pos機沙龍,技術改變B2B供應鏈金融——記B2B CTO技術圈第二次沙龍

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1、pos機沙龍

pos機沙龍

從供應鏈到供應金融，是交易相關B2B繞不過去的檻。無論是把供應鏈金融當作是盈利模式，還是作為交易滲透率達成的切入方式。供應鏈金融是所有圍繞產業供應鏈效率降本、增效為核心的B2B平臺和產業企業均繞不開的要點。

個人認為B2B電商平臺供應鏈金融優勢在于：以交易為切入批量獲客，通過電商平臺交易、SaaS等形式將線下交易搬到線上實現了部分供應鏈信息線上化，通過自營形式切入產業鏈上游和終端，服務次終端及終端客戶。

而劣勢在于：缺乏完整的供應鏈建設和供應鏈信息，平臺輕資產未能形成有效核心企業資質輸出信用， 缺乏進行資金方對接和供應鏈金融平臺搭建的團隊和能力。

行業信息化才剛剛開始，從技術創新在供應鏈金融領域應用場景的角度來看，主要包括業務發展和風險管理兩大場景。具體來說就是運用“A”（人工智能）“B”（區塊鏈）“C”（云計算）“D”（大數據）等技術手段重塑傳統供應鏈金融產品、模式、流程及組織等。

帶著諸多期待，B2B技術圈最帥的摩貝CTO杜思奇，結合摩貝的供應鏈金融發展，從科技應用和大數據角度，給大家分享了期待已久的大數據供應鏈金融。

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大數據供應鏈金融

B2B平臺供應鏈金融的通性問題

大部分B2B平臺的供應鏈金融發展的都比較一般（還沒有特別牛x被驗證的B2B供應鏈金融模式），摩貝的供應鏈金融，在化工行業相對領先，但仍可視作尚未通關前的最后一個紅燈路口。

摩貝多元化的業務方向（電商／科研／信息／供應鏈金融／SaaS平臺），試圖搭建一個生態圈，這種豐富的生態，會生長出多樣化的可能性，這也是領跑平臺具有的資金和資源優勢。

同時，摩貝的服務對象中偏終端生產商（一線工廠）比較多，這一點較為有利于供應鏈金融的開展。

而客戶的選擇上，更多的是客戶選平臺而不是平臺選客戶。尤其對于大供應商和大客戶而言，這些企業自身實力較強，獲得資金的能力強，成本低，大企業通常會依托自己的上下游發展供應鏈金融，而摩貝平臺則更多的去服務那些未被金融服務好的產業鏈中小企業。

資金方

摩貝主要合作資方為商業銀行（平安、廣發、農行等）、P2P、小貸，及部分自有資金。

不同渠道的資金成本不同，其中自有資金部分只針對那些急需開拓、粘性較強的優質客戶，依據訂單的供應鏈急需性給予適度配資。

外部資方需要做數據穿透，三方協議。例如和農行合作，通過系統打通，供應鏈數據全部通過API交互。越是大行，流程越規范，要求越嚴格，相應的資金成本和體量也更有優勢。

客戶方面不希望穿透數據，簽署三方協議，但今年通過資金方的強勢推進（今年但資金面情況緊，很多企業為了獲得流動性資金，不得不配合，正是發展供應鏈金融的大好時機），得以強勢開展客戶數據的連接。

資方的數據共享需求，牽涉到各個場景的表單，比如業務，授信，盡調，貸后等環節。由于金融機構對表單的多元化需求，且多變，催生了大數據表單服務。（150多個緯度的表單數據，可以自行配置組合）

化工方面的產業標準化相對較低，摩貝將化工產業分為大宗／次大宗／精細／試劑等不同層級，不同層級的產業場景差異很大，貨物特性差異也很大。

從貨物特性上說，大宗的價格波動大，交易屬性強，金融屬性強。

試劑產品，主要服務院校，學校老師簽字確權。此種場景下，供應鏈金融發展白條模式即可。

不同類型的產品線和細分行業特征，均有不同類型的供應鏈金融產品做對應。對于公司支持的業務方向，金融產品支持上會有強力傾斜，甚至0利潤也希望通過金融來切市場，獲得客戶滲透率。

