应链金融4.0:数字化 2015至今,银行需要从底层技术到上层流程全创新,建立数字化供应链金 融风控体系,由于供应链金融模式不同于传统信贷,因此,银行布局供应链金融时需要颠覆传统风控模式,紧跟数字化转型浪潮,实现从底层模式到顶层流程全方位创新。 银行需在以大数据风控为基础、区块链等技术为辅助的独立风控体系下,实现数据理念以及数字化手段创新,从而完成贷前、贷中以及贷后风险管理全流程 业务闭环的成果落地,技术创新,理念创新,模式创新,流程创新,贷前流程线上化,贷中流程自动化,贷后流程智能化,形成风险管理闭环,甄别供应链金融风险,合理划分风控环节,明确风控目标,根据目标和环节建立模型,人员数字理念,构建以数据为基础的理念和环境,外部沟通数据理念,内部协作数据理念,大数据+人工智能,大数据+物联网,大数据+区块
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