摘要：随着“互联网+”战略的提出与发展，传统行业正经历着前所未有的变革。本文探讨了“互联网+”背景下企业供应链金融的发展现状、业务模式以及风险控制策略，重点分析了互联网技术在供应链金融中的应用及其带来的新机遇与挑战。通过对京东金融供应链金融案例的深入分析，本文揭示了大数据、云计算等现代信息技术在提升供应链金融效率和风险管理方面的实际效用，提出了完善法律法规、加强信用体系建设、优化资金流动性管理和深化大数据应用等建议。本文旨在为我国企业供应链金融的发展提供理论支持和实践指导。

关键词：互联网+；企业供应链金融；风控策略；业务模式；大数据

一、绪论

1.1 研究背景与意义

1.1.1 互联网+的提出与发展

2015年，中国政府在十二届全国人大三次会议的政府工作报告中首次提出“互联网+”行动计划。这一概念旨在通过推动互联网、云计算、大数据、物联网等现代信息技术与传统行业的深度融合，促进产业升级和经济转型。“互联网+”战略的实施促使各行各业积极探索与互联网融合的新模式，以实现更高效的资源配置和更优质的服务。

1.1.2 供应链金融的重要性

供应链金融是指银行和其他金融机构通过核心企业的信用增强作用，向其供应链上下游的中小企业提供融资服务。它通过整合供应链中的商流、信息流、资金流和物流，有效解决了中小企业融资难、融资贵的问题，同时提高了整个供应链的效率和稳定性。随着全球化和市场竞争的加剧，供应链金融在提升企业竞争力和抗风险能力方面发挥着越来越重要的作用。

1.1.3 研究的现实意义与理论价值

在“互联网+”的背景下，研究供应链金融具有重要的现实意义和理论价值。一方面，探讨互联网技术在供应链金融中的应用，有助于提升金融服务的效率和质量，降低运营成本，提高风险管理水平。另一方面，通过对互联网+供应链金融模式的研究，可以为企业提供更多的融资渠道和融资选择，缓解中小企业融资难题，促进实体经济发展。此外，本研究还将为政策制定者提供参考，帮助建立健全相关法规和监管体系，确保供应链金融市场的健康有序发展。

1.2 国内外研究现状综述

1.2.1 国内研究现状

国内学者对供应链金融的研究主要集中在以下几个方面：首先，关于供应链金融的概念和理论基础，国内学者普遍认同其通过核心企业信用传递来解决中小企业融资问题的基本理念。其次，对于供应链金融的业务模式，研究多集中在应收账款融资、保兑仓融资、融通仓融资等具体模式上。此外，不少学者关注供应链金融的风险控制，提出了包括信用风险、操作风险在内的多种风险类型及其管理对策。近年来，随着互联网技术的发展，一些研究开始探讨互联网+供应链金融的新模式，但系统性和理论深度尚显不足。

1.2.2 国际研究进展

国际上对于供应链金融的研究起步较早，已形成较为系统的理论框架和应用实践。国外学者更多关注供应链金融的创新模式，如订单融资、逆向保理等新型融资方式。在风险管理方面，国际研究更加重视量化模型的应用，通过数学建模和统计分析来评估和管理风险。此外，区块链技术在供应链金融中的应用也是国际研究的热点之一，多项研究表明区块链可以提高交易透明度，降低欺诈风险。总体来看，国际研究在理论深度和实践应用上均处于领先地位。

1.2.3 研究空白与不足

尽管国内外在供应链金融领域已有大量研究，但仍存在一些空白和不足之处。首先，现有研究多集中于传统金融模式下的供应链金融，对互联网+背景下的新型供应链金融模式探讨较少。其次，关于互联网技术在供应链金融中的具体应用效果和实施路径，目前仍缺乏系统性研究和实证分析。再者，互联网+供应链金融的风险管理策略尚未得到充分研究，特别是在大数据风控、区块链应用等方面亟需深入探讨。最后，针对中小企业融资难问题的解决，还需要更多创新性的理论和实践支持。本文将针对以上问题进行深入研究，以期填补现有研究的空白。

