【摘要】民營企業是我國經濟高質量發展的重要引擎，但在發展中面臨著融資難、融資貴等問題。隨著人工智能、區塊鏈等數字技術的發展，供應鏈金融加速向數字化轉型。重構信用評估機制、完善智能化風控體系及搭建平臺化生態，一定程度上為民營企業融資提供了新路徑，但依然存在技術標準化不足、數據安全風險等新挑戰。對此，可通過強化數據安全體系、突破技術標準化瓶頸、完善法律監管框架及平衡普惠與風控能力等措施，破解民營企業融資困境，為數字金融與實體經濟深度融合、推動產業鏈升級提供決策參考，實現金融資源對實體經濟的精準賦能。
【關鍵詞】民營企業 供應鏈金融 數字化轉型
【中圖分類號】F832.39 【文獻標識碼】A
民營企業作為我國經濟的重要支柱，在稅收、就業、創新等方面發揮著關鍵作用，但也在發展中面臨融資難、融資貴等問題。傳統金融模式過度依賴抵押物和企業信用，制約了產業鏈升級。雖然供應鏈金融通過整合物流、資金流與信息流，借助核心企業信用能夠緩解部分融資需求，但仍難以滿足數字經濟時代產業鏈的精細化管理需求。
近年來，人工智能、區塊鏈、物聯網等數字技術的突破性發展，為重構供應鏈金融生態提供了新機遇，推動其從“核心企業主導”向“數據驅動”轉型，通過革新信用評估機制和智能風控機制，為破解民營企業融資問題開辟新路徑。
傳統供應鏈金融對民營企業融資的意義
民營企業融資困境及成因。民營企業是我國國民經濟的重要組成部分，在就業創造、經濟貢獻和技術創新等各個方面都發揮著重要作用。一方面，民營企業是我國經濟高質量發展的重要基礎，是推進中國式現代化的生力軍。民營企業貢獻了我國50%以上的稅收、60%以上的國內生產總值、70%以上的技術創新成果、80%以上的城鎮勞動就業、90%以上的企業數量。另一方面，民營企業出于企業擴張與創新、應對市場波動，以及緩解流動性壓力等多方面原因，融資需求十分旺盛，然而融資難、融資貴的難題卻一直困擾著民營企業的發展。
民營企業融資困境背后的原因錯綜復雜，其中不僅包括金融體系與民營企業需求不匹配的結構性矛盾、信息不對稱和信用體系的短板，還包括融資政策與體系的制度性障礙，以及宏觀經濟與行業的周期性影響等。從金融體系與民營企業需求視角來看，金融體系為企業提供融資的方式，主要包括以銀行信貸為代表的間接融資、以股權和債券為代表的直接融資以及民間融資等。在間接融資方面，銀行信貸通常對抵押物充足、信用評級較高的國有企業存在信貸偏好；在直接融資方面，股權融資對公司的規模、盈利性等要求嚴格，風險資本等多集中于少數高增長行業，民營企業信用債的利率普遍高于國有企業，且違約事件的發生容易使市場信心受到沖擊；而民間借貸、互聯網金融點對點借貸平臺（P2P）等非正規金融融資渠道的成本較高，會加劇企業財務風險。從信用體系的缺陷來看，有的民營企業存在賬目不規范、稅務籌劃激進等問題，部分民營企業信用評級低于同規模國企，且缺乏差異化評估機制，導致銀行難以評估企業的真實風險。從政策與制度障礙來看，部分相對容易獲得融資的行業（如能源、基建等）準入門檻高，民企即使進入也難以獲得配套融資支持，且部分民營企業的擔保機制相對缺失，以政府為主導的融資擔保機構覆蓋面有限，民營企業一般依賴需要支付較高擔保費率的商業擔保公司。從宏觀經濟和行業周期的角度來看，在宏觀經濟低迷時，銀行會因“惜貸”而首先壓縮民營企業的信貸額度，此時，若民營企業集中于房地產等強周期性行業時，宏觀經濟、政策調整等外部沖擊，將會進一步導致融資環境惡化。
