供应链融资风控

❶ 供应链金融风控系统搭建方案

我们公司就是有供应链金融风控系统搭建方案的，从供应链管理的角度，搭建平台，做到专对商流、属物流、资金流、信息流的控制，总结为四控：

控货：物流管理系统（订单、运输、仓储、加工、库存等）；
控资金：资金管理系统（融资申请、授信、结算、放款、回款、利息计算等）；
控交易：交易系统（客户管理、合同管理、账户体系等）；
控风险：风控系统（从数据、应用、预测三方面对风险进行识别、预警和控制）。

❷ 听说深圳银控供应链的融资风控管理挺不错的

是的。深圳银控供应链在风控模式上强调交易自偿性及闭环性，一直坚持场景化融资的风控理念，是目前国内供应链金融领域唯一的、真正的场景化风险控制，而且成立以来无不良业绩，整体来说确实是非常不错的！

❸ 供应链融资的风险防范措施有哪些

在供应链发展创新的基础上，做好风险防控工作，需要从以下几个方面入手：

1、搭建多维实时风险指标评价架构。与传统金融业务相比，供应链金融风险具有动态性、可传递性和复杂性等特征。这就决定了依靠对融资企业经营、财务等方面进行授信分析的传统方法，难以避免供应链金融风险的发生以及阻止其风险的扩散。

因此通过大数据分析，对融资人进行多维立体画像，将定性分析与定量分析相结合，建立综合实时的金融风险评估模型，将成为未来供应链金融的主要风险防控手段。

2、加强供应链金融专业人才储备。随着供应链金融理念、模式、技术上的不断进步和完善，对其从业人员的综合素质要求同样有显著提高，不仅要掌握传统融资的方法与技巧。

更要具备“互联网+”的创新意识与金融知识，这就需要具有优秀的风险分析能力与交易控管能力的复合型专业人才。因此，未来对供应链金融专业人才的培养与储备，将成为供应链金融企业的核心风控竞争力之一。

(3)供应链融资风控扩展阅读

供应链融资与供应链管理密切相关。供应链管理是针对核心企业供应链网络而进行的一种管理模式，供应链融资则是银行或金融机构针对核心企业供应链中各个节点企业而提供金融服务的一种业务模式。

供应链是围绕核心企业，通过对信息流，物流，资金流的控制，从采购原材料开始，制成中间产品以及最终产品，最后由销售网络把产品送到消费者手中的将供应商，制造商，分销商，零售商，直到最终用户连成一个整体的功能网链结构。

它不仅是一条连接供应商到用户的物流链、信息链、资金链，而且是一条增值链，物料在供应链上因加工、包装、运输等过程而增加其价值，给相关企业带来收益。

供应链的核心企业通常为制造商。一方面，供应链表现为以核心企业为主导的网络结构，这就决定了供应链中配套企业的资金实力与核心企业的资金实力不匹配，配套企业处于资金链中弱势地位；并且，由于核心企业的强势导致配套企业在信息和谈判地位上处于劣势，这反过来又导致其资金需求的进一步加强。

另一方面，固定资产只占配套企业资产很少的一部分，流动资金、库存、原料等是其资产的主要表现形式，且配套企业的信用等级评级普遍较低，这些情况使得配套企业很难获得以固定资产抵押担保方式提供的银行或金融机构贷款服务。

物流、资金流和信息流是供应链运作的三个要素，配套企业资金流的缺口将很难保持供应链的连续性，更会造成资源的损失和浪费。

❹ 供应链金融风控系统流程是怎样的

供应链金融风控系统流程是怎样的呢？依据我们供应链金融风控系统的开发经验，下面来为大家进行介绍。
前期准备
拿到足够多的数据做支撑
做足够灵活的分析平台去分析数据
产出风险事件进行阻拦风险
量化风险拦截的价值和不断分析案例进行策略优化
风控技术评估研究
日志选择：以增量日志方式记录存储，hadoop或spark做分析，集群同步到客户端机器上，做同步策略，不同纬度的数据做统计加工计算。
实时监控：监控在每一个环节的交易量和高风险操作，做阀值报警，以默认的规则做处理。
dns防范：防止http对dns的拦截，手动纪录中断被拦截掉的交易流，转向存储中心系统做处理给予用户提示。
报警提醒：在发生重大灾难的同时需要有一套完善的体系提醒风控人员近入作战，以短信或电话的形式发起通知给用户。
数据灾难：数据的历史纪录应该有完整的备库纪录，这种操作不是必须的但是必要的，防止管理员因为误操作导致的数据灾难不容小视，启东应急方案进行恢复。
日志选择：需要在原有基础上做集群数据分析后，统一有一个入口的分析平台做汇总，对不同维度的计算规则做排重，这里我们可以使用elk的方式把数据清洗完成后，做相关的分析调研，实时读库的方式不可取，增量数据库只保留历史的数据，可以对时间做相关的约定，查询的平台统一做相关的调控。
方案的选择和实施

