供应链金融（Supply Chain Finance）来源于供应链管理，是金融直接服务实体经济的重要模式，其定义虽然因为视角不同有差异，但并无实质性区别，例如采用描述的方式这样定义供应链金融：银行围绕核心企业𓀃🤔，管理上下游中小企业的资金流🧑🏽‍🎤👨‍👧、物流和信息流，并把单个企业的不可控风险转变为供应链企业整体的可控风险💛🧇，通过立体获取各类信息，将风险控制在最低的金融服务🌨↖️。本文从供应链金融主要要素出发👳‍♀️，先从技术角度引出目前很热门的供应链金融科技，指出其本质；然后从价值角度出发，阐述供应链金融布局和价值模式构建👨🏽‍🦰。

本文首先明确几个关键要素以抓住供应链金融本质🏊🏿‍♀️，并将其与金融科技融合🪂：

第一个要素是目标🧑🏻：作为金融的细分领域，其目标是“风险可控“——将风险控制在最低（或较低🛣，对第一段描述性定义的拓展）的水平。也就是说其核心价值和主要任务都与金融相同♡，但增加了新的目标🤤🏵。

第二个要素是对象：即金融的主要任务的承担者以及目标的实现者是什么👆🏽？金融的主要任务承担者不同形成了不同的金融分支🚴‍♀️😗，供应链金融则聚焦于供应链企业的整体，即由供应链形成的生产聚类，金融或其他企业（不仅仅局限于银行，对第一段描述性定义的拓展）通过措施管理优化达到供应链金融的特有目标。

第三个要素是隐含在在描述中，是供应链金融的本质🙋🏽‍♀️，即供应链金融本质上是关系金融🧑🏻‍✈️，供应链是生产形成的关系，供应链金融是在这种关系上形成的金融服务。关系金融与传统金融最大的不同是把金融的核心要素的承载从对象（如企业贷款，核心要素是信用，承载对象是企业/未来现金流）扩展为对象之间的关系⌚️，这种拓展使得核心要素要重新表示、量化和预测，其中表示和量化组成了金融的一个主要任务“定价”，由此可以产生很多金融科技形式。

供应链金融第三个要素导引出了关系金融，也使得供应链金融从一开始就与金融科技融合，其原因在于，传统金融分析的主要工作是在实数上进行计算，通过定义测度，使得概率论和数理统计、随机过程可以充分支撑金融分析任务💽，如果考虑大数据情景（高频数据是大数据时间维度的体现）机器学习人工智能使得这种分析更“精准”和更“泛化”；但关系金融需要金融分析从实数范围拓展到“图数据”上——所谓图数据，即<V,E>组，V表示节点的集合，而E表示图上的边也就是关系的集合，关系金融中实际上V可以看作索引，其映射为多维向量（某种程度是张量）👨‍👩‍👧‍👧，于是可以定义关系金融为：

定义在图数据上的金融（分析）为关系金融（分析）。关系金融具体的实践场景很多，甚至可以把大多金融的问题泛化为关系金融问题，例如国际金融中的许多问题等，但是最典型的关系金融就是供应链金融，因为其包含了除上述三个主要要素外另外两个特点🤏🏿🫵：

第一是具有清晰的、稳定的基础关系😨，这使得金融要素例如信用的定义是明确的；

第二是具有有限的服务方（金融机构），这使得金融的核心特征能够被一致化🦵🏽，结论合规且可操作。

从金融的本质来说，供应链金融实际上是金融三维特征的综合体现，其物流👩🏽‍✈️、信息流🛌🏼、资金流的协同和优化同时涉及到金融三个特征维度（例如保险涉及到其中两个），实际上其基础的模式结构是物流、信息流🧚🏿🫰、资金流通过金融“要素流“来进行匹配协同优化控制，要素流受制于金融机构的目标、监管限制以及协同的资源规模，这个过程实际上是一个多尺度图上的”操作“👮🏼‍♀️，当然可以以不同主题考虑某一个视角的问题，例如用图数据分析来优化资金流🔗，用大数据5G等构建信息流效率🤹‍♂️🧔🏿‍♀️，用金融自动化流程来完成资金流的追踪和处理等🙍🏼，这都是供应链金融比较成熟的模式😂，也可以看作供应链金融科技在业务上的体现。

