一、网商银行模式
互联网金融贷款的流程和传统金融贷款流程一致，主要分为贷前调查，贷中审查和贷后检查三个部分，而在贷款过程中小微企业由于体量小并且缺乏抵押和担保，呈现出”时间短，资金少，频率高，需求急“的特点，因此小微群体相关数据也呈现出”少、散、乱“的特点，银行难以对小微企业进行有效风险评估，进而无法对小微企业进行放贷，而网商银行通过IT形式赋能贷前调查环节，有效分散放贷风险。
网商银行主要服务的是100万元以内的贷款需求，来自网店、路边店、经营性农户，是小微中的小微。而网商银行的四种数字化普惠金融模式分别是电商模式、码商模式、农村数字普惠金融模式和供应链金融模式。
1.1 农村模式助力生产端风险评估
农村数字普惠金融模式：农村模式和其他模式相比，由于农作物的生长状况检测难以量化，并且受客观因素影响较大，风险度量难度更大。网商银行以数据为媒介，把农村的交易、物流、支付等信息形成信用资产，形成农户自证+多方审核+卫星检测的信息获取渠道。网商银行通过大数据技术服务农户，通过卫星遥感技术对农户的数据进行分析，了解农户的信用状况和经营潜力，为其提供融资支持。此外，网商银行还提供农村金融服务，如保险、支付等，以满足农村居民的多样化金融需求。
政府将涉及农户可公开的数据资源，如农村土地确权、种植情况、农业补贴等与网商共享。运用数字技术，网商银行为县域农户建立专属的数字化风控模型，农村用户就此拥有了更精准的数字画像和更高的数字信贷额度。
而在对农户进行用户画像时，网商银行除了政府提供数据之外还通过卫星照片（通过卫星系统得到这个地块过去一个月甚至一年所有的信息）、通过光谱识别农作物，目前可识别出水稻、玉米、小麦、苹果等主要农作物。农户在手机端圈定自己的地块后，可通过与农业机构记录的土地信息交叉比对验证，实现农户信息认证。网商银行则通过了解农户的种植情况和生长趋势，并结合气候、地理位置、行业景气度等因素，并且通过农商平台如淘宝等平台的交易信息，利用风控模型预估产量和产值，给予农户精准的授信支持。此外，卫星遥感除了可以助力农作物识别及产量产值估计外，还能自动识别汛期等灾害下农户的受灾情况，协助金融机构定向纾困。
网商以5到7天为周期，实时更新卫星影像和识别结果，监测农作物长势，判断作物所处的育苗期、拔节期或收购期等阶段，进而分析农户插秧、打药、追肥以及收割时期的不同资金需求，进而进行授信额度的调整，例如农户授信额度是20万，农户向网商银行申请5万元的贷款，可申请贷款额度就是15万，但是农户在种植过程中网商银行检测到其种植表现不佳，作物生长情况不佳，那么在农户申请打药贷款时，可申请贷款额度就会下降到10万，进而实现贷款额度的动态调整。
1.2 供应链模式聚焦渠道端风险评估
在传统供应链中，经销商和零售商的资金实力越强，对品牌的市场拓展的支撑相应也越强，其本身业务发展的可持续性和健康度也越高。超过70%的品牌经销商都有强烈的资金需求。这由经销商业务模式决定。分解品牌供应链结构，可以发现，经销商处于品牌商和零售终端之间，上有品牌商，下有零售商。
经销商向品牌商采购贷订货时，需预付货款，品牌商基于订单排期生产发货。在向下游零售商铺货时，通常来说，体量较大的零售商与经销商还存在结算账期。
故一般来说，经销商只能垫款进货。遇到销售旺季，除了进货垫款，还要承担库存周转、人工成本和市场营销等费用，因此经销商资金压力倍增。在数字化技术蓬勃发展前，传统供应链金融无法快速满足此时的经销商资金需求。比如过去存在着尽调时间过长、流程复杂、覆盖度有限和授信方案调整慢等问题。
网商银行发布数字供应链金融综合解决方案——大雁系统，通过“1+N²”形式，接入核心企业品牌为其上游供货商、下游经销商、末端小微群体和终端门店，提供高效、便利和风险可控的金融工具服务。
这套解决方案体系包括合同贷、采购贷、加盟商贷、发薪贷，网商贴、票据付、云资金和回款宝等一系列数字金融产品矩阵，目的是解决各行业核心品牌上下游供应链中小微企业的供货回款、采购订货、铺货回款和发薪加盟等生产经营全链路的金融需求。
网商银行通过构建各行业的细分品类的行业研究知识库，将风控授信策略细化到行业品类粒度，以量化手段叠加行业经验的方式，高度把握客户经营周转需求。
在网商银行与旺旺合作过程中，由于疫情之后，二级经销商基本都随着市场规律逐步减少，很多一级经销商直接到终端零售，这也意味着，销售周期拉长，一级经销商资金周转时间更长了，但对于品牌方来说这是供应链的进步，取消了中间二级经销商，更有利于产品的推广。但同时对于一级经销商来说，没有二级经销商则更容易出现资金链断裂的问题。
尤其到了年节，必须牢牢把握住市场的关卡，旺旺经销商需要大量进货，常常会面临备货、仓储的压力，而经销商则因为没有抵押物，在银行贷不了款，流动资金成为了供应商拓展市场的最大难题。
