⑴ 供应链金融中银行降低风险的办法有哪些
1．1行为风险。行为风险即商业银行在为中小型企业提供供应链金融业务时，由于操作员的失误或是对业务的把握不精准，造成业务服务出现纰露，这种纰露给中小企业的经营造成一定的影响。在商业银行与中小企业合作过程中，这种风险存在一定的发生几率，需要提高管理水准来加以防范。
1．2文化差异风险。这种风险是指商业银行在业务服务时，面对的是广大中小型企业，而这些企业的文化氛围，发展方向、管理水平等等存在较大的差异性，使得商业银行的工作量大、服务内容错综复杂，金融业务容易发生混乱现象。容易造成服务与企业需求不匹配，影响企业发展。
1．3市场风险。市场风险是指商业银行提供金融服务后，而企业受市场波折影响，大大降低了企业还贷能力，使得商业银行承担较大的金融风险。市场风险是供应链金融中较难控制的风险。
1．4信用风险。这种风险往往存在于规模较小，发展能力薄弱，管理水平低下的企业，这些企业面对市场变化没有较强的适应力和竞争力，容易造成借贷无法偿还的信用缺失，使得商业银行面临经济损失的风险。
⑵ 辽宁省自由贸易试验区供应链金融平台研究 技术方案
⑶ 商业银行供应链金融业务管理与风险控制
在网络文库中输入“供应链金融”，点击搜索，答案很多
⑷ 供应链金融系统平台定制方案
供应链金融原本指银行向客户（核心企业）提供融资和其他结算、理财服务，同时向这些客户的供应商提供贷款及时收达的便利，或者向其分销商提供预付款代付及存货融资服务。
以上定义与传统的保理业务及货押业务 （动产及货权抵/质押授信）非常接近。但有明显区别，即保理和货押只是简单的贸易融资产品，而供应链金融是核心企业与银行间达成的，一种面向供应链所有成员企业的系统性融资安排。
我们的供应链金融系统平台，要通俗地理解，就是为某企业（通常是比较大的、占有主动地位的）的供应商或相关合作单位提供短期融资服务，帮助他们解决资金周转难题的。为什么大家看好这方面的业务呢，因为通常有大公司提供担保，供应商或合作单位有应收账款在大公司手上，所以还款是有保障的，这类资产相对稳定、安全，比房贷校园贷安全可靠。
⑸ 供应链金融方案具体有哪些
这个需要跟我具体见面聊了，供应链金融需要看具体的企业，不同的行业不同的企业供应链的情况都不一样，风控和设计出来的金融产品和方案也不同的，没办法笼统回答的
⑹ 谁能介绍下供应链金融服务模式是什么
是的，源坤控股也有自己的模式。
⑺ 供应链融资风险监管是如何进行的供应链融资的定义是什么
供应链的概念是从扩大的生产概念发展而来，现代管理教育对供应链的定义为“供应链是围绕核心企业，通过对商流，信息流，物流，资金流的控制，从采购原材料开始，制成中间产品以及 最终产品，最后由销售网络把产品送到消费者手中的将供应商，制造商，分销商，零售商，直到最终用户连成一个整体的功能网链结构。
而供应链融资是供应链上的核心企业及其相关的上下游配套企业作为一个整体，根据供应链中企业的交易关系和行业特点制定基于货权及现金流控制的整体金融解决方案的一种融资模式。
参考答案：中兴财富通
⑻ 供应链金融风控系统搭建方案
我们公司就是有供应链金融风控系统搭建方案的，从供应链管理的角度，搭建平台，做到对商流、物流、资金流、信息流的控制，总结为四控：
控货：物流管理系统（订单、运输、仓储、加工、库存等）；
控资金：资金管理系统（融资申请、授信、结算、放款、回款、利息计算等）；
控交易：交易系统（客户管理、合同管理、账户体系等）；
控风险：风控系统（从数据、应用、预测三方面对风险进行识别、预警和控制）。
⑼ 供应链金融风控系统流程是怎样的
供应链金融风控系统流程是怎样的呢？依据我们供应链金融风控系统的开发经验，下面来为大家进行介绍。
前期准备
拿到足够多的数据做支撑
做足够灵活的分析平台去分析数据
产出风险事件进行阻拦风险
量化风险拦截的价值和不断分析案例进行策略优化