供應鏈金融助力民營企業融資的優勢與短板。2020年9月，中國人民銀行等八部門聯合發布的《關于規范發展供應鏈金融 支持供應鏈產業鏈穩定循環和優化升級的意見》指出，供應鏈金融是指從供應鏈產業鏈整體出發，運用金融科技手段，整合物流、資金流、信息流等信息，在真實交易背景下，構建供應鏈中占主導地位的核心企業與上下游企業一體化的金融供給體系和風險評估體系，提供系統性的金融解決方案，以快速響應產業鏈上企業的結算、融資、財務管理等綜合需求，降低企業成本，提升產業鏈各方價值。供應鏈金融的誕生，是產業鏈精細化、中小企業融資困境與技術革命共同作用的結果。它重構了信用評估邏輯——從“看企業”轉向“看交易”，使得金融資源能夠精準滴灌到實體經濟薄弱環節，成為破解民營企業融資難的關鍵工具。
供應鏈金融的本質是以供應鏈中真實的貿易關系為基礎，通過金融工具優化資金流動效率，緩解供應鏈參與者的資金壓力，其傳統典型模式有應收賬款融資、庫存融資、預付款融資、保理與反向保理、訂單融資和動態折扣。應收賬款融資通過將核心企業承諾付款的應收賬款作為抵押，幫助上游企業提前回籠資金，緩解賬期壓力；庫存融資和預付款融資則分別盤活企業積壓存貨和鎖定未來訂單價值，將“靜態資產”轉化為流動性支持；反向保理模式以核心企業信用為背書，直接降低上游供應商融資成本；訂單融資基于真實貿易合同為生產前期提供啟動資金，而動態折扣則通過自動化風控，進一步提升融資效率。這些模式協同作用，分散金融機構的風險敞口，更通過數據整合與信用傳遞，構建起以供應鏈生態為核心的新型融資網絡，使中小微企業得以突破單體信用限制，在降低融資成本的同時，有效地縮短資金獲取周期，最終促進整個產業鏈的資金流轉與價值創造。
傳統供應鏈金融模式在助力民營企業融資方面存在一些短板，其核心問題主要有過度依賴核心企業信用、信息不對稱及技術手段滯后。首先，傳統供應鏈金融模式下，核心企業的信用傳導僅能輻射至一級供應商，中小微企業密集的二級以下供應商因“信用衰減效應”被排斥在外，高度仰賴核心企業的信用背書會導致供應商融資與核心企業風險深度綁定，一旦核心企業陷入財務危機，整條供應鏈融資鏈便面臨崩塌風險。其次，信息不透明，存在欺詐隱患，金融機構即便承擔高額盡調成本，仍難以有效規避風險。再次，操作流程低效且成本高昂，人工審核合同、抵押物評估等環節耗時長，單筆服務成本較高，使中小微企業的長尾需求難以覆蓋。最后，上述供應鏈金融的傳統模式均是基于靜態風控模型，無法動態捕捉訂單取消、物流延遲等實時變化，融資方案僵化，庫存融資利率未能反映商品價格波動，動態折扣可能削弱供應商議價能力，導致供需脫節。技術層面，手工操作主導的模式和企業資源計劃（ERP）、物流、稅務系統等割裂所導致的數據孤島，會加劇風險評估的滯后性，而法律確權難題與跨境合規沖突會進一步抬高糾紛處理成本。這些問題的存在，反映出供應鏈金融的傳統模式在信用傳導、風險控制及靈活性上的缺陷和不足。
數字供應鏈金融的興起、發展與政策支持
數字供應鏈金融的技術機遇。近年來，隨著人工智能、大數據、云計算、區塊鏈、物聯網等新技術的快速發展和5G網絡、數據中心等新型基礎設施的持續完善，數字供應鏈金融逐漸興起，并成為新的供應鏈金融模式。數字供應鏈金融是新一代數字化技術與供應鏈金融創新性融合的產物，通過物聯網采集或者平臺共享數據，保障數據的真實性，通過區塊鏈技術存儲保障數據安全性和可追蹤性，而大數據與AI的應用可以發掘隱藏風險和需求，進而優化風險控制、擴大并創新業務模式。
人工智能等技術的發展為數字供應鏈金融這一創新模式提供技術支持。基于大數據分析技術，金融機構可以對供應鏈中各參與主體的風險水平進行精準畫像，全面評估還款能力，提高放款融資效率，實現供應鏈體系內的風險平衡。區塊鏈技術則在供應鏈金融各方信息互聯互通、信用多級流轉等方面發揮作用。在促進信息互聯互通方面，區塊鏈點對點、分布式記賬等技術特性有助于降低信息交換成本，促進核心企業、金融機構、政府部門、供應鏈上下游企業參與方之間信息互聯互通。在實現信用多級流轉方面，基于區塊鏈可溯源、可傳遞特性，有效降低金融機構與中小企業之間的信息不對稱，從而建立可持續的信用協作關系。產業鏈條上的供應商也可通過區塊鏈將核心企業的應付賬款轉化為數字化債權憑證，進一步拆分用于債務抵消和融資。目前已有商業銀行基于人工智能識別及驗真技術，為中小微企業提供關鍵增信依據。
