供應鏈金融的起源，是由于傳統(tǒng)銀行為拓寬放貸渠道，獲得優(yōu)質的資產，企圖通過核心優(yōu)質企業(yè)的上下游客戶資源，將單個企業(yè)的貸款風險由供應鏈上整個企業(yè)群的信息來預警，并加以規(guī)避。即將原先單體的信用體系改變?yōu)槠髽I(yè)鏈式的信用體系。
因此要保證供應鏈金融的安全性，終極方法就是通過供應鏈將客戶公司的三流：信息流、資金流、物流囊括入分析范疇。通過真實交易信息演算客戶公司的實際財務信息。因此，數(shù)據(jù)是供應鏈金融的命脈。
概括來說，要掌握該命脈，可以分為四步驟。
核心數(shù)據(jù)來源
無論是業(yè)務還是數(shù)據(jù)都需要有渠道來源，對于供應鏈金融而言，就必須選擇一個核心企業(yè)，通過這類企業(yè)來獲取核心的交易數(shù)據(jù)。這種企業(yè)有三大類四大標準。
一般的產業(yè)鏈可以尋找這樣的三大類企業(yè)：
第一、具有絕對市場地位的企業(yè)。由于現(xiàn)代工業(yè)及全球信息化的快速發(fā)展，現(xiàn)代企業(yè)已不再如傳統(tǒng)僅僅進行原材料采購或集中生成，而是采用整體的供應鏈采購以及生產外包的模式，涉及的供應鏈以及生產活動可能會遍布全國乃至全球。最為典型的案例則為蘋果公司，蘋果手機作為全球最暢銷的手機產品，在生產環(huán)節(jié)，整個手機大約500多個零部件被全球200多家供應商所外包，并也由供應商進行組裝；在銷售環(huán)節(jié)，除了自有銷售渠道外，代理商遍布全球各類渠道，有線下的傳統(tǒng)銷售終端，也有新式的電子商務平臺。
第二、渠道類交易平臺。所有產品的銷售都離不開渠道，由于現(xiàn)今社會的網絡化信息化程度不斷增高，銷售渠道也快速的從線下遷移至線上。無論線上還是線下都存在大量的上下游客戶，對于B2C型的交易平臺可掌握上游供應商，對于B2B型的則更能深一步獲取下游采購商的交易信息。例如我們非常熟悉的京東，作為B2C平臺，京東面對大量的上游供應商，供應商的賬期在45天左右，為解決上游供應商資金流動性問題，也增加供應商對京東平臺的粘性，京東金融提出了供應鏈金融的解決方案“京保貝”，根據(jù)供應商的應收賬款給予融資。由于京東不但了解供應商的貨物銷售交易，更掌握了實際的銷售回款交易，因此該產品對京東幾乎是零風險，名利雙收。
第三、物流倉儲平臺。該類平臺很早以前就是銀行重點開發(fā)的核心企業(yè)。最早非常常見的供應鏈金融模式，即為倉單質押，這類業(yè)務特別需要物流倉儲配合監(jiān)控。另外，企業(yè)的物流一般都需要第三方物流公司配合。因此要精準掌握企業(yè)的物流狀況，必然要獲取第三方物流信息，所以物流倉儲平臺成為了供應鏈金融的重要一環(huán)。
根據(jù)上述的簡單介紹，這三大類企業(yè)一般都符合以下四個標準：
1、在行業(yè)中屬于龍頭企業(yè)、風向標；
2、具有大量上下游企業(yè)；
3、具有穩(wěn)定或有規(guī)律采購以及銷售流水；
4、具有較高程度的系統(tǒng)化信息化。
也就是這些原因，一旦介入這類企業(yè)的供應鏈金融管理，提供各類金融產品例如信用證、應收賬款以及票據(jù)等業(yè)務，可快速掌握上下游企業(yè)交易，掌握企業(yè)的信息流、資金流以及物流數(shù)據(jù)。
確定數(shù)據(jù)范圍
企業(yè)信息數(shù)據(jù)復雜而紛亂，如何在那么多數(shù)據(jù)中找到自己所需的數(shù)據(jù)，決定了最終成果的可信度。
一般而言，企業(yè)內部有三類數(shù)據(jù)，分別為：內部管理數(shù)據(jù)、交易數(shù)據(jù)、財務數(shù)據(jù)。內部管理數(shù)據(jù)一般為企業(yè)內部的行政管理數(shù)據(jù)，例如OA系統(tǒng)內產生的內部流程數(shù)據(jù)。交易數(shù)據(jù)，則為企業(yè)營運過程中發(fā)生的一系列買賣交易，這里面涉及到在買賣過程中的信息流、資金流、物流。財務數(shù)據(jù)，一般是指傳統(tǒng)財務的三大報表，資產負債表、利潤表以及現(xiàn)金流量表。
