在這些市場討論的水面之上的數字之外,一個輻射出的更本質問題恰是市場對于供應鏈金融企業的愈發關注——即在經濟逐步昂頭的如今,刨除之前的波動不談,作為產業經濟的催化劑,供應鏈金融企業能否承擔起應有的動力角色?或者說在面對不同市場水溫和風險之中,供應鏈金融企業能否有更抗擊風險、跨越周期的能力?
作者|皮爺
出品|產業家
“最近幾個月,我們明顯看到入場的資金開始變多了?!币晃蛔C券機構人員告訴產業家,“不僅是內地資本,甚至包括一部分外資也都開始回流。”
這個信號的更鮮明注解來自日前的一則招聘新聞,即“不少券商機構紛紛開始擴招相關人員,不僅局限在金融科技。”
這種回暖的信號也更體現在一眾中小企業,甚至出現的時間更早。一組來自國內頭部供應鏈金融企業聯易融的相關數據顯示,在2024年第三季度,企業供應鏈科技解決方案處理的資產總量達1050億元,同比增長18%,單季度服務規模首次突破千億元。
供應鏈金融,一個形象的比喻是其等同于企業和銀行之間的一個橋梁。供應鏈金融企業負責將產業鏈中一眾企業的相關價值資產(不僅固定資產,更包括如訂單、交易數據等虛擬資產)轉化為對應的企業信用,從而連接起企業和銀行,幫助銀行完成基于企業信用的面向企業的資金加持。
對產業經濟而言,供應鏈金融不僅是一面鏡子,也更是其核心的發動機和動力引擎,尤其是在微笑曲線向上仰頭的當下,金融更是充當著絕對的動力源角色。
被譽為競爭戰略之父的邁克爾·波特曾有一個著名的價值鏈理論,即“價值鏈的高效運轉依賴于資金流、信息流和物流的協同,而金融則是優化這一鏈條的催化劑?!边@也恰是對供應鏈金融的最好描述。
那么,在2025年技術和經濟并發向上的當下,這個催化劑走到哪了?或者說,在中國市場,供應鏈金融的發動機的角色和價值是否正在成為撬動產業發展和經濟向上的新支點?以及這個產業發展的必備角色,伴隨著AI時代的到來,它的下一步或將走何方?
金融,對于用戶而言,從來不是小事。而供應鏈金融,對于產業而言,也更需要放大鏡式的持續考校。
一、從聯易融,
理解「供應鏈金融」的雙向支點
2024年年初,渣打銀行面向金融機構頒發了一項名為“最佳可持續金融解決方案”的獎項評選,最終獲獎者是一家來自中國的供應鏈金融企業——聯易融。
在中國產業市場,談及供應鏈金融,聯易融是一個繞不開的企業,這種話題的必然性不僅來自于它是中國第一家上市的供應鏈金融SaaS企業,更來自于聯易融服務的一眾企業。根據官方數據顯示,聯易融覆蓋中國百強企業中的45家以及全部中國前20大商業銀行,此外,也更服務了超過25萬中小微企業。
從某種程度來看,聯易融的模式也恰代表著中國廣大供應鏈金融企業的商業模式和價值錨點。
比如在產品側,其核心產品為核心企業云、金融機構云、跨境云、SME場景云,分別面向不同類型的企業以及金融機構;此外,在如SME場景中,還有專門面向電商等更為特殊的場景提供特殊的產品方案。
這也正是供應鏈金融企業在中國產業發展中的特殊價值之處。即在歐美等地區,盡管企業更多的數據有所不同,但由于其底層規定的IT框架和數據格式具備統一完整性,對于銀行而言,其可以基于統一格式和標準的數據信息進行定向授信,不論對銀行還是企業都風險極低。
但在中國的產業環境則是有所不同。
首先,從品類來說,中國擁有全世界最全的產業鏈,拆解到局部則是企業被廣泛分布在無數個標準不一的場景;其次,除金融之外,不少行業的信息化程度較低,而且缺乏統一標準,對企業而言,很難構建自身的數據信用。
這種樣本的多樣性和信息化數據的匱乏性,也恰導致了如果基于普通的信用機制,企業很難從銀行獲得對應的金融支持,而金融上的匱乏傳導到產業鏈則是產業交易鏈條的運轉緩慢,甚至近乎停滯。
聯易融等供應鏈金融企業的不同產品恰面向的是這些卡點。更細節的理解是,在“核心企業云、金融機構云、跨境云、SME場景云”的產品背后,其對應的都是適配不同產業企業、不同場景和金融機構的金融解決方案,這些方案一方面可以定向幫助不同產業鏈的企業構建不同于C端的信用邏輯,加持企業獲得對應的金融支持;另一方面,也更通過對金融機構的不同程度的加持,幫助其可以以更低的風險和不同維度的指標充分釋放自身的想象力。
如果從其核心價值來看,不僅中小微企業,包括一系列大型企業也都需要供應鏈金融企業的加持,以聯易融為例,在其服務版圖中,更有如長城汽車、山東高速集團、中糧等一系列大型民營以及國央企。
這些分散在各個產業鏈的鏈主企業在被服務加持的同時,也也恰構成著聯易融等中國供應鏈金融企業的產品進化動力,進而輻射到更多不同的其它產業鏈,催化產業經濟的加速流轉。
一個數據是,截至目前,聯易融的產品共計擁有1900個微服務、2300個組件,這些模塊如今可以轉化為面向不同場景、不同產業、不同企業量級的定制化解決方案,幫助企業獲得最大程度的金融加持。
二、AI時代,
供應鏈金融正在走向哪?
