金融垦荒
激活沉睡资产
Supply Chain Finance Reclamation
前面几篇文章，我们聊了国家物流数据平台如何和ISV合作成为AI平台，以及如何切入高价值和低阻力场景来落地。今天再聊下这个AI平台如何改变一个应用场景，场景就选笔者熟悉的供应链金融。
过去几年，核心企业自建商票平台，吃掉了最肥的应收业务。仓单问题还是不断，老花样总能骗倒新钱。国企逐步退出三块业务和非标，小微贷款填补了部分市场。老业务的线上化，只是降低了操作成本，风险成本其实没变。
供应链金融的未来在哪？以全链条（采购-库存-应收）的国企托盘来对比，非大宗领域的供应链集中在应收环节，沿着链条越往上游风险越大，因此可触碰的空白只有应收账款---库存之间，也就是从发货到开商票或发票前的“业务发生期间”。
这块荒地（资产）相关的数据处于企业深处，也没有对应的成熟金融产品，属于开发难度高，收益低的。但随着AI在企业IT系统的合作加深，数据可触达。金融内卷的加剧，新资产的收益相对变高，这块荒地终于可以开拓了。
“荒地”探秘
何谓“荒地”，指乙方的产品已经在甲方业务体系中流转，但为未转化为“确权应付账款”，但其已具备明确商业价值和还款来源。其核心特征是货权已转移或实质控制，交易背景真实，缺乏标准化确权凭证。与“确权后”应收账款相比，它时效性强、风险可控且数据隐蔽，这也是其长期未被开垦的关键原因。这片“荒地”就像一座埋得极深的宝藏。
完整的“业务发生期”场景如下：
发货/运输：供应商发货，产生物流运单和轨迹；
到货签收质检：仓库签收，QC质检，形成签收单；
合格入库：办理入库，形成入库单和库位信息，货权转移至甲方。
产线领用：送至产线生产，形成产线确认单。
生产使用：生产消耗，形成生产消耗表、异常报告。
用料结算：根据实际消耗，匹配采购订单，形成用料结算单。
对账：供应商和甲方对账，双方确认，形成正式对账单。
确认应收：甲方通知供应商开票并录入发票，形成应收账款。
开具商票：到付款日时，甲方开具电子商票。
产品设计之道
这个资产的金融产品的核心定位是“确权前置贷”，即以物理数据验证货物流动真实性、货权转移与债务形成，为供应商提供无确权凭证的前置融资，将融资节点从“开票后”提前至“业务发生期”。
要挖掘这个资产，需要具备几个要素和对应数据：
甲方作为符合银行的核心企业准入要求。
订单数据真实。获得运单、签收单和轨迹。
货权已经转移给甲方。获得质检后的入库单、VMI领料记录等。
回款周期明确、账户不变更。有平台同步甲方内供应商账户信息。
未被重复融资。需要有平台同步各家银行贷款情况
如果上述条件都具备，符合业务逻辑，可一一对应，银行可针对供应商的一笔业务流或多笔业务进行放款。贷款周期=库存周期+生产周期+对账频次。如安全库存是30天，生产周期2天，一个对账一次，贷款时间=60-90天。（注：VMI领用才转移货权，不能计入库存时间）
多方共赢生态
“确权前置贷”基于与现在的电子商票市场（扣掉建工企业）的规模相当，各方在这个供应链金融生态中都能实现良好的收益。
银行作：为资金方，这是一个需要根据数据进行风险定价的产品。不用像核心企业商票那样同质化竞争，利差可达3%+，还能完成普惠指标。如果打通核心企业--一级供应商--二级供应商环节，还能进一步扩大规模和定价空间。
核心企业：作为数据源，无法律责任、无人工审批，基本能零成本赚服务费。同时还有隐性收益，如稳定供应链，降低停线风险与物流成本。
供应商：作为客户，可以减少资金占用，提升资金周转率。资金成本也比民间融资更低。
切入战法
上述一切美好的前景，都是要基于国家级供应链AI平台能提供上述数据，而且是准确真实的。但现实是，物流数据与核心的库存和生产数据的距离是非常遥远的。
如果能实现上文中，通过BMS、无车承运人和碳税的三个场景切入核心企业后。再进一步解决企业核心痛点，是可以自然沉淀所需的核心数据。以BMS为例，
基础的BMS 防控以物流数据为核心，通过国家级物流平台的轨迹、ETC、载重等物理数据，验证 “货物是否运输、是否到厂”，防范空驶、绕路、虚报里程等显性骗补 。
进一步的BMS 防控是从 “单一物流数据验真” 转向 “物流 + 仓储 + 生产” 的全链路数据闭环。联合 WMS/MES ISV，通过只读接口对接企业仓储与生产系统，验证逻辑从 “货已运到” 升级为 “货已合格入库 + 实际领用消耗”：通过物流轨迹匹配质检时间，杜绝 “不合格货物骗补”；用入库数据关联 VMI 领用记录，防范 “虚报领用套取补贴”；以运单量对比生产消耗数据，拦截 “多开运单、转卖私活” 等欺诈。
这种低侵入式的合作（不改造系统、仅读关键字段、内网脱敏碰撞），才能实现为开拓上面供应链金融“荒地”开展创造了条件。
金融革命之思
AI 在企业端的应用落地，必然循着 “非关键场景试点→核心环节渗透” 的路径推进：先从客服、售后等低敏场景起步，逐步整合企业内数据，未来定会深度切入生产、销售等核心领域。而 AI 训练所需的世界模型，核心是将不同企业的异构数据转化为 “行业共性标准 + 企业私有映射” 的统一数据语言 —— 这并非单一主体垄断的私有工具，而是兼容数据主权的标准化体系。
谁能主导构建这套多方共建的统一语言与世界模型，谁就掌握了连接金融与企业的关键枢纽。但这绝非单纯的技术控制权争夺，唯有以价值交换和数据信任为基石，才能真正打通金融通往企业核心数据的大门，实现技术与产业、金融的深度融合。
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