顺和同信CEO张昊：通过数据帮助物流企业建立信用体系是一条行之有效的道路

万联导读：9月17日，由万联网主办的“第六届中国物流金融创新高峰论坛”在深圳正式举办，论坛现场还发布了《中国物联网+供应链金融白皮书（2020）》。作为国内最具影响力和关注度的产业+物流金融行业盛会，论坛线下汇聚业内权威专家和行业精英围绕“推进物流数字化 助力产融一体化”主题解析物流与供应链金融热点难点痛点问题；线上直播分享现场嘉宾精彩演讲内容，线上与线下结合，聚焦物流数字化创新实践与转型机遇，推动行业共襄盛举，合作共赢。

为方便业内人士对与会嘉宾们的分享有更深入的了解和思考，万联网将逐步发布嘉宾速记内容，以下为顺和同信CEO张昊在论坛现场的演讲内容整理，略有删减，仅供业内人士参考。

顺和同信CEO张昊

张昊：大家好，我是顺和同信张昊。我今天的主题是《深耕物流行业，数字化风控的实践与应用》。我们公司虽然很年轻，但是我们这两年也做出了一些成绩并积累了一些经验，今天分享在物流行业我们做的一些实践和应用。

我们成立于2018年，公司定位是做“物流行业风险管理解决方案提供商”。我们在物流从业人员的风控、物流行业月结客户风控的管理方面，为行业提供了业务管理解决方案。同时我们也将风控能力应用到了物流金融和物流保险当中，去帮助物流平台做金融和保险赋能，服务平台之上的中小微物流企业。同时我们相当于从物流当中来，也不局限于物流。我们也在探索将物流行业大数据应用到更多金融和营销相关的场景当中，去深挖物流行业的价值。我们的股东包括顺丰集团、同盾科技以及IDG，股东在行业业务场景、数据分析及领域经验等方面为我们提供了强有力支持。

今天上午很多嘉宾介绍了物流金融的概念和做法，从广义角度来讲，主要是围绕商流和货主的需求，要通过“货”来融资，比如应收账款保理、仓单质押、静态质押等。我今天想分享的主要还是狭义的物流金融，围绕物流企业的需求，基于运费与物流资产展开，贷款类型多为信用贷和资产贷两大类。

物流市场规模体量巨大，占到GDP的比重也非常高，中小微企业更多，物流行业还是高度分散化，没有完全形成规模化和集群化的企业。大量充斥着中小微企业的物流企业，比如网点类的企业、车队型的企业，这些企业构成了整个物流行业的毛细血管和末端链路，这些企业其实是中国物流市场沉默的大多数。在这企业当中，存在大量融资的需求未得到满足，每年总体3万亿的贷款融资需求只有不到5%通过银行贷款方式获得。

大多数金融机构风控的理念和做法更多还是传统的，包括抵押担保模式、包括线下尽调模式。随着物联网、大数据的发展，物流场景的数字化、标准化、系统化建设的程度已经达到了一定规模，也具备了我们基于数据做风控的基础。同时，像小微企业本身的资质、资金方面用传统风控模式去做，相对来说效率比较低，成本比较高。这也就是为什么通过传统风控方式在物流金融的场景下落地较慢，效率较低。

上午菜鸟的赵总讲得非常好，叫业务数据化，进而再做数据业务化。我们认为，在物流数字化的当下，通过数据帮助中小微物流企业建立风险画像，建立信用体系，进而帮助企业连接更多金融和保险服务，是一条行之有效的道路。

当前的行业格局下，主要有几类主体，第一类物流平台，物流平台之上会有大量的小微企业和个体。第二类是小微物流企业，他们的痛点就是央行征信薄，从传统金融机构的风控方式获取融资的难度比较大。第三类即金融机构。对于金融机构来说，痛点主要是两类，一类是获客和风控是一个难题，尤其是在物流这种比较偏线下，人力密集型的行业里面。在保险中，主要就是货运保费定价难、赔付率居高不下的问题。在金融机构来说，不管是内部的舞弊还是由于资质身份的造假，造成了平台的损失，都会引发一系列的风险问题。

在这样的情况下，要做好物流金融的风险管理，需要政府、平台、科技公司共同营造的信用体系。

对于物流平台，要从源头上做把控，就是从业务的引入，我的合作客户是谁，承运人是谁，司机是谁。从人和企业的源头准入上做风险管控，从源头上把风险控制住，后续的业务开展上、金融场景上，我们的风险就能够关联起来去看。在这个点上，物流平台要做源头把控，要控制风险，要做行业风险数据的共建。