數字供應鏈金融的政策支持。近年來，我國連續出臺多項政策推動數字供應鏈金融發展。2020年9月，中國人民銀行等八部門聯合發布《關于規范發展供應鏈金融 支持供應鏈產業鏈穩定循環和優化升級的意見》，首次從頂層設計層面明確供應鏈金融的數字化發展路徑，提出運用金融科技整合物流、資金流、信息流等信息，構建一體化的金融供給體系和風險評估體系，并強調電子簽章等數字化工具的應用。2022年5月，商務部等8部門發布的《全國供應鏈創新與應用示范創建工作規范》，明確示范城市將圍繞完善供應鏈治理機制、加快供應鏈數字化轉型、健全重點產業供應鏈生態等重點方向形成典型經驗，發揮示范引領作用。2022年9月，中國銀保監會、中國人民銀行聯合印發的《關于推動動產和權利融資業務健康發展的指導意見》提出，支持銀行機構深化動產和權利融資業務創新，銀行機構要提升動產和權利融資風險管控能力，強化動產和權利價值評估，實施分類信貸管理。2023年12月，商務部等12部門聯合印發的《關于加快生活服務數字化賦能的指導意見》強調：“強化數字化金融支撐。鼓勵金融機構在依法合規、風險可控的前提下，運用數字化技術優化信貸流程和信用評價模型，加大供應鏈金融支持力度，改進產品服務，提高金融服務可獲得性。”2024年11月，中國人民銀行等七部門聯合推出《推動數字金融高質量發展行動方案》，著重加快金融業數字化轉型，要求強化數字技術支撐能力，夯實數據治理與融合應用能力基礎，提升供應鏈金融服務數字化水平。2025年3月，國務院辦公廳印發的《關于做好金融“五篇大文章”的指導意見》，則進一步將數字金融上升為國家戰略，強調堅持金融服務實體經濟的根本宗旨，構建應用便利、安全高效的數字支付服務體系，規范發展供應鏈金融業務。這些政策形成從基礎規范到高質量發展、再到國家戰略的三級推進體系，系統構建了數字供應鏈金融的政策框架。
數字供應鏈金融較傳統模式的優勢
商業模式平臺化。傳統供應鏈金融模式的本質，是基于商業背景下款項預收、預付，或者質押來解決供應鏈企業的融資難題。其風險控制的基石是“控制貨物”或者“控制現金流”，以此達成雙方間的信用交換。而數字供應鏈金融則成為一種新的商業模式，金融機構或類金融機構通過參與互聯網平臺建設、推動龍頭企業合作來搭建平臺，在此過程中供應鏈金融的參與者不僅包括供應鏈上下游企業，還包括金融機構，且金融機構的服務與傳統模式中僅為企業提供信貸、擔保或者資金支持等不同，其通過全面掌握產業數據，為供應鏈管理、運營和資金交易提供以數據為驅動、平臺化運作的金融服務。
風險控制智能化。傳統供應鏈金融模式是圍繞核心企業開展服務和客戶營銷，而在數字化供應鏈金融生態中，金融機構通過深度整合數字技術實現全流程智能化管理，基于數據融合技術和智能風險管理系統能夠對交易記錄、市場參數、社交輿情及物聯網傳感信息進行多維度特征提取，構建全景式風險評估視圖，從而實現對復雜風險因子的前瞻性識別與趨勢預判。在決策執行層面，金融機構可以設置自動化響應系統和差異化處置方案。例如，信用額度的動態調節、異常賬戶的智能凍結、保險條款的自動激活等復合型風控措施，同時根據實時數據和市場變化及時更新評估結果。這種靈活調整確保風險管理能夠迅速適應新信息和環境變化，保持風險控制的及時性和有效性。
