第一物流全媒体记者杨云飞采写：
京东金融供应链金融事业部总监李超然
当今，网购已成为我们的一种生活方式，然而就当我们可能面对琳瑯满目的商品而囊中羞涩时，其实电脑后面那一端的电商商铺老板们，又何尝不是面临运转资金捉襟见肘的尴尬呢？尤其每年的 “双十一”、 “6·18”，销售旺季，他们需要大量地囤货，这时候他们融资需求更是很异常旺盛，大多数的电商商家在起步时都是融资 “弱势群体”，由于本小利薄，轻资产的他们更是无力在传统金融机构获取资金支持。如今，国家进一步开放金融市场，各种融资手段不断出现，而与之如影相随的是融资风险。所以风险防控是资金提供者和资金需求者双方都不得不面临的关键问题。
2013年京东金融集团宣布成立，其在自身平台海量交易数据基础之上，把大数据技术引入到传统物流上，通过构建供应链金融业务平台，为电商商家提供 “采购、入库、结算、扩融”全方位融资服务支持，为京东体系上的供应商成功提供了低风险、低利率、快速、高额的资金。经过两年的快速发展，京东京融俨然已成为同行业争相效仿的成功模式，服务对象更是从京东生态圈不断向更广领域延伸。毫无疑问，京东金融的成功，大数据是其核心要素。那么，京东是如何利用大数据盘活整个京东供应链金融体系的？前不久，京东金融供应链金融事业部总监李超然就此揭开了京东金融大数据的神秘面纱。
众所周知，只要贷款就有风险，但是凭借京东的大数据技术，不良贷款的比例就可控制在1个点以下，这是为什么呢？“京东不仅是一个互联网公司，同时也是一个传统的物流仓储企业，当京东商铺面临大促销时会有融资需求，首先我们随时可以获取这个客户在仓储当中的整个历史交易数据。然后，我们可以随时查看商家的在线订单清单数据，由此就能了解哪些供应商的货物流动大了，而这就是供应商的融资信誉。”京东金融供应链金融事业部总监李超然表示。
大数据是基础
“2013年开始，京东涉足到金融领域，其中供应链金融主要是面对京东体系B端的资金需求的，刚开始主要有两款产品。”李超然坦言，经过整理和分析整个京东平台数据后，京东通过数据整合的方式，把一些金融风控点放到数据层面，这样就可以利用数据系统自动化地去判断风险，并集成了一个庞大的数据池，把应收账款的各种进项和负项放进去，如此就形成了京东供应链金融最初的授信和风控管理系统。且自动生成一个授信额度，只要在这个额度内，申请任何一笔融资，都可以实现“秒级”速度放款，这个产品即是“京保贝”。
2014年，京东第二条产品线上线，这就是“京小贷”。这是京东供应链金融在数据上更进一步的成果，“京小贷”利用大数据实现自动授信和准入，并有多个数据模型控制贷款流程及贷后监控，具有操作简便、循环额度、自主利率、还款灵活等特点，“根据大数据信用基础，我们就可以对线上供应商提供无抵押、额度最高达200万的信贷”。李超然说。
说到大数据，这个词在“互联网+”时代下，其火热程度不言而喻。从专业研究数据者角度来讲，没有TB级、BP级的数据是不能称之为大数据的；从商业角度来讲，所谓大数据不是数据的量有多大，而是量的范围有多大。“我们应该从传统的抽样方式、从用量，衡量大数据的方法论中抽离出来，而是应该全方位来看大数据。简单来说，现在我们看大数据应该从立体、360度视角去看待所有的数据。”李超然认为，不管这个数据质量是好的，还是不好的，我把它放在一起之后，从整体的角度来看这个问题，再通过特定的数据模型去检测，然后剔除掉不好的数据，最后得出来的结果肯定比传统的抽样更好。