针对现在的数据规则，需要对现有的各方数据做分析指标，做数据仓库，从不同的数据中计算对应的需要风控形成各种渠道的报表数据。如何通过查询海量的历史数据来支撑规则的运算，从分析的角度来看，又是一个IO密集型的应用；利用OLTP（online transaction processing ）和OLAP（online analytical processing）做相关的维度计算，主要针对用户、功能、数据片、存储空间、DB设计来做维度计算和方案的优化调整。

大到用hadoop做数据集群算法分析，也可以用spark、storm来做。
简而言之就是分布式框架，那么什么是分布式框架？

分布式计算框架实现了什么？简而言之，基于分布式计算框架的应用，就是一个分布式的应用；那么分布式的应用解决了什么问题？简而言之，就是将请求处理的业务逻辑和所需资源合理地分布到N台服务器上，这里就不在过多介绍。
基于C/S模式的原理，从client到server端的应用，采集需要的数据。Server之间通讯是有开销的，只不过这个开销是MS级的。系统在定位也是基于百万级的应用。
以分层的概念，针对每部的风控模块，需要在特定的时间做调整。缓存的应用：如果是历史级别的数据，可以采用redis、cache来做，防止减少对于I/O的读写操作，减少存储压力的开销。基于款时间的维度对应的风控系统计算，需要我们在处理的同时考虑数据的节点，分批次处理。对于变化多端的数据，建议利用高可用性能存储设计，基于DB设计即可，数据结构要基于范式(NF)设计，不可有冗余免得频繁返工。
数据分离的优先选择
数据库读写分离机制：在初期，风控系统一般都极为简单，此时侯一般通过数据库主从复制/读写分离/Sharding（或slave进行）等机制来保证交易系统的数据库和风控系统数据的同步及读写分离。风控系统对所需要的客户/账户数据、交易数据一般都只进行读操作。

缓存/内存数据库机制：不管是交易系统还是风控系统，高效的缓存系统是提升性能的大杀器，一般会把频繁使用的数据存放到Redis等缓存系统中。例如对风控系统，包括诸如风控规则、风控案例库、中间结果集、黑白名单、预处理结果等数据；对交易系统而言，包括诸如交易参数、计费模板、清结算规则、分润规则、银行路由策略等。对一些高频交易中，基于性能考虑，会采用内存数据库（一般会结合SSD硬盘）。
RPC/SOA架构：要降低交易系统和风控系统的耦合度，在初期系统服务较少的情况下，一般直接采用RabbitMQ/ActiveMQ之类的消息中间件或RPC方式来实现系统间服务的调用。如果系统服务较多，存在服务治理问题，会采用Dubbo之类的SOA中间件来实现系统服务调用，这个期间我们需要支持用异步消息完成rabbitMQ的消息的push/pull处理机制来处理违规数据和异常数据提取。

❺ 供应链金融怎么做风控

供应链金融风控是一个比较复杂的过程，因为供应链金融本身就是一个比较复杂的融资模式。
企业应收账款的数据往往能直接反映企业的生产销售规模、企业效益、财务状况等等信息，与企业的发展和存亡息息相关。而近年来，全国各行业应收账款居高不下，严重影响企业的资金周转，使处于债务链中的企业无法正常经营、举步维艰，甚至走向破产倒闭。所以，做好应收账款的管理已经成为企业经营活动中非常重要的问题。究竟该如何监控应收账款发生以及如何处理企业的不良债权？从法律角度在预防应收账款风险、合法手段追收账款、取证等方面都需要注意。企业在经营过程中可能产生很多应收账款，甚至发生欠款纠纷，企业可能因此遭受损失。云图供应链金融，深耕供应链金融领域多年，帮助众多中小企业实现供应链融资，其根据实践经验，详细分析企业商帐催收可能遇到的法律问题，希望能够给企业做到防患于未然有所帮助。云图@供应链金融%算是不错的。关注“云图金融”每天获取供应链金融干货。

❻ 供应链金融风控系统有哪些比较成熟

现在市场上的供应链金融风控系统有很多，像我们公司一样比较成熟的也有几家，那么成熟的风控系统有什么特点呢？
成熟的供应链金融风控体系包含三个层次： 数据层、实践层、技术层 。其中数据层包括风控主数据的获取、风险数据的拓展、数据的维护；实践层包括高效的在线审批、精准及时的事中风控；技术层是指利用先进的模型科学地处理和分析数据，帮助预测和决策。

❼ 互联网供应链金融的风控模式有哪些

对应于供应链风控模式，通俗说就是：管住钱；管住货；获取借款方征信；获取商流数据。仁润供应链金融方案做的可以，希望对你有帮助

❽ 供应链金融风控怎么做急，在线等

不得不说，风控很重要。

❾ 供应链金融风控体系哪家好

我们公司的供应链金融风控系统就是可以的，智能风控平台产品采用大数据技术，聚合海量数据资源，运用数据挖掘、机器学习、数据建模等大数据分析计算方法，帮助客户快速构建风险发现、分析及决策能力。
智能风控平台产品帮助企业构建具有行业属性的开放风控体系，是面向企业级的产品，应用行业包括：金融，电商，物流及供应链等，一站式服务，快速部署。