2025-2030年供应链金融发展趋势前瞻
思瀚产业研究院    2025-09-16

（一）应用数字孪生技术

数字孪生（Digital Twin）技术将成为实现供应链金融“全景式”智能风控的终极形态。它通过综合运用物联网、大数据、人工智能等先进技术，为供应链中的每一个物理实体——从原材料、在制品到成品，从运输车辆、仓储设施到生产设备——在虚拟世界中创建一个动态的、实时的、高保真的数字化镜像。这个虚拟世界能够精确映射物理供应链的每一个环节，包括资金如何在不同主体间流转，货物如何跨越地理空间移动，以及信息如何在各节点间传递。

在供应链金融领域，数字孪生提供了一个前所未有的“沙盒”和“驾驶舱”环境。金融机构和企业可以在这个虚拟空间中，对供应链的运行状态进行全方位、实时的监控和模拟。例如，可以直观地看到一笔交易从下单、生产、入库到最终交付的全过程，实时掌握货物的确切位置、预计到达时间、库存的实时水平以及资金是否按约定支付。更重要的是，可以在数字孪生环境中进行压力测试和情景模拟，预测在不同市场条件下（如需求冲击、物流中断）供应链的反应和风险敞口，从而制定更具前瞻性的融资和风险管理策略。

（二）布局量子计算与后量子密码

量子计算的发展将对供应链金融中的加密技术和风险控制产生颠覆性影响。一方面，量子计算的强大算力理论上可以破解目前广泛使用的RSA 等公钥加密算法，对供应链金融中的数据安全和隐私保护提出了严峻挑战。为此，金融机构和科技平台需要提前布局后量子密码（Post-Quantum Cryptography, PQC），即研发和部署能够抵抗量子计算机攻击的新型加密算法，如基于格、哈希或编码理论的密码学方案，确保未来数据传输和存储的安全。另一方面，量子计算在风险控制领域也蕴含着巨大的赋能潜力。

供应链金融的风险评估涉及处理海量、高维度的复杂数据，需要模拟多种市场情景和信用事件。量子计算的超强并行计算能力可以极大地加速这些复杂模型的运算，实现对金融市场波动、信用违约概率、操作风险等更精确、更快速的模拟和预测。例如，它可以高效地模拟极端市场条件下的供应链反应，更准确地量化系统性风险，帮助金融机构制定出更科学、更具韧性的风险管理策略。

（三）边缘计算实现实时融资决策

边缘计算（Edge Computing）技术通过将计算能力从中心化的云端推向靠近数据源的网络边缘（如工厂车间、仓库、运输车辆），实现数据的本地化、实时性处理和分析。在供应链金融中，边缘计算可以与物联网设备紧密结合，实现毫秒级的快速响应和决策。

例如，通过在物流车辆和仓储设备上部署搭载了边缘计算模块的传感器，可以实时处理采集到的货物位置、状态和运输信息，并与预设的风险规则进行比对。一旦发现异常（如偏离预定路线、温湿度超标），边缘节点可以立即执行预警或锁死货箱等操作，同时仅将关键结果上传至云端。

在融资决策方面，边缘计算可以实现真正的实时授信。例如，当货物进入指定仓库，边缘节点确认入库信息无误后，可以立即触发一笔基于该批存货的融资放款指令，整个过程无需等待数据传输到云端再进行处理，极大地提升了融资效率和时效性。

（四）AIGC 技术自动处理文档与生成洞察

生成式人工智能（AIGC）技术，如大型语言模型（LLM），在文档处理、数据分析和智能交互方面具有巨大潜力。在供应链金融中，AIGC 可以极大地提升运营效率和决策智能。

一是实现文档自动化处理。供应链金融涉及大量的非结构化文档，如合同、发票、提单、报关单等。通过对海量专业文档数据进行训练，AIGC 模型可以学习理解不同文档的结构和关键信息点，实现对这些文档的自动分类、关键信息提取（如合同金额、交易对手、关键条款）、比对和审核，将信审人员从繁琐、重复的案头工作中解放出来，并大幅提升处理速度和准确性。

二是生成智能报告与分析。AIGC 可以自动汇总分析一段时间内的交易数据、风险数据，生成通俗易懂的风险分析报告、行业动态摘要、客户经营状况评估等，帮助管理者快速、直观地了解供应链金融的运行状况和潜在风险点，为科学决策提供有力支持。

