1. “四流”不协同和数据风控的可获得性差，使得贸易融资的自偿性特征消失殆尽；随着近年来贸易融资风险的集中爆发，传统模式下的贸易金融几乎处于停滞甚至倒退状态。
2. 近年来，在信息化的驱动下，贸易金融新模式成为金融业的一片“蓝海”，究其背后的原因，就是“四流”的信息化协同以及信息化下的数据风控，有效突破了传统模式下“四流”的不协同和数据风控可获得性差的两大风控痛点。
3.信息化驱动的贸易金融才更具有生命力，代表贸易金融发展的明天。
科技信息技术与广义贸易金融及其基础交易，正发生着深刻的融合，给传统贸易金融理念带来重大突破，其商业价值显著。本文以金融本质——风险控制和创新核心——价值发现为维度，试图探究当前信息化贸易金融的发展逻辑。
从一起“1+N”供应链融资风险案件说起
2016年12月16日《华夏时报》刊载了一篇题为“变味的‘金融创新’ 黑龙江近百商户‘被贷款’3.73亿元”的文章，披露了一起“1+N”供应链融资风险案件。主要案情如下： H银行以SN公司为化肥销售商核心企业，为多家化肥买方提供以SN为核心的“1+N”供应链融资，即H银行为买方向SN公司购买化肥提供贷款，贷款支付给SN公司，SN公司向买方发货，在贷款到期前买方向H银行支付贷款本息。据某化肥买方称，其往年申请的贷款额度为400万元—500万元人民币，此种融资模式平稳运作数年，但至2016年却突生变故。2016年以来，买方并未收到SN公司提供的化肥，且SN公司告知买方，贷款是H银行提供给SN公司的，与买方无关，买方需以现金提货。2016年8月，该买方接到H银行的贷款还款通知单，要求其归还1000万贷款，此时，SN公司早已人去楼空。据报道，此案涉及买方90余家，总金额达3.73亿元人民币。
该风险案件背后的原因是“信息流”“商流”“
物流”“资金流”的 “四流”不协同。具体而言，第一，贷款需求从以往的400万元—500万元，激增至1000万元人民币，但H银行并未了解其背后的农业生产量以及农资需求量是否存在相应的增加，即“信息流”不协同；第二，H银行并未掌握，买方和SN公司之间是否达成真实有效的1000万元化肥购销协议，即“商流”不协同；第三，对于融资下所对应的货物，并未实施有效管控，即“
物流”不协同；第四，H银行对买方的融资资金需求，并未核实，同时，在买方未收到货物的情况下，H银行即将融资款项支付至SN公司账户，并主动放弃对款项的控制，即“资金流”不协同。近年来，信用证、票据、保理及动产担保融资等主流商业银行贸易融资业务以及企业托盘业务，均遭遇不同程度的风险暴露，其背后都隐藏着“四流”的不协同。
除了“四流”不协同以外，在传统贸易金融下，对于沉淀于交易链各个节点之间的数据，例如订单、采购、生产、运输、销售、退货以及保险等静态数据，以及价格走势、销售走势、订单变化、库存变化、结算周期等动态数据，以及与同类产品、相关产品、同类企业以及相关企业有关的外部行业数据，商业银行无法经济地进行实时准确的系统性采集，进而加以处理，形成支持信用风险评价的有效信息，这也是传统模式下，贸易金融风控的一大痛点。
“四流”不协同和数据风控的可获得性差，使得贸易融资的自偿性特征消失殆尽；随着近年来贸易融资风险的集中爆发，传统模式下的贸易金融几乎处于停滞甚至倒退状态。然而，近年来，在信息化的驱动下，贸易金融新模式成为金融业的一片“蓝海”，究其背后的原因，就是“四流”的信息化协同以及信息化下的数据风控，有效突破了传统模式下“四流”的不协同和数据风控可获得性差的两大风控痛点。
“四流”的信息化协同
“信息流”“商流”“物流”和“资金流”，在信息化驱动下得以有效协同，基于以下四项前提条件：
第一，运营的线上化和可视性。互联网的本质特征——“连接”，将实体经济下交易链的各项要素，以线上化的方式，跨地域紧紧连接，以去交易中介，提升交易效率，降低交易成本，优化供销渠道为粘合剂，因此，其内生性和粘性更强。
