第二，有利于进行目标客户的资信评估。在客户同意的情况下，贷款人利用大数据，可以对客户生产数据、财务数据、现金流量、资产负债、投资偏好、研发投入、技术水平、成败比例、定单数量、产品周期等这一系列数据进行研判，形成数据分析模型，设定出可靠的融资标准。

第三，有利于风险分析、预警和控制。大数据的优势是行情分析和价格波动分析，及时反映出预警情况的存在。物流企业多防控、早预见，可有效减少风险。

第四，有利于精准化金融和物流服务。贷款时间、用途、流向、规模、运输、代采、收益分析等信息都可以精准地整合。

物流企业防控供应链金融风险

在大数据环境下，物流企业首先要充分认识到现实环境中的供应链金融存在哪些风险，然后利用大数据分析等技术平台能给防控此类风险提供什么样的便利，做到线上线下高效联动，建立起风险防控机制。再借助物流企业自身的信息化建设，对企业区位因素的合理配置，以及与上下游企业做好联动工作，整合物流企业发展资源，为供应链金融提供坚实经济基础保障。

在大数据的环境影响下，未来物流企业在供应链金融发展过程中可以做到：

第一，重视信用担保的发展方向。

第二，积极利用并促进建立电商、金融、物流合作平台。通过提供交易信用拔高的形式使客户能够获得免担保的银行授信，这是大数据分析与金融结合的创新需求。同时，通过大数据平台实时验证交易对象的资信状况等交易安全信息，确保交易资源真实可靠，贸易行为真实可靠。

另外，物流企业也可以通过盘活所持有的资金，以达到收益的成分多元化，利益增长获得更多保障。具体可以开展如下业务类型：

第一，原材料采购金融物流。主要以生产型企业为服务对象。物流企业可通过其供应链金融物流服务，为客户解决这方面问题。在实际操作中，客户可同物流企业达成合作意向，交纳一定比例的保证金，物流企业可为其定向采购原材料垫资并提供物流服务。

第二，产品预购金融物流。物流企业可根据客户已经达成的某笔销售意向，替客户采购产成品并移至自有监管仓库后，由客户先交货款提取相应数量的货物，然后完成其销售过程。物流企业仅收取一定的物流服务费用，不从中赚取贸易差价。

第三，对外贸易金融物流。对于上、下游企业是国外公司的跨国供应链，还没有较为合适的融资方案。