下一个30年大宗商品贸易的数字化春天
钱难管、货难管、价难管，授信确权混乱、存货难落地、现货市场落后……这些常年困扰大宗商品贸易的难题，在物联网、区块链等数字化技术的助力下，正在得到解决，大宗商品交易市场将释放出巨大的势能。
下一个30年
大宗商品贸易的数字化新蓝海
“未来30年，产业数字化将成为中国非常明确的一个发展趋势。大宗商品，这个中国大、有优势的产业，必将成为这波浪潮中的获益者。”中储京科供应链管理有限公司总经理高啸宇表示，2019年成立的中储京科是大宗商品流通领域服务商。
所谓大宗商品，可分为三类，即能源商品、基础原材料和农副产品，如有色金属、钢铁、铁矿石、煤炭及橡胶等具有实体，可以进入流通领域，但又不是在零售环节销售，具有商品属性并用于工农业生产与消费使用的大批量买卖的商品。
在金融投资市场，大宗商品也可作为期货、期权等金融工具的标的来交易，具有金融属性。
高啸宇认为，过去三十年，生活消费品伴随着电商在中国的蓬勃发展，已经有效完成了数字化、智能化的升级改造。下一个三十年，大宗商品将成为下一个数字经济和实体经济深度融合的新蓝海。而且有机会创造出比消费品更大、更广、更深层次的数字化产业。
形成这样的判断，基于两点。高啸宇介绍：“一个是产业规模，另一个是发展趋势。”
从产业规模上看，有数据显示，全球每年大宗商品的产出值大约在10-20万亿美元，占据世界GDP的20%，而中国的大宗商品产业基本占据全球的50%以上。
中国大宗商品生产资料从改革开放初期的约2000亿规模，发展到2019年超过了80亿元。
按照这样的速度发展，下一个30年，中国大宗商品产业的规模在全球占比仍会保持优先地位。
从发展趋势上看，高啸宇认为，中国产业链的发展经历了三个重要的发展阶段：
第一阶段，中国制造链的发展期。
从1984年开始，市场供给远远小于市场需求，尤其经历了2000年外贸爆发年后，中国迅速建立起了一条全球较长的制造链体系。
第二阶段，物流网络发展期。
从2008年开始，形成了大量的物流基础设施投入，目前，中国已拥有全球较大的物流网络。
这两个阶段的意义就在于让中国拥有了全球大、完整、链条又很长的制造链，与此同时，在制造链上，还有一张物流网把它们有效的连接了起来。
下一步就需要一个“调度系统”让这张网和这个链条实现全局协调、高效运转。这就有了第三阶段——新基建的投资。
这一阶段需要建立集中化中台系统，同时需要各产业建立起基于产业的集中化中台。
“因此，可以预见，下一个30年，产业数字化是一个重要发展趋势，而大宗商品的数字化必将形成一片蓝海。”高啸宇表示。
可能有人会问，大宗商品的电子商务从2000年开始已经出现在中国，为什么这近20年的发展与摸索并没有在大宗产业里形成类似于阿里、京东这样的巨头？
原因在于大宗商品行业仍存在诸多尚未解决的痛点。
痛点太多
企业自我革命的动力不足
大宗商品与消费品之间较大的不同在于消费品不必做到四流（仓储物流、资金流、商流和价格流）合一，而大宗商品则必须要达到四流的高度统一。目前，在实现四流合一的过程中，还存在太多痛点。
1.仓储物流：货难管。
这是大宗商品存在的较大难题，尤其是仓储环节。在传统货物管理方式中，相较于其他地方，大宗仓储一直处于黑匣子状态，采用账卡物的传统管理方式。这就意味着，这个账无法实时查看，一个月能够看到一次，三十年前如此，今天还是如此，没有本质区别。
而且，大宗仓储是一个微利行业，数字化建设投入量非常大，投资回报周期非常长，这就导致仓储企业自身难以有动力去做大宗仓储全面数字化这个事情。
2.商流：安全隐患大
大宗商品行业的管理相对比较粗放，而且信息传递比较滞后，客观上会造成贸易和物流的低耦合度问题。
低耦合度意味着什么？意味着安全隐患非常大，难以做到货单实时准确，这主要体现于贸易合同签订后的合同执行，尤其是物权实际转移存在着风险。大宗贸易的走单、空转都和这个问题有关。
3.资金流：钱难管，难融资。
目前的供应链金融大多以信用为主，物权为辅。这会造成两个问题，一个是有一大部分企业缺乏相应规模、信用和抵押品，资产大多以大宗商品存货为主。对这部分企业而言，融资门槛和成本都很高，要拿到钱非常困难。另一个则是授信主要集中于高信用主体的大企业身上，这将会导致风险集中化，极易出现暴雷事件。
而对于金融机构来讲，又面临大宗商品行业内的价格、信用、政策和法律等众多风险，再加上历史上出现过多次骗贷和违约事件，使得他们对大宗商品的融资变得越来越谨慎。
4.价难管。
大宗商品的价格风险管理势必要用到期货，虽然中国期货市场一直相对规范，并形成了电子交易、电子仓单、线上金融体系，但大宗现货交易市场还是极度混乱，功能分散、信息割据，亟待进行顶层设计。
因此，在这样的背景下，大宗商品需要一整套数字化信息解决方案，进而让资产方将贸易流和订单流、数据流呈现给相关方，加速资金周转。并且让资产方授信风控变得更加准确，能够更准确的识别风险、发现风险，进而规避风险，让物流交割环境变得更加透明和公平。
