摘要：2024年1月4日，国家数据局等17部门联合印发《“数据要素×”三年行动计划（2024—2026年）》，提出到2026年底，数据要素应用的广度和深度将显著提升，数据产业年增速超过20%，数据交易规模实现倍增。在数字经济与金融监管的双重驱动下，供应链金融作为支持实体经济发展的重要组成部分，正从传统的信贷模式向“产融结合”的数字化转型迈进[1]。数据资产作为供应链金融企业的核心要素，其有效管理与风险识别成为企业发展的关键。本文从数据资产的视角出发，探讨供应链金融企业如何通过数字化转型优化风险管理，为金融企业的持续健康发展提供理论支持和实践建议。

关键字：数字化转型；金融风险；数据资产；供应链金融

刘峻岭

（安徽兴泰融资租赁有限责任公司 安徽 合肥 230000）

引言

相较于传统金融模式，数字化供应链金融在提升效率、拓宽覆盖面的同时，其风险管理也面临着信息维度复杂化、风险传导加速化、技术依赖度加深等全新挑战。数据资产作为数字化转型过程中沉淀的核心生产要素，其治理水平与应用效能直接决定了风险管理的成败。当前，业界对数据资产在风险识别、评估、预警与控制中的深度应用仍处于探索阶段，相关理论体系与实践路径亟待完善[2]。本文聚焦数据资产视角，旨在深入剖析数字化转型背景下供应链金融风险管理面临的核心问题，特别是数据治理与应用层面的瓶颈，并结合实践案例探讨如何重构风险管理框架、提升数据资产价值挖掘能力，从而构建起智能化、精准化的风险防控体系，为供应链金融在数字经济时代的稳健、高效发展提供可借鉴的优化路径。

1数据资产的概念和意义

1.1数据资产的概念

数据资产是指特定主体合法拥有或控制的，能够为主体带来未来经济利益的，以物理或电子的方式记录的数据资源，是生产和经营活动中的重要生产要素。

1.2实施数据资产对供应链金融的意义

2024年12月国家数据局等部门出台《关于促进企业数据资源开发利用的意见》（国数资源〔2024〕125号），明确指出企业数据资产是企业发展的重要资源。加强企业数据资源开发利用，是推进一体化数据市场建设、实现数据资源配置效率最优化和效益最大化的重要举措，是充分发挥市场机制作用、创造更加公平、更有活力市场环境的必然要求。

具体到供应链金融领域，数据资产具有不可替代的战略价值：其一，通过整合核心企业订单、物流、仓储、支付结算等多维实时数据，可构建更完整的产业链信用画像，突破传统主体信用的局限；其二，利用大数据分析、AI建模等技术深度挖掘数据价值，能显著提升风险识别的前瞻性与精准度，实现从被动应对向主动预防的转变；其三，数据资产的标准化、可交易化为创新金融产品、优化资产结构开辟了新空间[3]，是提升服务实体经济效能的关键驱动。

因此，强化数据资产管理与应用能力，对有效提高供应链金融的管理效率、风险管理能力、科技创新能力等具有十分重要的意义。

2数据资产对风险管理的作用

数据资产在日常风险管理中发挥着积极的作用，主要体现在以下几个方面：

（1）通过对数据的有效性分析，金融企业能够快速识别出潜在的风险因素。

（2）依托数字资产和强大的系统分析，可以实现对潜在的风险进行有效评估。

（3）根据数字资产的实时变化，精准实现对潜在风险的实时监测、预警，并制定应对措施，从而有效降低经营风险。

3供应链金融行业风险管理

3.1供应链金融的概念

供应链金融是以核心企业为信用锚点，通过区块链技术实现商流、物流、资金流及信息流的四流合一，并基于AI算法动态评估交易信用，为供应链全链条企业提供场景嵌入式融资解决方案的金融创新模式，其运行逻辑符合《数据要素×三年行动计划》中“数据赋能实体经济”的政策要求。

3.2供应链金融行业风险管理面临的主要问题

3.2.1信息不对称严重阻碍风险有效识别

供应链金融涉及多级企业主体，上下游企业的经营数据分散而且不透明，导致金融机构难以第一时间获取真实的交易信息。例如：以某供应链平台为例，该平台因未建立供应商数据溯源机制，导致上游供应商虚构产能数据，引发大额贷款逾期。此案例暴露出数据治理体系缺失导致系统性风险。更深层次的问题是分散在不同主体（核心企业、供应商、物流、仓储、金融机构）的数据孤岛难以有效打通，缺乏统一的数据标准和接口规范，即使部分数据可得，其真实性、完整性和时效性也往往难以保证，严重制约了基于全链条视角的风险建模与决策。

