供应链金融，简单讲是充分利用整条供应链的信息流、物流和资金流，采用更丰富的增信手段，提高整条供应链的协同效应，并优化整条供应链的结算和融资成本。所以“三流”、“增信”、“提高协同”和“优化成本“四个关键词很重要。
具体来说，“三流”整合是“增信”的前提条件之一，也将成为供应链金融创业团队的内功之一。“增信”是解决原有供应链金融授信不足的利器，绝大多数供应链金融改造本质上或是对核心企业和供应链本身增信，或是对核心企业和上下游企业单笔交易增信。“提高协同”是供应链金融达到的结果之一，通过对账期、利率、还款方式等的调整，促进上游企业和外协企业对核心企业的供应能力，提高下游经销商等渠道商的采购能力，提升整条供应链的协同效应。“优化成本”是最明显的供应链金融的结果，主要指资金结算成本和整体融资成本的节省。
从目前国内供应链金融的创业企业来看，主要有以下几种方式：
1、核心企业切入
核心企业天然具有做供应链金融的优势，这种模式切入点主要有两种：
a. 类传统金融机构
一种类似传统金融机构，与核心企业绑定，通过给核心企业本身授信，并给上下游一定支持，同时由核心企业帮助强依赖的上下游企业规划融资计划，在一定程度上做到了对整条供应链授信。比如背靠农机和农资大厂，帮助下游经销商直接给农机和农资核心企业提供资金，并由核心企业做出条件回购承诺，解决下游经销商的资金困难，同时帮助核心企业平滑销售和仓储成本的周期性，解决资金回笼、产能过剩等问题。这种模式的核心之一在于BD核心企业，对团队BD能力要求高。
b. 类传统财务公司
另一种是类似传统核心企业的自有财务公司，作大型集团企业的“内部银行”，帮助大型集团企业实现上下游子公司之间的融资优化，同时也帮助这些巨无霸型的集团通过自有资金或银行的信贷额度打理上下游的融资需求，提高整体集团层面的协同效应。比如背靠大型汽车集团，帮助其打理内部零部件制造厂、整车制造厂、内部经销公司、自有4S店集团等之间的融资安排。不过这类企业与核心企业强绑定，笔者个人感觉不太适合创业公司，也不太适合VC投资，最后的结果更多是核心企业参股或收购。
2、数据切入
对于创业公司，从“三流”中的信息流切入可能是更容易弯道超车的模式，目前常见模式有三种，其核心都是积累数据，做到对供应链的足够了解，从而完成对供应链的增信：
a. B2B切入
打通交易闭环的B2B平台天然具有企业的交易数据、物流信息和资金数据（例如平台预留款等），更容易对整条供应链上下游企业进行增信，同时由于结算发生在平台上，除了融资安排，更能够帮助供应链优化结算成本，提高结算效率，再者，平台上聚集了上下游很多同类企业，在不良资产处置上也具有无可比拟的优势。总之，B2B切入模式依然是最适合改造的模式之一。
b. SaaS切入
SaaS切入供应链金融的基本假设在于，相比B2B平台的交易数据和物流信息，SaaS可能拥有更多企业内部的数据，比如打通ERP，就能得到企业真实生产和经营数据，打通CRM，可能了解企业真实全部的业务往来情况，这些数据都更有利于增信。比如作为商旅SaaS，服务于TMC（差旅管理公司），在了解了TMC的详细业务数据和应收账款之后，帮助TMC解决账期问题，提升TMC的资金使用效率，让TMC能快速扩张。这种SaaS模式的问题之一在于不仅需要切入经营数据，还要切入交易信息，并非所有SaaS都能独立完成对供应链金融的切入。同时，在行业的选择上，由于SaaS厂商天生强IT属性，对行业内的“坑”的把握将至关重要。例如在本段例子中，TMC就是一个很好的行业，因为该行业坏账率极低且账期长，非常适合没有不良处置基因的SaaS厂商切入。
c. IOT切入
IOT切入一般与SaaS相配合，并与SaaS切入类似，都是依靠对一手经营数据的采集，更准确地判断企业的偿还能力，帮助其增信。比如通过精准农业硬件，了解到农业生产企业的土壤，湿度等信息，为其提供种植规划和销售规划，同时结合历史销售数据，向农业生产企业提供农资、农机采购金融服务和农产品销售金融服务。再比如，通过IOT和SaaS，完成对物流信息的数据全程采集，完成企业画像并应用到授信上，完成供应链金融的切入。
