pos机沙龙,技术改变B2B供应链金融——记B2B CTO技术圈第二次沙龙

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本文目录一览：

1、pos机沙龙

pos机沙龙

从供应链到供应金融，是交易相关B2B绕不过去的槛。无论是把供应链金融当作是盈利模式，还是作为交易渗透率达成的切入方式。供应链金融是所有围绕产业供应链效率降本、增效为核心的B2B平台和产业企业均绕不开的要点。

个人认为B2B电商平台供应链金融优势在于：以交易为切入批量获客，通过电商平台交易、SaaS等形式将线下交易搬到线上实现了部分供应链信息线上化，通过自营形式切入产业链上游和终端，服务次终端及终端客户。

而劣势在于：缺乏完整的供应链建设和供应链信息，平台轻资产未能形成有效核心企业资质输出信用， 缺乏进行资金方对接和供应链金融平台搭建的团队和能力。

行业信息化才刚刚开始，从技术创新在供应链金融领域应用场景的角度来看，主要包括业务发展和风险管理两大场景。具体来说就是运用“A”（人工智能）“B”（区块链）“C”（云计算）“D”（大数据）等技术手段重塑传统供应链金融产品、模式、流程及组织等。

带着诸多期待，B2B技术圈最帅的摩贝CTO杜思奇，结合摩贝的供应链金融发展，从科技应用和大数据角度，给大家分享了期待已久的大数据供应链金融。

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大数据供应链金融

B2B平台供应链金融的通性问题

大部分B2B平台的供应链金融发展的都比较一般（还没有特别牛x被验证的B2B供应链金融模式），摩贝的供应链金融，在化工行业相对领先，但仍可视作尚未通关前的最后一个红灯路口。

摩贝多元化的业务方向（电商／科研／信息／供应链金融／SaaS平台），试图搭建一个生态圈，这种丰富的生态，会生长出多样化的可能性，这也是领跑平台具有的资金和资源优势。

同时，摩贝的服务对象中偏终端生产商（一线工厂）比较多，这一点较为有利于供应链金融的开展。

而客户的选择上，更多的是客户选平台而不是平台选客户。尤其对于大供应商和大客户而言，这些企业自身实力较强，获得资金的能力强，成本低，大企业通常会依托自己的上下游发展供应链金融，而摩贝平台则更多的去服务那些未被金融服务好的产业链中小企业。

资金方

摩贝主要合作资方为商业银行（平安、广发、农行等）、P2P、小贷，及部分自有资金。

不同渠道的资金成本不同，其中自有资金部分只针对那些急需开拓、粘性较强的优质客户，依据订单的供应链急需性给予适度配资。

外部资方需要做数据穿透，三方协议。例如和农行合作，通过系统打通，供应链数据全部通过API交互。越是大行，流程越规范，要求越严格，相应的资金成本和体量也更有优势。

客户方面不希望穿透数据，签署三方协议，但今年通过资金方的强势推进（今年但资金面情况紧，很多企业为了获得流动性资金，不得不配合，正是发展供应链金融的大好时机），得以强势开展客户数据的连接。

资方的数据共享需求，牵涉到各个场景的表单，比如业务，授信，尽调，贷后等环节。由于金融机构对表单的多元化需求，且多变，催生了大数据表单服务。（150多个纬度的表单数据，可以自行配置组合）

化工方面的产业标准化相对较低，摩贝将化工产业分为大宗／次大宗／精细／试剂等不同层级，不同层级的产业场景差异很大，货物特性差异也很大。

从货物特性上说，大宗的价格波动大，交易属性强，金融属性强。

试剂产品，主要服务院校，学校老师签字确权。此种场景下，供应链金融发展白条模式即可。

不同类型的产品线和细分行业特征，均有不同类型的供应链金融产品做对应。对于公司支持的业务方向，金融产品支持上会有强力倾斜，甚至0利润也希望通过金融来切市场，获得客户渗透率。

