區塊鏈、大數據應用於物流金融風控靠譜嗎？

04-13

萬聯導讀：作為金融的重要驅動力，科技的力量不可忽視。區塊鏈、雲計算、大數據、物聯網、人工智慧等技術的應用，加劇了金融的科技賦能，金融科技的發展越來越受到重視。2017年9月22日，在萬聯網成功舉辦的「第三屆中國物流金融創新高峰論壇」上，傳化智聯股份公路港快線事業部總經理韓雪峰（對話主持）、布諾科技總經理張明裕、匯融信息總經理曾再興、華夏銀行廣州分行小微信貸部總經理肖蓉、運金所創始人兼CEO陳豪等重磅嘉賓就相關話題進行了探討。

作為金融的重要驅動力，科技的力量不可忽視。區塊鏈、雲計算、大數據、物聯網、人工智慧等技術的應用，加劇了金融的科技賦能，金融科技的發展越來越受到重視。基於金融科技的物流金融都有哪些創新模式？用大數據、區塊鏈等金融科技來做物流金融風險控制是否靠譜? 針對散小亂的物流運力服務供應鏈市場如何做風控？

2017年9月22日，在萬聯網成功舉辦的「第三屆中國物流金融創新高峰論壇」上，傳化智聯股份公路港快線事業部總經理韓雪峰（對話主持）、布諾科技總經理張明裕、匯融信息總經理曾再興、華夏銀行廣州分行小微信貸部總經理肖蓉、運金所創始人兼CEO陳豪等重磅嘉賓就相關話題進行了探討。

論壇現場

以下內容為圓桌對話速記的部分內容，萬聯網整理，有刪改：

韓雪峰：第一個問題，基於金融科技的物流金融能觸動哪些創新模式？

曾再興：新的物流金融創新模式，我們的特點不是自己運營物流金融平台，或者不是自己運營供應鏈金融平台，我們做的更多是幫助企業去搭建系統，做風控模型，建模，做一些運維的工作。我們接觸了很多這樣的客戶和模式，具體到落地的模式有很多，前面的嘉賓已經分享了。

比如說金潤保理做的ETC後付費模式，基於和交通廳下面的ETC數據合作，他們知道沒有人造假，基於很小很碎片化場景的金融是很好。第二是基於數據軌跡，計算模型，得到運力情況，得到運力供應鏈金融指數，通過這個判斷他的情況，發放貸款，這也是一種模式。第三在十年前可能也有，是物流車的金融租賃模式。一些非金融機構也會把原來傳統的自己買車，請司機的模式，轉變為給你貸款，例如40萬的拖車，司機出4萬，其他九成通過金融平台來做，讓車和貨聯動，讓司機變成為自己工作，既提高他的積極性，消除了管理方面的司機不可控，包括司機偷油偷輪胎的問題。記錄他的消費情況、還款情況、掙多少錢的情況。通過這樣的結合是一種新的模式。

現在的物流金融更多是指公路物流，航運沒有太涉及到。因為航運行業有它的特點，更傳統一些，比陸上物流更傳統，更加難控制。我認為，航海方面的模式創新在未來幾年會有新的模式。

韓雪峰：您覺得基於創新的物流金融下的大數據，到底這個畫像是否應該畫？是這個時機沒有到，還是我們畫的時候基於數據的沉澱不夠？

曾再興：匯融信息的定位是最懂物流行業的信息公司。這裡有一個潛台詞，物流行業非常碎片化，這種場景下如果沒有數據或者信息化是不可想像的，完全看銀行的傳統手段做，是有很大的風險。

所以我們對物流行業的數字化風控，第一不能完全依賴，把風險數據當做唯一結果。第二，應該是線上和線下相結合。例如天地匯有它的對於司機的掌握，對於物流公司的掌握，但這僅僅片面的數據，不是全面的數據，怎麼拿到司機和物流企業更多的數據？這是很多企業面臨的問題。這裡有很多手段，通過EDC數據，通過物聯網技術，得到了GPS數據，通過智能化倉儲、一些感測器，得到物理是否移動等等。現在還有很多雲端的數據，把原來物流行業是信息化黑洞的現狀改變。就像現在的物流+互聯網的平台，也把一些零散的，散亂的方式數據化。

