纺织产业供应链金融大数据风控体系
一、纺织产业供应链
- 风险与挑战：
- 政策风险：疫情防控、限电政策等。
- 国际风险：中美贸易关税、国际棉花减仓等。
- 新政策法规：税务、环保、区域发展政策调整。
- 原材料价格波动。
- 行业周期性风险：节假日、淡旺季。
- 终端销售风险。
- 进销存问题：原材料质量、物流、销售价格、库存、周转率等。
- 生产风险：停产、起火、成品率低、设备老化、效率低、生产事故。
- 财务风险：民间借贷、多头借贷、逾期、司法判决。
- 企业主风险：行业口碑、不良习惯。
- 客户经理风险：串通骗贷。
二、大数据风控模型体系
- “1+D”风控框架：
- 1：信用主体为企业和自然人。
- D：信用增信数据，包括内部数据和外部数据。
- +：供应链信用模式和信用抓手，如交易、货物、物联网、数据等。
- 构建风控模型，形成信用评分，指导基础产品体系建设。
三、风控模型应用案例
- 项目背景：
- 利用物联网（IoT）、5G技术，通过传感器收集生产数据。
- 通过数据分析和仿真建模，实现产能预测、授信定额、贷中管理、生产要素、生产活动的实时管控。
- 业务理解：
- 匹配合适的信用额度，确保既不过高也不过低。
- 根据历史数据预测未来一个月的机台运行效率，计算原材料需求及资金需求。
- 模型算法选择：
- 采用回归模型（如随机森林、XGBoost）和深度学习（如LSTM）算法。
- 应用实例：
- 产能预测模型：根据机台效率推算未来一个月的原材料采购需求，确定订单授信金额。
- 贷中监控：监控预测效率与实际效率的差异，判断经营异常。
- 产能匹配：根据预测效率匹配订单，提高生产效率。
四、机遇与挑战
- 机遇：
- 产业数据化程度提升。
- 需要更多先验经验和专业人才。
- 国家政策支持工业互联网发展。
- 探索新的产业金融模式。
- 挑战：
- 产业数据化程度仍待提高。
- 需要更多专业人才参与。
- 国家政策支持力度有待加强。
非常感谢您的观看，期待科技纺织的美好未来，欢迎有志青年加入产业互联。
