基于大数据的物流金融信用风险预警模型构建研究

张岱月

      【摘要】在数字经济背景下，大数据已广泛应用于物流金融信用风险识别工作，并取得初步成效，但仍面临诸多困难。本研究聚焦于分析当前物流金融信用风险预警模型建构中运用大数据技术的现状，客观阐释其积极意义，并提出强化多源数据融合运用、设置科学全面标准要求、持续优化模型架构算法等五项举措，全方位推动风险预警模型建构，提升物流金融行业信用风险防控水平和模型建构效能。
      【关键词】 大数据；物流金融；信用风险预警模型；建构策略
引言
      随着我国供应链物流体系与金融市场的深度交融，物流金融应运而生，成为物流产业与金融行业沟通交流的重要桥梁，它为物流产业的上下游中小企业提供了大量优质的融资方案，有力地驱动物流产业高速健康发展。然而，传统物流金融信用风险预警模型建构存在诸多问题，如数据整合运用不足、数据更新滞后以及风险预警评估手段有限等，导致大数据技术难以充分发挥优势。对此，笔者将阐述对运用大数据技术进行物流金融信用风险预警模型建构的见解，以供参考。
一、大数据下物流金融信用风险预警模型建构的现状分析
      （一）模型建构层面
      物流金融机构、物流企业以及科技公司“各自为政”，存在明显的数据壁垒，未建立全面的数据共享机制，且可依赖的数据来源单一，无法支持刻画和识别多种类型的风险画像。同时，风险预警模型建构未深度运用深度学习、神经网络等复杂、前沿算法，往往依赖传统的逻辑回归、决策树等简单算法，极大地降低了风险预警模型的精准度与时效性，也阻碍了大数据技术的全面推广应用
      （二）行业环境层面
      一方面，缺乏有效的政策支撑。国家虽先后颁布了《“十四五”现代物流发展规划》《关于促进供应链金融规范发展的指导意见》等多样化政策，但鲜少有企业积极推进相关政策落地，未能有效发挥大数据技术在强化物流金融风险识别与预警方面的效能，使得相关政策难以营造良好的环境，阻碍了后续风险预警模型的建构实施。另一方面，物流金融信用面临诸多挑战。物流金融行业信用体系漏洞百出，数据造假、信息隐藏、数据泄露与安全危机频发等问题，成为模型建构的主要阻碍因素。
      （三）技术应用层面
      人工智能、大数据技术等的运用有待完善。绝大部分物流企业携手银行初步建立了数据采集与处理平台，全流程跟进物流订单数据、物流结算信息等核心数据，助力识别潜藏的风险危机。但由于技术人员、物流金融负责人等成员对大数据识别金融信用风险的技术技能了解不够深入，无法对不同风险识别需求和工作开展情况差异化运用大数据技术，导致部分大数据技术运用流于形式，影响了后续物流金融信用风险预警模型建构中大数据技术的运用。
二、大数据下物流金融信用风险预警模型建构的积极意义
      （一）提升金融风险识别效能
      相较于传统风险识别模型，大数据技术所建构的风险预警模型可高效整合多源数据信息，全面刻画合作企业的信用风险画像，持续跟进整个合作流程，精准识别其中潜藏的风险。这为金融机构提供了高效的实时监控与动态预警，为财务决策制定提供高效的风险预警干预措施，有助于降低不良贷款率。
      （二）助力中小物流企业健康发展
      大数据技术所建构的物流金融信用风险预警模型可降低金融机构信用评估对传统财务报表的依赖度。借助大数据汇总中小企业的基础物流运营数据、交易流水以及多维客户数据等，能够全面、客观评价物流中小企业的真实信用水平，使具有良好信用的中小物流企业能够获得充足的融资发展机会。这样，中小物流企业不再因规模小、资产少以及财务数据不规范等因素而面临融资难的困境。而且，大数据所建构的数字化风险预警模型能帮助中小企业及时发现潜藏的风险隐患和财务信用危机，支持其采取针对性的风险应对措施，大幅提升企业风险管控能力与经营规范性。
      （三）提升产业链整体协同效率
      物流金融是物流产业链的重要组成部分，决定着产业链能否健全、稳定运行。大数据风险预警模型能帮助整个物流产业链实时监控物流、资金流与信息流等信息数据，精准识别其中潜藏的供应链风险节点，提供有效的信息支撑，助力采取合适的风险干预措施，从而优化供应链资源配置，保障整个物流产业链健康运作，展现了物流金融信用风险预警模型建构的优势。
三、大数据下物流金融信用风险预警模型建构的有效策略
      （一）强化多源数据融合运用，奠定坚实模型数据基础
      物流金融信用风险模型建构运用大数据技术的关键在于数据，多源数据的高效整合可显著提升风险预警识别的精准度与实效性，是模型建构与风险识别的基础。从业者需明确内部数据和外部数据的采集范围。一方面，内部数据应包括金融数据中的信贷数据、物流企业的“订单、仓储、运输与结算”等多种类型的运营数据以及供应链企业的交易数据等，建立综合性数据库，以支撑后续模型建构的数据使用。另一方面，从业者需调用政府公共数据、行业第三方数据、舆情数据等外部数据，作为内部数据的补充，方便模型精准、高效识别、刻画不同类型的风险画像，便于后续采取合理的风险预警与干预举措。
