金融创新是指商业银行等金融机构为适应经济发展的要求，通过引入新技术，采用新策略，构建新组织开拓新市场，在战略决策、制度安排、机构设置、人员准备、管理模式、业务流程和金融产品等方面开展的各项新活动，最终体现为银行风险管理能力的不断提高，以及创造和更新为客户提供的服务产品和服务方式。

　　按照国际通行原则，在评价一家银行或一国银行业的金融创新能力和水平时，主要是通过分析银行的收入结构来获得其金融创新水平高低的结论。统计数据显示，国际大银行的非利息收入占总收入的比例普遍超过50%，有的银行甚至达到80%，但是在我国，商业银行的主要收入来源仍然是传统的利差收入，非利息收入占总收入的比例甚至还不到30%，还有相当多的商业银行非利息收入占比在1位数徘徊。显然，我国商业银行金融创新水平和能力来看，与国际银行业相比，还存在着一定的差距。

　　金融改革作为经济改革的重要组成部分，已取得了明显的成效。但是，与整个经济体制改革相比，存在着的滞后现象，而其中存在的最大问题是对信用的巨大浪费。金融业务中基于数据的信用使用缺失，直接导致了中小微企业长达十几年的贷款难融资难，对整个国民经济造成巨大损失。抛开金融机构历史发展原因，企业信息化的发展也成为其制约因素之一。

　　而近年来，随着企业信息化，供应链上下游整合和电商化，大数据的应用方兴未艾，越来越多的银行和企业正逐渐意识到数据信用在企业融资和金融创新上的重要性，也就出现了海尔日日顺经销商融资等基于供应链数据融资服务的经典案例。

　　金融产品创新的关键在于利用新手段更好的平衡收益与风险。以目前金融创新的热点供应链金融而言，传统的供应链金融风险控制在于基于交易结构流程设计的实物控制，这种情况下，创新甚至不需要信息化数据化，最多是做成线上化。即便需要数据也是简单合作年限，过去交易额授信以及订购或流水数据算额度即可，根本不需要所谓风控数据模型。如果有人跟你讲模型什么的，基本属于夸张。

　　新一代的称为供应链数据金融的创新，更多采用软控制。基于供应链业务掌握的所有数据进行企业经营刻画把主体信用风险控制在第一关，通过持续跟踪掌握企业业务情况是操作风险第二关，而不能把风险管控仅仅放在资产处理保全的最后一关住，这反而是最大的风险。

　　除了基础的线上化之外，金融机构如果能够掌握更进一步的企业经营和供应链上下游数据可支撑各种方向的产品创新：

　　1.动态额度类：传统授信和额度是固定的，而企业经营是动态变化的。可以设想构建基于企业经营，贴近实际需求和实际还款能力的动态额度调整，既满足企业经营实际需要又提前准确的管控风险。天下武功，唯快不破，该类创新需要高频率准确的数据更新作为基础。

　　2.小额快贷类：建立风控模型，支持快贷和信贷工厂类创新。从企业信息、财务数据、贸易数据等三大类数据结合其他征信类数据，基于统计模型和专家法，动态反映评级对象的最新现状，并定期检验模型计算结果的妥适性而对模型进行修正。数据可以为银行提供授信数据支持，而风控模型可以直接与线上申请呼应，提升客户极速体验并支持开放式大规模线上线下销售。

　　3.贷后预警类：通过供应链实时业务监控和风险控制预警体系可以对业务数据、供应链事件、付款时间异常、大额交易等警戒值信息进行设定、预警提醒，充分反映融资方最新的还款风险系数。实现银行对融资企业真实经营情况了解，有效控制风险。

　　供应链数据服务可以支撑金融机构在原有风险控制体系上进行延伸和补充，在企业和金融机构之间架设数据信用桥梁，打通因信用问题存在的融资壁垒，将企业的数据转化为资产，帮助企业发展的同时助力金融机构，实现金融创新发展。