服務對象更廣泛。傳統供應鏈金融模式依托核心企業信用背書，主要服務于與其建立強依存關系的上下游合作方，服務覆蓋范圍有限，大量中小微企業容易因難以獲得信用傳導而面臨融資困境。數字化供應鏈金融模式通過科技手段重構產業生態，基于全維度動態數據構建產業關系網絡，實現信用評估機制的革新。該模式運用大數據分析還原供應鏈真實圖景，結合智能風控模型對鏈屬企業實施精準評估，有效突破傳統服務邊界，縱向延伸至產業鏈各層級節點企業。
數字供應鏈金融面臨技術和監管層面的雙重挑戰
數字供應鏈金融的發展，在一定程度上解決并將持續改善傳統供應鏈金融模式在信用傳導和風險控制方面的缺陷，并通過革新信用評估機制，使更多中小微企業能夠享受到供應鏈金融發展的紅利。但是數字供應鏈金融在發展過程中也面臨著來自技術層面和監管層面的新型挑戰。
技術層面的挑戰。數據安全與隱私保護問題進一步凸顯。數字供應鏈金融的核心在于數據共享與流通，但企業財務、交易記錄等大量敏感數據在多方協作過程中存在泄露風險。盡管區塊鏈技術通過加密算法提升了數據安全性，但現有技術仍存在漏洞。例如，量子計算可能威脅傳統加密方式，且部分平臺未采用零知識證明①等隱私保護工具，導致關鍵信息暴露。此外，法律保護體系尚未完善。例如，《中華人民共和國數據安全法》雖明確了數據分類分級要求，但針對供應鏈場景的細則仍有待完善，企業間數據共享的權責邊界較為模糊。
技術應用的標準化不足。區塊鏈、AI等技術雖為供應鏈金融注入創新動力，但其應用仍受制于技術不夠成熟與標準化不足。例如，區塊鏈在供應鏈中的多節點共識機制雖能提升透明度，但吞吐量和交易速度難以滿足如跨境貿易中的高頻交易需求，導致部分項目成本激增；AI模型對動產估值缺乏統一標準，不同機構對同一批貨物的評估差異可能會阻礙融資規模化。此外，跨鏈協作效率有待提高，核心企業自建平臺與金融機構系統間接口不兼容，數據格式差異導致信息傳遞失真。
數字供應鏈金融的創新速度遠超法律與監管體系的完善迭代進程。一方面，數字資產權屬界定模糊。例如，區塊鏈上的電子倉單是否具備物權憑證效力，各地法院裁判標準不一，智能合約的自動執行特性也引發法律爭議，如合約代碼漏洞導致的資金損失責任歸屬不清。另一方面，監管盲區助長行業亂象，部分非持牌機構以“供應鏈金融”名義開展資金池業務，通過虛構貿易背景套取資金。現行監管框架對新型業務模式的穿透式管理能力不足，可能會帶來金融風險。
普惠與風控平衡難度加大。數字供應鏈金融的“脫核化（脫離核心企業信用）”雖擴大了中小微企業融資覆蓋面，但數據信用模式加劇了普惠與風控的矛盾。一方面，中小微企業數據質量參差不齊，部分中小微企業因ERP（企業資源計劃）系統落后或財務不規范，導致交易數據可信度低，金融機構被迫提高風控門檻，反而削弱普惠效果。另一方面，動態風險監控高度依賴技術投入，大型商業銀行可以通過AI模型實時分析物流、支付等多維度數據，但中小銀行因技術預算有限，難以構建同等風控能力，被迫退出市場。這種技術鴻溝導致“強者恒強”的格局，與普惠金融的初衷相悖。
政策層面有待完善。盡管國家出臺多項政策鼓勵數字供應鏈金融的發展，但是現行的政策體系仍有待完善。其一，跨部門協同機制尚未細化，多方主體聯合發文容易產生權責交叉，在監管標準統一、數據共享機制等方面缺乏實施細則；其二，中小微企業數字能力建設支持不足，現有政策側重金融機構端數字化轉型，但對供應鏈上中小微企業的數字化改造支持政策相對薄弱；其三，數據權屬與安全邊界仍需明晰，政策雖強調信息安全和風險防控，但在供應鏈數據共享機制、隱私計算技術應用標準等方面尚未建立操作指引；其四，區域發展失衡應對策略缺失，未充分考慮中西部地區與東部地區數字基礎設施和金融科技應用水平的區域差異；其五，監管科技建設滯后于業務創新，對數字供應鏈金融中涌現的智能合約、物聯網金融等新型業態尚未建立適配的監管框架。