3、仓储物流切入
仓储物流切入供应链金融是传统的模式，由于仓储物流企业掌握了准确的物流信息和抵质押物本身，在授信定价和不良处置上都具有优势，尤其在各种流通领域，仓储物流公司更适合开展供应链金融业务。比如从钢贸仓储做起，逐渐提供配套物流和交易结合的服务，利用仓储物流和交易信息，为钢贸商提供供应链金融服务。再比如专注于电商仓储，很多小电商都合用同一个仓，对供应链上一个整仓而非单个交易或单个公司授信，做到风险可控。由于互联网物流改造并不顺利，因此互联网物流公司本身切入供应链金融的成功案例不多，创业公司多与传统物流仓储企业合作。
1、行业一定要大，一定要大，一定要大，重要的事情说三遍
虽然供应链金融创新空间很大，但是其天花板是比较容易估算出来的。比如皮草行业年产值大概150亿左右，其对应的皮草流通行业大概规模在400亿左右，整个行业规模不到600亿（数据来源网络，仅作计算举例使用）。如果其中形成供应链规模，具有核心企业并具有有效数据增信的可做供应链金融的比例约为1/3，按照年综合利差10%简单计算（应该比这个低一些），整个皮草供应链金融行业的估算最大规模差不多20亿。如果创业企业有幸吃下了整个市场的10%，一年收入也不过2亿元。当然，这个估算中有很多瑕疵，这里只是用简单的逻辑给大家举个例子。
另外，由于供应链金融相对专业，因此跨品类非常难。比如做钢铁供应链金融的很难介入到煤炭领域，做日用品商贸行业供应链金融的很难介入到家电领域。
因此，如果想要细分供应链金融行业规模做到百亿千亿以上，至少要满足三个标准：行业制造本身是千亿万亿规模；最好有对应流通行业，其规模最好是制造本身的倍数以上；行业的“三流”基础设施较好，可改造做供应链金融的转化比例不会太低。 简单讲就是，大制造、大流通、基础好。
2、纯金融团队瓶颈大，最好有核心成员来自核心企业或“三流“企业之一
由于供应链的行业专业性，纯金融背景的团队很难对行业的风险和收益有深刻认识，传统风控模型很难对供应链做合理授信，这也是为什么传统金融机构必须依靠核心企业或物流企业的配合才能开展供应链金融业务，且多为实物质押，并且主要服务于下游供应链的渠道融资或分销融资。
因此，团队核心成员如果有来自核心企业的高管，可以在很大程度上帮助团队识别行业风险和收益，在利率、期限、还款方式等融资结构的设计上会更有优势，另外，由于其行业内的背景，在逾期催收和抵质押物处置等不良资产方面也会更有帮助。另外，如果团队来自“觅优”、“欧浦智网”、“瑞茂通”这样的“三流”企业，也是不错的背景。总的来说，就是行业+金融的背景。
3、增信创新和不良资产处置，一个都不能少
传统金融机构供应链金融业务的不足在于对行业的了解太少，主要体现在授信不足和不良资产处置乏力，因此在采集“三流”数据的同时，创业团队应该研发更适合整个供应链的增信产品和处置产品。比如通过农资站、农机公司等了解种粮大户的经营情况，做到合理授信，并将资金直接提供给合作农资农机公司，做到贷中风险可控，同时将农户土地质押的增信，再通过提高单一村镇集中度等方式将土地转让做好，优化不良资产处置。
4、通用解决方案可能是个好方向
经过前两年的投资，B2B平台和垂直行业SaaS如雨后春笋，同时现在B2B和SaaS企业普遍遇到旧业务增长乏力，亟需新增长点的情况，因此如果创业团队可以从通用解决方案入手，助B2B平台和SaaS平台提供供应链金融解决方案，也将是个具有规模效应的不错的方向。比如与各种B2B平台合作，结合B2B平台的数据，帮助平台上入住的企业完成授信，提供供应链金融服务。同时，接入更多的B2B平台，这种授信模型的数据维度将更多，更有利于模型的准确性，规模效应明显。
