水曱甴什么是大消费品行业，为什么在前面加个“大”？因为按照一些标准的行业分类，在美国有CPG（Consumer Packaged Goods），主要指的是消费品行业，其涵盖的领域相对比较多，通常会听到一个词语叫“快消（Fast Moving Consumer Goods，简称FMCC）”，CPG也包含快速消费品行业和一些耐用消费品行业在内，比如电器等，通常涉及到的有食品、饮料、烟酒、日化、化妆品，甚至包含消费类的电器、电子等。

　　消费品行业在中国是一个相对于美国或者是其他地区有自己特点的地方，这个特点就是渠道。中国地大物博，有所谓的一线、二线、三线等城市乡镇区域的划分，各地区物流情况不同，同时也会因为整个消费品生产成本和物流成本的关系，影响其生产基地的分布。所以在中国有一个非常典型的特点就是渠道，几乎所有的消费品流通都依赖于渠道。这种方式跟美国发达的零售体系不同，所以中国存在着各种各样的多层级渠道。

　　按照一个标准的划分来分类，第一类叫KA现代渠道（KeyAccount Modern Trade），第二类叫电商渠道（E-Commerce Trade），第三类叫传统渠道（Traditional Trade）。简单来讲，这三大渠道是作为消费品流通的全渠道。

　　KA现代渠道。指的是营业面积大、客流量大和发展潜力大的门店，往门店类型划分，有BCD类的各类大卖场和门店等这些不同的划分，比如中超、沃尔玛等。

　　电商渠道。不管是产商自营还是借助于电商平台，目前的占比还比较低，占比大概为10%到12%。

　　在目前互联网发达的情况下，从这个行业显现的明显趋势中可以发现消费者的变化，消费者对品牌的忠诚度在下降，消费者的切换成本非常低，一些人们以前耳熟能详的品牌的时效性、年轻性等方面的问题，造成了消费者对于品牌的忠诚度严重下降。

　　所以依赖于以前那种推式的销售，即通过拼命地砸广告把货压到渠道里面，占满终端货架的营销方式越来越不奏效。近几年中国真正在供应链消费品里最大的变革就是需求驱动，即把原来推式的模式改成拉式的模式，基于消费者的变化和渠道的变化，通过最及时的反馈来调整自己的促销、产品、物流乃至生产方案。在流通的环节，会有一些相关渠道的优化，站在品牌商的角度，其实是不太希望他的货物从一级经销商通过二级批发，再通过多层的批发，然后再到终端门店，最后再到消费者，他们希望的是能压缩自己的渠道层级，做到扁平化。这是相关的最明显的一个特点，即价值链中没有价值的部分希望能得到压缩。

　　那是不是从品牌商直接铺货门店就行？还是所有的渠道都是无价值的？其实情况完全不是这样，经销商这个层级对品牌商来讲，他所带来的是物流、金融流动性、蓄水池和客户终端维护的作用，一个品牌商要想铺往全国，覆盖所有传统渠道的门店几乎是不现实的。可以简单地计算一下整个门店量（传统渠道）大概是在千万，没有任何一个厂商现在能做到在全国范围内从品牌制造到直接铺货全国所有的外部门店，这是一个社会化的覆盖，所以当中一部分厂商采用的是扁平化的渠道，这类通常会铺到县级，县级有经销商和自留地，县级的经销商负责本区域的终端覆盖等等相关的其他流通作用。但是毫无疑问，在相关的流通过程当中不创造价值的二级批发，多级批发等环节一定会被互联网工具和品牌商压缩。

　　不同品牌采用的策略也不同，如果这个品牌想更多地覆盖一线、二线这些高端城市，那么他们现代渠道的KA占比会相对较高，如果更多地是覆盖三线、四线城市乃至乡镇区域的，那么其现代渠道的KA占比其实并不高，更多的还是在传统渠道当中，即依赖于经销商覆盖的传统渠道相对会比较多，占比相对会比较高，因为KA也是一个非常大的企业，其相关的覆盖也需要有足够的品牌力和相关的一些代价。几乎所有人都知道KA有各种各样的收费，比如进场费等，所以很多人进KA并不是为了赚钱，很多时候是为了品牌覆盖和消费者覆盖，如果真的想在流通当中获得更好的利润，就必须经营好自己的渠道和流量。

　　从信息化的特点来看，大型的消费品企业也是信息化相对比较好的一类的企业，通常他们的信息化包含最核心的内部ERP，人、财、物、产、供、销，同时几乎所有的此类企业都要往外去延伸，其中一类是去建立自己的“经销商管理系统”，一种做法是借力B2B的电商系统，完成经销商订货的协同，另一种是做经销商的销量和库存的实时采集系统，同时配合门店的覆盖，也会有SFA（Sales Force Automation，营销自动化）系统，即销售员用来进行巡店、下单、路线管理、排货架等的销售执行系统。信息化的策略基本上就是完成从企业的内部一直往外延伸的布局和构造，从核心的财务内部管控，分公司的管理到渠道管理再到终端，这是一个不断往外延伸的环。