1.3 研究内容与方法

1.3.1 研究内容框架

本文主要分为七个部分。第一部分为绪论，介绍研究背景、意义及方法。第二部分详细阐述供应链金融的定义、发展历程及主要业务模式。第三部分分析“互联网+”背景下供应链金融的变革与创新。第四部分探讨供应链金融的风险控制策略。第五部分通过案例分析具体说明互联网+供应链金融的实际应用效果。第六部分总结全文并提出未来研究方向。第七部分为结论与展望。

1.3.2 研究方法与技术路线

本文采用文献综述、案例分析和比较研究的方法。首先，通过查阅大量国内外文献，梳理供应链金融的相关理论和研究进展。其次，选取京东金融供应链金融案例进行深入分析，探讨互联网技术在实际操作中的应用效果。同时，对比传统金融模式和互联网+背景下的新型模式，分析各自的优缺点。最后，结合理论研究和案例分析结果，提出优化我国供应链金融发展的建议。技术路线图如下：

1. 文献综述：收集和整理国内外相关文献，明确研究现状和问题。
2. 案例选取：选择具有代表性的互联网+供应链金融案例进行深入分析。
3. 数据收集与处理：通过问卷调查、访谈等方式获取一手数据，并结合二手数据进行分析。
4. 比较分析：对比不同模式下的供应链金融，找出各自的优势和不足。
5. 提出建议：基于研究结果，提出优化我国供应链金融发展的政策建议。
6. 结论与展望：总结研究成果，指出未来研究方向。

二、供应链金融概述

2.1 供应链金融的定义与内涵

2.1.1 供应链的概念

供应链是指从原材料采购到最终产品交付消费者手中的整个过程，涉及供应商、制造商、分销商、零售商等多个环节。供应链不仅包括物料和信息的流动，还涵盖了资金的流转。一个完整的供应链通常由核心企业和上下游多个中小企业组成，各成员之间相互协作，共同完成产品的生产和交付。

2.1.2 供应链金融的概念界定

供应链金融是一种通过核心企业的信用增强作用，向其供应链上下游的中小企业提供融资服务的金融模式。它利用供应链中的商流、信息流、资金流和物流，整合资源，提高整个供应链的效率和稳定性。供应链金融的核心思想是通过核心企业的良好信用，解决中小企业因缺乏抵押物和信用记录而面临的融资难题。这种模式不仅能缓解中小企业的资金压力，还能提高整个供应链的竞争力和抗风险能力。

2.2 供应链金融的主要业务模式

2.2.1 应收账款融资模式

应收账款融资是指中小企业将其销售后未收回的应收账款转让给金融机构，以此获得资金融通。金融机构根据应收账款的金额和债务人的信用情况，提供一定比例的融资服务。在这种模式下，企业可以提前获取现金，缓解流动资金压力，提高资金使用效率。此外，应收账款融资还可以降低企业的财务成本，改善财务报表。

2.2.2 存货质押融资模式

存货质押融资是指企业将其拥有的存货作为质押物，向金融机构申请贷款。金融机构根据存货的市场价值、流动性和企业的还款能力，提供相应的融资服务。在这种模式下，企业可以充分利用其存货资源，获得急需的资金支持。同时，存货质押融资还可以帮助企业优化库存管理，减少库存积压，提高资金周转速度。

2.2.3 预付款融资模式

预付款融资是指下游企业在向上游供应商采购时，以未来的提货权作为担保，向金融机构申请贷款支付货款。金融机构根据企业的信用状况和交易背景，提供相应的融资服务。在这种模式下，下游企业可以解决预付款的资金压力，确保供应链的正常运转。同时，预付款融资还可以帮助上游供应商扩大销售，提高市场占有率。

2.2.4 其他衍生模式

除了上述三种主要模式外，还有一些衍生的供应链金融模式，如订单融资、逆向保理等。订单融资是指企业依据有效的订单合同向金融机构申请融资。逆向保理则是指企业将其未来的应收账款出售给金融机构，以获得即期现金流。这些衍生模式进一步丰富了供应链金融的内涵，满足了不同企业的多样化融资需求。