構建更具包容性和前瞻性的數字供應鏈金融生態系統
強化數據安全與隱私保護體系。為應對數據泄露與濫用風險，需構建“技術升級+制度完善+行業協同”的三維防護框架。引入抗量子加密算法和隱私計算技術（如零知識證明），結合區塊鏈與可信執行環境，實現數據“可用不可見”的安全共享。細化《中華人民共和國數據安全法》在供應鏈場景的落地規則，明確數據分類分級標準（如核心數據與一般數據），建立企業間數據共享的授權與追責機制。由行業協會制定統一的數據安全管理規范，推行第三方審計，強制平臺落實數據脫敏、加密存儲等操作，杜絕非法交易漏洞。
突破技術標準化與跨鏈協作瓶頸。針對區塊鏈性能不足與動產估值標準缺失問題，需通過技術迭代與生態共建實現突破。采用分層架構提升區塊鏈交易處理速度，以滿足高頻融資需求；開發AI驅動的動態估值模型，整合物聯網實時監測數據（如貨物周轉率、溫濕度）與行業歷史交易信息，建立全國性動產估值數據庫。制定跨平臺數據接口國家標準，要求核心企業、金融機構開放API接口，方便驗證資產跨鏈流轉的可行性，降低協作成本。
完善法律監管與風險防控機制。在立法層面，明確電子倉單的物權屬性，賦予區塊鏈存證法律效力；出臺法律界定代碼漏洞導致損失的責任分擔規則（如開發者、用戶按過錯比例擔責）。在監管層面，搭建“監管鏈”平臺對接供應鏈系統節點，利用AI實時分析貿易背景真實性，如比對物流GPS軌跡與合同簽訂地，識別虛假交易；實施牌照分類管理，對科技公司設定準入門檻（如數據安全認證），取締無資質機構的“偽供應鏈金融”業務。同時，建立風險預警系統，對異常資金流進行動態監控，防范系統性風險。
平衡普惠金融與風控能力建設。為緩解普惠與風控的矛盾，需通過數據共享與技術輸出實現平衡。一方面，整合稅務、電力信息等政務數據，構建“公共數據池”，補充中小微企業數據維度，提升風控模型準確性；另一方面，為中小銀行提供模塊化風控工具，降低技術使用成本。政策上，央行可通過再貸款、專項補貼激勵中小銀行采購供應鏈金融科技服務；推動銀行之間的合作，由大型銀行輸出風控中臺，避免重復投入。此外，可以實行差異化風控策略，對數據質量低的企業采用漸進式授信，通過初期小額度融資逐步積累信用數據，實現風險可控的普惠覆蓋。
從制度協同、主體賦能、數據治理方面完善政策制定，構建閉環解決方案。完善跨部門協同機制與監管框架，由央行牽頭成立跨部門聯合辦公室，明確權責邊界并制定統一的數據共享接口標準，同步開發基于區塊鏈技術的統一監管平臺，整合供應鏈金融核心數據流，實現跨部門穿透式監管；強化中小微企業數字化能力建設，通過“鏈主企業+中小微企業”共建計劃形成利益綁定機制，對核心企業數字化改造項目附加中小微企業接口開發要求并給予稅收優惠，在中西部地區布局數字賦能中心，提供代碼工具包和技能培訓，降低技術接入門檻；健全數據安全與權益分配體系，出臺供應鏈金融數據分類分級指南，明確數據所有權與收益分配規則，推動隱私計算技術應用標準落地，同時試點數據安全保險與風險補償基金，通過市場化手段對沖新型數據風險。
（作者為南開大學金融學院和中國式現代化發展研究院教授、博導）
【注釋】
①“零知識證明”指的是證明者能夠在不向驗證者提供任何有用信息的情況下，使驗證者相信某個論斷是正確的。零知識證明實質上是一種涉及兩方或更多方的協議，即兩方或更多方完成一項任務所需采取的一系列步驟。證明者向驗證者證明并使其相信自己知道或擁有某一消息，但證明過程不能向驗證者泄漏任何關于被證明消息的信息。
責編/靳佳 美編/楊玲玲
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