這是理想化的一個狀況。在我們給客戶服務的過程中，怎麼樣設計一些非常簡單的傻瓜式的問題模板，通過線下業務經理向客戶問這個問題，搜集第一手素材放入其中。手動收集現象數據，作為我們判斷的數據。我們做數據風控有幾種來源，包括EDC數據、交易數據。這種線下的問卷設計和線下問卷收集的數據。現在第三方數據也逐漸日趨完善，和民間數據結合在一起，去做評分和畫像，可能不一定最準確，但是可以在一定程度上作為放款依據。看這個客戶是好壞，如果是好客戶，評分是多少，這可以作為放款的依據。包括風險定價，數據也是你去做風險定價的非常重要的數據來源。

如果說到數據對於風險的作用，這是有作用的，而且未來作用一定會越來越大。但是目前來講，還沒有辦法只依賴數據可以做到風控不用人干預，是做不到的，只是一定程度上輔助風控的手段。

韓雪峰：區塊鏈對於風控這個事到底是否靠譜？有請張總。

張明裕：我希望大家出門之後一定要記得區塊鏈不是去中心。第二，區塊鏈不是創造信任的，而是傳遞信任的。

例如大家手上都有一支筆，你能在一秒鐘之內把那支筆立在桌上嗎？誰能舉手看一下。你把筆給我，我立給你看，我立起來。大家一直有一個感覺，你想從自身原因上去證明你是靠譜，最好的靠譜方式就是我剛才的動作，找一個人能夠支撐你的人讓你站起來。

大數據等等只是從一個維度證明你真的在做這個事情，但是如果我想換一個角度告訴你，中石油、中石化告訴你就是張明裕幫我聯繫的貨。因為有可能他把貨物給了一個數據，這個數據又給了廣東的物流公司，它又給了另一家物流公司。所有的原因在這裡，而不在於你用各種方式證明是靠譜的。最主要的方式就是把筆拿起來這麼放就是對的，就立起來了，不用鬆手。

區塊鏈的意義在哪裡？不是去中心，而是強化中心。核心企業本來就是中心，我要用的借它的力去幫助，或者把它的信用價值傳遞給那些需要信任的人身上。最好的方式是誰證明給我，我用的是他的信用？說白了，那個信用我不需要千方百計證明是真實的，例如我只要證明這個事情是他只有操作的，在傳遞不同機構的過程中，我的信用會衰退，這就成功了。

這是區塊鏈中重要的一點。所以大家最先想到的是就是比特幣，但是它能傳播，不管經過多少陌生人的手，價值都不會變。用到物流行業也是一樣的，你要做的就是通過不衰減的方式傳遞到需要的人手上。

如果去做風控，我還有另一個詞是活在當下。這裡有兩個邏輯，證明大數據也好，只證明我應該拿多少額度。但是我強調的活在當下，是你不要和我講那麼多，現在北汽欠你多少錢，拿過來找肖總，她肯定給你貸款。區塊鏈的意義就在這裡，活在當下就可以了。

第二，很多人理解區塊鏈不一樣，認為每個人都要建節點嗎？不是，而是真正能承擔得起的人建立節點，把要的是業務登錄進去的用戶密碼和識別身份的操作，其他節點不需要。所以不會像大家想的我的數據量是否會暴增，其實做企業的沒有B2C那種海量的客戶，所以你根本不用擔心它存不下去或者存得太貴。

韓雪峰：很多人說傳統銀行不思進取，佔有了資源，又不干事。那麼來自銀行業肖總，是怎麼看待？

肖蓉：給小散亂的運力型小微企業如何做授信支持，小散亂有兩種梳理方式，這是一種金融繫念，不是銀行理念、保險理念、大數法則。按照畫像模式，我做批量快速海量的獲客，做大量的客群之後，用它的收益，用這整個收益去覆蓋它的不良。前面很多人在說的都是這樣的概念，都用這樣的問題在解決。中間所借用到的方式和方案無非是畫像，我們銀行還會有一些貸款用途的鎖定，前面講到的ETC、油卡、鎖定他的貸款用途。我通過對你的ERP、對ETC、GPS數據的了解，將一定的不良率在進行的風險資金池裡面做覆蓋。當然，這個利率會相對比抵押貸款要高。

另外一種方式，我們銀行要麼是傍大樹，要麼把小散亂橫著梳，要麼豎著梳，然後掛在大樹上，那個大樹可能是蒙牛、伊利、中石油、中石化等等。前面兩個問題我很想說一說，我們銀行做的還是核心企業的應收帳款的事情。今天我們在談新模式、新金融、新技術，我認為新技術本質沒有改變融資的模式創新，它的本質還是應付帳款。

