供应链金融在不同行业的应用，必然衍生出不同的行业特性，这将促使供应链金融向更垂直细分、更精准、更专业的方向发展，产业在线金融的综合服务将逐渐走向成熟。目前，包括商业银行、核心企业、电商平台、P2P平台等供应链金融参与方都已在各细分产业、细分领域布局了供应链金融融资业务。

每个行业都有自身的行业属性和特点，比如服装行业的厂商门店特别多，特点迥异，钢贸企业又有钢贸企业的特点，因此不同产业链上的企业具有迥异且多样化的金融服务需求特征。因此，各供应链金融参与主体需要根据不同行业、不同企业的具体需求来为其量身定做金融服务，提供更加灵活和个性化的供应链融资产品。

可以预见，各供应链金融参与主体只有不断深耕各自所经营的一条或几条产业链，在充分了解行业属性和特征的基础上，结合自身的专业分析与研判能力，才能为各垂直细分供应链上的企业提供个性化的供应链金融产品服务。未来将会有更多的细分行业供应链金融模式或平台提供者出现。

（三）大数据应用将在供应链金融领域得到充分体现

供应链金融最终是要实现“物流”、“商流”、“资金流”、“信息流”的“四流合一”。与传统金融相比，供应链金融不再单纯看中贷款企业的财务报表等静态数据，转而对企业的动态经营数据进行实时监控，将贷款风险降到最低。

供应链金融参与主体在掌握了大量的动态客户交易信息之后，如果不能够及时、准确地对客户信息进行分类整理并分析，那也是无法有效地开展供应链金融产品服务的。大数据的应用或者说是大数据平台的建设是在“互联网+”浪潮下的供应链金融未来发展的另外一大发展趋势。

供应链金融参与主体通过自建或者与大数据机构合作建立大数据平台，为贷款企业客户量身定制全方位、多维度的分析报告。可以依托大量的真实交易数据来源和大数据处理技术，计算出各标准数据的区间范围，通过上下游企业数据的匹配，对贷款企业客户的资信状况进行全面合理判断。该分析报告最大的亮点是数据实时变化，并提供了部分数据变化预测，对业务周期进行全程化、多维度的监控和测评，能够做到及时通知和给出建议，从而将参与主体的放贷风险降到最低。

大数据在供应链金融业务领域的应用可以快速地帮助各参与主体进行大量且非标准化的交易数据的整理和分析，并且可以帮助参与企业节省成本，提高信息利用效率以及提供融资服务的实现效率。

当然，大数据离不开云处理，云处理为大数据提供了弹性可拓展的基础设备，是产生大数据的平台之一，除此之外，物联网、移动互联网等新兴计算形态，也将一起助力大数据革命，这些都将让大数据在供应链金融领域发挥出更大的影响力。