此外，供应链金融还需要涉及到这种“关系”变化的特征以及趋势🧔，例如诸多银行最早建立的供应链金融的雏形“存货融资“业务🐯，使得这种关系变化可以拓展到信用的二次抵押和流转，新的金融机构和供应链厂家的金融服务机构可以加入进来，当我们对信用进行多次流转的同时🔘，也意味着分担机制的形成，这也是为什么说供应链金融具有”风险分担机制“的原因，这其中🏃‍♀️，金融科技可以发挥更加明确的作用，即风险分担合理机制，比”风险分担机制“多了”合理“🫴🏻，意味着可以在信用去中心化（所谓的区块链支撑的供应链金融）🔷、可以在关系信用的复制（所谓的特定领域平台企业构建的专业行业供应链金融）🚶🏻‍♀️‍➡️、可以在丰富风险承担机制（所谓的主动引入合规金融模式）等发挥作用👈🏽。 具体的应用已经体现在许多研究供应链金融中金融科技应用案例中了👼🏽，这里不重复叙述。

接下来本文从技术过渡到“价值“🤙🏿👩🏼‍🎨，并从金融本源出发来考虑供应链金融。从研究角度可以考虑技术的无限可能，考虑供应链金融的万般变化，但供应链金融的各种定义都忽略了一件事情🧏，那就是作为一个应用金融领域，供应链金融的生命力在于”价值“，金融存在的价值是明确的🎸，供应链金融当然也具有同样的价值，但也有它独有的价值所在，即✍️：借助于关系构建的不确定性的降低和消除（在金融的三个关键特征维度上）。所以它的价值核心是未来供应链多重（主体）现金流在当前合理化的信用优化，虽然很简单，但是有了这个高度就可以更容易从总体把握供应链金融的架构、调整、创造价值的方式和方向，进而借助供应链金融优化整个供应链🍰，最终服务于实体经济💨。

基于以上价值模式，可以大体上把供应链金融划分为💇🏼‍♀️🥊：单价值模式、寡头价值模式以及多价值模式，但要注意，这并不意味着多价值模式更先进💇🏻‍♂️🤛，需要与供应链所处的实体经济行业以及监管环境结合分析不同的模式的价值🔷；同时基于金融的维度特征和关系也可以把供应链金融划分为3*3一共9种模式。

笔者在写作关于产业集群专著中调研过“国内十三个行业的供应链金融模式“🧛🏽，有些模式还形成研究生的教学指导案例🏠，这些模式成功的要诀在于价值的分享，但价值的分享常常被误会为现金流（钱）💒，实际上供应链金融价值模式已经说明其要素的价值是通过不同阶段体现的，某些供应链金融体系的问题在于没有到达“现金流”的时候做出了错误判断🎻💇🏼‍♀️，所以本文划分了三个要素🥒，并强调其金融的三个维度特征，以及关系金融的重要性💁🏼‍♂️。具体来说🧑🏻，一个是山东某市的锂电（新能源电源），一个是西南某省推广的“汽配产业链金融”，它们正好是两个对比的例子👩🏿‍🔬。综合分析数据🦖，我们认为当前多数行业的供应链金融适合的模式是🤏：单价值模式（地理维度聚集）和多价值模式（非地理纬度聚集）☞；在9种模式中更多的是构建关系信用复制和丰富风险承担以；在考虑价值创造上，选择金融价值延长的策略。

第一财经链接：

https://www.yicai.com/news/101462284.html

新浪财经链接：

https://finance.sina.com.cn/zl/china/2022-07-01/zl-imizirav1508832.shtml