2.3 供应链金融的参与主体及其角色

2.3.1 核心企业

核心企业是供应链金融的关键节点，通常是供应链中规模较大、实力雄厚的企业。它们通过自身的信用为上下游中小企业提供担保，帮助其获得融资。核心企业在供应链金融中的角色不仅是担保者，也是组织者和协调者，负责整合供应链资源，优化供应链流程。

2.3.2 金融机构

金融机构是供应链金融服务的主要提供者，包括银行、小额贷款公司、担保公司等。它们根据企业的信用状况和交易背景，设计不同的金融产品和服务，满足企业的融资需求。金融机构在供应链金融中承担资金提供者、风险管理者和顾问等多重角色。

2.3.3 中小企业

中小企业是供应链金融的主要受益者。它们通常因为规模小、信用不足而难以从传统渠道获得融资。通过供应链金融，中小企业可以借助核心企业的信用和金融机构的服务，获得低成本的融资支持，缓解资金压力，促进企业发展。

2.3.4 物流企业

物流企业在供应链金融中扮演着重要的辅助角色。它们不仅负责货物的存储和运输，还参与到存货质押融资等业务中。物流企业的参与可以提高存货的流动性和使用效率，降低金融机构的风险。

2.4 供应链金融与传统融资方式的对比分析

2.4.1 优势分析

供应链金融相比传统融资方式具有多方面的优势。首先，它可以通过核心企业的信用为中小企业增信，降低融资门槛。其次，供应链金融基于真实的交易背景，风险相对较低。再次，它可以优化供应链的现金流，提高整个供应链的效率和稳定性。最后，供应链金融提供了多样化的融资产品和服务，能够满足不同企业的需求。

2.4.2 局限性与挑战

尽管供应链金融有很多优势，但也存在一定的局限性和挑战。首先，供应链金融依赖于核心企业的信用，如果核心企业出现问题，整个供应链都会受到影响。其次，供应链金融的操作复杂度较高，需要多方协作，协调难度大。再次，目前我国的法律法规和信用体系尚不完善，这也限制了供应链金融的发展。最后，信息技术的应用虽然提高了供应链金融的效率，但也带来了信息安全等问题。

三、 “互联网+”背景下的供应链金融变革

3.1 “互联网+”对供应链金融的影响

3.1.1 技术驱动下的金融创新

“互联网+”战略的实施极大地推动了供应链金融领域的创新。互联网、云计算、大数据、人工智能和区块链技术的应用，使得金融服务变得更加高效和智能化。例如，通过云计算技术，金融机构能够实时获取和处理大量的交易数据，从而提高风险评估的准确性和及时性。区块链技术则通过其不可篡改性和透明性特点，增强了交易的真实性和安全性，减少了欺诈行为的发生。人工智能技术的应用使得金融机构能够更好地预测市场趋势和企业信用状况，从而优化投资决策和风险管理。这些技术的综合应用不仅提升了供应链金融的整体效率，还拓展了其应用场景和服务范围。

3.1.2 互联网平台的作用与贡献

互联网平台在供应链金融中发挥了重要作用。通过搭建线上交易平台，互联网平台可以整合供应链上的各类信息资源，实现信息的高效传递和共享。例如，电商平台通过实时监控上下游企业的交易数据，能够为其提供更精准的金融服务。此外，互联网平台还可以提供支付结算、融资担保等一站式服务，简化业务流程，提高用户体验。这类平台极大地促进了供应链金融的数字化转型和升级，使其更加便捷和高效。

3.2 互联网供应链金融的主要模式

3.2.1 B2B电商平台模式

B2B电商平台模式是指通过电子商务平台连接上下游企业，提供在线交易、支付结算和融资服务的综合模式。典型的案例如阿里巴巴的“阿里小贷”，通过平台上的交易数据和信用记录，为中小企业提供纯信用贷款服务。这种模式打破了传统供应链金融的信息壁垒，实现了全流程在线操作，大大提高了业务效率和服务覆盖面。此外，B2B电商平台还能够利用大数据技术进行风险控制和信用评估，从而降低违约风险。

