转，方能有型 | 供应链金融15万亿的市场规模，你将如何进入这个蓝海中
在这一过程中，企业实施供应链金融管理的需求日益迫切，一方面核心企业希望寻求到有效提升供应链整体运作效率的方法，以实现自身的稳定增长；另一方面，上下游中小企业渴望获得更多融资机会。通过将供应链上相关企业作为一个整体，根据交易中构成的链条关系和行业特性设计融资模式，供应链金融已成为向成员企业提供灵活金融产品和服务的一种融资创新解决方案。
由于依靠真实贸易背景且资金封闭运作，这种方式降低了商业银行的风险，为银行带来可观存款和中间业务收入。然而线上供应链金融平台的重点在于信用，需要通过大数据了解企业运营情况，给予信用支持，而不只看财务表面。
简单来说，核心企业、供应商、经销商的经营数据提供给银行之后，银行对其进行分析，进而确定企业的直接授信关键信息，借此简化并加速融资流程，同时实现更及时的风险预警。
至关重要的“数据”
数据是供应链金融进一步发展和完善的关键。数据的共享程度越高，整个链条的效率就越高，同时成本也进一步降低。整个平台也需要在交易数据和行为数据的收集与挖掘等方面进行更多探索。
随着物联网、大数据、移动互联网等信息技术的发展，使得供应链全链条信息化具备了技术上的可行性，同时竞争态势的发展使得核心企业有了供应链全链条信息化的现实需求。目前在供应链全链条信息化的过程中，还出现了依靠交易数据进行金融服务的新型融资方式。
在这一过程中，银行可利用平台，将链链融合，整合数据生态链形成数据生态圈。在这样的生态圈内，借助信息技术，无论规模大小，每个企业都可形成以自身为中心的供应链，都有上下游，每个企业都是核心和节点，在其周围形成可以交叉验证、持续积累的360度全覆盖的真实交易数据和行为数据集合。
简而言之，随着供应链金融平台的持续发展，底层数据平台同样需要不断地演进和完善。
我所在的微软数字化转型咨询团队脱胎于微软企业服务部，借助在1000多个客户服务项目中积累的大量经验，总结出了成功实施业务转型的模式和实践。我们将转型方法分为三个阶段：梦想（Dream）、设计（Design）和交付（Deliver），此谓之微软数字化咨询服务（DAS:Digital Advisory Service）三部曲。
我们会通过这样的方式，帮助金融机构构建供应链金融创新所需的底层数据平台，为金融行业的数字化转型和业务创新提供全链条支持。
有据可依，构建智能数据平台
随着银行等金融机构的不断发展，现有内外的数据系统已经无法满足新业务的需求，他们需要获取更多外部数据（如企业数据、物联网数据等）为业务创新提供辅助，同时这些数据必须以符合银行标准的方式接入系统。
物联网平台当然是首选，通过收集、存储、过滤和处理多样数据源，制定符合银行数据抽取的数据标准，初步建立出基于银行业务需求的数据分析模型。通过引入新技术（区块链、人工智能等）建立可信、敏捷、智能的数据平台，进一步持续完善数据治理并丰富业务数据模型，实现业务快速创新、提高流程效率，降低风险，获得收益。
我们建议客户数据平台搭建分成三个阶段，明确每期完成建设目标，为业务带来可评估的价值。
第一阶段：利用物联网技术收集海量外部数据
由于需要汇聚不同来源和标准的外部数据，我们建议利用物联网技术构建所需的数据平台。银行客户量大，可能同时对接上百家企业平台，可以预见，整个平台需要采集的数据量非常巨大，并且会同时包含结构化和非结构化的数据。我们的平台必须能够支持使用多种网络协议传输和采集不同标准的数据，同时数据的采集、抽取必须保障实时性。
基于银行私有云的现有数据平台，我们将基于Azure公有云，构建用于采集数据的物联网资源池，以及物联网数据平台，充分运用Azure IoT Hub等物联网和数据分析技术，帮助客户快速采集不同来源和类型的数据，并统一存储在基于Azure的物联网数据平台中。
第二阶段：业务数据模型建立+平台自学习
数据平台采集来的数据，需要结合业务需求进行各种复杂的分析，才能得出所需见解。为此，我们将结合客户的业务快速创新和迭代需求建立数据模型。这些模型依然运行在位于Azure公有云中的物联网数据平台上，并会通过平台源源不断采集到的数据进行自学习，进一步完善后，将分析获得的见解供应给位于银行内部私有云中的数据平台。
在这一过程中，引入机器学习技术，在海量数据资源池的基础上，通过平台自学习和数据挖掘，获得业务创新所需的洞察，帮助银行实现数据驱动式创新。
第三阶段：智能化数据平台对外提供开放增值服务
为了让整个数据平台的作用得以最大化体现，我们还将帮助客户以该平台为基础，对外提供增值服务，帮助更多周边企业和用户从中获益。
通过将物联网数据平台与人工智能、大数据、区块链等技术有机结合，帮助银行利用智能化平台对外提供独有的增值服务，借此打造生态圈，形成数据价值的良性循环，通过Open API方便其他行业企业和金融机构设计并实现自己的创新式服务。
通过上述三个阶段，我们将充分运用微软的数据平台、物联网、大数据、分析和数据可视化等技术，为银行等金融客户打造一个全面的智能化数据平台，实现“商流、信息流、资金流”的数据统一，全面满足客户不同业务场景的数据采集、清洗、存储、分析和治理等需求。
智能化数据平台的功能和价值
通过与银行共同打造基于Azure公有云和银行内部私有云的智能化异构数据平台，利用物联网技术收集、存储、抽取并分析来自不同企业的海量数据，并通过完善的数据建模为客户提供所需的事前预测、事中分析、事后监控能力。
这个平台全面满足客户的下列四大需求：
基于云的底层IaaS平台在灵活性、可靠性、可维护性等诸多方面全面满足客户需求。在物联网数据采集、数据存储抽取、大数据建模、数据分析等方面，采用适合的PaaS服务，有利于IT部门的日常运维工作。而在此基础上提供定制化SaaS服务对良性生态圈和业务创新的推进将起到举足轻重的作用。
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数字化咨询服务（DigitalAdvisory Service）带着微软的精英技能及资源、经验和创新，予力企业客户实现其数字化转型愿景。微软企业服务部将助力客户推动转型计划，帮助其建立全新数字业务。
全球技术，创新中国，通过与更多中国合作伙伴在本土化创新上的通力合作，微软将全力以赴，把丰富多彩的可能转化为实实在在的创新动力和解决方案，为中国企业的数字化转型加把劲。
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翟进
微软数字化转型咨询师