在銀行傳統(tǒng)業(yè)務中，主要是通過財務數(shù)據(jù)對風險進行評估。但由于財務數(shù)據(jù)屬于結果性的數(shù)據(jù)，無法實時或及時的對企業(yè)運營狀況進行監(jiān)控或預警，因此在供應鏈金融的模型中財務數(shù)據(jù)僅僅是一個輔助數(shù)據(jù)。更主要的則是交易數(shù)據(jù)，所有與買賣交易相關的數(shù)據(jù)都要進入監(jiān)控分析范疇，從傳統(tǒng)的進銷存、客戶信息、資金收支信息，乃至到系統(tǒng)的過賬方法都將是至關重要的分析數(shù)據(jù)。以交易數(shù)據(jù)為主，以財務數(shù)據(jù)為輔；用交易數(shù)據(jù)監(jiān)控過程，財務數(shù)據(jù)輔助驗證結果以及過程的真實性。
構架規(guī)則引擎
首先，長久以來，金融數(shù)據(jù)都以固定主題的靜態(tài)指標進行分析。無論是teradata的十大主題（當事人、產品、協(xié)議、事件、資產、財務、機構、地域、營銷、渠道），還是風險管理中按資金風險、市場風險、信用風險、操作風險等進行分類主題，主題下的指標都需要分析人員根據(jù)統(tǒng)計制度手工添加。
其次，目前銀行金融體系的數(shù)據(jù)分析更多的是分析自有資產，而不是客戶資產或交易。固然通過對自有資產或歷史還款指標進行分析能夠發(fā)現(xiàn)已發(fā)生的風險情況。然而實際上，風險更應該在發(fā)生之前就被識別與預警。
所以在現(xiàn)今互聯(lián)網的時代，這樣的分析已不再適應時代的發(fā)展。數(shù)據(jù)分析逐漸在使用動態(tài)的規(guī)則引擎來替代原有的靜態(tài)指標，使用客戶交易或行為數(shù)據(jù)來替代以往的財務數(shù)據(jù)。通過“進行時”的數(shù)據(jù)（例如交易行為）來判斷“將來時”的數(shù)據(jù)（例如客戶未來的經營狀況），而不是通過“過去時”的數(shù)據(jù)（例如客戶的已逾期的貸款或財務數(shù)據(jù)）去進行判斷。
這種規(guī)則引擎模式的分析在支付寶的支付模型中有非常好的體現(xiàn)，例如支付寶在其風險模型中采用了六大維度（賬戶、設備、位置、行為、關系、偏好），在模型中采用了1萬多條規(guī)則或策略，來判斷支付行為是否有危險。
優(yōu)化風險及信用體系
傳統(tǒng)供應鏈金融的風險及信用體系是基于傳統(tǒng)銀行的風險管理及信用體系。但在新金融的模式下，傳統(tǒng)體系顯得笨重及片面。例如銀行的信用體系嚴重依賴央行征信以及一些外部的風險評級，這類體系由于自身過于龐大以及局限性，無法及時調整判斷標準，更無法覆蓋市場新業(yè)務或新興企業(yè)。
因此通過互聯(lián)網金融來建設供應鏈金融的風險體系以及信用體系則成了最終的數(shù)據(jù)分析目標。
首先，建設完整的風險管理體系。這里的風險管理并不僅僅是現(xiàn)在互聯(lián)網金融中經常提到的風險控制，而是包含了風險識別、風險度量、風險控制三部分。之前構建規(guī)則引擎僅僅是手段，目標是通過機器學習的手段不斷補充規(guī)則或策略，最終通過這些規(guī)則來制定風險管理體系，在整個體系中應用規(guī)則來識別風險、應用規(guī)則的風險權重來度量風險、最終通過規(guī)則對應的規(guī)避方法來控制風險。
其次，在成熟有效的風險管理體系下形成信用體系。目前國內不僅僅欠缺個人信用體系，更缺失企業(yè)信用體系。絕大部分小微企業(yè)無法依靠現(xiàn)有的人行信用體系獲取貸款授信。而供應鏈金融依靠供應鏈數(shù)據(jù)構造出風險管理體系，并基于此為這些小微企業(yè)設計出一套信用體系，一套基于核心企業(yè)的鏈式信用體系。
最終，這整套風險管理體系以及信用體系是否成功，將決定了供應鏈金融業(yè)務發(fā)展所能達到的高度。