三是提供智能客服与交互服务。可以构建基于 AIGC 的智能客服，7x24 小时回答客户关于产品、流程的咨询，甚至辅助客户完成线上融资申请，提升客户体验。

（五）数据空间技术构建可信数据流通网络

数据空间（Data Space）技术是以数据资产确权和数据主权保护为核心构建的新型数字基础设施，是解决数据孤岛和数据共享合规难题的终极方案。它通过分布式账本、隐私计算、智能合约等技术，将分散于多主体（如企业、政府、金融机构）的数据源进行跨域互联，形成一个“数据可用不可见、用途可控可计量”的可信数据流通网络。在数据空间内，数据的所有权仍归属于数据提供方，但使用权可以在授权和约定的规则下，安全地开放给其他参与方。这使得在不泄露原始数据的前提下，实现多方数据的融合分析和价值挖掘成为可能。

对于供应链金融而言，构建一个行业性或区域性的数据空间，可以将税务、海关、工商、司法等公共数据与产业链上的交易、物流数据安全地融合，为金融机构提供前所未有的全面、可信的企业信用视图，从而彻底改变风险评估的范生。数据空间技术术对于解决中小企业通过数据的信用融资以及防范核心企业信用风险传导方面有积极作用。

二、风险控制机制不断完善

（一）数据驱动的智能风控成为核心支撑

未来的风险控制将不再是基于规则和经验的被动响应，而是由数据驱动的、主动预测的智能体系。智能风控将打破信息不对称、数据孤岛、处理滞后等壁垒，通过整合来自供应链各环节的全维度数据，构建起一个多维、立体、动态的风险视图。

一是提升精准度与实时性。利用机器学习算法，系统可以自动分析历史交易数据、现金流模式、订单执行情况等，识别出潜在的欺诈行为或信用风险苗头，其准确率和效率远超人工判断。

二是实现前瞻性预警。通过对接物联网、分析宏观经济和舆情数据，风控系统能够捕捉到预示风险的微弱信号（如某个上游原材料产地发生自然灾害），进行提前预警，将风险扼杀在萌芽状态。

三是进行穿透式监管。区块链技术的应用将进一步增强数据的可信度与透明度，其不可篡改的特性确保了交易记录、合同信息的真实可靠，为智能风控模型提供了高质量的数据基础，也为监管机构实现穿透式监管提供了技术可能。

（二）风险控制重心下沉至全链条共治

传统供应链金融风险控制的重心往往高度集中于核心企业，但未来的趋势是风险控制的重心必须下沉，实现全链条的风险共治。

一是从关注“1”到关注“N”。人们逐渐认识到，链条的韧性不仅取决于核心企业，更依赖于众多中小供应商的稳定运营。一旦链条上的某个中小企业出现风险，其影响可能迅速传导。因此，风险控制需要深入链上每一个节点，特别是那些相对薄弱的中小企业。

二是精细化、个性化风控。金融机构需要通过更深入的数据挖掘，了解每个中小企业的真实经营状况和在供应链中的重要性。风险控制策略也需要更具弹性，不能“一刀切”。对于与核心企业合作紧密、订单稳定的优质中小企业，可以给予更宽松的融资条件；而对于经营波动较大的企业，则需要采取更审慎的态度或引入增信措施。

三是建立风险共担机制。通过设计合理的利益共享和风险共担机制（如设立风险准备金池、引入保险机制等），激励核心企业、平台方、金融机构共同参与到全链条的风险管理中来，形成风险共担、利益共享的共同体。

（三）风险控制与业务模式创新深度融合

风险控制不再是业务发展的“刹车”，而是驱动业务模式创新的“方向盘”。有效的风险控制是催生更具韧性的供应链金融新业态的关键引擎。

一是风控即服务。未来的金融产品设计，会把风险控制能力本身作为一种服务嵌入其中。例如，一个融资产品可能自带一套基于物联网的货物监管方案，或者一个基于大数据的交易对手风险预警系统。

二是设计动态调整的融资方案。融资额度、利率、期限等将不再是固定的，而是可以根据风控系统监测到的实时风险水平进行动态调整。当风险降低时，可以自动增加额度或降低利率，反之亦然。这种“风险定价”的精细化，将极大地提升资金配置的效率。

三是催生新模式。正因为有了对在途货物的精准风控能力，才使得“在途融资”这一新模式成为可能；正因为有了对小微企业数据信用的评估能力，才使得“脱核”的普惠金融产品得以推广。