但是技術讓我們的應收帳款的過程比較容易，以前我們也可以這樣做，二級供應商也可以做。但是為什麼銀行不做？是因為太費事了，中石油在這裡，先找到他的一級供應商，再去和二級供應商談，我可以做到把資金鎖定在銀行體系中沒問題，但是核實信息流的過程太複雜了。所以新技術新模式項下，我們會把原來做得很複雜的事情變得很快速的可以去做。回到第一個模式也是一樣，如果半年還只能做到十個戶、二十個戶，我是不會做的，否則他的風險是覆蓋不了資金池了。

這兩個是我梳理小散亂運力的梳理方式。你在這個行業裡面做多久，怎麼樣和你談這樣的。但是宏觀來說，只有這兩種方式。

韓雪峰：第一輪的綜合點評是否精彩就看陳總了。

陳豪：在這裡，我先回答一個問題。這個數據做金融靠譜嗎？我把靠譜分成兩個字，大家非常明白。數據來做風險控制是有譜但不可靠，這個事情可以去相信，去測算，但是它不是金融風險控制的必要，能控制住。因為我之前做過兩三年，感覺控起來非常困難，物流公司的想法現在很簡單，你能否解決他生意上的關鍵問題，我要小錢的方便利用，要大錢的時候能夠跟上。一家小額公司給30萬，沒有解決根本問題，這是不行的。所以我們有時候去看這個觀點的時候，要做兩方面的結合。光是數據來看，我們自己覺得很安慰，很靠譜了，實際上可能不是這麼一回事。這是第一個問題，數據做風控靠譜嗎，大家都有自己的分析和判斷。

怎麼說有點譜呢？它提升效益，不管是做信用級別還是供應鏈級別，小額資金和大額資金，在判斷起來的時候，在真實數據下面判斷，大家可能對這個事情判斷太嚴重了。我們做兩三年後發現，數據真實性很容易做檢測，包括加油、ETC，用於支付上游之類，這些東西都不反感，不是太核心，也會在這裡造一個流動性的假。這不是大家關注的重點。因此在數據維度上，過多把細節過度關注不是重點，可能會誤入歧途。我們在做數據層面要稍微跳出這個層面。

韓雪峰：第二個問題，金融科技在物流金融領域的應用場景？

陳豪：在這個行業裡面，各種不同的思維方式和操作口徑不一樣，因此在各自的領域，包括運金所在這裡去操作的思路也有自己的方式。金融科技對我們來講，我們是很重視的，但是就一定把它定位成基礎的能力來作為提供。所以在解決資金使用的時候，不管是幾十萬還是幾百萬，哪怕是上千萬，我們也可以解決，關鍵在於你是否有高效的方式，金融科技在這裡提供了基礎功能，這是不可迴避的。

不要盲目相信數據就能戰勝一切，還是要回歸金融本質去操作這個事情。

肖蓉：我今天為什麼來？是來找合作夥伴。什麼樣子具有科技型的企業我們是願意去做的？兩種大的方向，第一是你能夠找到行業應用場景，如果你讓我來找，不好意思我給不了你。你有夯實的應用場景，並且有足夠的能力去控制這個應用場景，這種我們很願意合作。還有一種，物流行業有一個很大的特點是控貨，這不是我們最看重的，而是處理貨流的能力。你自己有通道可以解決，或者在行業里是做專業的物流。我這個物流行業，物流公司，你不給我錢，我幫你處理，也是一種能力。

你有應用場景，有一些我不能處理問題的能力，這是我看重的。這個事情和科技有什麼關係？這個必須要高效，不能你給我10年處理這個礦泉水瓶，我接受不了。你要訓練的把這個信息傳導給能夠處理的渠道，並且能夠處理掉，這是我需要的。

還有前面大家都在談小額分散的概念，其實我們目前也有一些合作夥伴，在其他行業也有做快速獲客，我們戶均做得不大，可能十幾萬、二三十萬。

這種合作的科技型企業肯定有強力的三個東西，第一是貸前，能夠迅速的幫我海量獲客，能夠在汪洋大海中找到這批客戶，有融資需求，可以快速對接，我的人力成本做不到。還有貸中、貸後，你的風控模型振的能夠幫我監控貸後，實時報警機制。今天上午大家說得特別好，很多我都做了筆記，因為多維數據是我們需要的，多維數據的預計、多維數據的前期風控都是我們需要的。