“大雁系统”借助网商银行风控技术模型，与行业特征、淡旺季、以及不同地区消费者的消费习惯等多重因素结合，还能根据商户动态需求快速做出反应、满足其临时提额和更低利率的需要。而且每到新品上市，旺季的时候，额度都会上升，还有对应的补贴和扶持计划。
1.3 电商+码商模式赋能销售端风险评估
1.3.1电商模式：
网商银行背靠阿里，在电商平台上与小微店家合作，通过对电商平台数据的挖掘和分析，获取店家的经营状况、销售额、用户评价等信息，为其提供贷款服务。通过电商平台数据的评估，网商银行可以了解店家的信用状况，从而为其提供融资支持。
电商模式的核心，是依托淘宝、天猫、支付宝等电商生态，利用大数据、云计算等技术手段整合用户历史交易数据、信用数据等，作为授信依据，再根据用户需求提供相应的贷款产品。电商模式打通了阿里巴巴、淘宝、天猫、支付宝的后台数据，极大地降低了信息不对称问题，同时网商银行建立了一系列智能风控模型，利用这些后台数据实现对平台小微企业和小微经营者的批量化信贷审核、放款。
申请贷款的条件是店家要满足年满18周岁、淘宝店铺近两个月内持续有效经营，有有效交易量、店铺信用良好等基本要求。用户在网商银行官网或手机APP完成提交资料、签署合同等步骤即可获得授信额度，最快3分钟收到账款，在贷款正常使用过程中，无需支付利息之外的其他费用，贷款期限最长24个月。授信额度根据申请者的信用情况动态调节。
1.3.2 码商模式：
网商银行与线下小店合作，通过收钱码的使用，获取小店的交易数据，并结合社交网络数据、地理位置数据等进行分析。基于这些数据，网商银行能够准确评估小店的经营状况和潜力，为其提供个性化的金融服务。
传统放贷流程中银行需要评估企业的经营情况，通过调查企业的利润表、现金流表、资产负债表等表单衡量企业经营状况，并且需要企业有相应的担保物或者担保人进行风险担保，而码商模式则通过收款码以及地理位置等客观信息即可进行风险评估。
顾客通过扫描支付宝收钱码向线下小微经营者付款，资金即时到达店家账户,同时网商银行通过共享支付宝平台数据获得店家的收款信息。网商银行基于大数据处理等技术，对店家收付款信息的交易有效性、客户类型、营业周期和经营属性等数据进行甄别处理，预测店家整体的经营能力，并利用多样化的风控模型，为店家建立专属的信用评估体系并且店家通过支付宝收钱码收到的款项笔数越多、金额越大，相应获得的授信额度越高，随着经营的持续，授信额度随之动态匹配。
使用收钱码的小微经营者，使用30天后，连续30天有3笔有效收款就有机会获得贷款资格，如果经营者同时有电商贷资格，或使用过借呗，使用码商模式借款则会更容易。经营者在初期，额度相对较低，但随着经营时间的持续，额度会随收款的增加而提升。网商银行基于电商模式的风控能力和经验创建了多套针对性风控措施，能有效识别经营属性、判断交易有效性、预测商家经营能力，甚至能够在1秒钟内通过转账关系链判断出是个人还是个体经营者，排除虚假交易，并在支付数据基础上结合商圈人流、同类商家经营状况等综合纬度，给用户一个最合理的授信额度。
网商银行发现，沿街的门店，在遇到修地铁、铺设管道等市政变化时，通常会影响未来几个月的经营情况，所以将店铺的地理位置与地图数据进行匹配，结合周边的市政信息、地标建筑、人流情况、买家结构、同类商家情况等，通过复杂的模型处理，能够在几秒钟内计算出店铺未来6个月的经营潜力和风险。
二、数字赋能供应链金融的作用
2.1.满足用户长尾需求或被排斥的需求
网商银行利用多个场景构建风险防控模型，利用多方数据来评估客户的信用状况，对贷款人风险进行有效评估，通过评估风险大小决定给予贷款人的授信额度，贷中网商银行通过实时监测客户的交易数据和行为数据及时发现潜在的风险信号，由此解决传统贷款模式中传统银行因为小微企业风险难以度量而不对小微企业进行放贷的问题，满足了大量小微企业的贷款需求。
2.2.推动关键活动和业务流程创新
网商银行也利用IT技术赋能贷前、贷中、贷后三个环节，实现了对贷款流程的赋能，推动贷款业务流程创新。
网商银行贷前利用数据分析和自动化审批流程，网商银行通过构建“310”模式，即3分钟申请，1秒钟放款，0人工参与，实现贷款审批的快速处理，提高审批效率，缩短客户等待时间。
贷中网商银行通过实时监测客户的交易数据和行为数据，例如在农村模式中可以通过卫星技术定期检测作物生长情况，可以及时发现潜在的风险信号，进行风险预警和风险管理，减少不良贷款风险。
网商银行通过对贷后数据的分析和反馈，可以了解贷款产品的绩效和风险情况，优化产品设计和风险控制策略，提高业务的效益和稳健性。
转载：人人都是产品经理
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