近年來，大數據、云計算等互聯網思維正滲入到物流行業的方方面面，對于物流企業來說，供應鏈金融也正在經受著大數據、云計算等的“瘋狂洗禮”，在互聯網經濟以及大數據環境影響下，物流企業傳統的供應鏈金融將面臨哪些風險？物流企業又將如何應對，防控金融風險呢？
觀點一：大數據的影響及相關風險防控
如今我們已越來越多地聽到身邊的人談到“大數據”、“云計算”、“物聯網”這一類詞匯，互聯網已悄然改變了人們的生活方式和思維方式，給物流產業的發展壯大和結構升級帶來絕佳機遇。但在電商的蓬勃發展為物流提供大量業務訂單的同時，關乎物流企業經濟命脈的供應鏈金融風險概率也隨之增大。
物流產業中的供應鏈金融
在物流產業中，供應鏈金融是以供應鏈中的核心企業為業務開展基礎，針對它的上、下游企業而進行的一種金融服務。一般情況下，某種商品的供應鏈就是一個從原材料采購、半成品加工到商品產出，再由銷售渠道將產品交付至消費者的流程鎖鏈。其中，涉及到原料供應商、制造商、分銷商、零售商和消費者作為流通環節參加者。
隨著國內外貿易環境的復雜化，我國物流行業散、弱、小的特點仍十分突出，加之國內電商業務蓬勃發展產生的物流需求，物流企業存在在驚濤駭浪中穩步前行的壓力，但有了日益強大的大數據、云計算等技術對供應鏈金融的支撐，便可以更快適應提升物流服務規模和質量的需求。
大數據對供應鏈金融的影響
2014年是物流業大變革的一年，物流企業可以充分利用大數據時代互聯網技術的智能化、移動互聯等特質，構建移動物聯網，促進更多傳統的現貨銷售業務上線，開拓新的上下游供應鏈，創造新的物流業務。更為重要的是，現代大數據環境中的物流業仍要堅持整合這一核心觀念，通過技術、管理、制度等方面創新，整合上下游供應鏈參加者的運作動態和資金狀況，方能自如掌控自身發展步驟，應對供應鏈金融風險。
大數據對供應鏈金融以及物流行業產生的廣泛影響，主要體現在：
第一，有助于準確判斷需求方向和需求量。供應鏈上的企業存在緊密關聯，終端消費量的變動，必會引起上游各環節的變動，大數據可以幫助物流企業分析一系列變動的規律，進而整合貨物流通環節，或者開展商貿物流一體化業務，物流服務既是交易的組成部分，又是增值服務的新利潤的來源。
第二，有利于進行目標客戶的資信評估。在客戶同意的情況下，貸款人利用大數據，可以對客戶生產數據、財務數據、現金流量、資產負債、投資偏好、研發投入、技術水平、成敗比例、定單數量、產品周期等這一系列數據進行研判，形成數據分析模型，設定出可靠的融資標準。
第三，有利于風險分析、預警和控制。大數據的優勢是行情分析和價格波動分析，及時反映出預警情況的存在。物流企業多防控、早預見，可有效減少風險。
第四，有利于精準化金融和物流服務。貸款時間、用途、流向、規模、運輸、代采、收益分析等信息都可以精準地整合。
物流企業防控供應鏈金融風險
在大數據環境下，物流企業首先要充分認識到現實環境中的供應鏈金融存在哪些風險，然后利用大數據分析等技術平臺能給防控此類風險提供什么樣的便利，做到線上線下高效聯動，建立起風險防控機制。再借助物流企業自身的信息化建設，對企業區位因素的合理配置，以及與上下游企業做好聯動工作，整合物流企業發展資源，為供應鏈金融提供堅實經濟基礎保障。
在大數據的環境影響下，未來物流企業在供應鏈金融發展過程中可以做到：第一，重視信用擔保的發展方向。第二，積極利用并促進建立電商、金融、物流合作平臺。通過提供交易信用拔高的形式使客戶能夠獲得免擔保的銀行授信，這是大數據分析與金融結合的創新需求。同時，通過大數據平臺實時驗證交易對象的資信狀況等交易安全信息，確保交易資源真實可靠，貿易行為真實可靠。
