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(2018)中國物流與供應鏈金融發展報告 版權信息
- ISBN：9787504768070
- 條形碼：9787504768070 ; 978-7-5047-6807-0
- 裝幀：一般膠版紙
- 冊數：暫無
- 重量：暫無
- 所屬分類：>>
(2018)中國物流與供應鏈金融發展報告 本書特色
《中國物流與供應鏈金融發展報告（2018）》對我國物流與供應鏈金融各細分領域做了系統的解讀剖析，分別從供應鏈、物流、金融等視角探討近一年來物流與供應鏈金融的發展。本書注重前沿理論對企業經營的指導性，實踐經驗對行業發展的促進性。通過甄選大量優秀案例，總結經驗規律，值得參考借鑒。
(2018)中國物流與供應鏈金融發展報告 內容簡介
《中國物流與供應鏈金融發展報告（2018）》共計五篇十八章。**篇物流與供應鏈金融概況，包括物流與供應鏈發展演變、發展環境、利益相關方。第二篇物流與供應鏈金融發展，包括物流與供應鏈金融行業發展情況、金融視角下的物流與供應鏈金融、物流視角下的物流與供應鏈金融。第三篇物流與供應鏈金融案例，包括商業銀行、物流企業、電商平臺、供應鏈管理類、融資租賃與保理類、互聯網金融平臺類、基礎服務類相關案例26篇。第四章物流與供應鏈金融數據，包括物流行業投融資數據、物流資本市場財務數據、物流行業發展相關數據等。第五篇物流與供應鏈金融附錄，包括物流與供應鏈金融相關名詞和中國物流與供應鏈金融年度事記。
(2018)中國物流與供應鏈金融發展報告 目錄
**章 2017年中國物流與供應鏈金融發展回顧與展望
**節 發展回顧
第二節 存在的問題
第三節 未來展望
第二章 中國物流與供應鏈金融發展的宏觀環境
**節 政策環境
第二節 經濟環境
第三節 法律環境
第四節 科技環境
第三章 中國物流與供應鏈金融產品發展概況
**節 預付類融資的發展概況
第二節 存貨類融資的發展概況
第三節 應收類融資的發展概況
第四節 案例分享
第四章 基礎服務
**節 科技助力物流與供應鏈金融發展
第二節 “標準+”物流與供應鏈金融
第三節 協會與監管
第四節 案例分享
第五章 供應鏈視角下的物流與供應鏈金融發展
**節 制造業物流與供應鏈金融發展
第二節 大宗商品交易市場物流與供應鏈金融發展
第三節 融資租賃在公路物流行業發展中的應用
第四節 新零售下的物流與供應鏈金融發展
第五節 案例分享
第六章 物流視角下的物流與供應鏈金融
**節 物流平臺領域物流與供應鏈金融發展
第二節 快遞領域的物流與供應鏈金融
第三節 冷鏈領域的物流與供應鏈金融
第四節 公路貨運業物流與供應鏈金融 發展回顧與展望
第五節 危化品物流行業物流與供應鏈金融發展
第六節 案例分享
第七章 金融視角下的物流與供應鏈金融
**節 商業銀行視角下物流與供應鏈金融
第二節 保理公司視角下物流與供應鏈金融
第三節 互聯網視角下的物流與供應鏈金融
第四節 保險視角下的物流與供應鏈金融
第五節 2016-2018年物流行業投融資情況
第六節 案例分享
第八章 附錄
展開全部
(2018)中國物流與供應鏈金融發展報告 節選
在中國互聯網快速發展與應用背景下，企業觸網進行轉型發展的步伐日益加快。習近平總書記曾指出，要充分發揮企業利用互聯網轉變發展方式的積極性，支持和鼓勵企業開展技術創新、服務創新、商業模式創新，進行創業探索。如何以成熟的互聯網為基礎，推進企業的創新驅動和技術賦能成為戰略重點。供應鏈金融作為產融結合與協同的新模式，一方面解決了供應鏈資產端的融資問題，另一方面解決了資金端的資金投放問題，有效地實現了產融協同，降本增效，風險控制。 在企業普遍性的觸網運營下，供應鏈金融正從“1+N”階段向在線化、平臺化、智慧化和生態化方向發展，強調商流、物流、信息流和資金流的合一和協同，更加強調技術賦能供應鏈金融的發展。