（四）风险缓释与处置机制

创新完善的风险控制体系，不仅在于事前识别和事中监控，更在于事后高效的风险缓释与处置能力。

一是风险缓释工具多元化。除了传统的担保、抵押，更多元化的信用增进工具将被广泛应用，例如，基于供应链交易数据的信用保险、应收账款资产证券化（ABS）、供应链金融基金池、以及由核心企业或平台提供的履约保障等。这些工具能够将单一融资的风险分散到更广阔的市场或由实力更强的主体承担。

二是处置流程智能化与协同化。借助数字化平台，不良资产的处置将更加高效。例如，通过智能合约可以自动执行抵押物的处置程序；通过线上化的资产交易平台，可以快速地将不良债权转让给专业的资产管理公司。金融机构、核心企业、担保方、处置服务商等可以更高效地协同处理不良资产。

三是发展二级流转市场。建立活跃、规范的供应链金融资产二级流转市场，不仅为金融机构提供了重要的流动性管理工具，也通过市场化的价格发现机制，促进了风险的合理定价和有效分散。

三、商业模式创新方向

（一）构建产业元宇宙中的金融场景产业

元宇宙作为物理世界与虚拟世界融合的下一代产业互联网形态，将为供应链金融提供全新的沉浸式、交互式场景。

一是虚拟工厂与供应链模拟。企业可以在元宇宙中建立其工厂和供应链的数字孪生体，进行生产规划、物流调度和供应链压力测试。金融机构可以进入这个虚拟空间，直观地了解企业的运营状况，甚至在虚拟生产线上的某个环节完成时，就触发一笔融资。

二是虚拟展会与交易融资。企业可以在元宇宙中举办虚拟产品发布会和展会，全球的采购商可以身临其境地体验产品。在虚拟空间中达成的交易订单，可以直接与金融服务对接，实现“边看边买边融资”。

三是进行协同设计与研发融资。供应链上的合作伙伴可以在元宇宙的协同工作空间中，共同进行产品设计和研发。基于项目进展和里程碑，金融机构可以提供分阶段的研发融资支持。

（二）设计绿色与可持续供应链金融产品体系

随着全球对环境保护和可持续发展的日益关注，“双碳”目标成为国家战略，绿色供应链金融将从蓝海市场发展为主流业务。金融机构将开发完整的绿色供应链金融产品体系，包括但不限于：

绿色订单融资：针对绿色产品、节能产品的采购订单提供专项融资；

绿色/ESG 挂钩融资：将融资利率与企业的环保表现或 ESG 评级挂钩，企业表现越好，利率越低；

碳资产融资：探索将企业的碳排放权、绿证（绿色电力证书）等作为质押物进行融资；

循环经济融资：为支持废旧物资回收、再利用等循环经济领域的供应链提供金融服务。

对于金融机构而言，建立科学、可信的绿色供应链金融标准和认证体系将是关键。金融机构需要借助第三方专业机构和技术手段，对企业的“绿色”行为和数据进行有效的识别和验证。

（三）提供跨境本外币一体化服务方案

随着“一带一路”倡议的深化和 RCEP 等区域贸易协定的实施，企业的跨境业务日益频繁，对金融服务提出了更高要求。

一是提供一站式服务。金融机构需要打破内部条线壁垒，为企业的跨境供应链提供本外币一体化、境内外联动的一站式服务方案。这包括但不限于：跨境人民币结算、多币种融资、远期结售汇等汇率风险管理工具、全球现金管理等。

二是实现数字化与便利化。通过线上化、数字化的平台，企业可以在一个界面上处理所有跨境业务，极大提升效率。同时，金融机构需要紧跟外汇管理政策的便利化改革，为企业提供更高效的跨境资金划拨和结算服务。

三是服务“走出去”企业。为在海外进行投资、建厂或并购的中国企业，提供覆盖其全球供应链的金融服务，支持其构建安全、有韧性的全球供应链网络。

（四）以数据资产为基础的供应链债权融通方案

随着数据被正式列为生产要素，以数据资产为基础的融资模式将成为可能，这将彻底改变轻资产科技型企业的融资困境。

一是数据资产化与评估。首要任务是探索如何将企业拥有的数据（如用户数据、交易数据、研发数据等）转化为法律上认可、价值上可评估的“数据资产”。这需要建立数据资产登记、确权、评估的专业机构和标准。