资产方面

一，通过建立风控模型，对不良资产进行甄别（不良识别）

大数据中心（其实尚未实现大数据，可以称作内部大数据），从各方面收集各类社会化风控信息，比如诉讼，法律，法人相关信息，税控信息（yes or no 的判断回馈）

建立企业信用档案，从地推扫园区，数罐子数车，挖掘工厂的真实供应链进出信息（如果厂里车辆进出有问题，可能就是风险预警的信号）；

逐渐发展到政府机构打交道，高薪技术委员会合作，做园区的集中管理和电商的对接，这既是提高了园区的管理效率和成本。和官方合作的优势还在于，减少环保的影响（提前得知园区环保一刀切的政策性风险，导致供应链金融的坏账风险）

（简言之，从社会化风控数据，到一手的供应链数据，从大环境数据，到小环境数据。供应链金融识别不良的数据纬度很多，有很多有价值的数据纬度需要八仙过海各显神通的方式获得，而真正的风控模型，在缺乏数据纬度和数据获得的时候，仍需不断完善。）

二，数据维度缺失很多，且细分领域的数据采集差异很大，信息维度的确认难度高。

“金融本质是风控模型，模型的本质是数据。”（先有供应链，才有供应链金融。B2B平台的数字化供应链的关键还是在于数据的获取。）

先采集尽量多的数据，搭架子，摩贝共收集了一百万家企业客户的骨架数据，通过定位和百度API，先对企业打标签，之后再通过各种运营方式使企业客户激活。

企业数据采集的难度是比较大的，多纬度数据的获取，尤其是需要线下采集的数据，往往会出现数据采集过程中的偏差（比如采集人员为了应付差事乱填数据）。

而对于企业数据的真实性判断，需要对数据进行降噪处理，再进行具体分析应用。

目前化学品关系图谱应用研究主要是两个方向，1是化学合成的关联性图谱，这主要是从化合物角度做了关联；2是产业链应用关联性图谱。例如钛白粉的应用方向，可以应用于涂料，也可能应用于食品，在某些方向是主料，而另外一些方向则变成了辅料。目前只做了部分细分产业链和产品的关联性图谱，这方面的待挖掘前景和工作量很大，需要通过大数据结合专家的方式来逐步实现。

通过线上线下不同渠道数据的收集，共同实现数据风控的可行性。

供应链金融流程控制

首先建立平台，建立信用档案（各项数据收集，严格要求地推收集，官方数据的获取如税控），通过静态数据和动态数据的获取来完善模型。

建立定价模型，包括供应链金融业务的评分和评额。（风险控制模型，授信额度模型）

这里的模型中，包括国家政策和产品技术演进的对市场发展的影响政策（外部政策，内部政策，针对区域，针对产品线），市场开工和接受的影响，产品发展的轨迹方向。成本（资金，人力），议价（研发），收益（不同产品线的收益差异，倾斜的）等等多纬度。

不同模型的建立一样需要通过大量的实践来调整，数据是其中的核心。万能表单的数据纬度的建立，来源于和外部三方数据合作，被推动着挖掘供应链数据信息的获取方式。

业务操作流程分为：授信，融资，贷后

授信这里有几个阶梯（分类），一是查信用档案即可授信，二是通过客户支付保证金+征信来授信的方式，三是一定要上会才可以通过的类型。授信阶梯的建立也大大提高了整个业务流的效率，通过相对标准化的业务分类，避免了很多无谓的上会流程。

预授信这里有意思的是，很难有长期在平台交易而对资金无需求的客户类型。来的客户要么是冲着金融来的直接就要求授信，要么是不需要融资的长期客户。那种长期交易偶尔缺钱的用户很少。

（希望做AARRR流量漏斗筛出供应链金融融资客户的想法，可能和产业生态有背离）。

信息化系统数据打通

通过数据共享后台--打通EPR报表（财务数据）--打通过程数据（供应链数据）--资金方后台

摩贝最近在推进独立部署的SaaS系统来降低企业客户对数据的敏感性（获得／打通数据很重要，大家都在千方百计的努力尝试），另外从已经借款的用户开始，要求部分客户配合ERP的数据连接（用友U8+NC）。（今年以来资金紧，客户想用钱，嘿嘿，跟客户系统做对接的好时机呐。）

