一、项目背景及目标

1.项目背景

银保监会发布《关于2021年进一步推动小微企业金融服务高质量发展的通知》，强调要围绕产业链供应链核心企业，制定覆盖上下游小微企业的综合金融服务方案；发改委、人民银行、银保监会等13 部委印发《关于加快推动制造服务业高质量发展的意见》中指出“要拓宽融资渠道，创新发展供应链金融”，都对商业银行开展产业金融业务给出了政策指引。

商业银行传统供应链金融业务的主要局限性在于：传统授信模式无法深入产业链内部，风险把控力不强，导致融资成本相对较高；授信流程繁琐，导致融资周期相对较长，难以满足企业快速融资的需求；主要以核心企业为抓手，仅能触达一级供应商与经销商，对处于更多层级链条的中小微企业难以有效覆盖；主要针对企业的贸易账款进行融资，无法满足企业多元化的融资需求；缺乏信息技术支持，存在信息交互困难、信息透明度不高等问题，使得业务流程效率低下，难以实现自动化操作和智能化管理。

九江银行传统信贷系统基于SOA架构，系统内部架构复杂，迭代效率不高；系统支撑的业务模式主要以客户经理线下营销、推广为主，客户与管户经理需要经常性的往返才能办妥一笔业务，费时费力。因此在原有架构的基础上进行架构升级，深入产业链内部构建供销存一体化的供应链场景平台，通过智慧化牧场、仓储、物流等服务，主动引入产业链上下游企业真实贸易背景，新建尽调进件移动平台、三查报告一体化平台、电子签章平台等系统，并对传统SOA平台进行微服务化改造，打造新一代全线上化产业金融系统群。

2.项目目标

产业金融平台通过实现供应链金融业务的全流程线上化、信用评估数据化、风控决策自动化、运营管理可视化、数据交易可信化、风险监测动态化、动产监管智能化。终达到产业链所有参与方的****协同，实现商流、物流、资金流、信息流的“四流合一”。通过在供应链金融领域推出一站式解决方案，包括融资、结算、贸易融资等一系列业务，帮助中小企业增加融资渠道、降低融资成本、提高供应链金融服务效率、促进上下游贸易往来和推动实体经济发展，同时降低供应链金融的风险和推进供应链的优化，从而为企业提供全面便利的解决方案。在推动业务蓬勃开展的同时，形成可复制化范本以期在同业间快速推广。

二、创新点

5G物联网

对于养牛产业，5G物联网一方面可以实现实时监测与管理，比如可以通过智能传感器监控牛舍的温度、湿度、氧气浓度、CO2浓度等环境参数，检测牛只的运动、饮水量、饲料消耗量等数据，并将这些数据通过5G网络传输到云端服务器，进行数据分析和处理，提供科学化精准的养殖管理方案。此外，5G物联网还可以实现牛只的实时定位和追踪，通过安装智能耳标或项圈等设备，可实时记录牛只的活动情况和位置信息。这样可以帮助监测牛只的健康状况，发现异常症状，及时进行诊治，避免疾病扩散和损失。另一方面，将5G物联网技术运用到物流、库存的实时监测与管理，支持企业制定科学的生产计划和库存策略，实现高效、精准和安全的运营管理，提高企业生产效率和运营水平。

生物体征检测技术

通过体温检测、呼吸检测、运动检测、消化检测等技术收集生物体征数据，实时监测养殖物生长情况，利用数据分析技术，建立养殖产业的大数据监测系统，并提供直观明了的数据分析报告，在实时追踪和预警动物健康状况的同时，为养殖管理部门提供建议和决策依据。

大数据技术

利用大数据技术，从以下四个步骤着手，实现上游牲畜养殖数据可视化，标准化牧场养殖与运营，并在授信用信环节辅助决策。1.数据获取和标准化：整理、统计和标准化牧场上游养殖数据，包括养殖环境和生物体征数据、饲料和药物使用记录、运输和销售数据，确保数据的准确性和一致性。2.数据存储和管理：使用云计算技术搭建大数据存储、传输和管理平台，建立数据清洗、处理和分析的流程，为后续分析提供高质量的数据。3.数据分析和可视化：利用数据挖掘和大数据分析技术，对养殖数据进行深入分析和处理，构建可视化的数据分析平台，以图表或报表的形式呈现养殖数据分析结果，提供直观、明了的数据分析报告。4.决策支持：对于金融机构的授信用信环节，基于大数据平台提供养殖数据分析报告，可辅助决策，如评估养殖企业的信用状况、制定授信策略等。同时大数据平台可以提供数据预警服务，及时发现和响应潜在的风险因素。