李超然举例说，以往我们采用传统方法做电视台收视率调查时，一般都是采用调研，去问卷调查，大家都喜欢看什么频道，看哪类节目，最后得出一个结果。但如果我们随机调查的对象正好是一个特定的群体，比如说正好文化程度比较高的，那得出的结果可能就不能代表另外中低文化水平者的需求。另外，我国地域宽广，南北文化差异较大，比如，春晚在北方收视率可能比较高，但同样的节目在南方的收视率是比较低的。所以，以往的抽样调查显然已经较为落后了。现在我们用全国电视机用户的机顶盒中的大数据来判断，就可以轻松得出更加确切的调查结果了。
京东供应链金融2015年有了第三款产品“云仓京融”，这是一款“动产融资”供应链金融产品。早先，“动产融资”这种方式主要运用于大宗商品，但大宗商品由于价格波动率大，导致这一融资方式充斥了各种风险。而消费品的动产融资由于很难估价，一直发展很慢。而就在2015年9月，在京东“云仓京融”产品发布会上，京东金融正式宣布要和中邮速递联手打造动产融资。京东是如何把动产融资这一硬骨头啃掉的呢？
“解决这一问题，我们分三步走，第一步，就是解决如何用系统数据解决商品的质押评估问题。第二步，如何改变原来重监管模式。第三步，是解决货物的真伪和质量问题。”李超然分析认为，只要通过多维的大数据验证，就可以最大的程度上保证动产质押的有效性。
首先，针对第一步，较之银行之前的做法是没办法去对众多SKU估值的，而京东却有海量的SKU数据，有了这些数据，就可以获得产品的价格曲线、产品生命周期等数据。只要通过一个数据模型，只要有一个SKU进来，我们能够快速地对其形成一个准确的价值评估。我们也可以做出商品的折扣预测，以及几个月后的商品价格走势。做完这样的预测之后，我就可以实现质押率的一个自动化。
第二步，从以往经验来看，这是传统金融机构的监管效率低、监管效果差，且风险很大的监管模式。经过京东研究发现，其实只要我们合作方的仓储系统，能够按照我们研发的监控系统发出指令，就可以实现轻松控货了。
第三步，传统辨别货物的真伪和质量问题是靠人去抽查，完全依赖人的经验，而当今科技发展的程度与以往相比已不能同日而语，所以在货物真伪和质量把控方面可更加智能化。但是仓库里面放了一万件衣服，不能一件一件拆开来看，十万台的手机一个一个打开来验。现在我们只需跟WMS进行对接，直接获取数据，获取有销售平台的数据，高效整合各个品牌的数据。
另外，电商平台刷单是很普遍的现象。但是要做供应链金融，刷单是决不能容忍的，京东防止刷单的做法是，把仓储出库的数据和销售数据一起去验收。
所以，电商平台在为供应商、库存、电商、销售商提供融资时，采用的数据风控体系应该是立体的，在一个闭环数据体系中考评一个资金需求者的信用。
走向物联网金融
金融物联网或者说物联网金融，从金融的角度来其实其只做了一件事情，那就是解决全程可追溯，全程透明。每一个生产出来的商品，都有背后所有的完整数据。金融产品最核心的是风险，在数据透明的情况下，风险是最便于量化和衡量的。
发展到未来，物联网产生的结果，从金融的角度上来讲，那就是整个网络里面的企业很容易快速拿到银行的融资，电商平台也可以很容易做一些决策的优化。
现在市场上不乏一些物联网企业把触角延伸至金融领域，但是李超然认为，物联金融不是单一的技术集成体系，而应该是个完整的金融与技术相结合体系。
物联网技术可以做到让一个运转中的事物被全程跟踪、记录，并不断地更新数据。其实京东的大数据平台，初衷与其是非常相似的。商家在京东平台上的整个销售过程是可以全程被追溯的，整个数据也是透明的。所以，京东如果接下来想把现有的金融体系扩展到物联网金融可以说是一件唾手可得的事情。结合物联网的技术发展，京东所有在线销售的商品信息都能够被跟踪、被记录。这无论是对京东金融，还是对于企业的经营来说都是会产生突破性的飞跃。
本文同期刊载于1月15日《现代物流报》第B4版
