当前位置：首页 > 行业动态 > 正文

供应链大数据云风控平台的数据

供应链大数据云风控平台整合供应商资质、交易、物流及财务等多维度数据，依托云计算及大数据分析技术，实时监测并预警供应链金融、履约等风险，辅助

供应链大数据云风控平台的数据解析

在数字化时代,供应链管理与风险控制（风控）的高度融合催生了供应链大数据云风控平台，这类平台通过整合供应链全链条数据，结合云计算、人工智能等技术，实现对风险的实时感知、精准识别与动态防控，以下从数据来源、类型、处理流程、应用场景及价值等方面，详细解析该平台的数据体系。

供应链大数据云风控平台的数据来源广泛,覆盖供应链上下游的各个环节，主要包括以下类别：

数据来源	数据类型	示例
企业内部系统	交易数据、订单数据、库存数据、财务数据、物流数据等	ERP订单、WMS库存记录、TMS运输轨迹
外部合作方	银行流水、征信报告、第三方支付数据、海关报关数据、税务数据等	企业银行授信记录、增值税发票信息
物联网设备	传感器数据、GPS定位数据、设备运行状态数据等	仓储温湿度传感器、货运车辆实时定位
公开数据	行业报告、宏观经济数据、政策法规、市场价格指数等	钢铁行业产能报告、汇率波动数据
社交媒体与舆情	企业负面新闻、供应商评价、客户投诉、行业论坛讨论等	微博热搜、供应商评分网站评论

数据特点：

平台通过以下流程将原始数据转化为风控决策依据：

供应链大数据云风控平台的数据第1张

数据采集与接入
- 通过API接口、ETL工具、爬虫技术等，从多源系统采集数据。
- 针对物联网设备,采用MQTT、CoAP等协议实现实时数据流传输。
数据存储与治理
- 使用分布式存储（如Hadoop HDFS、云存储）承载海量数据。
- 通过数据中台进行清洗、去重、补全，构建统一数据湖。
- 定义数据标准（如供应链事件本体模型），确保跨系统数据一致性。
数据分析与建模
- 风险识别模型：基于历史数据训练机器学习模型（如随机森林、XGBoost），识别供应商违约、物流延误等风险。
- 关联网络分析：利用图计算（如Neo4j）挖掘企业间的隐性关联，发现潜在风险传导路径。
- 时序预测：通过LSTM、Prophet等模型预测市场需求波动、价格趋势。
风险预警与决策
- 设定风险阈值（如应收账款逾期率>10%），触发实时预警。
- 生成可视化风控报告（如驾驶舱看板），辅助人工决策。

场景	说明
供应商风险评估	综合财务数据、历史合作记录、舆情信息，评估供应商资质与潜在违约风险。
物流异常监控	通过GPS轨迹偏离、运输时效延迟等数据，实时预警物流事故或反面窜货行为。
库存健康度诊断	结合销售预测、库存周转率、滞销品比例，优化库存分布，降低呆滞风险。
供应链金融风控	基于交易流水、应收账款质押等数据，评估企业授信额度，防范融资欺诈。
合规与审计追踪	利用区块链存证技术，确保合同、票据等数据的不可改动，满足监管审计要求。

案例：某汽车制造商通过平台监控零部件供应商的交货准时率、质量合格率，结合行业舆情（如环保处罚），提前替换高风险供应商，避免生产线停滞。

挑战	应对方案
数据孤岛	构建跨系统数据交换标准，推广供应链协同平台。
数据安全与隐私	采用加密传输（TLS）、访问控制（RBAC）、数据脱敏技术。
数据质量参差不齐	建立数据治理体系，通过AI自动修正错误（如OCR识别纸质单据）。
模型可解释性不足	引入SHAP、LIME等技术，输出风险因子权重，提升决策透明度。