3.2.2过度依赖核心企业信用

供应链金融过度依赖核心企业信用背书，一旦核心企业出现经营危机，风险将沿供应链大面积扩散。例如：某行业核心企业因技术路线调整导致现金流断裂，与其供应链金融平台合作的十余家中小供应商因失去信用背书，被金融机构集体抽贷，引发连锁债务危机。这反映出当前风险评价体系未能充分挖掘和利用交易数据本身蕴含的信用价值，对基于“四流”真实交易背景的动态信用评估能力不足，导致风险缓释手段单一，整体风险过于集中。

3.2.3风险控制技术滞后于业务发展

传统信贷模式下，人工核验环节效率较低，缺少系统化、流程化的风险控制，无法真正从信息流、物流、资金流方面进行有效监控。例如，某供应链金融平台因依赖人工审核电子合同，未嵌入智能OCR（光学字符识别）系统，导致重复质押单据未被及时发现，造成大额资金损失。数字化风险控制的关键在于将规则引擎、智能风控模型（如反欺诈模型、预警模型）嵌入业务流程，实现自动化、智能化的实时监控与拦截。技术应用的滞后使得平台难以处理海量、高速流转的交易数据，风险漏洞难以杜绝。

3.2.4缺少统一标准，导致数据质量不高

现有法律对数据资产权属、电子凭证流转层级等缺乏明确规定。例如：某供应链平台因缺少统一数据估值标准，同一批物流数据被不同金融机构评估出不同价值，并且相差甚大，最终因权属争议导致融资失败，影响几十家中小户资金周转。数据标准的缺失不仅影响估值，更严重阻碍了数据的互认、共享与流转，使得基于数据驱动的风控模型难以建立统一、可靠的输入基准。亟须在行业层面推动数据元、接口、安全、质量评价等标准的制定与应用。

3.2.5数据资产无法准确核算

数据资产因其具有非排他性、可复制性、网络效应的特征导致确权很困难。例如：数据资产入表需要满足“合法控制权”“经济利益可预期性”“成本可靠计量”三大原则，但多数企业因数据整理成本高、周期长、价值评估方法不成熟等原因无法准确计算价值并合规入表。这不仅影响企业财务报表的准确性，也制约了数据资产作为抵押物或融资基础的应用潜力。

4 A公司供应链金融风险管理存在的问题

4.1 A公司简介

A公司是一家国有供应链金融公司，主要业务为应收账款融资业务。2023年末为顺应数字化改革，加快公司转型发展，成立了区域首家国有数字债权凭证平台，通过该平台可与内外部系统、保理公司、银行等相关系统对接，实现数据互联互通、业务全流程线上高效办理等目标，为公司战略规划落地提供有效支撑。

4.2供应链金融风险管理存在的问题

随着信息技术的迭代更新，数据资产在风险管理领域发挥着重要作用。供应链金融公司在保持稳健发展的同时，须加强事前、事中、事后风险管理，但实务中往往在以下方面存在不足：

4.2.1风险管理制度不完善，缺乏刚性约束

A公司作为一家供应链金融企业，虽已建立内控风险机制，但随着市场需求的日益增长，信用风险和操作风险的加大，原有的风险管理制度已不能满足当前业务不断创新和监管合规的挑战，急需进行制度优化完善。突出表现在：制度体系未能充分体现数据作为核心资产和风险识别关键要素的地位，对数据采集、治理、分析、应用在风险流程各环节的具体要求与责任界定模糊；制度对线上化、自动化风控流程（如智能审批、模型监控）的覆盖不足，对新出现的模型风险、数据安全风险、第三方平台合作风险的管控缺乏明确规定。

4.2.2风险识别能力不足，有待提高

A公司供应链金融业务风险识别主要从一般企业的资信、财务经营情况、资产负债情况、现金流等方面进行分析，但忽视了供应链金融业务不同客户业务场景的特殊性。将供应链金融业务视同普通借款一样进行风险识别，忽略交易数据和业务场景等供应链金融业务重要因素。

4.2.3风险评估经验不足，无法全面准确评价

供应链金融业务具有产业性、集群性和整体性等行业特点，其在风险管理方面对信息流、物流、资金流的依赖程度较高，若信用评估没有完全从主体信用向交易信用转变，则会导致评价方式单一，因整体评估经验不足，而无法全面客观、准确地进行评价。