线上化的基本形式有以下三种：一是垂直型线上化，例如就单向价值链下的订单、采购、生产、商检、物流、销售、结算以及融资等要素集成线上化；二是平行线上化，例如，煤炭电商交易中心利用网络技术连接煤炭价值链中各类煤炭贸易商，将煤炭供销数据线上化集成于电商交易平台；三是资源共享线上化，例如企业ERP系统与金融机构融资系统对接，实现企业的商业、物流、财务和税务等管理信息线上化并与金融机构实时共享。
线上化的直接效果是交易链可视化，即利用信息化管理工具，使交易链各个节点均留下价值流的实时数据痕迹，确保无漏点、无盲点以及无断点。交易链可视化，为数据风控和“四流”协同提供了基础。
第二，交易的真实性和持续性。信息化支持下的线上交易，相对于传统交易模式，具有虚拟化特征；而真实性是虚拟空间交易的基础，因此，确保交易的真实性和持续性，对于信息化驱动下的贸易融资尤为重要。
信息化工具将原来分散于交易链各个环节的相互孤立的数据线上化集成起来，为核实以“四流”数据为表征的交易的真实性和持续性，提供了可靠的手段，具体体现在以下三个方面：一是多维度数据自动互验，改变单一维度数据的核实模式，实时采集多维度数据，进行分析检验，以掌握真实的交易状况。例如，某金融机构在叙做应收运费保理业务时，将系统自动采集的运输公司提交的运输工具的运输路线、里程、订舱及油耗量等运输数据，还有税务机关提交的纳税信息及海关提供的清关数据，与融资申请人提交的货运合同和发票数据相互校验，以核实交易背景的真实性。二是业务的合理性和逻辑性检验，网络的集聚效应使得信息的采集者，很容易从不同地域、不同货物、不同交易模式以及不同物流状态下的相关交易数据中检验业务的合理性和逻辑性，同时，实时采集异常采购或销售数据，提供融资预警信息。例如急剧变化的采购量或订单量是否合乎商业逻辑，交易价格是否符合合理的市场预期。三是履约的关联性，交易链下各个交易之间的履行通过价值链紧密关联，交易履约的关联性使得价值链得以持续运行，例如对于运输公司，
货物运输合同和燃油采购合同的履行是相关的，信息化下的运输产业链融资中，根据履约关联性，运费保理款项可定向用于向燃油供应商支付采购燃油款。
第三，控货的精确性和智能化。上海钢贸案下“重复质押，一女多嫁”的风险，实质是物流与信息流、商流和资金流的不协同，凸显贸易融资下物流管理的重要性。
信息技术的运用极大地提升了物流管理的现代化水平，极大促进了物流和信息流、商流及资金流的协同，具体体现在以下三个方面：一是货物管控的精确性。例如运用移动通讯系统、可视化监控系统、GPS及互联网远程监控技术等实现物流各个节点中物流要素的全程可视化。近年来兴起的物联网技术则试图通过准确感知货物各种物流信息和监管要素，生成与货物实时对应的动态信息，为实现对交易链中物流的自动化跟踪和追溯提供技术支持，有助于传统动产担保融资业务中物流信息不对称的难题。2013年，国内P银行以汽车物联网金融为突破口开启了物联网金融的先河，2016年，该银行与上百家仓库和物流园区建立合作，完成物联网仓库布局，为开展物联网电子仓单质押融资业务打下了基础。二是货物处理的精确性。传统动产担保融资模式下，银行往往由于难以获取关于押品的行业信息或处置押品的有效渠道，导致无法迅速处置押品，而在大宗商品电子交易所主导的存货质押融资下，网络技术使得大量大宗商品交易商汇集交易平台，依托能够覆盖广阔的渠道的优势和实时掌控的商品行情资讯，交易所可轻易并迅速找到买家信息，短时间内处理押品变现，实现押品“看得住，盯得紧，甩得掉”。三是货物管控的智能化。例如在传统动产质押融资模式下，在个别仓库中的质押物低于预警值，需要融资人对该仓库进行补货或部分还款；但在仓库监管信息化下，通过信息技术将多个物联式仓库互联起来，实现对货物入库、出库、监控、盘点等的信息化和智能化管理，从而将传统条块分割式的单仓监管模式改变为不同地域的多仓多种货物联合监管和补货模式，进而促进了仓库监管过程中的资金流和物流的信息化协同。
第四，交易过程的封闭性和自偿性。失去自偿性支持的贸易融资，其风险特征，无异于流贷。信息化驱动并未改变贸易融资因自偿性而缓释融资风险的本质特征和规律，而是通过运用信息化技术促进了贸易融资中价值流的价值发现、价值生产、价值传递和价值实现全过程的有效封闭，进而促进贸易融资自偿性的实现。