第二方面，从政府部门来看，尤其这两年，大数据行业的整顿包括个人隐私数据的保护越来越趋严，这里面往往就会存在矫枉过正，过犹不及的情况。政府要正确主导，设定风险边界，对政府拥有的数据合规、合法、合理的开放。尤其物流行业当中，像交管、运政类的数据，如果源头还是政府做管理，数据完全不开放，没有得到很好的应用，对于行业来说也存在比较大的风险。

对于科技类公司，我们更多的是充分发挥数据价值挖掘的能力和应用，助力物流平台，主流行业的风险管理。在这里面，数据不是某一家的，数据更多的是政府所有的，一部分是平台所有的。科技类公司的价值在于对数据做充分的挖掘，实现数据的价值应用。

顺和同信的定位是做物流风险管理解决方案提供商。在这个定位下，我们把产品和解决方案主要分为物流业务风控、金融风控和保险风控。底层是人工智能技术、大数据、物联网数据，在这些基础之上构建我们的产品和服务。

这一页是我们在数据当中的应用的指标体系，比如我们有些基础类的人员、司机、车辆的基础的资质信息。场景化数据更多的是我们和平台合作，比如网络货运平台、物流平台。这当中会有大量的小微企业、车队、网点的经营和交易相关的数据。同时我们也会引入外部风险标签数据，比如人员、企业、司法外部风险数据。在这种体系下，构建企业风控维度。

我简单举一些案例，物流从业人员风控当中，我们帮助合作伙伴建立了包括像快递人员、司机、骑手、仓储搬运工等一些蓝领群体的风险画像，通过资信情况、背景履历、司法诉讼、业务表现等做综合信息评定。在此基础上，我们建立了小哥和物流从业人员的画像。围绕这一画像，一方面帮助了平台做风控，同时在基于风险画像提供相应的信贷和保险服务。

第二个案例是我们围绕加盟制的零担快运平台，帮他们服务平台上加盟的网点。这个平台网点数从原来我们刚合作时的两三千家，到现在已经达到现在的1万多家。在这个平台网点之上，因为上游货主会压账期，网点在加盟平台发货时又需要实时支付干支线运输的运费。所以资金的需求还是挺大的。围绕这一需求，我们帮他设计了两款产品。第一款是围绕资金在支付运费方面的需求，我们相当于提供了一个运费白条的产品。基于平台的经营状况、收益情况、交易情况，我们对于每个网点做经营的画像，并将风险评估决策建议输出给外部资金方，由金融机构把资金帮平台支付运费，把运费帮助网点支付到平台之上。这就解决了运费的需求。这是第一层次的产品。

第二层次是围绕经营性贷款，更多直接给的是资金性支持，相当于钱直接给到网点，帮他做和货主之间的运费周转或者扩大化经营规模。当网点有了信用之后，有了额度之后，我们可以相应提供更多的车辆融资租赁服务、车队ETC白条服务。核心的是建立一套对于小微物流网点企业金融画像的一套方法论。跟平台合作之后，平台会把相应的网点的运单明细推送给我们，我们在此基础上会做指标的加工。比如围绕订单收入这一块，我们建立了有十几个指标。这些指标我们做了相应的分类计算，比如网点的定额基数、风险敞口系数、数据质量系数、折扣系数、经营系数，通过不同系数综合建模，形成对网点的授信额度、账期、贷款利率。将风控结果推送给资金方。

目前公司的定位更多专注在物流管理数字化风控方面，我们更多是一家科技公司。我们在业务风控上可以帮助网络货运平台做司机资质的核验、外部风险资料的筛查，做风险评估。我们帮助物流公司做人员管理，做外部运力的管理。在物流金融我们可以帮加盟制的货运平台，网络货运平台围绕他们的平台之上的场景设计定制化的金融解决方案，包括运费贷、运费保理、网点运费白条等等。保险这一块我们更多会帮助平台提供一些标准化保险产品，如货运类的保险，人员类保险、仓储类保险。同时我们更多发挥在数据风控的能力，帮助平台设计一些定制化的保险方案，比如做物流货运平台的货运类保险风险定价和自动化理赔，同时帮助平台提高风险管理能力，降低相应的风险。

以上是我今天分享的主要内容，期望和在座的各位同仁有更多的连接和合作。谢谢。

再次声明：以上内容由万联网根据论坛现场速记整理，略有删减，仅供业内人士参考。

来源：第六届中国物流金融创新高峰论坛，万联网