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科技革命是对科学技术进行全面的、根本性变革。近代历史上发生过三次重大的科技革命，每一次都使世界产生了翻天覆地的变化，而把握住科技革命红利的国家，则获得了整个时代的话语权。21世纪，第四次科技革命的萌芽逐渐出现，传统的产业也将发生革命性的变化，供应链金融作为衔接各个产业的中枢平台，必须率先容纳新事物的变革，以金融科技助力行业发展。

一、科技革命引领市场变革

第一次科技革命（18世纪60年代---19世纪中期）又称工业革命，1840年前后，大机器生产成为工业生产的主要方式。工业革命创造的巨大生产力，使社会面貌发生了翻天覆地的变化。率先完成工业革命的西方资本主义国家逐步确立起对世界的统治，世界形成了西方先进、东方落后的局面。

第二次科技革命（19世纪中期）又称电气革命，随着资本主义经济的发展，自然科学研究取得重大进展，1870年以后，由此产生的各种新技术、新发明层出不穷，并被应用于各种工业生产领域，促进经济的进一步发展。

第三次科技革命（20世纪四五十年代开始）又称信息革命，以原子能、电子计算机、空间技术和生物工程的发明和应用为主要标志，涉及信息技术、新能源技术、新材料技术、生物技术、空间技术和海洋技术等诸多领域。第三次科技革命，推动了社会生产力的发展，以往人们主要是依靠提高劳动强度来提高劳动生产率。在第三次科技革命条件下，主要是通过生产技术的不断进步、劳动者的素质和技能不断提高，劳动手段的不断改进，来提高劳动生产率。

对于第四次科技革命是否已经到来，学术界众说纷纭，但无论它何时到来、又是从哪个产业出现，我们都可以发现产业变革萌芽已经出现，以人工智能、大数据、新材料技术、分子工程、虚拟现实、量子信息等为代表的技术已经在逐渐改变现有产业，供应链金融在科技的赋能下也展现出了新的活力。

科技革命，促进了社会经济结构和社会生活结构的重大变化，造成第一产业、第二产业在国民经济中比重下降，使得第三产业的比重上升。每一次科技革命都会推动企业间竞争的加剧，促进生产和资本的集中，少数采用新技术的企业挤垮大量技术落后的企业。为了适应科技的发展，各个国家普遍加强国家对科学领域研究的支持，大大加强了对科学技术的扶持和资金投入，促进了世界范围内社会生产关系的变化。

二、科技革命下的供应链金融

目前大数据、云计算和人工智能等技术已经对供应链金融产生了革命性的影响，并赋予其新的活力，这也是近年来供应链金融市场热度的再度提升的原因之一。

大数据作为一种规模大到在获取、存储、管理、分析方面大大超出了传统数据库软件工具能力范围的数据集合，解决了传统供应链金融下的开放性问题，海量的数据规模、快速的数据流转、多样的数据类型和低价值密度重塑了核心企业与贸易伙伴的关系。

供应链金融首先解决的是以核心企业为依托的上下游问题，但本质上供应链金融的目的是为了解决中小企业的问题。在很多传统的解决方案中，仅仅依赖供应链上核心企业的配合和数据，而核心企业往往只掌握部分交互类的数据如下游预付渠道融资中的客户订货数据。

从实践上来看，大数据对供应链金融产生了广泛的影响，首先基于大数据的底层优势，有助于企业准确判断需求方向和需求量。供应链上的企业往往存在紧密关联，包括终端消费量等因素的变动，都势必会引起上游各环节的变动，大数据可以帮助物流企业分析一系列变动的规律，进而整合货物流通环节。

同时，大数据技术有利于企业对目标客户进行资信评估。利用大数据，在进行合作选取、调查阶段就可以对供应链参与企业的财务数据、现金流量、资产负债、生产数据、投资偏好、研发投入、技术水平产品周期等一系列数据进行整合，建立数据分析模型，从而对企业可靠程度进行分析。基于大数据的分析审核核心企业的资质和评估还款能力，从而提高放款融资的速度并达到供应链体系内的风险平衡。

云计算是实现实现供应链金融科技赋能的技术基础，云计算作为一种分布式计算，可以通过网络“云”将巨大的数据计算处理程序分解成无数个小程序，然后，通过多部服务器组成的系统进行处理和分析这些小程序得到结果并返回给用户。

在云计算技术发展早期，仅仅是简单的分布式计算，解决任务分发，并进行计算结果的合并。因而，云计算又称为网格计算。通过这项技术，可以在很短的时间内完成对数以万计的数据的处理。随着云计算技术的发展，现阶段所说的云服务已经不单单是一种分布式计算，而是分布式计算、效用计算、负载均衡、并行计算、网络存储、热备份冗杂和虚拟化等计算机技术混合演进并跃升的结果。

云计算具备灵活性高、可靠性高、性价比高的特点。云计算技术大幅降低了供应链金融参与主体的数据化运营成本，将资源放在虚拟资源池中统一管理在一定程度上优化了物理资源，用户不再需要昂贵、存储空间大的主机，可以选择相对廉价的PC组成云，减少费用的同时保持供应链系统性能。

云计算的兼容性非常强，适用于各个供应链行业的发展，不仅可以兼容不同参与者的不同配置的机器、不同厂商的硬件产品，还能够获得更高性能计算。同时，由于云计算的技术特点，即便供应链参与者节点服务器故障也不影响计算与应用的正常运行。因为单点服务器出现故障可以通过虚拟化技术，将分布在不同物理服务器上面的应用进行恢复或利用动态扩展功能部署新的服务器进行计算。

人工智能，是研究使计算机来模拟人的某些思维过程和智能行为（如学习、推理、思考、规划等）的应用，主要包括计算机实现智能的原理、制造类似于人脑智能的计算机，使计算机能实现更高层次的进化。

通过AI技术，供应链金融系统可以通过深度学习技术对过往的供应链失误案例进行分析，从而避免相同问题的反复出现，并通过自身学习分析可能会出现风险的区域。同样，AI技术也可以基于成功案例，分析成功案例的共同点，为行业发展提供方向性的指导。

AI由于其特性，在一定程度上规避了人性中的弱点，从而使供应链金融建立系统化程序成为可能。例如在汽车供应链金融链条上，供应链参与者就可以通过人工智能技术，建立可视化、智能化、自动化的系统平台。在这个平台上可以构建供应商、仓储、物流、经销商之间全流程闭环、透明的信用链条，因为使用AI技术进行管理，减少了人为干预，从而可以避免信息不对称和人为操作带来的欺诈风险。供应链金融行业通过AI技术，不但可以实现程序化架构，更可以提升服务水平，从而为未来行业发展提供全新动力。