從目前供應鏈金融行業應用和發展實踐看，正在研發和應用于供應鏈金融的技術主要包括：人工智能（artificial intelligence）、區塊鏈(block chain）大數據(big data)和云計算(cloud computing)、物聯網（internet of things） 一、人工智能技術(AI)及其供應鏈金融應用 人工智能 (Artificial Intelligence) 是集數門學科精華的“前沿學科中的交叉學科”。其研究目的是研發用于模擬、延伸和擴展人的智慧和能力的理論、方法、技術及應用系統。與人工智能相關性*高的三門學科是計算機科學、數學和邏輯學。 與傳統融資模式相比，供應鏈金融的融資模式具有更強的融資優勢。依據對融資企業的智能供應鏈環節中上下游企業“產-供-銷”鏈條的穩固和流轉順暢度等數據的挖掘和分析，不光提升了供應鏈的效率和競爭力，更可以為企業解決融資問題。創新型企業組織正在應用人工智能和機器學習來處理大量供應鏈數據，以實現企業供應鏈管理的優化。將AI應用于供應鏈金融需要關注以下幾個問題： **，明確需要解決的特定問題 供應鏈包含了從計劃到生產，包裝，倉儲，分銷和物流等多個過程，供應鏈金融依據特定供應鏈環節設計產品和風險控制，相應地需要我們需要特定的AI項目。例如我們能依托供應鏈，規劃采購貸、訂單貸、應收貸等多種供應鏈金融產品的額度和利率，我們也可以依據供應鏈設計基于AI技術的風險控制模型。 第二，具備大數據基礎 人工智能應用于供應鏈金融的基礎條件是擁有充分的數據。我們可以從企業的不同系統(ERP、MRP、CRM和其他系統)中提取數據，也可以從外部獲得互聯網上的挖掘數據，或者政府對于企業的監管數據。理想狀態下，這些數據集之間*好具有時間框架一致性。如果我們有某個企業超過半年的原材料數據、庫存數據和銷售數據等，AI應用于供應鏈金融將更加有意義。 第三，選擇一個熟悉供應鏈的技術伙伴 人工智能應用于供應鏈金融是個創新的領域，對于有志于將該技術應用于業務領域的公司而言，選擇一個熟悉供應鏈業務的技術服務公司至關重要。從目前供應鏈金融發展的實踐看，我們的企業皮切需要一個數據科學團隊來開始使用AI，需要具有供應鏈領域專業知識的人來規劃AI環境，設計AI應用供應鏈金融的各類模型與算法等。 人工智能技術應用于供應鏈金融是從事該項業務公司的必然選擇，雖然我們有些公司目前還不具備很好的應用條件，但也要充實重視人工智能技術，隨著公司供應鏈金融業務的開展，人工智能技術將帶來巨大紅利。 二、區塊鏈技術（BC）及其在供應鏈金融領域的應用 區塊鏈提供了一個可信賴的記錄系統，可以解決供應鏈的三個痛點：數據可視化，流程優化和需求管理。區塊鏈應實現跨供應鏈層級的金融合作，所有的參與方都可以通過分布式賬本對整個供應鏈的流程有清晰的認識。供應鏈金融的每一個參與方都是點對點網絡中的一員，網絡不存在單點故障，整個網絡高可用。各方可以減少人力成本、操作風險和系統性風險。基于區塊鏈技術的特點，其在各行業領域供應鏈金融發展中的應用模式表現在： **，區塊鏈應用于預付款融資模式 企業向金融機構申請融資用于向核心企業采購，包括保兌倉模式、替代采購模式等。此時，區塊鏈技術需要側重的關鍵點便在于如何確保下游企業貿易的真實性，融資用途不被篡改等，常用的方法是通過引入第三方監管企業（一般是物流企業）對貨物進行監管。 第二，區塊鏈應用于應收賬款模式 核心企業的上游供應商以應收賬款的轉讓或者質押進行融資，包括明保理、暗保理、ABS等。區塊鏈技術側重的關鍵點是貿易背景的真實性以及應收賬款的回款信息等。貿易的真實性是整個融資業務的基礎，回款信息是融資風險控制的保障； 第三，區塊鏈應用于存貨質押融資模式 由第三方監管公司負責貨物的監管，貨價的評估以及貨物的發放等，一定程度上借鑒監管公司給出的貨價評估后金融機構發放貸款。中小融資企業用運營所得還貸，如果中小企業喪失還款能力，也可以提前與核心企業簽購銷協議，通過核心企業的回收來解決貨物的處理問題。區塊鏈技術的側重點在于第三方監管公司的貨物評估與監管信息、中小企業的資金信息等。 