資產方面

一，通過建立風控模型，對不良資產進行甄別（不良識別）

大數據中心（其實尚未實現大數據，可以稱作內部大數據），從各方面收集各類社會化風控信息，比如訴訟，法律，法人相關信息，稅控信息（yes or no 的判斷回饋）

建立企業信用檔案，從地推掃園區，數罐子數車，挖掘工廠的真實供應鏈進出信息（如果廠里車輛進出有問題，可能就是風險預警的信號）；

逐漸發展到政府機構打交道，高薪技術委員會合作，做園區的集中管理和電商的對接，這既是提高了園區的管理效率和成本。和官方合作的優勢還在于，減少環保的影響（提前得知園區環保一刀切的政策性風險，導致供應鏈金融的壞賬風險）

（簡言之，從社會化風控數據，到一手的供應鏈數據，從大環境數據，到小環境數據。供應鏈金融識別不良的數據緯度很多，有很多有價值的數據緯度需要八仙過海各顯神通的方式獲得，而真正的風控模型，在缺乏數據緯度和數據獲得的時候，仍需不斷完善。）

二，數據維度缺失很多，且細分領域的數據采集差異很大，信息維度的確認難度高。

“金融本質是風控模型，模型的本質是數據?！保ㄏ扔泄?，才有供應鏈金融。B2B平臺的數字化供應鏈的關鍵還是在于數據的獲取。）

先采集盡量多的數據，搭架子，摩貝共收集了一百萬家企業客戶的骨架數據，通過定位和百度API，先對企業打標簽，之后再通過各種運營方式使企業客戶激活。

企業數據采集的難度是比較大的，多緯度數據的獲取，尤其是需要線下采集的數據，往往會出現數據采集過程中的偏差（比如采集人員為了應付差事亂填數據）。

而對于企業數據的真實性判斷，需要對數據進行降噪處理，再進行具體分析應用。

目前化學品關系圖譜應用研究主要是兩個方向，1是化學合成的關聯性圖譜，這主要是從化合物角度做了關聯；2是產業鏈應用關聯性圖譜。例如鈦白粉的應用方向，可以應用于涂料，也可能應用于食品，在某些方向是主料，而另外一些方向則變成了輔料。目前只做了部分細分產業鏈和產品的關聯性圖譜，這方面的待挖掘前景和工作量很大，需要通過大數據結合專家的方式來逐步實現。

通過線上線下不同渠道數據的收集，共同實現數據風控的可行性。

供應鏈金融流程控制

首先建立平臺，建立信用檔案（各項數據收集，嚴格要求地推收集，官方數據的獲取如稅控），通過靜態數據和動態數據的獲取來完善模型。

建立定價模型，包括供應鏈金融業務的評分和評額。（風險控制模型，授信額度模型）

這里的模型中，包括國家政策和產品技術演進的對市場發展的影響政策（外部政策，內部政策，針對區域，針對產品線），市場開工和接受的影響，產品發展的軌跡方向。成本（資金，人力），議價（研發），收益（不同產品線的收益差異，傾斜的）等等多緯度。

不同模型的建立一樣需要通過大量的實踐來調整，數據是其中的核心。萬能表單的數據緯度的建立，來源于和外部三方數據合作，被推動著挖掘供應鏈數據信息的獲取方式。

業務操作流程分為：授信，融資，貸后

授信這里有幾個階梯（分類），一是查信用檔案即可授信，二是通過客戶支付保證金+征信來授信的方式，三是一定要上會才可以通過的類型。授信階梯的建立也大大提高了整個業務流的效率，通過相對標準化的業務分類，避免了很多無謂的上會流程。

預授信這里有意思的是，很難有長期在平臺交易而對資金無需求的客戶類型。來的客戶要么是沖著金融來的直接就要求授信，要么是不需要融資的長期客戶。那種長期交易偶爾缺錢的用戶很少。

（希望做AARRR流量漏斗篩出供應鏈金融融資客戶的想法，可能和產業生態有背離）。

信息化系統數據打通

通過數據共享后臺--打通EPR報表（財務數據）--打通過程數據（供應鏈數據）--資金方后臺

摩貝最近在推進獨立部署的SaaS系統來降低企業客戶對數據的敏感性（獲得／打通數據很重要，大家都在千方百計的努力嘗試），另外從已經借款的用戶開始，要求部分客戶配合ERP的數據連接（用友U8+NC）。（今年以來資金緊，客戶想用錢，嘿嘿，跟客戶系統做對接的好時機吶。）

