7月16日由托比網主辦的首屆“互聯網+快消品”行業高峰論壇，現場發布的中國快消品B2B行業白皮書上，揭曉了《2016年上半年B2B行業百強榜》。
小編研究過這份名單發現，百強中四分之一的平臺已啟動并提供供應鏈金融服務產品，其中工業品大宗類的平臺占64%，體量大、易起步、盈利空間大為優勢，相信逐漸工業品平臺另一波新秀的供應鏈金融布局也會緊追其后。
再看百強中的快消品平臺，提供供應鏈金融產品的占20%，發展后勁足，尤其是從19家新晉企業所在行業類別來看，新增最多的是快消B2B平臺，達到10家之多，占百強榜單的十分之一，可見2016年的確是快消品的活躍之年。從百強榜中25家運營供應鏈金融增值服務的平臺來看，供應鏈金融的幾種模式概括如下，值得借鑒：基于數據信用、基于買/賣方訂單/應收、基于代采、基于倉單/貨押、甚至基于設備的租賃融資。
這是沒有供應鏈金融，就輸在起跑線的節奏嗎？
2016年上半年B2B行業百強榜
啟動供應鏈金融布局的領先者一覽表
25家平臺雖然供應鏈金融產品名字不同，但是套路一致，總結起來5種模式：基于數據信用、基于買/賣方訂單/應收、基于代采、基于倉單/貨押、甚至基于設備的租賃融資。
有合作也有自營，其中還有不少平臺對于供應鏈金融蠢蠢欲動者，可以借鑒，也可以試想以下場景：
基于數據信用模式：
金融的風險無非是看貸款方的還款能力和還款意愿，那么平臺只有線上交易數據，金融機構也只有銀行的交易流水、征信機構只有非服務金融的部分企業單點及過往數據（服務金融風險數據不足10%）。
你還能睡得著覺嗎，數據不全純信用的方式放款只會讓你：心慌！
貸款方基本面的數據大概需要且不僅僅包括以下：
企業類
（1） 工商及其他社會事務渠道信息（基本信息、分支機構、變更記錄、主要成員、企業年報、對外投資、經營異常、股權出質、動產抵押、欠稅信息等）
（2） 知識產權信息（商標、專利、著作權）
（3） 經營信息（招投標、招聘信息等）
（4） 司法信息（被執行人、失信被執行人、法院判決、法院公告、司法拍賣、開庭公告）
（5） 高管個人征信
供應鏈
（1） 企業供應鏈信息：交易流水、銀行流水、上下游供應鏈信息（包括平臺外上游的上游、下游的下游）、基于供應鏈企業發展數
評估
（2） 實時風險數據：需要供應鏈金融風險監控模型和系統激發的過程風險數據和預警數據等
（3） 項目過程數據：供應鏈項目采購、運輸、庫存、銷售等交易數據等
行業類
（1）行業建模數據：行業景氣度、品類商品價格趨勢、平均扣點、平均毛利等數據
互聯網
（1）商品大數據：天貓、京東等電商大數據信息
其他
（1） 社會輿情數據
（2） 聯防聯控數據（黑名單、多頭負債及欺詐記錄等）
上面的數據只是把控風險的小小的一部分，
就算你搞定了所有數據，又該考慮該怎么處理，沒有供應鏈金融風控的模型形成分析指標，光有數據也不行，當然還需要系統固化風控過程，其中，再遇上個人工的疏忽或者人員被腐蝕收買，也是夠慘的！別懵圈了。
一個API對接上就可以解決
基于買/賣方訂單/應收模式：
B2B平臺用戶申請供應鏈貸款，平臺基于此給用戶提供供應鏈貸款，可是平臺交易是否存在刷單，是與關聯方的虛假訂單，惡意套取資金行為，如何保證賣家向上游采購的訂單真實性，買家向下游分銷的應收真實性，應付方與該企業是否存在關聯關系，如何定貸款額度，這筆應收賬款是否重復轉讓，最后款項是否能回到監管賬戶中。即使B2B平臺擁有用戶交易信息，單筆交易數據作為供應鏈征信評估是遠遠不夠，完善整個產業鏈條數據，并以閉環全流程管控從而考評供應鏈質量做出風險判斷。
首先，你需要基本面的信息，越全面越好。比如提供貸款企業在銀行/法院的失信記錄、多頭負債行為數據、輿情顯示欺詐嫌疑預警，聯防聯控黑名單等，調用供應鏈征信API，來源安全準確，方便快捷，輕松規避基本面風險問題。另外，還需要而不僅僅是平臺賣家上游采買數據，平臺買家下游銷售數據，乃至平臺外整個產業鏈條大數據作為綜合評價借款者的“風險保護盾”。最后還得依靠風控管理系統，通過中間件提供交易關系的真實性驗證，根據線上線下交易流水提供額度評估，跨平臺查詢應收賬款轉讓信息，實時回款監控。
剛才告訴過你了，現在一個API對接上就可以解決了！另外，還告訴你，現在還有共享的供應鏈金融風控SAAS平臺，免費的哦！
除了包含API對接的數據外，還能提供貸前貸中貸后風控管理組件：前端業務系統、五大體系供應鏈金融風控系統、風控引擎系統、大數據系統、風控中間件集群系統等。一句話的事兒，一個免費的平臺，不用自己開發，過程管理，幫助你驗證買方和買方訂單/應收真實性。現在確實有這樣的平臺。
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