三、物聯網技術(IOT) 及其在供應鏈金融領域的應用 物流網技術+供應鏈金融”模式通過GPS、生物識別等手段，對動態和靜態的目標進行識別、定位、跟蹤、監控等系統化、智能化管理，然后進行數據匯總并分析，使客戶、監管方和銀行等各方參與者均可以從時間、空間兩個維度全面感知和監督動產存續的狀態和發生的變化，進行風險監控和市場預測。 物聯網的技術特點和在供應鏈金融領域的應用一方面有效控制供應鏈金融風險，另一方面獲得各類數據信息，反向協同進行風險控制，其應用主要體現在： **，物聯網應用于靜態存貨質押模式 借助物聯網技術對存貨質押、倉單質押、融通倉等服務的進一步提升，實現融資過程中監管服務的網絡化、可視化、智能化，使實現對存貨質押融資的數據有效獲取和風險有效控制。2015年，平安銀行將物聯網智能監管拓展到鋼鐵行業中來，通過引入感知罩、感知箱等物聯網傳感設備，建立起?重力傳感器+精準定位+電子圍欄+倉位劃分+輪廓掃描?的智能監管系統，賦予動產以不動產屬性，實現對鋼材的識別、定位、跟蹤、監控等系統化、智能化管理。 第二，物聯網應用于動態存貨質押融資 該模式主要針對運輸過程中的貨物進行監管、監控，從而完成貨物在送達客戶過程中的融資，如華夏物聯網研究中心提出的貨運物聯網金融。貨運物聯網金融是在貨運車聯網技術的基礎上創新的金融服務，通過復合金融卡技術（RFID卡與銀行卡合一），面向貨運車輛，實現一車一卡，集成卡車運營中的一切商務活動，進行金融服務創新。如集成加油、運費、保險等服務，可實現龐大客戶群的團購，使得貨運出行服務費用得到較大幅度的優惠。 四、大數據技術(BD) 及其在供應鏈金融領域的應用 國務院《促進大數據發展行動綱要》將大數據定位為“新一代信息技術和服務業態”，賦予大數據“推動經濟轉型發展”“重塑國家競爭優勢”“提升政府治理能力”的戰略功能，并將數據界定為“國家基礎性戰略資源”。大數據在供應鏈金融正在得到應用是事實，但應用的好壞需要關注以下幾個問題： **，數據來源 （1）通過互聯網獲取數據。在互聯網逐步普及應用的今天，我們可以通過互聯網獲得各類數據，如通過各類搜索、社交、媒體、交易等各自核心業務領域獲取數據。（2）通過物聯網獲取數據。隨著物聯網在各個領域的應用，物聯網大數據來源與日俱增。（3）通過企業自身的經營積累數據。企業在運營過程中產生了大量的數據，但我們的企業在這方面的數據積累不足，特別是在供應鏈上的數據積累和挖掘不足，造成數據價值沒有充分體現。（4）通過政府部門獲得監管數據。這類數據質量好、價值高，但開放程度低。《大數據綱要》把公共數據互聯開放共享作為努力方向，實際上，長期以來政府部門間信息數據相互封閉割裂，面向社會的公共數據開放還有一個過程。 通過各種渠道獲得的數據要特別關注：（1）數據的數量。（2）數據的質量。（3）數據的合法性。（4）數據的合規性。 第二，數據處理 大數據只是一種手段，關鍵要善于通過數據的處理解決問題。大數據主要有以下幾種較為常用的功能。 （1）追溯功能。通過大數據可以追蹤、追溯各種記錄，形成真實的歷史軌跡，從而觸發在各個領域的應用。如客戶購買行為、購買偏好、支付手段、搜索和瀏覽歷史、位置信息等。 （2）識別功能。在對各種因素全面追溯的基礎上，通過比對、篩選，可以實現精準識別，尤其是對語音、圖像、視頻進行識別，使可分析內容大大豐富，得到的結果更為精準。 （3）畫像功能。通過對同一主體不同數據源的追溯、識別，形成立體的刻畫和更全面的認識。對客戶畫像，可以精準推送廣告、產品、準確判斷信用及風險等。 （4）預警功能。在歷史軌跡、識別和畫像基礎上，對未來趨勢及重復出現的可能性進行預測，當某些指標出現預期變化或超預期變化時給予預警。 （5）匹配功能。在大量信息中精準追蹤和識別，利用相關性、接近性等進行篩選比對，更有效實現供需匹配。 通過大數據應用解決中小企業融資難問題，可以看作是通過識別、畫像對優質中小企業進行精準篩選和界定，找準優質的中小企業；通過追溯、預警可以對貸款資金、貸后管理等進行監控和評估；通過匹配和優化，更好地實現資金的*優化配置使用。 