永珍薦讀 | 詳解金融科技如何賦能供應鏈金融
來源：億歐
近日，工信部直屬的中國資訊通訊研究院釋出的《區塊鏈與供應鏈金融白皮書（2018年）》，成為實體產業、金融業以及科技行業共同關注的焦點。
區塊鏈，作為供應鏈金融相關技術，更是受到各大金融科技企業青睞。根據A股上市公司2018年半年報披露，市場上至少有17家金融機構選擇供應鏈金融+區塊鏈作為主流落地產品。
那麼，除了區塊鏈技術，供應鏈金融還需要哪些金融科技？針對這個問題，本文將從供應鏈金融的本質切入，解構供應鏈金融場景下用到的金融科技技術棧。
什麼是供應鏈金融
供應鏈金融的實質是為處在核心企業上下游的中小企業提供融資渠道。
中小企業由於資信狀況較差、財務制度不健全、抗風險能力弱、缺乏抵押擔保等問題，難免遭遇融資難、融資貴的情況。通過核心企業的信用背書和其上下游交易的真實性，金融機構能夠有效合理地控制風險，自然更有意願為處在核心企業供應鏈上的中小企業提供融資服務。
目前，供應鏈金融通常有3種融資模式：買方融資、賣方融資和物流融資。如圖1所示。
從圖1可以看出，雖然融資模式有3種，但其融資形式可進一步歸納為以票融資和以物融資。站在資方的角度，這意味著除了核心企業信用，確保票據真實性、交易真實性、貨物真實性是控制風險的關鍵性因素。金融科技恰好提供瞭解決這些因素的有效技術手段。
資料角度看金融科技
如果從資料角度看金融科技，我們可以按照傳統南北向圖的方式構建相關金融科技的技術架構圖，從而更好的理解金融科技如何從資料來源到行業應用為供應鏈金融賦能。如圖2所示。
金融科技具體是如何為供應鏈金融的痛點提供解決方案的呢？下面來梳理一下。
痛點一：票據真實性
解決方案：機器視覺、OCR、自然語言處理
在票據、倉單、訂單等票據證明類檔案沒有完全電子化的今天，驗證其內容真實性十分重要。參考圖2所示的金融科技技術棧，該業務痛點可以通過接入層技術和演算法層技術聯合解決：機器視覺技術可以自動識別不同的證件和票據，通過自然語言處理智慧化分檔歸類；通過OCR識別技術可以提取票據和證件中的結構化資訊，減少人工操作，提高效率。
痛點二：交易真實性
解決方案：爬蟲、自然語言處理、機器視覺、語音識別、風控模型、流媒體
欺詐類風險在供應鏈金融領域依然存在，所以僅僅通過交易流水、財務報表等資料不足以證明其交易的真實存在。例如，在外貿領域，買賣雙方的郵件溝通協商過程可能比交易流水更加可信。金融科技裡的爬蟲技術，可以從多種渠道獲取交易相關資訊，並結合自然語言處理和規則引擎進行判斷，降低欺詐風險。
金融科技中的機器視覺和語音識別接入層技術應用在貸前放款稽核環節也可以有效降低欺詐風險。例如，在面籤環節通過對雙錄檔案分析，結合演算法從融資人的表情、聲音變化等特徵判斷融資人真實貸款意願，降低欺詐風險。
視訊音訊應用在實際使用中需要在傳輸層有低延時、低抖動等服務質量指標的保證，因此，視訊音訊流媒體服務是金融科技技術棧傳輸層的基礎能力之一。
此外，交易真實性還可以通過風控模型進行更加全域性的監控。風控模型結合規則引擎，從多種資料來源彙集不同維度的資料，從而判別交易是否存在異常行為。
痛點三：貨物真實性
解決方案：機器視覺、物聯網、流媒體、區塊鏈
供應鏈金融中涉及以物融資的業務（見圖1），除了其確權、價值評估以外，對貨物的有效監控是資方關注的重點。物聯網感測器和機器視覺方面的金融科技，從感知層面監控貨物的物理狀態，同時通過智慧演算法對貨物的形態、移動、軌跡、位置等維度進行估計和測算，針對異常第一時間主動推送告警，賦予資方在倉儲監控和物流環節24小時全天候無人監控的能力。
在該業務中，出於對風險管控的要求，資方往往有遠端呼叫視訊監控人工檢視的需求。對於這類重網路頻寬的應用，需要有專門的流媒體服務，提供對來自不同視訊監控供應商系統的對接、碼流轉換和協議轉換，最終實現以網頁端瀏覽和遠端操作的輕客戶端應用。區塊鏈技術作為傳輸層分散式網路技術之一，由於其存在鏈上檔案大小限制、訊息數處理能力（TPS）有限等技術原因，還不能單獨作為傳輸層技術承載這一需求。
除了流媒體服務，監控貨物物理形態，涉及多種不同的物聯網感測器也需要特定的網路層架構加以管理，對其運維、資料採集與儲存、協議轉換等，提供最大程度的通用性解決方案。雖然在裝置認證與鑑權管理等部分功能上，物聯網與區塊鏈技術相輔相成，但是對於原始感測器資料，由於資料型別、資料量與資料頻次等客觀因素，還是需要獨立於區塊鏈的儲存方案。
痛點四：事件可溯源防篡改
解決方案：物聯網、區塊鏈
區塊鏈作為去中心化的傳輸和賬本記錄機制，在供應鏈金融應用中，還起到了記錄交易流程、監控告警等作用，為多方參與的複雜交易流程提供了防篡改、可溯源、具有公信力的客觀記錄。隨著法律法規的日漸完善，可以預見區塊鏈賬本將會被司法機關廣泛採納作為法律證據，進一步降低企業在商業糾紛中維權取證的難度和成本。
結語