曾再興：我分享一點乾貨。有一個觀點，目前在產業+互聯網金融，科技越來越重要，不像原來ERP，靠筆記、靠口說也能把這個事做了。目前哪一家做供應鏈金融的公司或者產業+互聯網+金融的公司，說不需要IT就能把事情做了？我相信也是很多企業，尤其傳統企業做互聯網+金融非常痛的一個點，找不到好的供應商或者方式，我接入的資源很好，運作很棒，但是不能落地。

目前在這個背景下，你的金融，你的科技和你的業務是完全融合在一起的。有一定有很強大的IT團隊做業務支撐，業務才能做得很好，發展壯大。一定是它的供應商，用戶、客戶、合作夥伴都能用這個平台，進行平台化。你有些面向互聯網的基礎化的平台，有一些基層組件，根據每個公司每個行業的業務場景，特點，然後基於這個標準化，再去定製化完全符合公司標準的互聯網平台，成為自己公司的產業互聯網平台，再不斷的去迭代，可以持續來用這個東西。

這種方法才是真正做產業互聯網+金融的公司，或者做供應鏈金融公司應該有的對IT的態度，不再是一個IT部門，應該是走向前台的部門。有一些傳統企業來創業，應該對技術水平方面，應該選擇自己公司有一套方案，基於標準化的組件，組裝成為我公司的完全服務我們情況的平台，而不是單純採購一套系統。否則現在看起來能用，但是肯定會走彎路，否則會發現我的IT技術會成為脫後退的東西。這是我的經驗總結，我看到太多的客戶走了這樣的彎路，大大的拖後了發展的步伐。

關於建議，一定要注意數據，一定要重視數據，哪怕目前數據對我沒用，一定要注意數據的結構化存儲。不要覺得數據沒用，這是不對的，一定要讓你的合作夥伴、客戶也重視真實交易的信用。數據就是資產，真的是這樣。

張明裕：肖總和曾總、陳總，我們都打過交道。在剛才肖總講到是否有海量的客戶，剛才說到快速上量，有一個很重要的前提，就是B客戶和C客戶是不一樣的，例如做現金貸，有公司可以一個月申請額140億，最後放出20億。一周利息是4.5%，折算一下年化是多少。這種可以由大數法則去做。但是如果你服務的客戶是10個，一個出了問題就是10%，這是銀行接受不了的。你有沒有快速幫他一批客戶拉上來的能力？拉到100個之後，10個客戶出問題，就是1%。如果你不具備這個能力是很難改變的，這就是為什麼有大數據的前提，你一定要有夠支撐大數法則的基礎。

我原來是做IT出身，和曾總在一個城市大連，後來和肖總的華夏銀行做供應鏈金融，所以我算是跨界過來做這個行業的，到目前為止，我們做一千多個核心企業之後，我一直覺得有一點，在這個行業裡面不是銀行不能溝通，只是溝通的方式不對。例如客戶說一定能處置掉我的貨，那不是銀行想看到的，銀行想看到的是拿出數據來，和肖總去講，你肯定能說服得了。

說到金融科技在物流金融裡面的應用場景，我剛才說的很重要的一個場景是你怎麼樣把信用輸出。大家都是做物流的，可能運力的80%就集中在30%的客戶身上。你拿到這個數據，怎麼樣證明三一重工的汽車是通過郵政數據部運出去嗎？從昆明運到大理是快達物流在運，從大理運到4S店是城配公司在做。你怎麼證明這個貨最後的付款方是三一重工？這是最重要的。

你怎麼樣去用一個方式創造可以傳播信任的機制，這個機制不僅僅是信息。也就是說，你有一千萬給到郵政屬遞，郵政速遞只有100萬給到了自有物流，自有物流只有50萬給到泰達。這個錢一定來源於三一重工。這個場景用什麼方式去做，經過那麼多手之後，這個信任怎麼不丟？就涉及到區塊鏈。

大數據是很好的應用，大家一定要想你積累得是否足夠。因為對於個人來講，我大概可以活到70多歲，你現在挖掘我，我從18歲到25歲，後面有五六十年的使用價值。但是中小企業平均存活3-5年，你還沒有積累夠，他就死了。所以一定是在這個場景下幫助到他，積累你的數據。如果換過來看這不一定成立，先去積累，後面才有機會去做。區塊鏈在這個產業，不僅僅是是解決數據真實的問題，而是解決了信任傳遞的問題。如果沒有大的信用在這個體系裡面，其實它是完不成的。這是在金融科技裡面的應用場景，也就是多級承運人之間怎麼把信用傳遞出去，包括運營、倉儲、物流這一套。

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