人工智能

利用人工智能技术，从动物健康情况实时监控与预测、自动化精准投喂、养殖风险自动预警、养殖环境自动化调节、养殖数据进行可视化呈现等方面缓解养殖企业管理难题，提升养殖效率，有效降低养殖企业主观因素导致的养殖风险，缓解养殖企业管理难题，提升养殖效率。

自动化智能作业

通过自动检查机制、引入机器学习模型和智能分配任务等措施，减少人工失误，提高工作效率，为企业带来更多的效益和优势。1.自动检查机制：自动化智能作业可以预设一些检查机制，检查作业执行的正确性和规范性，避免人工失误的发生。例如，对于财务系统的数据导入操作，可以设置检查数据格式、数据完整性、关键字段是否填写等规范，自动检查操作是否符合要求，从而减少数据错误和数据丢失的情况。2.引入机器学习模型：自动化智能作业可以具备学习能力，引入机器学习算法训练模型，对于类似的重复任务，模型可以通过学习和积累数据来识别问题，减少人工操作中的失误，提高工作效率。3.智能分配任务：通过资源调度和作业优化算法，为不同的任务分配合适的机器处理，从而通过高效的并行化技术提高效率，并降低人力资源的投入，避免了部分人工失误的潜在风险。

动销库存把握

通过以下几种途径可以实现提高库存库容把控能力并提高工作效率。1.数据化管理：建立库存数据管理系统，对库存数据进行全面、可追溯的记录和管理。2.建立现代化物流网络：根据不同产品特性和市场需求建立完善的物流网络，对配送模式进行精细化的分析和设计，提高库存利用效率。3.改进采购和销售策略：根据市场需求和销售计划，适时调整采购计划和销售策略，优化库存结构和降低库存冗余率。4.制定科学的库存策略：制定科学的库存保有量和补货量，根据产品生命周期等因素分析库存变化趋势，调整采购计划和库存策略，减少库存减损和冗余，大化库存利用效能。5.库存风险控制：制定库存风险控制体系，建立风险评估指标体系，对库存变化情况进行监控和管控。

供销存一体化贸易平台

提供完整的供应链采购体系，包括养殖物加工、生产、仓储、销售等，同时提供担保交易、资讯、软件等服务，实现支付结算和交付体验线上化，流程标准化。

移动互联网技术+数字可信技术

利用移动互联网技术+数字可信技术帮助授信用信全流程线上化和标准化，包括客户的信息上报和贷款申请、企业内部流程的数字化、风险控制模型的应用、信息共享平台的建立等方面。确保了信息的真实性和安全性，提高标准化程度，促进了整个流程的效率和可持续发展。

微服务技术

利用微服务低耦合、易扩展的优势，实现产业金融业务的快速推广与创新。

三、项目技术方案

1.技术架构

新一代全线上化产业金融平台系统采用SpringCloud Alibaba作为主要开发框架。前端调用后端服务通过服务网关，网关根据请求的URL进行路由，根据路由规则和nacos中的服务信息将请求转发到对应后端微服务；后端服务将服务信息注册到nacos中，同时从nacos中拉取服务信息到本地，微服务内部通过Feign进行调用，多个服务间通过Sentinel进行熔断、限流、降级，服务之间的调用链路通过SkyWalking进行追踪；日志收集通过elk（Elasticsearch+logstash+kibana）；通过实时数据同步，将数据导入ES库中做查询；系统监控预警通过Prometheus+Grafana+AlertManager组件实现。

图1  新一代全线上化产业金融平台系统系统技术架构

2.业务模式

在信贷业务全流程线上化、数字化、智慧化过程中的探索与实践，充分运用知识图谱、大数据分析、信贷算法模型等技术：

在供应链场景端：搭建产业链供销存一体化贸易平台，通过对接核心企业的真实贸易背景，以平台交易为核心纽带，聚合产业链客户与合作方流量，联结仓储与物流，提升支付结算与交付体验；针对产业特点优化供应链金融产品流程，提高产品对产业结点覆盖率，强化合作机构的数字化风控和平台联动效率；深入了解分析行业动态及产业链上下游企业，运用金融科技手段，实现全链条业务动态管控；协同产业各参与方：仓储物流、公共服务、科研、检测、电商、资金方，提供产业能力，促进产业链的协同发展。