（系統數據直連的方式，將提高供應鏈金融融資企業數據的可信度，并可以將其視作核心企業發展其上下游客戶。插個廣告，對系統數據直連的供應鏈金融感興趣的朋友歡迎找作者聊哈，本公眾號菜單欄上有聯系方式。）

貸后預警／催收

貸后分為：人為預警（行業傳聞等），系統預警（產品相關性和產業鏈相關性）推導出供應鏈金融客戶還款能力和還款意愿的模型。例如產業鏈上上上游的產業發生了變化，對下游延遲性影響，常附帶有類似延遲性傳感效應的產業鏈影響特征。

信用檔案和風控模型靜態數據+過程數據的難點，在于模型建立以后對接數據源，持續穩定的數據獲得方式。

對化工產業鏈來說，摩貝是用服務（倉儲物流）切入，用資金切入，用交易切入。

供應鏈的完善程度取決于對產業鏈的理解程度。摩貝設立業務中心，營銷中心，供應鏈中心，分別從業務，運營和供應鏈角度服務產業，不斷提升產業客戶的覆蓋率、轉化率、復購率、滲透率。

比如化運圈，就是針對危化品車輛，針對化工行業物流運輸的中間態缺失，目標為打造?；返奈锫摼W，通過高粘性的物流來帶動切入產業。

“人工+智能”

供應鏈金融是否能做好，取決于各個領域的專家對于行業的理解。摩貝通過挖人的形式，獲得大量行業專家和專家帶來的行業業務關系。

專家人工+數據智能服務，對行情的判斷和庫存的判斷，是結合了大數據、AI和專家經驗模型，并不斷經過數據驗證的演進結果。

銀行等資金方有自己的風控模型和授信模型，平臺方建立的風控模型，目標是為了探索N+N模式下的供應鏈金融，最終實現供應鏈金融風險定價和資產分發。

嘉賓提問，摩貝供應鏈金融服務的客戶，擇優和去差，哪個更可視作重點？

杜總：培育優秀客戶，剔除劣質客戶，防欺詐都是技術在供應鏈金融上的重點。摩貝盡量選擇挖掘客戶來共同合作，篩選出可以合作的客戶，擇優的服務重點中小微企業伙伴，和客戶共成長。

嘉賓提問，摩貝做供應鏈金融的根本目的是什么？

杜總：其實根本目的還是為了做交易，做客戶交易的滲透率，本質還是為了業務而提供的供應鏈金融服務。（每家平臺的情況不同，此供應鏈金融的出發點很值得思考）

嘉賓提問，2B的線上支付，電子合同等應用如何？

杜總：支付和電子合同，嘗試過推廣，但是效果不明顯，推廣門檻比較高。如果沒有強勢杠桿來撬動客戶，較難改變用戶習慣。

此處省略500字不可描述的、嘉賓不讓分享的閉門內部討論，如想知道不可描述的干貨詳情，請點擊文末閱讀原文報名參加下期B2B技術圈的現場活動。

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技術生產力

好運虎的CTO丁丁，以技術負責人的角度給大家帶來技術生產力的精彩分享。

丁丁分別從技術本身，技術管理者，和老板角度分析了究竟該怎么評判這么貴的程序員好不好的觀點。

丁丁從性價比和google 的打分緯度聯想到評判程序員的價值的方式，分析了程序員VS碼農的區別， 什么是老板眼中最需要的程序員等一系列認知程序員的精彩觀點。

看以下ppt來做些理解

對CTO來說，做好對老板和團隊的上下協調溝通，帶好團隊，對科技研發人員做合理的分配，通過打分作為評價量化基礎是非常有效的管理方式。

從技術負責人角度看，有的坑必須得有人去趟，小概率可能也面臨著高回報，兼顧做到相對公平的合理補償機制，技術團隊才會更有凝聚力。

畢竟，對所有人來說，運氣也是一種實力。

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大數據

大數據貫穿著整個互聯網行業，無論2B或是2C，無論AI還是區塊鏈，都是從不同角度結合著大數據形成的不同玩法。金融領域有數據資產化，資產數據化的說法。在科技領域，大家也對大數據的應用方向做了研討。

