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　　产业升级靠创新研发和在供应链中发现新价值。以供应链金融为推动力量可促进产业上下游横向纵向整合。

　　传统企业征信方式采用事后静态的财务报表数据作为主要评估依据，参见下图该图反映了一个典型的信贷风险评分模型的预测能力，弯曲幅度越大，或与直线型随机模型偏离越多，说明评分对经营失败的预测能力越强。当包括了财务数据时，信贷评分的预测能力最强，在没有财务数据，但包括了贸易数据的情况下，评分的预测表现与最佳模型表现基本相同。

　　通常滞后的财务报表数据，无法实时反映企业真实经营;同时脱离了上下游贸易背景的财务报表数据更无法预测和刻画企业未来表现。供应链大数据的应用基于更快频率近于实时的企业贸易数据为基础(第一数据)，结合能够反应真实贸易的上下游供应链数据(第二数据)为交叉匹配，行业性趋势性数据(第三数据)为参考，可以清晰实时的判断企业交易背景真实性并增加预测性判断。

　　在这些推动力量之下，中国供应链金融正在进入快车道，我们看到以平安银行，南京银行为代表的商业银行与上海文沥共同开发纯数据融资类等产品，以互联网革新为产业升级方向为代表的海尔积极推动供应链金融系统的建设。

　　以往供应链的核心企业往往缺乏意愿参与，一方面越来越多的核心企业明白帮助供应链业务伙伴也是帮助自己。主动的建设是在获取供应链的竞争能力而且是核心能力之一。如Aberdeen Group调研积极采用供应链金融手段的领先企业平均11天应收帐龄优势，13.6天应付账款账期优势，2.86%的供应链贸易融资成本优势。所有的企业都明白，这些就是巨大的利润。另外一方面供应链金融业在向越来越开放的模式发展，本文不讨论。

　　虽然很多企业建立了电子商务化供应链管理体系，但企业的供应链数据管理和数据质量基础还没那么完善。比如营销链条中，很多品牌企业只有经销商订购数据，正在艰苦的获取一级经销商销售和库存数据(作为销售分析和需求驱动)，更不用说在多级营销体系中。我们的建议是同步建设，以供应链金融为推动因素，供应链数据可以多方获益。