　　对渠道准确的数据把握不够。中国一些大品牌信息化的现状是一定能够精确地掌握采购的数据，因为这是客户向品牌商订货的数据，可是想获取渠道里面真实准确的销量和库存数据其实是个难点，对他们来讲，很多企业获取数据的时效性，准确性，真实性并不够。首先站在一个消费品牌的角度来看，如果开展供应链金融，首先第一个特点就是预付大于应收，即消费品的品牌商更关心下游预付类业务大于应收类业务。原因非常简单，一方面，他们的供应商占比并不大，很多的成本并不是花在原材料上，更多的成本是花在市场和流通上面，当然他们更关心下游的业务，因为渠道有钱、流通性好，对销量而言就是直接地促进和增长。大型的消费品牌也会存在如果业务在现代通路当中占比较多，自身的应收也会存在问题。

　　大消费品行业供应链金融的三个特点。一是预付和应收的关系；二是在预付当中是控货还是信用；三是授信主体，部分的经销商或者门店，不要把他看成对公，要把他看成是小微或者是企业主个人的范围，这样开展起来会更方便，还要综合去看经销群体的规模。

　　如果专注地看预付类业务，供应链金融单独有一个门类，叫做渠道融资(Channel Financing)，指的是在流通环节的融资的行为。其典型的特点，一是遍布全国，所以要想把供应链金融做得比较好，必须要有一个全国的覆盖和支持。二是需求是相对稳定和可靠的，因为这些经销商群体大部分是轻资产型的，没有太多的抵质押，同时因为有淡旺季的波动，有销售的任务和返点，目标要求要去冲任务等，所以他们的资金波动相对是比较大的，有波动所以就带来了很多短期融资的需求。

　　对于这种预付类的信贷产品，利润相对应收来讲是很好的，可是难度也相对较高，在目前的供应链金融开展过程当中，困难和难度主要在于核心企业责任和结构不封闭问题。传统的1加N预付业务，要求核心企业承担硬性担保或差额回购类担保责任，可是越好的品牌越没有理由为经销商群体承担硬性担保责任。如果去除核心企业担保责任，风险是客观存在的，相对于反向保理类的核心企业应收，因为经销商的融资天然存在着传统问题，就是回款不封闭的问题，它并不是像核心企业一样是欠着供应商的钱，所以核心企业的应付来做反向保理相对比较安全，加上回款控制，会比较容易开展，比较容易出量，预付类业务恰恰相反。更加细分地去看预付类业务的开展，如果回款不能封闭，只能去看是否能够控货，根据品类不同分为控货还是控不了货，部分品类，比如电器类，酒类等部分品类可以开展类似于保兑仓、厂商银等一些控货的模式。通常开展也相对比较简单，不管是依托于银票来作为载体，还是以现金作为出账的依据，但前提是不管这个仓是产商的仓还是第三方物流仓，都得依托于DC（Documentary Collectio,跟单托收）进行控制发货，还款提货后才能出库，所以开展类似于保兑仓、厂商银的控货模式是可以实行的。但是对于很多品类，控货基本不现实，经销商从生产基地拉了货过去，到了经销商的仓库，经销商遍布全国，再加上物流成本问题，所以不太可能控货。

　　最困难的点是下游预付信用类怎么开展？传统的办法是依托核心企业来获取数据，包括贷前看相关的合作年限、历史采购额，贷中有订货的驱动，贷后有相关的业务数据作为支撑，比如订货异常的数据作为支撑等，这是目前市场上的普遍做法，但是纵观整个消费品行业预付类的开展，哪怕系统都接了，往往都是叫好不叫座，出不了量。

　　出不了量的本质问题是真正的授信主体是中小企业、经销商，但是从核心企业那里获取的数据都是片面的，这也是在流通当中普遍的信息化的情况。仅仅获取采购数据单无法作为数据依据，因为订货多并不代表经营情况好，订货多有时对应的实际情况是大量存货的积压。所以如果要想大规模地开展信用类的预付类业务，获取经销商自身的数据就变成了一件非常迫切的事情，所以“自偿性贸易融资”的本质就是要去看经销商自己的经营能力和经营表现。

　　这一行业创造了一个好的信息化基础，经销商一年的销售额哪怕是一千万，只要有超过十几个SKU（Stock Keeping Unit，库存量单位），那这个经销商的老板脑子就记不住进价、进货等情况了，所以通常来讲，他们会有一个小型的ERP或者是经销存，业务可能跟财务是一体的或者业务和财务是分开的。在这个当中有两个比较大的供应链金融的机会，即渠道和经销商的融资，沿着供应链金融进一步延伸到门店融资。