某药品交易所的开放型商务协同平台是由药品原料供应商、药品生产企业、药品流通企业、药店、医院、
物流公司及金融机构等组成的商业生态圈。以药品交易所融资为例，最终用户医院通过电子交易平台下达药品采购订单，平台根据预先设置的撮合规则，自动将订单需求与某药品流通企业和某药品生产企业的供给相匹配，线上签订药品供销和生产合同；同时，药品生产企业的原料购买需求，通过电子交易平台自动与某原料供应商的供给相匹配。通过电子交易平台自动生成医院和药品流通企业签订的“药品供销合同”，药品生产企业和药品流通企业签订的“药品供销合同”及药品生产企业和和原料供应商签订的“原料供销合同”，平台自动将上述合同的结算账户设定为已嵌入电子交易平台的提供融资的金融机构账户，且对回款账户的任何变更，均需征得该金融机构的同意。在获取上述商流的基础上，电子交易平台通过其
物流公司掌控原料、在制品和产成品的物流仓储和运输，并实时获取对应的信息流。嵌入电子交易平台的金融机构，通过网络信息系统获取商流、物流和信息流后，在原料采购订单响应、原料发货及原料收货三个阶段，分别向原料供应商提供货款金额30%、50%和80%的电子订单融资和电子保理融资；在药品流通企业确认药品后，金融机构为药品生产企业提供货款金额90%的电子保理融资，该保理款项自动定向偿还原料供应商保理融资本息；在医院确认药品后，金融机构为药品流通企业提供货款金额90%的电子保理融资，该保理款项自动定向偿还药品生产企业的保理融资本息；医院结算货款，自动定向偿还药品流通企业保理融资本息。
在上述药品交易所融资下，电子交易平台连接采购、销售、生产、仓运及资金等生态链要素，商流、信息流和物流通过网络技术封闭于电子交易平台，并以“可视化”方式将三流数据实时呈现于该平台；融资和结算款项的资金流则根据三流数据，在信息化生态链下各个交易主体之间封闭运行，并通过系统封闭回款路径，使药品最终销售资金流自动清偿融资本息，实现贸易融资的自偿性。
数据的金融化
信息化技术，不仅使得交易数据、经营数据和行业数据的采集更为便利，更为分析和利用各类数据背后的价值，提供数据风控工具，进而实现数据的金融化，提供了广阔的空间。
数据金融化的逻辑。通过信息化技术将贸易流程标准化和在线化，使得底层业务外化为即时的标准数据；互联网等信息技术的运用，使得业务大量集聚和数据的规模化；通过对规模化的数据进行采集、清洗、加工、分析和计算，挖掘数据的内在价值，获得低变动成本的信用信息，并通过数学模型量化信用，支持精准营销和授信获得，并实时提供贷中和贷后风险预警，消除贷中和贷后管理的时间差所带来的风险。例如，某外贸电商服务平台于2015年推出信用保障服务，对出口商在电商平台上真实贸易数据积累和评价后，计算出信用保障额度，在额度内给予进口商贸易安全保障，同时基于该信用保障体系，可向出口商提供信用保障下订单融资；该外贸电商服务平台从交易平台和数据平台逐步转型为信用平台和金融平台。总之，数据金融化的逻辑为：底层业务数据化→数据规模化→信用数据化→数据增信化→数据金融化。
数据金融化的前提。一是数据的质量，即要求获取的数据应具备真实性、完整性、实时性、动态性及关联性，例如，某B2C电商平台为供应链的最后一端消费者个人提供融资，从而获取供应链最低端完整的消费行为数据、消费交易数据和消费习惯数据，同时，通过数学模型分析数据所表征的业务连续性、稳定性、趋势性和异常性，并将数据聚集成有勾稽关系的指标，为形成动态的信息化的客户风险评价体系提供基础数据；二是数据的数量，大数据授信模式的实施以海量数据的积累为前提，据报道，在某综合电商数据交易平台的服务器上，已攒下超过100PB已处理过的数据，相当于4万个西雅图中央图书馆，580亿册藏书；三是，对于非基于大数法则或完全自偿性的贸易融资模型，必须获取包含交易、行业和管理经营在内的全态数据来构建动态的风险全景图，而全态数据不仅来自线上交易，更依赖于线下对于主体资质、生产经营、财务状况及隐形负债等做出调查；四是数据风控模型的可靠性和可验性，有效的数据风控模型需要长周期的反复检验，并根据外部环境的变化，不断迭代优化，同时，数据风控模型还需要强化防欺诈和防洗钱等数据过滤和清洗模型。
