供应链中的机遇

在全球化分工和信息化、智能化日渐深入的今天，社会供应链也变得越来越复杂，已经突破了传统的行业边界、企业边界，改变了传统的商业运作模式。

崛起的大数据不但可以从供应链获得高质量的数据源，而且可以为供应链的管理和高效运行提供升级换代的核心驱动力。 

由于数据的电子化和互联网化，生产现场的仪器、供应链渠道的各种物联网传感器和各种电商销售数据都可以作为大数据的高质量数据源。

★

机遇

通过对供应链各流程的数据相关性分析，可以精确把握各环节的具体需求，成为供应链顺利运行的可靠保障。灵敏的销售预测可以优化库存策略，生产制造环节的安排和物流管理直接影响对客户的订单交互，而客户的需求可以直接反馈给生产设计的优化。

大数据通过有效的、定性和定量的预测分析手段和模型，并结合历史需求数据和安全库存水平，可以综合、精确地指导供应链各个环节，实现效率的提升和风险预警，带来更佳的供应链管理。

供应链大数据的本质是希望消除供应链各环节之间的不信任，包括供应链商、制造商、物流、销售等方面之间的摩擦成本。

多方数据库信息交互，共同维护供应链快速、准确的判断和反应能力，提升运作效率。大数据的数学模型、优化和模拟技术为复杂的生产与供应问题找到了优化解决方案，惠及参与各方。

挑战

除了流畅的供应链供给，提高供应链资金运作的效力，降低供应链整体的管理成本，也是当前各方对供应链领域发展的一个迫切需求。供应链金融是商业银行信贷业务的一个专业领域，也是企业尤其是中小企业的一种融资渠道。

供应链金融的最大创新在于填补8%~20%的融资利率空白。假设一家供应商拿到了一笔大额订单，三个月之后才能获得客户回款，这三个月的资金周转困难如何解决？

银行不愿意承受过高的风险，不愿意给中小企业贷款。所以，此时供应商一般会去找保险公司，但扣除利息之后能换到90%的现金就算不错了。还有一些供应商被迫向民间借贷，利率更要高出不少，这对供应商而言无疑增加了生产成本。

中小企业由于信用和风险识别成本高，很难从银行取得资金支持。于是，赊账销售已经成为此类企业最关注的支付方式。这样供应链金融的价值也就逐渐被挖掘出来。

现状与痛点

2018

大数据的概念超出了传统供应链数据产生、获取、转换、应用分析和存储的概念，不但有非结构化数据而且数据内容也趋向多样化。这里不仅需要从不同的数据源头获得广泛的数据。

而且需要对多样化的，非结构化的数据建立强大的筛选和处理能力，并且有能力面对海量增长的数据量的挑战。显然，这已经超出了传统ERP结构的处理能力，需要真正引入大数据的理念和方法，才能真正应对挑战。

在供应链条中，核心企业及上下游企业的信息流、物流、资金流信息的整合至关重要。而这中间面对的挑战还包括第三方是否愿意全面地提供全部的信息，不愿意和上下游分享，这种信息孤岛增加了信息整合的难度。

能否有效突破供应链环节的数据孤岛，建立统一的供应链大数据，非常关键。

供应链中商品从卖家到买家的同时会伴随着货币支付活动。在高信贷成本和企业现金流需求的背景下，金融服务公司提供商品转移和贷款支付保障，通常被称为供应链融资或贸易融资。

银行常见的贸易融资业务是保理业务，通常是银行在买家支付货款前贷付货款，当然也会收取费用，但是仍然存在买家延迟甚至拒绝付款的风险。

商品供应商需要负担商品保护和保理业务的高额成本，大大降低了利润，给货款支付带来不安全的因素。另外，保理业务还潜藏了很多风险因素，包括拒付、重复支付甚至诈骗。除此之外，人工操作、纸质文件、汇兑等也增加了操作成本。

区块链能为供应链带来哪些变革呢？

区块链的出现如同给供应链增添了润滑剂，提供了解决数据孤岛的解决方案，改善了供应链数据的共享和流动性。

区块链技术具有数据不可篡改的特点，用时间戳的方式证明数据的存在状态，确保数据在交易各方之间公开透明并可追溯，同时，区块链特殊的隐私安全保护机制彻底根除了供应链各个环节信息共享中的障碍。

区块链重新塑造了供应链的信用体系，增加了交易各方面的信任，同时降低交易成本，从而解决了供应链融资中的信用风险问题。而且，区块链确保资产贸易的真实性。区块链网络全方位、全透明地显示完整的供应链，将网络的每一个节点、每一份资产以数字化的形式在网络上展示。 

因此，区块链上任何节点的交易都会被全网认定，物流信息也可通过产品地理位置信息的改变在网络中体现，从而保证了数据的安全性和不可被篡改。

供应链上的所有企业，特别是金融服务企业。这样不但实质性地降低了自身的风险，而且降低了供应链企业获得服务的门槛和难度，降低了企业的成本，真正促进了供应链的健康发展。