（系统数据直连的方式，将提高供应链金融融资企业数据的可信度，并可以将其视作核心企业发展其上下游客户。插个广告，对系统数据直连的供应链金融感兴趣的朋友欢迎找作者聊哈，本公众号菜单栏上有联系方式。）

贷后预警／催收

贷后分为：人为预警（行业传闻等），系统预警（产品相关性和产业链相关性）推导出供应链金融客户还款能力和还款意愿的模型。例如产业链上上上游的产业发生了变化，对下游延迟性影响，常附带有类似延迟性传感效应的产业链影响特征。

信用档案和风控模型静态数据+过程数据的难点，在于模型建立以后对接数据源，持续稳定的数据获得方式。

对化工产业链来说，摩贝是用服务（仓储物流）切入，用资金切入，用交易切入。

供应链的完善程度取决于对产业链的理解程度。摩贝设立业务中心，营销中心，供应链中心，分别从业务，运营和供应链角度服务产业，不断提升产业客户的覆盖率、转化率、复购率、渗透率。

比如化运圈，就是针对危化品车辆，针对化工行业物流运输的中间态缺失，目标为打造危化品的物联网，通过高粘性的物流来带动切入产业。

“人工+智能”

供应链金融是否能做好，取决于各个领域的专家对于行业的理解。摩贝通过挖人的形式，获得大量行业专家和专家带来的行业业务关系。

专家人工+数据智能服务，对行情的判断和库存的判断，是结合了大数据、AI和专家经验模型，并不断经过数据验证的演进结果。

银行等资金方有自己的风控模型和授信模型，平台方建立的风控模型，目标是为了探索N+N模式下的供应链金融，最终实现供应链金融风险定价和资产分发。

嘉宾提问，摩贝供应链金融服务的客户，择优和去差，哪个更可视作重点？

杜总：培育优秀客户，剔除劣质客户，防欺诈都是技术在供应链金融上的重点。摩贝尽量选择挖掘客户来共同合作，筛选出可以合作的客户，择优的服务重点中小微企业伙伴，和客户共成长。

嘉宾提问，摩贝做供应链金融的根本目的是什么？

杜总：其实根本目的还是为了做交易，做客户交易的渗透率，本质还是为了业务而提供的供应链金融服务。（每家平台的情况不同，此供应链金融的出发点很值得思考）

嘉宾提问，2B的线上支付，电子合同等应用如何？

杜总：支付和电子合同，尝试过推广，但是效果不明显，推广门槛比较高。如果没有强势杠杆来撬动客户，较难改变用户习惯。

此处省略500字不可描述的、嘉宾不让分享的闭门内部讨论，如想知道不可描述的干货详情，请点击文末阅读原文报名参加下期B2B技术圈的现场活动。

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技术生产力

好运虎的CTO丁丁，以技术负责人的角度给大家带来技术生产力的精彩分享。

丁丁分别从技术本身，技术管理者，和老板角度分析了究竟该怎么评判这么贵的程序员好不好的观点。

丁丁从性价比和google 的打分纬度联想到评判程序员的价值的方式，分析了程序员VS码农的区别， 什么是老板眼中最需要的程序员等一系列认知程序员的精彩观点。

看以下ppt来做些理解

对CTO来说，做好对老板和团队的上下协调沟通，带好团队，对科技研发人员做合理的分配，通过打分作为评价量化基础是非常有效的管理方式。

从技术负责人角度看，有的坑必须得有人去趟，小概率可能也面临着高回报，兼顾做到相对公平的合理补偿机制，技术团队才会更有凝聚力。

毕竟，对所有人来说，运气也是一种实力。

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大数据

大数据贯穿着整个互联网行业，无论2B或是2C，无论AI还是区块链，都是从不同角度结合着大数据形成的不同玩法。金融领域有数据资产化，资产数据化的说法。在科技领域，大家也对大数据的应用方向做了研讨。