那么,在價值之外,中國供應鏈金融的健康度到底如何?或者說,他們的產品模型在當下的中國市場,是否被充分驗證?
實際上,這也是最近的出圈話題之一。即就在剛剛過去的3月,聯易融發布了一份相關公告,內容大致為預計2024年將虧損增加,但公司仍然保持充裕的現金流。
與之而來的市場談論則是針對這家中國頭部供應鏈金融企業的質疑,比如“聯易融科技自2018年至2024年累計虧損額約為172億”等等觀點。
首先,從聯易融官方公布的上市財務報告來分析,在企業年報中,按照經調整利潤口徑,公司2018至2024年上半年累計利潤為2.22億(其中2018年、2019年、2020年、2021年、2022年、2023年、2024年上半年經調整利潤分別為-0.14億、0.37億、1.92億、3.02億、1.96億、-2.86億、-2.04億)。
那么,問題到底出在哪?或者說,172億虧損的市場批評到底是否為真?
在評判聯易融的數據準確性之前,可以先來看一份來自不同互聯網企業的財報,比如在2019年,美團曾以接近1155億元虧損額的出圈,但與之對應的是美團在港股市場股價的長期向好,原因是當時的美團選擇將部分資金投入到打車、酒旅等相關業務上,同時也更有主動對外賣騎手的補貼;
再比如在2018年上市的小米,外界傳聞虧損439億,但小米仍然以1000億美金的估值上市,其本質是兩者的計算邏輯不同。小米財務報表,采用的是國際財務報告準則(IFRS),這是在香港上市的要求。實際上,小米在2015~2017年的經調整利潤應該為-3億元、+18.9億元和+53.6億元。
凈利潤和經調整利潤之所以有如此大的差距,是因為凈利潤在經調整利潤的基礎上,還算入了可轉換可贖回優先股(上市前融資的股份等)公允價值變動、以股份為基礎的薪酬、投資公允價值增益凈值、收購導致的無形資產攤銷等成本。
這也是聯易融172億背后的理解口徑偏差。比如2021年聯易融顯示的“虧損129.92億元”,其本質也更是提前加入了可轉換可贖回優先股公允價值變動預期,和實際業務關聯不大。
換言之,在資本市場的角度之外,從真正業務的角度來看,聯易融官方公布的經調整利潤恰反應的是企業業務的真實晴雨表。
但在這些市場討論的水面之上的數字之外,一個輻射出的更本質問題恰是市場對于供應鏈金融企業的愈發關注,即在經濟逐步昂頭的如今,刨除之前的波動不談,作為產業經濟的催化劑,供應鏈金融企業能否承擔起應有的動力角色?或者說在面對不同市場水溫和風險之中,供應鏈金融企業能否有更抗擊風險、跨越周期的能力?
實際上,能看到的是,伴隨著中國產業數智化的升級,一系列的升級也更發生在供應鏈金融產業版圖內。
比如聯易融近日宣布接入DeepSeek官方API,據了解,在業務高峰期,單日資產規模超50億元時,通過AI技術的自動化處理能力,可以極大地減輕人工操作的負擔,同時也降低出錯率。
此外,基于AI Agent的實踐,更多的自動化操作也在被加速引入聯易融的產品服務中,比如實在風控領域,AI技術能夠快速分析復雜的Excel數據,為風控人員提供精準的決策支持。此外,AI還可以通過自然語言處理技術,實現與企業內部系統的無縫對接,提升業務流程自動化水平。
不僅聯易融,一眾其它供應鏈金融相關企業也更在不斷行動。比如有企業基于AI自主研發技術平臺,基于AI等技術,與更細節的產業生態進行鏈接,為中小微企業構建更精準的交易畫像,讓原本因數據不足而難以獲得融資的中小微企業,獲得了更多的融資機會。
以及也更有供應鏈金融企業將AI智能體引入到數據分析前端,幫助企業構建更為完整的數據交易鏈路,通過更精準的鏈上數據幫助企業構建數據資產等等。
如果說金融的風險始終沒辦法完全消弭,那么AI技術的到來則恰是將這種風險性更進一步降低,通過對數據更細維度的處理和采集,以及基于AI大模型和AI Agent等不同形式的應用,更好更科學地完成產業信用體系的構建,真正讓產業金融的流動、數據資產的驗證做到安全可控。
而從另一個角度來看,這種真正基于技術層面的進化不僅提升的是一眾產業鏈企業和金融機構的更充分黏連,其也恰是幫助供應鏈金融企業構建更為健全的產品能力和更加堅實的抗風險底盤。
從發展的視角來看,這才恰是當下乃至未來十年供應鏈金融企業最應該被考校的底色,即科技含量如何?AI進化走到哪一步了?
供應鏈金融是一面鏡子,但其更重要的角色是中國一個個產業鏈的金融動能發動機,從業務范圍來看,伴隨著經濟周期的波動,其對應的企業狀況必然會有對應的波動。
但在這些彈性的波動之外,更應該看到的是一個個企業在當下不斷優化、進化,乃至全力以赴構建的適配中國產業環境的不同產品和服務流程。同時,也能更加清晰感知到的是,AI時代,包括聯易融在內的無數中國供應鏈金融企業將會釋放出更強的金融科技動能,成為更為智能化、科學化的產業連接橋梁,成為千行百業的更強力增長支點。
行穩致遠,價值為王。2025年,期待供應鏈金融企業的千帆進化。
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