1. 應用企業簡況
應用企業無錫遠邁信息技術有限公司成立于2010年，總部位于無錫，是一家專業從事北斗商用車車聯網、智慧物流、智能交通應用系統產品的高科技企業。主要客戶面向運輸、物流、交通等行業用戶。公司是江蘇省信息產業廳認定的雙軟企業、省智能物流協會和車聯網產業聯盟的創始企業之一，同時也是530領軍創業和物聯網重點企業。
無錫遠邁信息技術有限公司注冊資本3333.33萬元，2015年銷售額突破千萬，實現了快速發展。公司非常重視研發方面的投入，無論是在人才還是在資金方面。公司從創立至今研發投入超過1300萬元，用于物聯網系統、大數據平臺、云計算技術產品研發和技術創新。目前公司經營狀況良好，已進入快速發展期，經濟效益開始顯現。公司團隊目前接近200人，包括近110位市場營銷服務人員，研發工程師30余人。
物流車聯網平臺產品及服務地區覆蓋華東和華北全域，智慧物流布局主要在長三角、珠三角、京津冀、成渝等全國主要物流干線城市和沿海地區，遠邁目前在華東、華北地區北斗車聯網、物流無車承運等細分市場里已占領大份額。
該案例中方案實施企業深圳前海益鏈網絡科技有限公司，成立于2017年4月，是一家致力于區塊鏈技術及相關產業級應用開發的科技公司。是中國物流與采購聯合會區塊鏈標準委員會顧問，阿拉善SEE戰略合作伙伴，浙江現代數字金融科技研究院成員，與上海交大無線通信所聯合建立信息金融交叉平臺區塊鏈信息實驗室。公司團隊分布在深圳、上海、成都、舊金山，成員主要來自華為、IBM、百度、國泰君安等，并與多位國際知名學者和多家資本機構有著深入合作。目前已在多個行業領域有落地應用，包括公益、物聯網、供應鏈金融、數字IP產業等。可為合作伙伴提供全面的，高端的、精準的、長期的、有效的，以區塊鏈技術為核心的咨詢、應用、管理、運營、維護、升級等服務，以及企業資本戰略、投融資、市值管理等方面的顧問業務。
2. 企業在實施信息化之前存在的問題
據調查得知，國內大多數平臺類無車承運企業幾乎都會受到資金池的制約。
此次應用落地旨在幫助物流行業中許多平臺企業都會遇到的資金墊付問題。以遠邁為例，其客戶與平臺的結算貨款周期一般在30-90天，而平臺與下游司機一般都是現付，這時候就需要平臺使用自有資金為司機方墊付貨款。于是平臺的自有資金總量成為了限制業務發展的主要因素。但因為缺乏可信任的征信體系，平臺無法得到金融機構足夠的信貸支持。
無車承運平臺希望尋找金融機構合作，但金融機構的風控體系一方面會要求平臺提供大量的業務數據，另一方面也會擔心平臺所提供的數據真實性，無法快捷有效獲取可信任的征信數據，也無法構建明確可行的風控模型及條件。
而反之平臺企業也會擔心所提交數據的安全性和保密性，畢竟對于輕資產的無車承運企業而言，數據就是命脈所在。再加上物流企業與金融機構主要以業務為導向，IT系統千差萬別，獨立的進行系統對接成本過高。
3. 信息化進程
解決方案中區塊鏈主要起到兩個作用：征信和授信資金管理。整個無車承運區塊鏈金融平臺由金融業務系統、底層區塊鏈系統與無車承運人SaaS系統兩兩對接形成，通過益鏈提供的數據接口或者SDK進行對象化后，將無車承運人平臺全流程業務數據、交易數據實時上鏈，以便穿透跟蹤，證明業務的真實性，同時業務數據、交易數據一起用于建立風控模型，進行風控管理，杜絕虛假貿易，幫助金融機構提高運營和風控效率。
實現手段：
• 三套系統：無車承運業務系統、金融業務系統、底層區塊鏈兩兩對接。
• 需要上鏈的數據分為業務數據與交易數據兩類，業務數據用于證明業務的真實性，同時也與交易數據一起供資方建立風控模型。
• 上鏈數據并非簡單存證，而是通過益鏈提供的數據接口或SDK進行對象化后上鏈，以便穿透跟蹤。
• 實時對接無車承運平臺數據，降低承運平臺造假可能性，對接數據直接上鏈，確保業務真實性。
• 對象化后的數據會記錄在相關賬戶中。
• 貨主、司機、業務人員對區塊鏈賬戶無感知，由系統自動創建與記錄。
體系架構
對于資金方，可以把貸款資金拆分到每筆運單上，不以無車承運平臺方為貸款粒度單位，而以實際發生的運單作為貸款發放的最小粒度單位。形成運單池，金融機構設置篩選條件選擇優質運單進行小額放款，起到過濾風險、分散風險的作用。
參與方體系
構建區塊鏈金融風控流程，人工驗證與技術創新并行，把好企業認證和網絡節點準入關，嚴格履行客戶身份識別、客戶開戶資料的審核，翔實了解客戶有關情況，根據其經營范圍開立相對應的科目賬戶和網絡節點，確保物理身份與數字身份相符一致。了解融資企業應收賬款來源，分析上游企業支付賬款能力。
