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供应链金融起源于国际贸易融资之中，在20世纪80-90年代中国银行便将其引入国内，目前已经有了30余年的发展时间。但在较长的时间之中，供应链金融一直声名不显，这主要是因为供应链金融的特性要求参与者必须对商流、物流、信息流、资金流等进行整合，而在传统的业务模式下这一点其实很难实现。参与者面临着风险控制难、操作效率低、实施成本高等问题，因此长期以来限制了供应链金融行业的发展。

但随着科学技术的逐渐发展，以A、B、C、D为首的金融科技逐渐赋能于供应链金融行业，催生行业变革的同时，也从风险控制、效率提升、降低成本等方面改变了传统金融业务，为供应链金融行业的发展提供了新的契机。

金融科技中的A、B、C、D指的是人工智能（Artificial Intelligence)、区块链（Block Chain）、云计算（Cloud）、大数据（Big Data）。

1、人工智能（Artificial Intelligence)

人工智能（Artificial Intelligence）即AI，是研究使计算机来模拟人的某些思维过程和智能行为（如学习、推理、思考、规划等）的应用，主要包括计算机实现智能的原理、制造类似于人脑智能的计算机，使计算机能实现更高层次的进化。

通过AI技术，供应链金融系统可以通过深度学习技术对过往的供应链失误案例进行分析，从而避免相同问题的反复出现，并通过自身学习分析可能会出现风险的区域。同样，AI技术也可以基于成功案例，分析成功案例的共同点，为行业发展提供方向性的指导。

AI由于其特性，在一定程度上规避了人性中的弱点，从而为供应链金融建立系统化程序成为可能。例如在汽车供应链金融链条上，供应链参与者就可以通过人工智能技术，建立可视化、智能化、自动化的系统平台。在这个平台上可以构建供应商、仓储、物流、经销商之间全流程闭环、透明的信用链条，因为使用AI技术进行管理，减少了人为干预，从而可以避免信息不对称和人为操作带来的欺诈风险。

供应链金融行业通过AI技术，不但可以实现程序化架构，更可以提升服务水平，从而为未来行业发展提供全新动力。

2、区块链（Block Chain）

区块链技术被认为是与供应链金融行业契合度最高的技术之一，长久以来供应链金融企业的发展受制于整个供应链行业对外的低透明度、高居不下的交易成本以及核心企业的“魔咒”，而区块链技术则利用其独特优势重塑了供应链金融模式。

区块链的分布式数据库、可追溯、对等传输、记录的不可逆性等特征使之在供应链金融领域具有独一无二的优势，显示出了解决现有供应链金融所有问题的潜力，建立了P2P的强信任关系和透明供应链，提高了金融级别加密安全性。

在区块链技术的加持下，互联网、大数据、人工智能等技术的运用将信息流、数据流、物流和商流信息从线下逐步转移到线上管理，呈现出线上化的趋势，供应链金融参与者从而可以对这些信息进行记录和追溯，在供应链参与者的共同监管下，促进核心企业自建区块链底层模式的健康发展。

在区块链技术的支持下，各类资产得以在链上进行数字登记和保存。与此同时智能合约标准的制定和普及，为区块链技术开辟了更为广阔的应用场景，生态圈概念逐步显现。而另一方面，随着供应链金融技术的不断进步，区块链+供应链金融的模式也不断演变，除传统模式中的商业银行、核心企业外，有越来越丰富的主体加入进来，如电商平台、券商等非银金融机构，供应链金融软件提供商、供应链金融平台公司服务机构等都不断的在进入这个市场，为供应链金融市场提供了新的活力。

3、云计算（cloud computing）

云计算（cloud computing）是分布式计算的一种，指的是通过网络“云”将巨大的数据计算处理程序分解成无数个小程序，然后，通过多部服务器组成的系统进行处理和分析这些小程序得到结果并返回给用户。

在云计算技术发展早期，仅仅是简单的分布式计算，解决任务分发，并进行计算结果的合并。因而，云计算又称为网格计算。通过这项技术，可以在很短的时间内完成对数以万计的数据的处理。随着云计算技术的发展，现阶段所说的云服务已经不单单是一种分布式计算，而是分布式计算、效用计算、负载均衡、并行计算、网络存储、热备份冗杂和虚拟化等计算机技术混合演进并跃升的结果。

云计算具备灵活性高、可靠性高、性价比高的特点。云计算技术大幅降低了供应链金融参与主体的数据化运营成本，将资源放在虚拟资源池中统一管理在一定程度上优化了物理资源，用户不再需要昂贵、存储空间大的主机，可以选择相对廉价的PC组成云，减少费用的同时保持供应链系统性能。

云计算的兼容性非常强，适用于各个供应链行业的发展，不仅可以兼容不同参与者的不同配置的机器、不同厂商的硬件产品，还能够获得更高性能计算。同时，由于云计算的技术特点，即便供应链参与者节点服务器故障也不影响计算与应用的正常运行。因为单点服务器出现故障可以通过虚拟化技术，将分布在不同物理服务器上面的应用进行恢复或利用动态扩展功能部署新的服务器进行计算。

云计算是实现实现供应链金融科技赋能的技术基础。

4、大数据（Big Data）

麦肯锡全球研究所对大数据给出的定义是：一种规模大到在获取、存储、管理、分析方面大大超出了传统数据库软件工具能力范围的数据集合，具有海量的数据规模、快速的数据流转、多样的数据类型和价值密度低四大特征。

从实践上来看，大数据对供应链金融产生了广泛的影响，首先基于大数据的底层优势，有助于企业准确判断需求方向和需求量。供应链上的企业往往存在紧密关联，包括终端消费量等因素的变动，都势必会引起上游各环节的变动，大数据可以帮助物流企业分析一系列变动的规律，进而整合货物流通环节。

同时，大数据技术有利于企业对目标客户进行资信评估。利用大数据，在进行合作选取、调查阶段就可以对供应链参与企业的财务数据、现金流量、资产负债、生产数据、投资偏好、研发投入、技术水平产品周期等这一系列数据进行整合，建立数据分析模型，从而对企业可靠程度进行分析。基于大数据的分析审核核心企业的资质和评估还款能力，从而提高放款融资的速度并达到供应链体系内的风险平衡。

从风控角度上来看，大数据有利于供应链金融企业进行风险分析、预警和控制。大数据自身的特点，使供应链金融企业可以对参与者行业的行情分析和库存商品价格波动进行实时分析，一旦市场波动加剧，可以及时预警，从而减少供应链参与者的风险。