业务数据化，数据业务化

基于DMP平台的数据采集，存储，发展大数据解决方案。例如很多线下实体连锁店也在做一些场景数据采集，了解线下客源情况，和线上可以对应。

数据的获取方式上，可通过手机IMEI号（mac地址），通过正样本（手机号注册的APP场景，比如支付宝的注册场景）获得人的身份验证；线下探针的成本不高，有大量的线下数据可以获得。通过探针去主动获取人的身份，通过消费POS的数据等去获得人的消费能力。

例如美国高档连锁百货店诺德斯特龙大数据应用案例；Burberry，给导购员的案例，可以通过RFID射频技术，获得衣物试衣的频次等消费习惯数据；个人消费者在全家等超市购物，商家也有男／女等用户画像的简单分类。

医疗解决方案

大数据既存在于医院的药物研发，药物流通；又有 AI人工智能关于X光片的机器识别及准确率训练的应用。

病患本身的数据挖掘，人寿保险是最关心的。保险公司采集人的健康数据，甚至送手环来获取人的生理数据及运动习惯等。

数据安全和隐私

数据安全隐私的政策其实都有，只是监管相对不够严格。例如安卓手机可以抓取APP list，可以给分析人群打标签。

获取数据，最终为了服务人。大部分公司采集数据只做内部使用，一般不做外部扩散。

大数据的发展一般沿着，数据可视化-决策应用-更多深层应用的探索的方向发展。

大数据和B2B

大宗商品大数据应用中，通过合作方的供应链，获得相对准确的库存数据，做库存价格判断。通过获得生产原厂的数据，可以有效判断市场货物的库存及出货趋势。

数据的来源方式多种多样，B2B大数据面临的问题往往在于数据的稳定采集获取渠道和方式。

非结构化也是一种数据形式，如果外部的过程性数据获取难度高，可以先获得内部数据，或者可以先获得结果性数据。除了通过主动数据采集，数据合作获取，获得脱敏后的结果数据，也是一种办法。

大数据的话题，未来将成为核心研讨话题，贯穿着整个B2B CTO技术圈的脉络。觉得本期大数据还没看过瘾的朋友们，可以期待未来更多顶级大数据专家的分享。

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诚邀您的加入

感谢摩贝杜总，好运虎丁总，复星李总的精彩分享；感谢朱文迪Ricky热情发起组织B2B CTO技术圈，感谢快CTO李总的协调；感谢复星一链网提供场地，复星一链蔡总和诸位小伙伴一如既往的支持。

无论是技术或业务，如果B2B企业愿意来分享自己的模式和获取专家团建议，我们可以安排来现场交流，少踩一个坑，多支一个招，节约的是大量的时间和成本。

本期由于几位知识图谱应用专家均有事未能到场，此话题留待下期继续；如果朋友们对B2B相关的任何方向感兴趣，欢迎留言。

点击阅读原文获得加入B2B CTO技术圈方式。我们会尽努力保证每一期活动都有你想要的干货，和若干不可描述的闭门内容

最后，我选了一张自己看起来比较帅的照片，供大家欣赏

本期参会嘉宾（按确认时间排序）：

李俊 零元素／密尔克卫 CTO

李彦辉 快CTO CEO & 协调人

丁丁 好运虎 CTO

李勇 芬木科技 CTO

杜思奇 摩贝 CTO

王钰 大大买钢网 CTO

朱文迪 51连接器 CTO & 协调人

蔡荣鸿 复星一链网 GM

崔恒亮 复星一链网 技术总监

李锦国 CTO

谢虎 资深运营

张帆 紫枫金控 运营产品总监

李元超 集行科技 CEO

Alex 化塑汇 CTO

杨达 资深技术创业者

以上就是关于pos机沙龙,技术改变B2B供应链金融——记B2B CTO技术圈第二次沙龙的知识，后面我们会继续为大家整理关于pos机沙龙的知识，希望能够帮助到大家！