在仓储物流管理端：建设智能化仓储、物流管理平台，实现数字化仓储物流能力，为客户提供便捷、金融级的仓储管理服务；平台对仓库实行统一模块化管理，实现区域划分、货物分类、附属设施安置、运输路线设定等全链路管理；将传统换单动作变成系统自动创建任务，通过移动终端将任务推送到操作人员终端设备，实现作业任务数字化驱动；通过联结视频监控、RFID、PDA、智能闸道、称重等设备，搭建智慧仓储物联网系统，有效提高运营管理水平。

在用户端：产业金融平台能够让供应链上下游客户通过手机APP便捷地申请经营性贷款，实现一站式签约、提款，大大加速产业链用户的资金获取效率；搭建尽调进件移动平台，通过对接外部数据源、OCR识别、人脸识别等技术实现供应链产品尽调进件、干系人授权等环节全流程线上化，标准化流程规范客户经理行为，大幅提升业务办理的质效。

在银行资金端：产业金融平台以核心企业为基点、以上下游真实大数据建模为核心风控，对整条供应链的总额（授信、支取）进行管控和监测，有效解决传统人工尽调、信息获取渠道匮乏、审批结果易受人为因素影响等问题；实现贷款办理全过程各类合同文本的自动化生成及在线签约；高度可配置化的产品创新能力，能根据市场变化快速实现产品迭代；在贷款的尽调进件环节、审查审批环节、出账放款环节、贷后管理环节充分运用数字化手段，进行智能决策、模型驱动及全流程线上化办理；与供应链场景平台的对接过程中，充分利用微服务低耦合、易扩展的优势，实现产业金融业务的快速推广与创新。

此外，九江银行在主要产业链聚集区域的乡镇、贸易场所广泛设立了普惠金融服务站，下沉农户，扎根一线，在组织架构上、特色金融服务上为乡村振兴提供了源源不断地发展动力。

3.商业模式

供应链金融的发展为各个环节的企业提供了更为便捷、快速和安全的融资渠道。金融机构通过供应链金融，将核心企业的信用背书和上下游企业的资产抵押作为担保，为下游企业提供低成本、高效率的融资服务。同时，供应链金融也为上游企业提供更好的融资条件，帮助企业解决资金短缺和流动性问题。在供应链金融中，仓储服务也扮演着重要的角色。仓储服务可以为上下游企业提供安全、高效的物流服务，同时为金融机构提供更多的风险管理信息。通过仓储服务，金融机构可以更加全面地了解企业的资产情况和运营状况，从而为企业提供更加精准的融资服务。在供应链金融中，核心企业也是重要的一环。核心企业可以通过自身的信用背书和资产抵押，为上下游企业提供更好的融资条件。同时，核心企业也可以通过供应链金融，为整个供应链提供更为稳定和可持续的发展环境。

图2  新一代全线上化产业金融平台系统商业模式

四、项目过程管理

需求分析和概要设计阶段

2021年03月至2021年05月，主要完成了项目任务书编写、需求概要设计工作，形成了项目任务书、新一代全线上化产业金融平台的概要设计文档。

系统详细设计阶段

2021年05月至2021年07月，主要完成了项目详细设计工作，形成了详细设计文档。

系统编码、测试和上线准备阶段

2021年08月至2022年02月，主要完成了新信贷微服务平台流程引擎、微服务改造，供应链场景平台、移动进件尽调平台、三查报告一体化平台、电子签章平台等系统编码、测试及上线准备工作，形成了各系统代码评审、上线部署文档。

试点上线阶段

2022年02月至2022年03月，主要完成了分支行试点上线工作，形成了试点方案与计划文档。

推广应用阶段

2022年04月至2022年06月，主要完成了试点上线的功能优化工作，进行全行推广。

五、运营情况

截止目前，我行供应链业务范围包含七款产品：九银E链、商贸通、智慧仓储贷、智慧牧场贷、智慧物流贷、特色产业贷（赣州市稀有金属产业）、特色产业贷（铜产业）、药商贷、商贷通、保兑仓、订单池融资。

自平台投入使用以来，仅2022年，供应链业务放款金额达到543.37亿，同比激增351.54%；贷款客户1046户，同比增长80.97%。

其中商贸通/保兑仓（代采）总放款金额为372.57亿，占供应链业务总放款金额68.57%；智慧仓储贷、智慧牧场贷、智慧物流贷总放款金额为135.61亿，占供应链业务总放款金额24.96%；国内保理-E链、特色产业贷-赣州稀金产业、商贷通、保兑仓总放款金额为35.19亿，占供应链业务总放款金额6.47%。