      从业者还可依托大数据技术，协同金融机构、物流企业、上下游企业以及政府部门等单位，打造数据共享平台，在合理范围内共享有效数据，梳理清晰模型数据运用的职责、权限与范围等，规范模型数据建构与运用。此外，从业者需设置专职岗位，剔除冗余、异常等不必要的数据类型，大幅提升共享数据的准确性、完整性与科学性。
      （二）设置科学全面指标要求，明确潜藏信用风险类型
      明确、合理的风险预警指标可大幅提升大数据技术识别风险的精准性与时效性，因此设置科学、全面的风险预警指标尤为关键。首先，从业者需围绕企业注册资本、股权架构、法律信用状况等基础性信用信息，将其作为评判企业基本信用维度的主要参考标准。其次，针对企业的物流业务规模、运营效率、服务质效以及供应链协同实施状况等信息，将其作为综合评判企业物流运营维度的参考标准。最后，针对企业财务风险维度指标，从业者需将资产状况、流动效能、营业收入增长状况等纳入企业财务风险评判之中，以便更好地识别中小企业隐藏的不规范财务行为，显著提升风险识别的全面性。此外，针对外部环境维度，从业者需尽可能丰富行业发展态势、物流供应链上下游发展状况、政策实施状况以及舆情负面信息影响等指标类型，支撑模型识别潜藏的信用风险类型。
     （三）持续优化模型架构算法，提升预警实施效率准度
      大数据技术建构金融信用风险预警模型的核心引擎是算法模型，从业者应根据物流金融数据的特征选择最优的算法模型，引领风险预警模型持续建构优化，大幅提升预警识别的精准度与时效性。从业者需基于神经网络、长短期记忆网络等深度学习算法，支持金融信用风险预警模型建构，让模型高效挖掘所提供的海量数据，挖掘、识别潜藏的风险关联点。然后，从业者需积极推进算法模型的训练与优化，将不同类型、不同规模物流企业的业务信息与风险历史事件数据提供给模型进行训练，以支持模型持续迭代优化，保障模型具备良好的泛化处理能力与适应能力等。
      此外，从业者需跟进物流金融业务模式的更新迭代，根据外部因素、风险因素的变化，适应性地调整模型的法参数与模型架构等，大幅提升模型算法运用的科学性。同时，风险指标也需根据算法参数、模型体系等更新状况，适时调整对应的风险指标，为模型架构算法的持续优化提供实质性支撑。
      （四）完善人工智能预警平台，全流程管控风险危机
      智能风险预警平台的建构可为物流金融信用风险模型建构提供数据采集、指标监控、模型建构、预警检测以及风险干预等多样化服务，全流程管控物流金融信用流程，大幅降低风险管控的工作压力。从业者可依托大数据技术，完善数据爬虫、对接数据库等功能模块，高效完成多源数据的整合，有针对性地清洗优质数据。
      针对指标监控、模型建构、预警检测等模型流程需求，从业者需借助大数据技术、人工智能技术所提供的算法参数、智能预警等，开发特定的功能模块，为流程工作推进提供智能化服务，在简化流程模式的同时提升识别工作的精准度。针对风险干预服务需求，从业者需借助人工智能技术，基于风险监测结果，利用智能推送、风险提醒等功能模块，结合历史风险识别与干预事件的过程性数据，生成合适的干预应对建议，指导从业者采取合适的应对措施，规避潜藏的信用风险，解决出现的风险问题，最终实现完善信用风险预警模型建构的目的。
      （五）健全风险预警保障机制，保障模型稳定运行实施
      预警保障机制的建构可为大数据建构物流金融信用风险预警模型的可持续发展提供长远保障，为相关建设工作的推进提供组织、技术与制度等层面的保障。具体而言，基于组织保障层面，金融机构、物流企业与科技公司等主体应携手共建工作小组，明确不同主体的职责与权限，形成良好的协同分工模式，为后续风险预警工作的实施提供基础保障。
      基于技术保障层面，从业者与企业单位需针对大数据、人工智能与云计算等前沿手段加大研发投入，聘请专业的技术人员持续推动模型开发与升级维护，并同步构建与之相匹配的技术安全保障机制，加密关键数据，设置防火墙等技术壁垒，尽可能降低潜藏的技术风险与数据泄漏危机。
      针对制度保障层面，企业需制定符合模型建构流程的健全规章制度，规范整个流程的衔接，全流程落实大数据技术的运用，并建立考核与激励机制，强化与业内头部企业的合作交流，大幅提升整个行业的风险防控水平，保障模型建构工作稳步推进。
四、结语
      综上所述，大数据技术驱动物流金融信用风险预警模型的建构，不仅能高效解决当前面临的各种信用风险难题，加速物流行业高质量发展，还能减少不必要的金融风险损失，为物流金融业务模式的健康发展提供长久保障。对此，从业者应进一步加强大数据、人工智能等前沿技术手段的运用，深度融合物流金融业务，消除潜藏的数据壁垒，健全信用体系，全流程跟进物流金融信用风险识别工作，实现风险防控与物流行业健康发展的协同推进。
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