数据金融化的实践。目前，数据金融化模式处于探索阶段，典型的成功实践有以下两例：一是“日用消费品动产质押融资”，因日用消费品不具备标准化程度强、公允价值易获得性和变现能力强等金融属性，商业银行一般不会选择其作为动产质押融资下的质物，而某综合性电商交易平台探索出全新的日用消费品质押融资。首先，设置质物动态置换模式，通过分析质物的仓储数据、流转数据和销售数据，智能化判断质物的真伪和质量；其次，通过海量商品交易数据的分析，获取商品的价格走势和销售走势，自动化计算并调整质物的质押率。二是“水文模型”下的数据风控。水文原理下，某河道水位到达某一数值后的水位变化，可以通过分析历史数值下过往的水位周期以及周边同类河道数据下同类河道的水位变化进行预测。某综合性电商交易平台借鉴“水文模型”，探索出电商供应链融资的数据授信法，即电商的销售额，可通过对其过往数据以及相近地域、相近商品、相近规模的电商数据进行市场化对比和趋势性分析，精准判断其后续销售数据的变化，并以其为重要依据授予并实时调整该电商的融资授信金额和授信期限。不仅如此，对于细分行业的销售数据进行水文分析，还可以实时获取贸易融资资金安全投放行业和分行业的资金投放安全比例等信息，以事先预测和抵御行业风险。
特有风险
信息化驱动下贸易金融以四流信息化协同和数据金融化为两个重要维度跨步前行，但同时我们也必须看到贸易金融因信息化带来的特有风险：
第一，四个主体分离——即“数据提供者、风险管理者、风险承担者和流动性提供者四个主体分离”，例如，前述药品交易所融资下，原始交易数据提供者为集成于电子交易平台的集成于电子交易平台的药品原料供应商、药品生产企业、药品流通企业、药店、医及物流公司等联合提供，设置数据安全传输、数据源安全性管理以及交易环节管理等风险管控措施的机构为电子交易平台，而融资风险承担者和流动性提供者为金融机构，这与商业银行传统融资模式不同，该案例下的电子交易平台以及物流金融下的3PL通过对数据的处理，实际上起到了金融机构业务处理前置的作用，因此，如果这类电子交易平台和3PL等出现风险，将对金融机构的融资安全造成难以估量的不利影响。第二，科技风险。据报道，物联网技术大热的背后频现黑客攻击物联网网络的风险案件，因此，科技风险下金融机构的投入和试错成本，不可小觑。第三，数据风险。具体表现为，数据源尤其是通过部分征信机构和数据服务机构取得的数据的安全性风险，数据模型的有效性风险，以及数据取得的合规性和合法性风险。第四，行业集聚风险。行业聚集不但带来行业集中度和关联交易风险，而且由于信息化技术的嵌入，某个环节出现的风险将在整个产业链中迅速传播。
发展方向
信息化技术的运用，使得贸易金融更靠近资产端，更接近交易场景，因此，信息化驱动的贸易金融才更具有生命力，代表贸易金融发展的明天。未来贸易金融信息化驱动的发展方向有以下三点值得关注：
第一，信息化技术与贸易金融的深度融合。据报道，为了整合石油交易工作流程，缩减石油贸易中的时间成本，大宗商品巨头托克（Trafigura）联手法国外贸银行（Natixis），正共同测试区块链在美国原油市场贸易上的应用；可以预计，区块链技术未来将逐渐改变传统商品交易模式，随之也将改变基于商品交易的贸易融资模式。而国内，据中国证券网等多家媒体报道，2017年1月18日海航集团发布国内首个票据行业区块链应用——“海票惠”，旨在提高票据流转的高效性和安全性。随着区块链、物联网、人工智能、大数据和云计算等信息化技术的深入开发及与实体经济的深入融合，产业集中度将进一步提升，贸易金融将从单维度和浅层次的金融模式走向深层次发展的产业互联网金融。第二，借助科技信息技术，实体经济主导的垂直型供应链模式将登上供应链融资的核心舞台。参考美国供应链金融发展的三个阶段，核心企业掌控整条供应链的所有交易，有能力借助信息化技术将基于细化行业的垂直型供应链金融沿着更专业化和精细化的方向深入发展。第三，公共数据平台的出现促进数据驱动型的贸易金融大发展。跨行业、跨平台、跨地域的具有公信力的第三方公共数据枢纽的出现，将使得基于数据的信用风险评估模型得以广泛运用，贸易金融的数据驱动模式逐步成熟。