六、项目成效

1.经济效益

九江银行打造了新一代全线上化产业金融平台，有效盘活大核心企业优质信用，助力清理产业链上企业三角债，践行国家普惠金融政策。围绕核心企业上下游供应商、经销商客户，创新性地提供数字供应链金融模式，对核心客户的关系、信用和过程管理依赖程度降低，同时有效地实现了风险的精准管控。相较于传统模式而言，九江银行的供应链金融服务模式具备“流程智能化、客户更下沉、客户体验优”的三大优势，有力解决了小微企业融资痛点问题。通过智能风控、快速授信、资金安全以及定制化金融服务等方面，为中小企业和个体户提供了更为安全、便捷、高效的融资服务，加速了中国互联网金融行业的发展，促进了实体经济的发展，为企业和社会带了巨大的业务价值。

自平台投入使用以来，仅2022年，供应链业务利息收入1.25亿，同比增长262.88%。截止目前全行供应链金融业务的不良贷款率仅为0.02%，大大优于同期其他贷款不良率，实现资产的高质量增长。

其中,商贸通/保兑仓（代采），利息收入7433.53万，占供应链业务总利息收入59.47%；智慧仓储贷、智慧牧场贷、智慧物流贷利息收入4321.57万，占供应链业务总利息收入34.57%；国内保理-E链、特色产业贷-赣州稀金产业、商贷通、保兑仓利息收入747.14万，占供应链业务总利息收入5.96%。

2022年中国供应链金融行业规模36.9万亿元，其中应收账款模式占比达60%，预计未来五年中国供应链金融行业规模将以10.3%的CAGR增长，2027年将超60万亿元，开展产业金融业务无疑具有巨大的社会效益。

2.社会效益

我行坚定服务供给侧改革和供应链高质量发展，持续探索产业链金融发展路径，做好金融支持稳企业保就业工作，精准服务供应链产业链完整稳定，加强产业链供应链金融创新，推动发展供应链金融等金融产品，配合相关部门优化金融服务；进一步做好产融合作，加强与数字化转型服务商的合作，促进民营平台企业发展。增进金融服务实体企业、降低实体企业融资成本、激发供应链金融需求、控制供应链金融风险、推动供应链金融创新展开推进，提升整体运行效率，促进经济良性 循环和优化布局，坚持走差异化特色化金融发展之路，在支持产业链、供应链发展方面大步创新，在助力区域农牧业、铜、钢等产业链中小微企业方面取得明显成效，形成了一定的品牌影响力与行业口碑。

供应链金融可以推进金融服务实体经济，引导资金“由虚向实”，精准服务中小企业 ，帮助中小企业走出危机，不仅对拯救中小企业、提升市场活力，而且对缓解我国就业市场压力、实现经济持续健康发展具有十分重要的意义。产业链金融平台的推广和应用，有利于整个供应链市场健康发展，它在整合供应链资源，提高企业效益和生产力，培育出更加竞争优势的企业的同时，必将进一步促进中国经济的可持续发展。我行发起成立供应链产业联盟，为中小银行开展产业金融业务提供了一条可快速复制推广的实践之路。

七、经验总结

我行项目建设过程中，主要形成以下四个方面的经验，包括风控决策自动化、信用评估数据化、业务流程线上化和数据交易可信化。

风控决策自动化

银行作为经营风险的机构，风控体系建设及管控尤为重要，且在数字化转型整体规划，数字风控占据极其重要的一环。在以九江银行全面风险建设规划的基础上，以业务需求驱动为导向，以高内聚、低耦合打造风控中台为核心开发思想，以敏捷迭代为主要开发方法，同时根据九江银行业务发展需要和外部监管要求，九江银行于2019年11月启动搭建基于大数据的全行级智能风控平台。

智能风控平台解决多条线、多产品、多种业务类型、多环节风险模型实施困难的问题，满足了实时决策、批量决策多场景决策诉求。自上线以来，实现了全行级统一风控引擎、统一决策平台、统一风险指标体系目标。通过建立全行级统一风控引擎，对信贷各条线产品风险模型进行集中化、规范化管理，内置丰富可视化模型组件，包括规则集、函数集、评分卡、决策表、决策流等，有效支持模型人员、业务人员、科技人员运用直观且统一的语言描述、定义业务规则及决策逻辑，提升业务响应的速度和敏捷性。通过搭建全行级统一的风控决策平台，解决原有各条线各系统烟囱式建设决策服务模式，实现风险决策的统一化、集中式管理，系统高度模块化、配置化，新建产品服务仅需通过系统配置相应规则和要件，做到模型热部署，即可实现新产品快速上架及发布，线上业务模型自动切换，客户无感知，加快模型迭代优化效率，缩短业务上线周期。通过建立统一风险指标体系，归集行内外多维度数据源，实现风险数据集中管理与共享。基于行内统一外部数据平台及统一数据仓库，智能风控平台对行内业务数据以及第三方外部数据进行有效融合，搭建和完善了全行集中式的统一风险指标体系，定义了“内部数据+外部数据”，“实时数据+批量离线行为分析数据”的多角度、多维度的指标框架，为业务决策提供强有力的数据支撑。