3.2.2 P2P网络借贷模式

P2P网络借贷模式是指通过点对点的网络平台，将个人或企业的闲置资金直接借贷给有融资需求的企业或个人。这种模式绕过了传统金融机构，降低了融资成本和门槛。典型案例包括陆金所等平台，它们通过严格的风控措施和信息披露机制，确保资金的安全和有效使用。P2P网络借贷模式不仅拓宽了中小企业的融资渠道，还提高了资金的配置效率和使用效益。然而，这种模式也面临着较高的信用风险和法律监管的挑战。

3.2.3 银行电商合作模式

银行电商合作模式是指商业银行与B2B电商平台合作，共同开发供应链金融服务的模式。在这种模式下，银行提供资金支持和风控能力，电商平台提供客户资源和数据支持。比如，工商银行与京东合作推出的“工银e信”产品，通过双方的资源整合，为中小企业提供高效便捷的融资服务。这种合作模式充分发挥了银行和电商平台的优势，实现了互利共赢。此外，它还有助于银行更好地了解客户需求，提高服务质量和效率。

3.3 互联网技术在供应链金融中的应用案例分析

3.3.1 大数据与云计算的应用实例

大数据与云计算在供应链金融中的应用日益广泛。通过对海量数据的收集、存储和分析，金融机构可以更好地了解客户的信用状况和经营情况。例如，平安银行的“橙e网”平台利用大数据技术进行客户画像和风险评估，实现了自动化审批和智能风控。云计算则提供了强大的计算能力和存储空间，支持大规模数据处理和应用部署，进一步提升了供应链金融服务的效率和可靠性。此外，云计算还能帮助金融机构降低IT成本和技术门槛，提高运营效率和安全性。

3.3.2 区块链技术在供应链金融中的探索与实践

区块链技术在供应链金融领域的应用正在不断探索与实践中。区块链的去中心化、不可篡改和透明性特点，使其在解决信任问题和提高交易效率方面具有独特优势。例如，蚂蚁双链通过区块链技术实现了跨境汇款的秒级到账，大幅提高了跨境支付的效率和安全性。另一个案例是腾讯的“信任引擎”，通过区块链技术记录供应链上的每一笔交易，确保数据的真实可信，从而提高整个链条的透明度和可信度。这些实践表明，区块链技术在供应链金融中的应用前景广阔，有望成为未来行业发展的重要驱动力之一。

四、互联网+背景下企业供应链金融的风控策略

4.1 风控体系的基本构成与原则

4.1.1 风险识别与评估机制

风险识别与评估机制是风控体系的基础环节。通过系统化的风险识别方法，可以及时发现潜在的风险因素并进行分类整理。常用的风险识别方法包括专家访谈、问卷调查、历史数据分析等。接下来是风险评估过程，通过定量和定性分析相结合的方式评估风险的可能性和影响程度。例如，京东金融利用大数据技术对其平台上的企业进行信用评分，从而准确评估贷款风险。此外，还应建立动态评估机制，定期更新风险评估结果，以确保风险控制的时效性和准确性。

4.1.2 风险控制与缓释措施

风险控制与缓释措施是风控体系的核心内容。常见的风险控制措施包括设置合理的授信限额、加强合同管理、实施严格的贷后管理等。缓释措施则包括风险转移和分散策略，如通过购买信用保险、参与联保互保等方式将风险分散到多个主体。京东金融通过与第三方保险公司合作，为其供应链金融产品提供信用保险服务，从而有效降低了违约风险。此外，发展多元化的业务布局也能在一定程度上分散风险，避免单一业务带来的集中风险。

4.2 基于大数据的风控模型构建

4.2.1 数据采集与预处理技术

大数据风控模型的第一步是数据采集与预处理。企业需从多个来源采集全面的数据，包括内部交易数据、外部市场数据、社交媒体数据等。数据预处理包括数据清洗、数据转换、数据标准化等步骤，以确保数据的完整性和一致性。例如，平安银行利用大数据平台整合客户的交易记录、财务数据和行为数据，形成完整的客户画像，为后续的风险评估提供基础数据支持。高效的数据采集和预处理技术能显著提升风控模型的准确性和有效性。