業務數據化，數據業務化

基于DMP平臺的數據采集，存儲，發展大數據解決方案。例如很多線下實體連鎖店也在做一些場景數據采集，了解線下客源情況，和線上可以對應。

數據的獲取方式上，可通過手機IMEI號（mac地址），通過正樣本（手機號注冊的APP場景，比如支付寶的注冊場景）獲得人的身份驗證；線下探針的成本不高，有大量的線下數據可以獲得。通過探針去主動獲取人的身份，通過消費POS的數據等去獲得人的消費能力。

例如美國高檔連鎖百貨店諾德斯特龍大數據應用案例；Burberry，給導購員的案例，可以通過RFID射頻技術，獲得衣物試衣的頻次等消費習慣數據；個人消費者在全家等超市購物，商家也有男／女等用戶畫像的簡單分類。

醫療解決方案

大數據既存在于醫院的藥物研發，藥物流通；又有 AI人工智能關于X光片的機器識別及準確率訓練的應用。

病患本身的數據挖掘，人壽保險是最關心的。保險公司采集人的健康數據，甚至送手環來獲取人的生理數據及運動習慣等。

數據安全和隱私

數據安全隱私的政策其實都有，只是監管相對不夠嚴格。例如安卓手機可以抓取APP list，可以給分析人群打標簽。

獲取數據，最終為了服務人。大部分公司采集數據只做內部使用，一般不做外部擴散。

大數據的發展一般沿著，數據可視化-決策應用-更多深層應用的探索的方向發展。

大數據和B2B

大宗商品大數據應用中，通過合作方的供應鏈，獲得相對準確的庫存數據，做庫存價格判斷。通過獲得生產原廠的數據，可以有效判斷市場貨物的庫存及出貨趨勢。

數據的來源方式多種多樣，B2B大數據面臨的問題往往在于數據的穩定采集獲取渠道和方式。

非結構化也是一種數據形式，如果外部的過程性數據獲取難度高，可以先獲得內部數據，或者可以先獲得結果性數據。除了通過主動數據采集，數據合作獲取，獲得脫敏后的結果數據，也是一種辦法。

大數據的話題，未來將成為核心研討話題，貫穿著整個B2B CTO技術圈的脈絡。覺得本期大數據還沒看過癮的朋友們，可以期待未來更多頂級大數據專家的分享。

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誠邀您的加入

感謝摩貝杜總，好運虎丁總，復星李總的精彩分享；感謝朱文迪Ricky熱情發起組織B2B CTO技術圈，感謝快CTO李總的協調；感謝復星一鏈網提供場地，復星一鏈蔡總和諸位小伙伴一如既往的支持。

無論是技術或業務，如果B2B企業愿意來分享自己的模式和獲取專家團建議，我們可以安排來現場交流，少踩一個坑，多支一個招，節約的是大量的時間和成本。

本期由于幾位知識圖譜應用專家均有事未能到場，此話題留待下期繼續；如果朋友們對B2B相關的任何方向感興趣，歡迎留言。

點擊閱讀原文獲得加入B2B CTO技術圈方式。我們會盡努力保證每一期活動都有你想要的干貨，和若干不可描述的閉門內容

最后，我選了一張自己看起來比較帥的照片，供大家欣賞

本期參會嘉賓（按確認時間排序）：

李俊 零元素／密爾克衛 CTO

李彥輝 快CTO CEO & 協調人

丁丁 好運虎 CTO

李勇 芬木科技 CTO

杜思奇 摩貝 CTO

王鈺 大大買鋼網 CTO

朱文迪 51連接器 CTO & 協調人

蔡榮鴻 復星一鏈網 GM

崔恒亮 復星一鏈網 技術總監

李錦國 CTO

謝虎 資深運營

張帆 紫楓金控 運營產品總監

李元超 集行科技 CEO

Alex 化塑匯 CTO

楊達 資深技術創業者

以上就是關于pos機沙龍,技術改變B2B供應鏈金融——記B2B CTO技術圈第二次沙龍的知識，后面我們會繼續為大家整理關于pos機沙龍的知識，希望能夠幫助到大家！