信用评估数据化

供应链下游的授信用信环节存在着人工业务审批，决策过程不标准，办理效率不高等痛点，通过结合大数据和人工智能技术能够更加准确地评估个人和企业的信用水平。

多维度数据采集：通过大数据技术可以快速收集并整合个人和企业的多种数据，如消费行为、社交网络活动、财务状况等。这些数据能够帮助我行更好地了解客户情况，从而更加准确地评估其信用水平。

数据挖掘和建模：通过人工智能技术可以对各类信用数据进行挖掘和建模。例如，可以使用机器学习算法来发现不同数据之间的关系，或者构建推荐系统帮助金融机构更好地进行风险控制。

风险预测和控制：通过人工智能技术可以根据历史数据和规则，预测客户的违约概率，并实时监测客户的信用状况，及时发现风险并进行控制。

业务流程线上化

在用户端利用移动互联网、OCR、人脸识别等技术，能够让供应链上下游客户通过手机APP便捷地申请经营性贷款，大大加速产业链用户的资金获取效率。搭建尽调进件移动平台，通过对接外部数据源收集并整合来自不同渠道的数据，如客户信息、交易数据等，通过人工智能技术，对数据进行挖掘和分析，自动化填充客户、市场、资金缺口等相关信息，简化了调查报告的撰写，实现供应链产品尽调进件、干系人授权等环节全流程线上化，标准化流程规范客户经理行为，大幅提升业务办理的质效。利用数字可信技术完成贷款办理全流程各类合同文本的自动化生成及在线签约，让用户一站式申请、签约、提款，力争达到****的用户体验。

自动化决策和操作：产业金融平台以核心企业为基点、以上下游真实大数据建模为核心风控，对整条供应链的授信总额进行管控与监测，有效解决传统人工尽调、信息获取渠道匮乏、审批结果易受人为因素影响等问题。通过大数据风控模型及人工智能技术在贷款尽调进件环节、审查审批环节、出账放款环节、贷后管理环节中的进行智能决策，并实现模型驱动型的流程办理。此外，在供应链管理领域，还可以通过物联网技术实现自动化控制和协调。

区块链安全保障：通过区块链技术接入人行金融业数据共享平台，实现企业信用评分、黑名单数据的共享。数据共享是BitXMesh结合区块链及跨网闸传输、数据存储等技术构建的安全可信共享机制。包括趣链底层区块链平台、链下拓展层BitXMesh、缓存服务以及数据库服务等。BitXMesh为区块链提供了链下存储、链下计算以及隐私保护等能力，提高区块链的性能以及可扩展性。区块链为BitXMesh网络提供了一个去中心的可信账本服务，为BitXMesh的可信存储、数据交换和联邦计算进行记录存证、权限控制和联盟治理保障。

云计算高效处理：通过云计算技术可以将数据和算力分布在云端，提高数据的处理和计算效率，并可以实时响应客户的需求和变化。

数据交易可信化

数据整合和分析：通过大数据技术可以收集并整合来自不同渠道的数据，如供应链方的订单信息、物流信息、财务信息，以及融资方的信用信息、历史交易信息等。通过人工智能技术，可以对这些数据进行挖掘和分析，从而更好地了解供应链金融业务涉及的各个环节情况。

区块链安全保障：通过区块链技术可以实现对供应链金融业务数据的去中心化存储和管理，防止数据篡改和窃取，并可以实现数据共享和透明度，使得数据处理和交换更加安全可靠

交易凭证数字化：通过数字可信技术将交易凭证数字化，形成不可篡改、不可复制的电子合同。

自动化审批和放款：通过大数据、人工智能技术可以将供应链金融业务的审批和放款自动化，加快审批速度，并减少人为因素干扰。

提高效率和降低成本：通过数据交易可信化，可以减少纸质凭证的使用，简化交易流程，提高效率、降低成本。

风险控制：通过大数据和人工智能技术对供应链方和融资方的信用状况、历史交易情况等进行分析，实现风险预测和控制，减少交易风险。