第三，數據價值 不創造價值的大數據應用不是好應用。大數據應用于供應鏈金融的效果在于是否提升了能力、改善了績效。如金融機構、供應鏈金融服務企業的風險控制能力、盈利能力、獲客能力等；融資企業的融資的可得性、成本及便利性等。 隨著供應鏈金融在線化、平臺化和智慧化發展趨勢，重視大數據、應用大數據是供應鏈金融生態圈中各方的必然選擇。 五、云計算技術(CC) 及其在供應鏈金融領域的應用 云計算是分布式計算、并行計算、網絡存儲、虛擬化等傳統計算機和網絡技術發展融合的產物。云計算有3種類型： （1）軟件即服務（software as a service，SaaS）：用戶只是租用具體的應用程序和數據庫來滿足自身需求．不能控制云中的操作系統、硬件和框架設施等。 （2）平臺即服務（platform as a service，PaaS）：用戶除了使用服務器之外，還包括服務器上的系統軟件的租用，不能控制云中的操作系統和框架等。 （3）基礎即服務（infrastructure as a service，IaaS）：用戶根據實際需要租用盡可能多的服務器，通過服務器的使用獲得需求滿足，可以更改和控制云操作系統，并根據情況進行調整。 云計算技術發展已經進入成熟期，金融云的應用也正在向更加核心和關鍵的“深水區”邁進。調研資料顯示，已有過半數的金融機構使用OpenStack等開源云計算技術。云計算技術為金融機構提供了統一平臺，有效整合金融結構的信息系統，消除信息孤島，在充分考慮信息安全、監管合規、數據隔離和中立性等要求的情況下，為機構處理突發業務需求、實現業務創新改革提供有力支持。近年來，云計算計算在眾多企業得到了很好的應用： （1）云物聯 應用云計算技術使物聯網中數以兆計的各類物品的實時動態管理，智能分析變得可能。2017年4月，中國外運股份有限公司與騰訊云正式達成戰略合作，中國外運逐步將公司的交易型應用、公共服務生產系統和開發測試應用系統部署遷移到騰訊共有云。同時，利用騰訊的云管理平臺能力和技術力量，協助擴充私有云平臺，共同構建安全混合云平臺。 （2）云存儲 云存儲通過集群應用、網格技術或分布式文件系統等功能，將網絡中各種不同類型的存儲設備通過應用軟件集合起來協同工作，共同對外提供數據存儲和業務訪問功能的系統。亞馬遜2006年就推出彈性云計算服務，核心是分享系統內部的運算、數據資源，達到使中小企業以更小的成本獲得更理想的數據分析、處理、儲存的效果。 （3）云安全 通過網狀的大量客戶端對網絡中軟件行為的異常監測，獲取互聯網中木馬、惡意程序的*新信息，推送到Server端進行自動分析和處理，再把病毒和木馬的解決方案分發到每一個客戶端。2017年，百度云與民生銀行合作，為民生銀行提供其信貸企業的風險管理和預警服務。 （4）云計算 近年，許多大型的互聯網技術提供商就提出了金融云的概念，即利用云計算的運算和服務優勢，將金融業的數據、客戶、流程、服務及價值通過數據中心、客戶端等技術手段分散到“云”中，以改善系統體驗，提升運算能力、重組數據價值，為客戶提供更高水平的金融服務，并同時達到降低運行成本的目的。 人工智能、區塊鏈、物聯網、大數據和云計算等新興技術并非彼此孤立，而是相輔相成、相互促進的。大數據是基礎資源，云計算是基礎設施，人工智能依托于云計算和大數據進行智能管控，區塊鏈實現分布式記賬，物聯網實現物物互聯，動態獲取數據。從發展趨勢看，上述各項技術在商業實踐領域的應用會更加緊密，技術邊界在不斷削弱，新一代信息技術的發展正在形成融合生態，并推動供應鏈金融發展進入新階段。 ……
(2018)中國物流與供應鏈金融發展報告 作者簡介
中國物流與采購聯合會物流與供應鏈金融分會是中國物流與采購聯合會直屬的物流金融專業服務機構。職責包括組織開展調查研究，掌握行業發展動態，收集國內外創新發展案例，編纂發布行業發展報告，為國家及金融監管部門制定有關物流金融行業標準、法律法規和相關政策提供參考。
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