　　门店融资是另外一个话题，门店处于供应链的末端，可以从个人信贷的角度切入也可以用供应链金融的角度切入，这是两种不同的切入方式。市场上有一类是专门做门店融资的部分，依托于个人征信和个人信用类的融资，这两种方式也可以结合在一起，结合一部分门店的采购和支付的一些情况，同样也可以追加一部分信用额度，或者直接以供应链金融的方式进行切入，授信控制在一个非常小的范围之内，从供应链切入的好处在于它提供了一个场景同时批量切入，比如有一个客户在全国有两千多个经销商，每个经销商至少覆盖五十家门店，所以简单算一下就是十万级的量，所以这是批量化切入非常好的一个方式。

　　改进点一：关注核心企业本身，核心企业处在完成整个交易、支付、结算、融资一体化的发展进程当中，所以跟核心企业进行充分沟通，了解他的渠道融资特点和经销商管理特点，是开展一家供应链金融的基础。

　　改进点二：充分借助数据做相关的前期模型分析，在这个过程当中跟应收类的业务不同的就是工具和模型本身会发挥比较大的效益。关于模型即最核心的评分指标就是经销商的盈利能力和渠道竞争力。在借助核心企业数据的同时，会有两个特点和对应的两个解决方法。

　　一是需要做模型前置，但是核心企业又不太愿意去开放全量明细数据，如果想以更深入的视角来看，往往需要考虑将一部分的分析方法采用模型前置的方法放到核心企业那边去。

　　二是如果核心企业的数据不那么充分，必须要考虑利用工具再去获取单个授信主体的数据。那么这个工具可以作为前期的评判，也可以作为欺诈甄别或者贷后管理，因为贷后也需要不断地更新数据，同时也可以作为回款封闭的工具。所以贷前就是要靠更多的模型去分析，去看经销商的综合评价，通常采用的方法包含分层的模型体系，从明细到向量值到指标到对比到评分到综合评分；贷中往往建议能够做到一些场景的融合，比如在订货的时候发生，那么贷中的出账也是跟订单有相关的关联关系、对比关系等等；贷后往往更要回过头来刷新贷前的数据，要注意在指标变化的同时捕获一些异常的情况。

　　在实践中我们使用了一种在跟中金支付共同推广合作的，称为交易网关的一个小的数据工具，它是用来部署在经销商处，更多地做到了经销商数据的获取，对经销商的评判，基于的原理更多地是智能适配到经销商后台不同的系统里，目前在国内大概做了将近上千种不同系统的适配，更多地去获取经销商（授信主体）自身的经营表现，再结合核心企业的数据或是行业数据来做相关交叉的评判，同时也作为收款、回款封闭的一个工具。

　　用这种前期的模型评判加上贷中的场景融合加上贷后的实时跟踪，这些数据驱动式的做法能够尽可能地屏蔽对于地域的限制，同时也屏蔽了对核心企业的部分依赖，把硬性的担保责任降低到数据的支持上，这样核心企业也更愿意接受，甚至通过研究一些熟悉的行业会发现，在一些更加细分的行业里面开展此项，核心企业参与与否都可以，更多地是靠单家中小企业自身。依靠单家中小企业自身的基础数据做历史的数据校验，现状的分析以及行业数据作为评判，也可以结合一部分的交叉。

　　本文所讲的数据更多的是指交易数据，它是经营类的数据并不是所谓的大数据，更多地认为它是交易类的数据，所以这套方法也被称为“交易信用征信的方法”。相对于目前整个市场，花了很多的精力，但效果并不怎么好，这是目前银行开展预付类的融资的现状，在这些改进的基础之上，目前我们在某个具有两千多家经销商的客户里面，通过模型评判一次性刷出七百多户的白名单，做到所有的客户全部预授信。

　　这个产品已经运行了一段时间，其反馈非常好的原因是不能硬性地去问客户要不要融资，按照交易银行的思路来讲，整个贸易融资的服务和交易行为、交易活动其实是紧密相关、紧密融合的，如果理解了这个行业的特点就会发现，他现在不要融资，可是他季度底要融资，他旺季需要融资，所以信用本身就是存在的，在那放着，等于除了现金之外，他可以随时来申请。甚至在关于信用的评判部分也都可以做到按月刷新，即便给他批了预授信同时加上真正出账的控制，即场景融合化的订购，行为本身就是驱动的场景化的控制，比如预授信的额度有五百万，可是他单笔出账可能只有三万，所以本身也是一种切割化的风险管理控制的手段，确保贸易的真实性，同时在贷中还需要再加一些防欺诈的部分，对价格的判断和对历史订购显现异常的判断，结合这个部分能够把风险控制在一个相对低的程度。