4.2.4缺乏行之有效的风险控制措施

风险监督和过程管理在供应链金融业务中是非常重要的环节，在降低风险、保护资产和提高合规性方面发挥重要作用。供应链金融业务在具体操作环节上通常要持续几个月甚至几年的时间，流程监督和贷后管理周期长，易忽略供应链上下游的信用风险变化，形成潜在的金融风险。

4.2.5未实现集成共享，提取数据效率较慢

A公司的供应链金融平台与其内部业务系统、财务系统各自运营，无法第一时间调取经营数据，也无法实现业务环节的高效协同、控制和集成管理，大大影响了管理的效率。导致公司的供应链金融平台只是作为一个基础的业务管理系统，无法第一时间形成集成数据为管理层提供翔实的数据分析。

4.2.6产品结构不够新颖

A公司供应链的金融产品过多集中在应收账款融资这类传统业务中，缺乏个性化、差异化的产品，特别是数据资产没有有效推广，尚未充分利用其平台积累的交易数据、物流数据、信用行为数据等开发基于数据信用的纯线上信用融资产品（如订单贷、存货动态融资）。

5数字化转型下供应链金融风险管理的优化措施

5.1重构风险管理制度体系，规范业务行为

公司管理层高度重视管理风险，重新梳理现有制度体系，依托数据资产，构建智能化、精准化的风险管理体系，做到从内部控制、风险评估、风险管理策略、监督与改进等多个方面进行过程监督管控，形成较完善的风险管理体系，帮助企业有效识别、全面评估和应对可能影响实现战略目标和经营活动的各种风险，有效降低企业风险，保障企业的持续健康发展。

5.2培养专业化供应链人才，提升风险识别能力

构建完善的数字化供应链金融人才培养体系，主要包括以下几个方面：

（1）与高校携手，培养在职人员进行供应链金融专业理论知识、内部控制和风险管理等课程的学习。

（2）引进优秀的供应链金融业务专员的人才和团队，为企业带来新的思路、技术和经验，从而有效推动数字化转型下供应链金融行业的创新和发展。

5.3建立科学的评估管理机制，强化风险评估能力

5.3.1完善评估管理机制

将信用风险和操作风险作为公司年度重点管理目标。从供应链金融业务的特点出发，结合公司实际的风险管理控制点，制定完善的评估管理机制。包括客户准入、风险监测、贷后管理、信用风险管理政策、财务管理制度、操作流程、平台系统建设金融风险管理体系等，并定期进行风险评估，采取各项风控措施，持续跟踪和管控，确保风控工作落到实处。

5.3.2借助科技手段有效提升风险评估能力

借助大数据分析、人工智能、区块链等技术手段提升风险评估能力。通过大量的数据挖掘与分析，更准确地识别潜在风险，以采取措施应对风险。同时依托人工智能技术对业务环节进行风险监控，并通过自动化系统进行处理，减少人为因素的干扰，保障评估过程的准确性和全面性。

5.4制定有效措施，积极防范风险

5.4.1事前控制

认真核查融资企业基础资产的真实性。根据风险数据建立客户身份认证模型和风险评价模型等，通过与供应链管理系统与征信、海关、税务查询系统的对接，及时获得融资企业现金流、物流等信息，降低资信审批风险。

5.4.2事中控制

严格审核资金需求的合理性，并定期监测期间对融资企业信贷期间的信用变化、环境变化、合同履约、资产质量等方面进行持续关注，并设置预警机制，针对可能存在的风险，采取行之有效的措施来逐步防止风险的发生。

5.4.3事后控制

重点检查贷款用途的合规性，根据融资企业提供的最新业务情况、资金情况、政府关联政策等，建立预警模型，设置合理的预警指标和预警触发条件，利用大数据和人工智能等技术手段对风险进行实时监控和预警，提高风险应对能力。

结语

供应链金融行业在数字化转型背景下，需要持续进行风险管理优化，通过重构风险管理体系，加强对潜在风险的实时监测、预警和应对，逐步降低风险损失。随着人工智能、大数据、区块链等技术的不断发展和应用，企业只有不断加强对数据资产的建设和管理，做好风险管控，才能有效推进企业高质量的快速发展。

参考文献：

[1]李谦.新形势下供应链金融数字化转型及应用[J].经济师,2024(10):100-101.

[2]郏梦娜.供应链金融在国有企业融资中的风险研究[J].全国流通经济,2025(01):161-164.

[3]邢菁华,孙瑜晨.供应链金融视角下企业融资问题研究—以国网英大碳资产为例[J].现代营销(下旬刊),2023(12):35-37.

审核：刘   坤

责编：明贵栋

编辑：刘   彬