通过技术手段将货物数字化、数字单证化、单证证券化，将底层的实物资产物资应用到金融领域，让仓储方增收创收。
巨头纷纷试水
从物联网、区块链上寻找解题方案
近年来，阿里、腾讯、京东数科等巨头们纷纷试水大宗商品领域的数字化，从物流、资金流、风险管理角度，利用物联网、区块链等技术，提高了大宗商品流通的效率。
1.仓储物流——物联网
在推进大宗商品仓储数字化上，如今，京东数科有一系列方案已经落地。其中一个案例，是京东数科与中储股份联手开发的大宗商品产业链数字化协同服务平台“货兑宝”。
货兑宝利用物联网技术，结合仓库管理系统（WMS），实现了入库物资账目、储位货拉、货物状况、货物标识的数字化，并实现了这些数据信息的实时匹配。
目前，“货兑宝”平台能够在PC端和小程序端进行操作，支持货主端、仓储端、金融机构三方进行登陆并使用，为参与方提供仓储服务、交易服务和金融服务。
过去，货物只要进了仓库就变成黑匣子。现在，通过24小时监控，仓库在管理流程上就有了自己的WMS。同时，仓库还有提示系统，只要有人进入就会提示。
高啸宇介绍，只要给货物后面帖上RFID（射频识别），未来就能实现管理到单件，这对银行来讲是一件不可思议的事情。
未来，“货兑宝”系统还会不断迭代，京东数科将利用AI技术，让机器学习仓库盘货。“大宗商品是一大堆钢材，铝锭堆在库场里，把整个货场盘点一次大概需要一个月，但如果能够3D建模，只需要扫两次。”高啸宇介绍。
实际上，针对大宗商品在仓储物流环节的痛点，不止是京东数科在做，目前市面上一系列科技企业也开发出了相应的“黑科技”。
比如针对油等液体物资，中化能源科技公司利用一套能够反映容器内容液面起伏状态的传感装置，实时追踪液体货品形状；
针对铁矿石等难以过磅的干散货，宝武集团旗下的湛江钢铁仓库引进3D激光扫描堆位体积的方式，实时采集重量信息；针对糖、粮食等易腐败变质的食品物资，中物动产、富德康等引进了用于质检的传感设备,监视仓库环境的温度、湿度。
2.资金流——区块链
在融资借款时，银行担心的问题就是货在不在、仓库有没有做假、是不是一货多贷。为了化解中小企业融资难、融资贵及融资有风险这一系列难题，业界纷纷将目光投向了区块链技术。
其中，由京东数科和中储联合打造的“货兑宝”提供了一个中小企业如何解决融资难的经典案例。
2020年7月16日，一批橡胶的买家青岛诺顿进出口有限公司（以下简称“诺顿”）向建行通知中储发展股份有限公司青岛分公司（以下简称“青岛中储）前往青岛港提取海运提单。
下午四五点左右，在经理进口货物的把关、交税、清关后，这批橡胶成功入库青岛，同时拥有了一张属于自己的电子仓单，并由诺顿发送给建设银行。由此，仓单的持有者便可凭此单前往中储提取货物。
7月17日下午4时，一笔20万美元的借款汇入诺顿的公司账户，再由诺顿支付给马来西亚买家，整个借款从申请到放款，共用时31小时。
“因为仓库做了数字化改造后，通过‘货兑宝’平台，我们能够实时了解货物信息，包括时间入库、包装、提单号等所有信息。”建行青岛分行国际业务部副总经理蔡永健表示，登记在区块链上的仓单，其是否已经被抵押，对所有成员都公开可见，并且可以通过智能合约将已经抵押的仓单冻结在区块链系统中，避免一货多贷问题。
3.价格风险——线上化
价难管的根源在于现货价格波动大，因此，将大宗现货搬到线上是破局的关键。
传统上，大宗商品的交易行为通常靠近仓库，交易双方可以现场验货和交割，掌握货物信息很充分，库房所在地就顺理成章被改造成了交易市场，构成了“前店后库”的现货市场模式。
但随着国内城市的不断扩张，大量仓库需要搬至更偏远且地价更低的地方。不过，仓库可以搬离，市场却无法搬离，这就形成了“店库分离”的新型大宗现货市场模式。在这种新型模式下，交易与结算环节仍然需要借助区块链技术。
高啸宇介绍，这种新型模式依然基于现货实物，实物和电子仓单一一对应，交易和结算行为在线上平台完成，线下实现交割。而区块链具有高度安全、数据实时共享等特性，因此，区块链技术非常适用于交易所登记结算体系。
如果交易在区块链上发生，那么交易和清算同步完成，实现实时清算，由此可消除由于延时清算造成的交易对手方风险。
“未来中储京科计划打造基于线上平台的大宗现货市场形式，先将场景线上化，再将线上场景平台化，实现平台场景生态化。”高啸宇介绍，其实这就是平台场景生态化，过去没有想到的生意，经过平台化后，都可能会不断冒出来。
但需要注意的是，区块链的特点是智能合约、不可篡改。也就是说，区块链技术能保证的仅仅是链上数据的真实性。如果审核人员没有正确核实数据真实性，那么上链后的数据也不真实，这也是当下区块链+供应链金融仍然存在的一个挑战。
网页名称：下一个30年大宗商品贸易的数字化春天
浏览路径：http://6mz.cn/article/cpicsd.html