风控技术评估研究
日志选择：以增量日志方式记录存储，hadoop或spark做分析，集群同步到客户端机器上，做同步策略，不同纬度的数据做统计加工计算。
实时监控：监控在每一个环节的交易量和高风险操作，做阀值报警，以默认的规则做处理。
dns防范：防止http对dns的拦截，手动纪录中断被拦截掉的交易流，转向存储中心系统做处理给予用户提示。
报警提醒：在发生重大灾难的同时需要有一套完善的体系提醒风控人员近入作战，以短信或电话的形式发起通知给用户。
数据灾难：数据的历史纪录应该有完整的备库纪录，这种操作不是必须的但是必要的，防止管理员因为误操作导致的数据灾难不容小视，启东应急方案进行恢复。
日志选择：需要在原有基础上做集群数据分析后，统一有一个入口的分析平台做汇总，对不同维度的计算规则做排重，这里我们可以使用elk的方式把数据清洗完成后，做相关的分析调研，实时读库的方式不可取，增量数据库只保留历史的数据，可以对时间做相关的约定，查询的平台统一做相关的调控。
方案的选择和实施
针对现在的数据规则，需要对现有的各方数据做分析指标，做数据仓库，从不同的数据中计算对应的需要风控形成各种渠道的报表数据。如何通过查询海量的历史数据来支撑规则的运算，从分析的角度来看，又是一个IO密集型的应用；利用OLTP（online transaction processing ）和OLAP（online analytical processing）做相关的维度计算，主要针对用户、功能、数据片、存储空间、DB设计来做维度计算和方案的优化调整。
大到用hadoop做数据集群算法分析，也可以用spark、storm来做。
简而言之就是分布式框架，那么什么是分布式框架？
分布式计算框架实现了什么？简而言之，基于分布式计算框架的应用，就是一个分布式的应用；那么分布式的应用解决了什么问题？简而言之，就是将请求处理的业务逻辑和所需资源合理地分布到N台服务器上，这里就不在过多介绍。
基于C/S模式的原理，从client到server端的应用，采集需要的数据。Server之间通讯是有开销的，只不过这个开销是MS级的。系统在定位也是基于百万级的应用。
以分层的概念，针对每部的风控模块，需要在特定的时间做调整。缓存的应用：如果是历史级别的数据，可以采用redis、cache来做，防止减少对于I/O的读写操作，减少存储压力的开销。基于款时间的维度对应的风控系统计算，需要我们在处理的同时考虑数据的节点，分批次处理。对于变化多端的数据，建议利用高可用性能存储设计，基于DB设计即可，数据结构要基于范式(NF)设计，不可有冗余免得频繁返工。
数据分离的优先选择
数据库读写分离机制：在初期，风控系统一般都极为简单，此时侯一般通过数据库主从复制/读写分离/Sharding（或slave进行）等机制来保证交易系统的数据库和风控系统数据的同步及读写分离。风控系统对所需要的客户/账户数据、交易数据一般都只进行读操作。
缓存/内存数据库机制：不管是交易系统还是风控系统，高效的缓存系统是提升性能的大杀器，一般会把频繁使用的数据存放到Redis等缓存系统中。例如对风控系统，包括诸如风控规则、风控案例库、中间结果集、黑白名单、预处理结果等数据；对交易系统而言，包括诸如交易参数、计费模板、清结算规则、分润规则、银行路由策略等。对一些高频交易中，基于性能考虑，会采用内存数据库（一般会结合SSD硬盘）。
RPC/SOA架构：要降低交易系统和风控系统的耦合度，在初期系统服务较少的情况下，一般直接采用RabbitMQ/ActiveMQ之类的消息中间件或RPC方式来实现系统间服务的调用。如果系统服务较多，存在服务治理问题，会采用Dubbo之类的SOA中间件来实现系统服务调用，这个期间我们需要支持用异步消息完成rabbitMQ的消息的push/pull处理机制来处理违规数据和异常数据提取。