本书基于大数据技术，提出了基于大数据的互联网供应链金融运营模式，建立了包含智能征信评估、动态风险预警的多维度风险控制体系，设计了贷前、贷中风险控制模型及企业征信评判方法；探讨了区块链、物联网和人工智能决策支持等技术在供应链金融中的应用场景，形成了技术赋能下的风险管理和监管机制，为破解中小微企业融资瓶颈、推动供应链金融数字化转型提供了系统性解决方案与实践路径。
李晓春,女，管理学博士，硕士研究生导师。从事供应链优化管理领域的研究，发表学术论文18篇；主持省级以上课题2项、市厅级课题4项，参与国家社会科学基金重点项目1项、国家自然科学基金项目1项、教育部人文社会科学研究项目2项、广东省软科学项目1项、广东省财政厅项目1项、广东省国有资产管理情况绩效评价项目1项。
第1章 绪 论001
1.1 研究背景 / 003
1.2 国内外研究现状评述 / 008
1.3 研究的主要内容 / 015
1.4 研究解决的关键问题 / 015
1.5 研究的基本思路与研究方法 / 016
1.6 研究的重点与难点 / 017
1.7 主要观点与创新 / 017
第2章 供应链金融及其特征019
2.1 供应链概述 / 021
2.1.1 供应链 / 021
2.1.2 供应链数字化 / 023
2.2 供应链金融概述 / 025
2.2.1 供应链金融产生的背景及含义 / 025
2.2.2 供应链金融的特点 / 027
2.2.3 供应链金融的发展 / 028
2.2.4 供应链金融的动因与作用 / 032
2.2.5 传统供应链金融架构向数字化转型 / 041
2.2.6 人工智能赋能供应链金融 / 043
第3章 互联网供应链金融运营模式045
3.1 互联网供应链金融 / 048
3.1.1 互联网供应链金融的定义 / 048
3.1.2 互联网供应链金融网络的形成与演化 / 049
3.1.3 互联网供应链金融的信息技术基础 / 050
3.1.4 互联网供应链金融的特点 / 056
3.2 大数据支持下的互联网供应链金融运营模式 / 058
3.2.1 互联网供应链金融的网络结构 / 059
3.2.2 互联网供应链金融的关键信息要素 / 060
3.3 大数据支持下的互联网供应链金融业务流程管理 / 067
3.3.1 互联网供应链融资决策智能化 / 067
3.3.2 信息流可视化 / 067
3.3.3 互联网供应链金融产品 / 068
第4章 互联网供应链金融协调创新与技术支撑071
4.1 在线网络支持下的供应链金融网络平台 / 073
4.1.1 “物联+互联+行业”创建实时数据流监管动产 / 073
4.1.2 互联网供应链金融信用体系的基础范式——基于区块链共享信用 / 079
4.2 互联网供应链金融行业整合协同创新发展模式 / 083
4.2.1 互联网供应链金融网络数据处理和应用框架 / 083
4.2.2 互联网供应链金融交易单元与行业协同整合模式 / 084
4.3 互联网供应链金融体系安全问题 / 092
第5章 互联网供应链金融风险分析097
5.1 互联网供应链金融风险监控因素分析 / 099
5.1.1 供应链风险内涵 / 099
5.1.2 互联网供应链金融风险控制挑战 / 102
5.1.3 互联网供应链金融风险因素 / 104
5.1.4 基于大数据技术的信息预处理 / 106
5.2 互联网供应链金融企业信用评判方法 / 110
5.2.1 贷前风险评估模型 / 113
5.2.2 贷中风险控制模型 / 119
5.2.3 企业征信评判方法 / 123
5.3 资金审批决策模型与授信模式研究 / 130
第6章 供应链金融企业风险识别——人工智能的应用135
6.1 人工智能领域简介 / 138
6.2 人工智能金融风险领域理论基础 / 140
6.2.1 研究理论基础 / 140
6.2.2 相关文献回顾 / 141
6.3 模型设计 / 145
6.3.1 模型构建 / 145
6.3.2 企业金融风险评级的判别与界定 / 151
6.3.3 企业金融风险的影响因素分析 / 156
6.4 实证研究 / 161
6.4.1 数据来源 / 161
6.4.2 数据预处理 / 161
6.5 数据处理与分析 / 163
6.5.1 专家调查法 / 163
6.5.2 显著性检验和相关性分析 / 167
第7章 互联网供应链金融风险监管机制与治理模式研究179
7.1 基于区块链的互联网风险监管机制 / 182
7.2 基于成本控制与收入自偿化的评估机制 / 184
7.3 促进互联网供应链金融行业间的协调发展机制 / 185
7.4 加强行业监管机制与保险制度 / 188
7.5 加强金融风险评估机制建立 / 190
第8章 结 论193
参考文献199
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