另外，物流企業也可以通過盤活所持有的資金，以達到收益的成分多元化，利益增長獲得更多保障。具體可以開展如下業務類型：
第一，原材料采購金融物流。主要以生產型企業為服務對象。物流企業可通過其供應鏈金融物流服務，為客戶解決這方面問題。在實際操作中，客戶可同物流企業達成合作意向，交納一定比例的保證金，物流企業可為其定向采購原材料墊資并提供物流服務。
第二，產品預購金融物流。物流企業可根據客戶已經達成的某筆銷售意向，替客戶采購產成品并移至自有監管倉庫后，由客戶先交貨款提取相應數量的貨物，然后完成其銷售過程。物流企業僅收取一定的物流服務費用，不從中賺取貿易差價。
第三，對外貿易金融物流。對于上、下游企業是國外公司的跨國供應鏈，還沒有較為合適的融資方案。
觀點二：大數據環境下的金融風險防控
隨著信息科學的發展和科技革命的爆發，世界開始進入了一個全新的時代——大數據時代。自大數據技術被引入生活中，一些傳統的銀行業務不斷被賦予新的內涵，金融服務模式也正不斷地革新。
大數據創造價值
與傳統模式相比，大數據作為一種新型技術，在供應鏈金融領域中創造出了許多價值。
一是大數據技術能夠增加企業和價格的透明度，解決銀行、客戶、物流企業三者之間的信息不對稱問題，從而降低社會管理成本和交易摩擦成本。
二是大數據具有快速獲取信息的能力，可以對海量數據進行核查與評定。因此，能夠提高企業數據的準確性和及時性，為企業帶來更多、更新的數據業務和內部管理優化的機會。
三是大數據技術能夠根據市場的不同需求，對客戶進行實時分析，進而有利于企業進一步挖掘、細分市場，提高產品的消費者滿意程度，使物流金融在營銷方面有的放矢。
四是大數據的智能分析可以支持業務的精細化管理，提高企業的決策水平，從而加強金融風險的管控力度，使企業經營的風險進一步降低。
五是大數據分析研發過程中的應用，能夠縮短產品研發時間，提高企業在商業模式、產品和服務上的創新能力，從而增強企業的市場競爭能力。
總之，大數據技術是推動企業數據分析投資的一個重要驅動力量，而優秀的數據分析能力正是當今金融市場最需要的創新關鍵所在。
如何防控風險
那么，在大數據環境下，物流企業又該如何防控供應鏈金融風險呢？
首先，物流企業應該加強大數據技術的應用范圍，在該技術的支持下，建立一套健全的信用機制，并加強與客戶、銀行建立長期的合作伙伴關系。因為，在傳統的物流金融中，信息不對稱的問題比較突出，往往使銀行的貸款極易轉變為不良貸款，并導致金融服務效率低下。然而，在大數據下的物流金融服務中，可以有效地避免信息不對稱的問題，有助于企業充分了解客戶的需求，從而有利于提高效率，防范金融風險。
其次，物流企業通過借助大數據技術手段，還可以加強對客戶的信用管理能力。在物流金融中，通過引入大數據技術，并借鑒銀行信用評估和風險控制的方法，可以很好地對客戶的資信進行資料收集、檔案管理、調查管理、信用分級，從而達到信用風險防范、信用額度稽核以及財務管理等目的，有助于企業對客戶進行全方位的信用管理，以及對融資項目進行風險評估。
再次，物流企業要不斷優化大數據技術在物流金融中的功能作用，以此提高金融管理水平。當物流企業從傳統的倉儲物流服務向現代的物流金融服務延伸和拓展時，信息化管理就成為了物流企業開展物流金融服務的必要條件和基本保障。然而，倉儲信息化的過程也是不斷改善優化管理和業務的過程，這就要求物流企業必須加強大數據技術的應用，通過運用信息化手段，對物流過程、客戶運營狀況，以及庫存商品市場價值做出充分的了解和監控，從而才能有效地防范物流金融風險。
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