4. 信息化主要效益分析與評估
在平臺投入使用后，數據上鏈率達到90%，融資通過率在80%以上。大幅降低了遠邁自由流動資金的占用，很大程度上解放了資金對業務規模的制約。
同時，合作雙方與數個企業共同推動更大規模合作，已在布局地區實現全面推廣。
方案實施不影響企業原有業務流程，只做增量擴展。實現對交易鏈條全周期的穿透式跟蹤管理。達成目標包括：
1. 不影響現有業務，通過核心相關數據、單證并行上鏈的方式，將業務數據寫到區塊鏈上。
2. 使用簡單，通過訪問區塊鏈瀏覽器可方便的查詢鏈上數據及其狀態。
3. 確保數據安全，數據的通信和存儲都經過加密處理。
4. 數據可用性高，根據業務場景，有針對性的設計上鏈數據標準。
5. 運行指標清晰友好，可實時監控業務運行趨勢等狀態。
6. 有進一步設計為數字經濟金融衍生品的可能性。
5. 實施過程中的主要體會、經驗與教訓，推廣意義
1. 利用區塊鏈技術可以將對中小企業的主體信任過渡為主體信任+操作信任
傳統金融機構在對企業進行授信時受限于人力物力很難對真實業務情況進行跟蹤，只能根據企業規模大小、所有制等主體背景信息進行授信，大量中小企業因信用記錄的缺失無法得到資金支持。區塊鏈風控就要從幫助中小企業提升業務透明度進而增強資金方對企業還款能力的把控。
2. 要采用人工與機器相結合的風控形式
人工驗證與技術創新并行，把好企業認證和網絡節點準入關，嚴格履行客戶身份識別、客戶開戶資料的審核，翔實了解客戶有關情況，根據其經營范圍開立相對應的科目賬戶和網絡節點，確保物理身份與數字身份相符一致。了解融資企業應收賬款來源，分析上游企業支付賬款能力。
3. 發展并推廣以“數據質押”為核心的融資方式
在傳統的供應鏈金融方式下，有三大類融資形式：應收賬款、存貨和預付款融資，其分別以應收票據、存貨、本票為質押品。而在掌握了足夠長度的、可持續、完整的真實交易數據和行為數據條件下，則可采用經過挖掘的真實交易數據和行為數據替代以上三種傳統的質押形式，稱之為“數據質押”：即運用大數據分析，以交易過程中所形成的能夠交叉驗證的真實交易數據和行為數據進行評級和授信。利用區塊鏈去中心化和不可篡改的特性，打通各個數據節點，使得數據的可信度、有效性和數據量都得到保證。
“數據質押”使金融機構的服務回歸到了交易本質，其能從多個方面獲益：一是擺脫了“開當鋪”的傳統模式，并實現了風險可控。二是無需核心企業對其上下游中小企業進行信用捆綁，大大降低了因核心企業而產生的系統性風險。三是能夠根據交易數據和行為數據，對服務對象設計有針對性的綜合金融服務。四是服務的對象可大可小，使得普惠金融能夠扎實落地。
6. 本系統下一步的改進方案、設想，以及對物流信息化的建議
后續改進方案包括：
(一) 建立更完善的信用評級體系：
1. 基于供應鏈進行整體信用評級
2. 弱化中小企業財務報表的依賴，用真實貿易信息等從側面反映企業的經營狀況。
3. 關注中小企業和供應鏈上核心企業的合作趨勢
4. 利用上鏈數據進行分析，挖掘出各影響因素對企業信用的影響權重，建立起更完善的信用評級模型。
(二) 拓展風險數據獲取渠道，將業務線上下游更多主體數據納入進來、
1. 增加上鏈節點
在平臺建設過程中從最初合作企業出發，逐步將其上下游企業納入，部署企業節點，既能反過來增強初始合作企業的數據可信度，也能為更多的企業提供金融服務。節點的增加也帶來整個條鏈的穩定性、安全性增加。
2. 增加數據來源及數據挖掘
在以下六個方面進行風控數據的沉淀與挖掘：負面信息、財務狀況、交易、信號數據、企業特征、行為數據。
(三) 貸前貸后AI數據分析與輔助決策
包括對于司機、貨主、運單的獨立行為數據分析和針對承運平臺的大數據統計分析
(四) 更完善的數據可視化運營系統
1. 數據可實時調用；
2. 完整業務流程穿透跟蹤呈現；
3. 貨主還款及時度分析；
4. 貸款還款及時度分析；
5. 司機貨運安全性分析；
6. 收貨方支付及時度分析；
7. 司機承運數據分析（月單量、單次運輸耗時／運費／地點等）；
8. 貨主運單數據分析（月運單量、集中地域等）；
9. 放款業務運行情況
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