二是数据资产融资。一旦数据资产可以被评估和质押，企业就可以将其作为一种新型的无形资产向金融机构申请融资。金融机构的风控将主要基于对数据资产质量、价值稳定性和合规性的评估。三是数据信托与证券化。可以探索将多家企业的数据资产打包设立数据信托，并在此基础上发行资产支持证券（ABS），实现数据资产的流转和风险分散。这将为供应链金融开辟一个全新的资产类别和融资渠道。

四、生态体系重构

（一）产业互联网平台与金融机构深度协同

产业互联网平台与金融机构的关系，将从早期的竞争、简单的渠道合作，走向深度的、战略性的协同共生。

一是优势互补。产业互联网平台拥有场景、数据和客户，而金融机构拥有资金、风控经验和金融牌照。双方将形成更紧密的合作关系，共同进行产品设计、联合风控和客户服务。

二是“嵌入式金融”深化。金融机构将进一步开放其金融服务能力，通过API 等方式，将产品和服务无缝地“嵌入”到产业互联网平台的业务流程中，实现“金融即服务”。

三是共建数据模型。双方将合作建立更懂产业的风险定价模型和信用评估模型，将金融的风险量化能力与平台的产业洞察力相结合，提升风控的精准度。

（二）第三方专业服务商崛起

随着供应链金融的专业化和复杂化，一个由各类第三方专业服务商组成的繁荣生态将崛起。

一是技术服务商。除了头部的金融科技巨头，还将涌现出大量在特定技术领域（如物联网、隐私计算、AIGC）具有专长的“小而美”的技术服务商。

二是数据服务商。专业的另类数据提供商、数据评估机构、数据合规咨询机构将大量出现，为市场提供高质量的数据产品和服务。

三是风险管理服务商。专业的资产评估公司、动产监管公司、不良资产处置公司、信用保险公司等，将在风险缓释和处置环节扮演更重要的角色。

四是法律与咨询服务商。专业的律师事务所、会计师事务所、管理咨询公司，将为复杂的交易结构设计、合规审查和战略规划提供智力支持。

（三）公共-私营部门数据共享平台建设

构建安全、合规、高效的公共-私营部门数据共享平台，是打破数据孤岛、释放数据要素价值的关键，也是未来供应链金融生态体系的核心基础设施。政府应主导或引导建立区域性或行业性的“数据空间”或可信数据共享平台。

通过这些平台，政府部门可以将其掌握的税务、工商、司法、海关等高价值公共数据，在确保安全合规的前提下，以“可用不可见”的方式向金融机构和企业开放。平台应是开放的，允许多家金融机构、核心企业、科技公司等私营部门参与共建、共享。通过合理的定价和激励机制，鼓励数据持有方共享数据，让数据贡献者能够获得与其数据价值相匹配的回报，形成可持续的商业模式。

五、国际竞争与合作

（一）“一带一路”供应链金融网络构建

一是构建跨境金融服务网络。我国的金融机构和科技平台应跟随中国企业“走出去”的步伐，在“一带一路”沿线关键节点国家布局，通过设立分支机构、与当地银行合作、搭建跨境金融平台等方式，构建起服务于中欧班列、西部陆海新通道等贸易走廊的供应链金融网络。

二是推广人民币跨境使用。在“一带一路”的供应链金融业务中，积极推动使用跨境人民币进行计价、结算和融资，降低企业的汇率风险，提升人民币的国际化水平。

三是输出中国标准与方案。将在国内实践中被证明行之有效的数字化、普惠化的供应链金融模式和技术标准，向“一带一路”沿线国家输出，帮助其提升金融服务水平，实现互利共赢。

（二）RCEP 框架下的区域标准协调

一是推动区域标准互认。在 RCEP 框架下，我国应积极与日本、韩国、东盟等成员国进行沟通协调，推动区域内供应链金融相关标准的统一和互认。这包括：电子单证（如电子提单、电子原产地证明）的法律效力互认、征信数据的合规跨境流动机制、反洗钱等监管标准的协调。

二是建立区域合作平台。可以探索建立服务于 RCEP 区域的跨境供应链金融合作平台，连接各国的金融机构、企业和贸易服务商，提供一站式的贸易融资、结算和物流信息服务。

三是应对国际竞争。随着市场的开放，我国的金融机构和企业也将面临来自RCEP 成员国同行的竞争。必须加快自身的数字化转型和创新步伐，提升服务能力和国际竞争力，才能在区域合作中占据有利地位。

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