4.2.2 数据分析方法与建模技术

数据分析方法与建模技术是大数据风控模型的核心环节。常用的分析方法包括逻辑回归、决策树、神经网络等机器学习算法。通过对历史数据的训练和验证，可以构建高精度的风险预测模型。例如，宜信财富使用随机森林算法对借款人进行信用评分，有效区分高风险和低风险客户。建模过程中需不断调整参数、优化模型结构，以提高模型的预测能力和稳定性。此外，还需建立模型监控机制，及时发现并处理模型异常情况，确保模型长期有效运行。

4.3 风控策略的实践应用案例

4.3.1 京东金融的风险管理实践

京东金融在风险管理方面进行了多项实践探索。通过自建大数据平台，京东金融能够实时获取并分析用户的交易行为、物流信息和资金流向等多维度数据。基于这些数据，京东金融构建了多层次的风险评估模型，对每个贷款申请进行精准评估。此外，京东金融还引入区块链技术，实现供应链条上信息的全程可追溯，增强了交易的透明度和安全性。在贷后管理方面，京东金融通过智能催收系统和法律手段相结合的方式，有效降低了不良贷款率。据统计，京东金融的供应链金融产品不良率控制在1%以内，远低于行业平均水平。

4.3.2 其他典型企业的成功经验借鉴

除了京东金融外，其他企业在供应链金融风控方面也有不少成功经验值得借鉴。例如，阿里巴巴通过旗下的蚂蚁双链平台，利用区块链技术打造跨境汇款服务，解决了传统跨境支付中的信任问题和效率低下问题。腾讯云则通过与多家银行合作开发“星云计划”，利用人工智能和大数据技术提升小微企业的信贷可得性。这些案例表明，技术创新和应用是提升供应链金融风控水平的重要途径。此外，建立健全的内部管理制度和外部合作机制也是成功的关键因素之一。通过学习和借鉴这些成功经验，企业可以更好地构建和完善自身的风控体系。

五、商业价值与社会价值分析

5.1 商业价值分析

5.1.1 销售收入增长与市场份额提升

通过实施有效的风控策略和利用互联网技术优化供应链金融服务流程后，许多企业显著提升了销售收入并扩大了市场份额。例如，京东金融通过精准的风险评估模型为客户提供更合适的信贷方案，从而促进了销售量的增长。数据显示，京东金融自推出供应链金融服务以来，年度销售额增长了约20%。此外，良好的风控体系也帮助企业在市场竞争中占据有利位置。例如，阿里巴巴利用大数据和人工智能技术优化跨境电商平台的风控机制后，其国际市场份额显著增加。这些例子表明，先进的风控策略不仅能有效降低坏账率，还能为企业带来更多商机和竞争优势。

5.1.2 盈利能力增强与成本控制优化

优化后的风控策略还能够显著增强企业的盈利能力并改善成本控制效果。一方面，通过精确的风险评估和有效的风险控制措施，企业可以减少不良贷款的发生概率，从而降低损失准备金的规模；另一方面，利用自动化技术和大数据分析工具可以提高运营效率、减少人力成本和其他操作费用。以苏宁为例，该公司通过建立基于云计算和AI技术的智能风控系统后，不仅提高了信贷审批的速度和准确性，还将运营成本降低了15%。此外，该系统还能实时监控市场变化趋势和企业信用状况变化情况，帮助企业及时调整战略方向以避免潜在损失发生。因此可以说，科学合理的风控策略对于提升企业经济效益具有重要作用。

5.2 社会价值分析

5.2.1 消费者信任与满意度提升

良好的风控策略有助于增强消费者对企业的信任感并提高其满意度水平。当消费者感受到自己的权益得到了充分保障时（如个人信息安全、交易过程透明等），他们更愿意选择该企业的产品和服务并且愿意为此支付更高价格。根据艾瑞咨询发布的研究报告显示，在中国超过70%的受访者表示他们会优先考虑那些拥有良好信誉记录的品牌作为合作伙伴或供应商；而在欧美国家这一比例甚至更高达到了85%以上。这表明无论是在国内还是国际市场上建立强大品牌形象都是非常重要的一环工作内容之一。此外随着人们生活水平不断提高以及对品质生活追求日益强烈等因素作用下越来越多的人开始关注产品质量安全问题这也促使更多商家注重维护自身形象努力营造良好口碑效应从而赢得更多忠实粉丝群体支持进而推动整个行业向着更加健康稳定方向发展前进。