物联网+区块链在供应链金融中的实际应用

在过去20年中，企业之间集成是个非常头疼的事情，但是通过刚才线下作业环境可以精确完成企业之间的关联，从而达到企业通过人物交互的方式，建立一个四流合一的体系。这个体系是一种完全是自下而上的企业之间的互联，而不是自上而下的企业互联。

这个业务架构其实非常简单，传统线下人的执行操作可以分解成场景人和物的一次碰撞。

物是装备和操作的标的物，也可以是虚拟物，比如物权、应收账款和订单等。物的操作代表是一个智能化的物，代表人是场景化的人，加上它们之间以场景化、不可篡改的链状作业关系，构成了一个最小的完整单元，叠加起来就是一个完整的跟线上数据相对应的线下执行过程。

线下的作业非常复杂，场景也非常多，很多嘉宾都提到了一个关键词：场景化。场景化首先要分出场景，但是场景有多少种呢？ 

科学地分析后发现，在企业间的物流供应链下只有一个场景，就是从在库、在途到在库是运输和仓储的一个最小的循环，也就是仓配一体。这个不是我们发明的，我们考察了欧美现在的物流和仓储行业，不管它是什么形式，在骨子里它的仓配是一体的，从来没有分开过，没有单独存在的运输。

这跟我们有重大区别，因为我们市场上的运输公司和仓库公司在归属上是分开的，导致运输公司和仓储公司业务上不同步，所以人等车、车等人是个很正常的现象，但是实现仓配一体后就很难见这种情况了。这是必然的，因为它是对管理约束。

我们用动产作为锚点来进行管理、校正人的作业，然而物有成千上万，到底怎么来管？从管理和信息的角度分析，所有的动产只有四种。

第一种是流体，化工产业有大量的液体化工产品，包括石油化工，液体化工等大量的流体，食品类里也有大量的流体。流体是用管道和罐来进行管理约束储运的。

第二类是固体，固体又分三类：一类是大宗粗放型的，比如矿石、煤炭。因为它们的货值比较低，管理模式比较粗放，所以要经过间接管理。化肥、有色、钢材、矿石都属于这一类。

第三类是高附加单体，包括机床、设备、汽车、飞机等，因为它们的附加值和精细化程度都很高，可以单独体系管理。

第四类是标准化产品，就是可以标准化管理装箱的产品，集装箱、托盘、转运箱装箱后就跟高附加值的单体是一样的，采用统一的管理模式。

这四类不同的产品，用四类不同的技术进行终端管理就可以纳入整个的体系来进行管理，整个系统被简化为一个场景，四种动产。

要用一种什么样的架构把动产和人建立关系来让他在线下有效地执行？

其实整个线下的作业是一个完整的作业流，而且可以用场景的方式将他们规划为作业流的集合。因为一个场景可能是多个作业组合的，作业本身由多个人和物来共同执行完毕。

这时候人和物之间是对等地来确认、控制和校核，校核的结果是每一个动作都构成了单证上的一项。当整个的场景完成后，一个完整的单据就做好了。这时与其对应的单证和作业之间构成了一个在时间、空间和行为上一一对应确认出来的由人和共识建立起来的结果，这时候单证和业务的匹配就真实完整地建立起来，中间要靠业务逻辑以及指令对接各方面的工作来完成。

在技术上怎么来实现这一点？

其实也很简单，就是抛开一切大平台的逻辑去考虑最根本的点。一是人，二是物，还有就是人和物之间的关系。

对于物，刚才提到了对四类不同的问题有四种不同的解决方法，包括流量的阀体，而且不一定要专门生产现有的电控阀体，远控的也可以。第二，对于间接管理会有仓的各种描述，现在各种产品也很多。第三类就是对于单体的追踪和跟踪设备很多，但是这些基础设备只是完成了物理上的东西。

而在这之上是人，随着移动互联网的普及后，手机业务终端已是标配，所以完全可以建立在基于APP、微信、短信等在业务集成构成人的一侧，它们两侧之间构成业务之间互相关联共识的基础。

这个基础包括业务分析、动态场景的确认、智能网络和终端的云管理，还用了其他一些技术来区分场景和当时业务规则，最后进行填充表达。

最终要完成一个什么样的金融服务架构，跟供应链金融是什么关系？

图上的最底下的两层，通过技术手段来打造出新型的物流供应链管理公司，构成整个各环节的服务能力，在此基础上就可以有效地支持供应链里的各个对象，这些对象之间多层的作业逻辑组合起来后，到底应该管理什么？

