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中国银行-经济金融热点快评2021年第68期(总第504期):供应链金融大有可为,数字化将助力实现新突破-210427

上传日期:2021-04-27 15:47:07 / 研报作者:原晓惠 / 分享者:1005593
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中国银行-经济金融热点快评2021年第68期(总第504期):供应链金融大有可为,数字化将助力实现新突破-210427

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供应链金融大有可为,数字化将助力实现新突破近日,银保监会发布《关于2021年进一步推动小微企业金融服务高质量发展的通知》,强调要围绕产业链供应链核心企业,制定覆盖上下游小微企业的综合金融服务方案。

结合3月23日发改委、人民银行、银保监会等13部委印发《关于加快推动制造服务业高质量发展的意见》中指出“要拓宽融资渠道,创新发展供应链金融”,主要有以下几个关注点:一是供应链金融大有可为。

自2008年金融危机以来,全球供应链融资规模稳步增长。

根据国际商会(ICC)估计,2019年全球供应链融资方面的收入达到500-750亿美元,供应链金融模式已经成为全球贸易融资的重要途径。

疫情冲击下全球中小企业的流动性需求激增,应收账款融资、反向保理等供应链融资需求明显提升,在全球供应链停顿、贸易融资受阻的背景下,供应链融资规模实现了逆势增长。

根据标普数据,2020年前三个月,全球贸易融资总收入同比下降1%,但供应链金融方面的总收入同比增长3%-4%。

近年来,供应链金融模式成为我国解决中小企业融资痛点难点的一大利器,相关产品和业务模式不断推陈出新,政策指引相继出台。

2021年中国《政府工作报告》中首次提到要创新供应链金融服务模式,以进一步解决中小企业融资难题。

根据上市公司应收账款、预付账款和存货等业务场景估算,2020年中国供应链金融市场规模约在15到20万亿元人民币。

二是当前我国供应链融资仍面临痛点。

供应链金融并非新鲜事物,在中国已有近20年的发展历史。

但目前以各类商业银行为主导的供应链金融的规模仍然较小,覆盖范围不够广,业务模式创新和适用性也有待提升。

当前我国供应链金融发展面临的主要挑战有:(1)供应链上的运营与管理不够完善。

从企业方面来看,目前很多产业发展中围绕核心企业的供应链并未真正打通,上下游企业的商流、物流、资金流、信息流等信息数据仍有明显的独立性和割裂性,使得资源对接和信息整合难以有效实现,更不用提建立专业的信息平台和企业间协同合作网络,从而阻碍了供应链金融的开展,提高了供应链金融的成本和风险。

(2)风险防控和监管水平亟待提升。

从监管方面来看,供应链金融服务模式仍然存在信息披露不透明、隐藏财务杠杆风险等隐患,相关的信息披露和监管要求需进一步完善。

以反向保理为例,企业通过反向保理交易推迟向供应商付款的时间,而供应商则能及时获得付款。

但如果期限过长,或将相应的应付账款打包成证券二次出售,则存在较大的金融风险隐患。

2020年阿联酋最大的医疗保健公司NMCHealthy利用反向保理业务夸大企业流动性和利润率,无限加大金融杠杆,因资不抵债申请破产重组。

2018年英国建筑公司和2015年西班牙可再生能源及工程公司Abengoa的倒闭也与反向保理业务有关。

目前我国相应的业务规模较小,尚未出现类似规模的金融风险暴露事件,但应及时以国际案例为鉴,完善供应链金融中的财务披露和业务限制要求,进一步提升供应链金融风险防控水平。

(3)缺乏针对产业的专业化服务模式。

从银行方面来看,商业银行在供应链金融服务方面多以核心企业的主体信用为依据,以传统标准化产品(如仓单存货质押、应收账款或预付款融资、反向保理等)为主,缺乏针对产业的深入了解和研究。

而供应链金融从本质上来看不仅仅是一种融资服务,如果加以有效利用,可以通过金融产品设计和全产业链金融服务模式,优化完善产业资金流和运营水平。

商业银行亟需加快对重点产业的运作模式、运营规律进行深入研究和及时跟踪,探索建设完善全产业链的金融服务体系,提升供应链融资效率。

三是数字化发展将助推供应链金融实现新突破。

(1)互联网和电子商务使得供应链管理更加科学、高效。

提升供应链管理和运营效率,可使得供应链上的信息整合和资源对接更加便利高效,为供应链金融发展进一步提供了坚实的基础。

目前国内外许多大型企业都建立了电子商务供应链管理体系,依托信息技术和互联网优化供应链管理和信息整合,如戴尔、通用电气、海尔等。

(2)区块链可以助力提升供应链金融业务的安全性和有效性。

由于信息不对称等因素影响,交易背景的真实性审查成为供应链金融业务中的一大风险隐患。

而区块链具有分布式存储、数据公开透明、不可篡改等特征,可用于建立电子交易的识别和共享平台,在提高票据流转效率的同时,通过搭建场景建立供应链金融服务中的信任。

(3)人工智能、大数据等应用可以优化供应链金融服务效率。

供应链金融的本质是以核心企业为切入点,在产业链条中发现并充分利用信用数据。

基于大数据、人工智能等应用,可优化上下游企业授信、还款数据整合并实现动态调整,从而提升企业资质和还款能力评估,提高金融服务效率。

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