第一是它建立了一种物的权属关系，因为制造厂商从采购原材料开始的整个作业流程中，它的作业订单、应收账款、预付账款以及业务执行做到了相互匹配。匹配关系建立后，物权的清晰，质权的清晰，质权的保障与提货权上富含的质权之间的配比关系为刚才向上游的应收账款的票据拆分流转，以及与向下游的预付账款和存货质押融资提供了多级的业务关系。

我们通过银行的票据系统，包括第三方会计都可以完成像供应商多级的票据拆分支付，但它在拆分支付的时候的依据是什么？

依据是核心企业向其一级、二级供应商采购时最终的业务关系，这个必须是闭环的。如果拿到钱去干了别的事情，风险就会出现。如果确保钱的流向是在同一条链上，可追溯到最终信用支撑点，整个过程就实现自动闭环。只要核心企业的信用风险不出问题，全部风险就可以规避掉。

应用场景实例

1、室内仓储智能管理

仓储管理可以管理大宗的钢铁、煤炭、化肥，也可以管理基于托盘的快消品。在这种情况用了基于托盘的绩效管理、基于货架资料管理或者基于大宗的间接粗放型管理可以建立起一个货值的动态状态以及仓库出入库操作和核实确认的比例关系，使得整个仓库的作业实现数字化，保证了货物的现状、操作之间和业务匹配的一致性，实现动态管理。

2、室外大型堆场智能管理和AI智能作业

室外堆场和大型飞机场的管理方式一样，就是应用一些新的技术，比如无人机技术等。通过人工智能把刚才在仓库和大堆厂里产生的数据进行自学习，最后达到操作人员作业和整个货物现状高精度的动态管理模式，实现数字化、碎片化、精确化的模式。

3、车辆与运输全链管理

对于汽车和运输这类的的管理，通过一些GPS的基础应用，在这之上通过业务之间的高精度匹配和共识，建立起整个运输过程和货物过程的精确闭环。

物流最基本的就是第一个不垫钱，第二个马上给钱这两件事，但是对于运输公司来说，它必须清晰地知道整个运输作业过程中各个场景的执行落地情况。

从加油站到交货每公里都在现场建立作业场景，比如运输这个环节，中介费用减少了20%，原来120万减少10%，整个运营效率提升了。而且不会存在到点上车不来的情况，因为替换车辆自然会承担所有作业。到了接收端，20分钟范围之内完成签收的自动化签收，非常完整的一个流程。如果出现不能签收的情况，车辆质押的责任也非常清楚。

4、集装箱与托盘端到端的全链智能管理

还有一个场景是通过集装箱托盘使得仓储和堆场变成一个零星的移动仓库，仓储物流完全一体化。完成集装箱箱单、仓单、运单的自动匹配、核对、确认，完成整个过程的出入库导引以及作业的自动导引，通过人机耦合来实现了自动化货架仓库的标准功能，但是价格比个价仓库便宜多。因为它是直接引导叉车做傻瓜式操作。

油品也是一样，槽车灌装和管线进行完整的现有设备的结构和新设备的关键点的接入来实现整个作业过程储运、品质和作业执行的一致化。

5、运输业务线下作业执行校核

一个比较标准产品就是线下运输业务的线下作业执行，TMS可以在线上来规定基础的运输业务，但线下都有执行的。

它是一个用区块链机制建立起来的，但是差别最大的是他们之间的共识当中增加由股东就是载具和货物三者的共识完整的建立起来，运输过程当中定运单的执行和运单实际有效性的情况，最后保证了它上面链状上的数据是真实有效的，然后通过区块链的模式来进行就和货物两种方式来进行传递，业务传递信用传递。

6、产品供应链跟踪、溯源与防伪

上面都是传统的业务上溯源的标准，下面增加了所有物品之间的确认，也就溯源状态，整个的溯源和防伪的物权关系是由物权的变迁来进行确认和校核，使得现有的供应链精细化管理，这也带来了产业升级的可能性。

通过这种作业使得现有的无车承运人、云仓仓配以及工业经济化管理在科技行动上统一起来，实现一致化。

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