大概在200年前，美國鐵路運輸就出現了，之后美國就快速形成了快遞的格局，當時主要有四大鐵路快遞公司：運通、富國、亞當斯和美利堅快遞，今天這四家快遞公司都消失了。因為在1932年，公路興起，公路顛覆了鐵路運輸，所以新的快遞公司起來了，就是今天的Fedex、UPS、USPS。原有的四家快遞公司去哪了？都轉型了。其中有兩家快遞公司轉型成金融公司，富國快遞變成了富國銀行，美國運通轉型為信用卡發卡行。在今天美國市值最大的銀行富國銀行前身為快遞公司，全球三大信用卡發卡行之一美國運通前身也是一個快遞公司。

在中國，物流產業和金融，大家一直說要結合，卻尚未有成功的案例。未來20年、30年中國會不會出來物流+金融這么成功，能夠挑戰傳統老牌銀行？不知道，也許有可能。

在中國，今天物流發生了非常大的變化，我用一句話來總結，巨大的存量和快速的增量。以工廠為核心以及生產制造業為核心的物流存量業務規模非常大，社會物流總費用約有11萬億的市場。而且今天中國也有一個快速的增量市場，消費升級推動物流升級，物流由以生產制造為核心逐漸轉型至以消費者為核心，圍繞著電商、便利店，渠道扁平化帶來的供應鏈再造，帶來了今天的快遞、快運、外賣、倉配的物流快速增長。這些以消費者為核心的物流一個基本的特征叫訂單碎片化，它驅動了所有今天的網絡型物流的快速發展，由原來的專線型、整車型，變成今天的網絡型，它的基本特征是網絡化、碎片化，管理的復雜度、訂單的碎片化成為一個新的趨勢，而所有專注這些領域的企業在今天都有了快速的增長。

安能從快運起家，2010年成立，去年我們進軍快遞，所以到今天為止，我們有兩張網絡，快遞網絡和快運網絡?？爝f剛剛做了一年，我們的快運已經擁有了14000家網點，快遞也有14000家網點。在一年的時間內，快遞業務已經實現了全國縣鄉鎮的覆蓋，快運規模全國第一，貨量、網點數都比第二名要高30%以上，這是安能今天的布局。但是圍繞整個網點的碎片化，誕生的是與之相關的管理復雜度以及增值服務需求。

所有這些網點，還有今天中國一些小微企業，他們面臨的環境需要什么？我們在思考，如何運用金融嫁接全國這些碎片化的小微網點以及小微企業，為他們制造、催化新的機會。

在兩年前，我們開始探索物流+金融的結合體，我們專門孵化了一家新的公司，叫雷勵金服。我們希望從三個角度切入，去解決今天物流小微的金融空間。

第一個是從行業的視角去研究這些小微企業需要什么樣的金融產品；

第二個是從行業的運營團隊的角度，我們怎么樣提高這個行業金融的效率與效用；

第三個用科技的手段及工具去提升小微企業運營效率。

所以通過雷勵金服，我們來探索小微企業的物流金融以及物流科技創新空間。

大家都知道今天物流金融對小微企業的滲透相對較低。銀行金融機構服務的是第一代以大型企業鏈組為核心的供應鏈金融，這個部分市場空間是相對較小的，我把這類型業務歸類為風險集中，場景有限，因為大型的物流企業就那么幾個。大量的中小微的物流企業的金融需求是難以被滿足的，小微企業物流金融仍是一片藍海。針對中國的中小微企業金融，如何解決銀行不敢放、放不下去、成本太高的問題。中小微企業金融需求很高，但是銀行認為這些小微企業一沒有資產，二沒有可信的報表，如何對接銀行資金？雷勵金服要解決如何鏈接銀行的風控理念與這些小微企業的金融需求之間的問題。

舉個例子，今天一個小微企業，有下游，有上游，還有客戶，還有幾十個下游供應商，如何解決圍繞著上下游供應鏈產生的金融需求？這些小微企業缺乏資產和財務數據，但是物流行業具有豐富的運營數據。例如說一條專線，我們應該怎么評價這個專線的健康程度？我們也許不知道他到底賺多少錢，他提供的報表，可能也存疑，車線資源主要為外包。但是我卻可以通過運營數據了解這個專線的月發車趟次，發車趟次代表它的運營穩定度。我們知道他的車里裝的什么貨，小票、中票、大票代表的是不同的貨源結構，貨源結構對應的的單價與毛利水平是不一樣的，所以通過對貨型以及貨源結構的評估，我們可以評估這個專線的毛利水品，會了解他的客源結構，每一種客戶類型代表的定價、現金流、賬期是不一樣的，所以我可以了解你是賺什么錢，你的現金流大概的情況。我們評價一個物流小微企業就是應用這些運營數據。

正因為如此，我們跟所有這些專線的ERP系統打通，把他的運營數據對接過來，基于幾百萬條數據去分析建模，構建運營數據評分模型，經過綜合打分，來取代銀行原有的用財務指標、用資產償債能力來定價的模型。在實際的放款上，我們運用1+N的結構，直接放給小微企業的每個供應商，鎖定場景保證借款實際是運用到生產經營當中去。所以這就是我們講的第一點，用行業切入的角度去替代銀行切入的角度。銀行是看不懂這些ERP數據里的運營報表的，但是我們用行業的視角去切入了每個小微企業，你的財務報表背后的驅動因素是什么，可能非常復雜，有幾十個，但是我們能夠從行業的角度去解讀。今天大家都講大數據，我想比大數據本身更重要的是解讀大數據的能力。

如果你沒有這個能力，給你再多的數據也沒有用。這也是今天我們講的一個場景。

所以我們有三點跟銀行切入的角度不同來切入物流小微企業的金融：

第一點用運營數據去解讀它的風險度；

第二點用1+N的交易結構來實現我們場景的真實可信，達成金融資產的碎片化，所以我們平均的單筆借款只有5萬元；

第三點就是切合到最終產品，一定要做到小額、高頻、分散，保證每個產品是真實可信切入到每個企業的。

運用整個一套邏輯，大概2年，我們發展了三套產品，一個是定位于通過掛靠公司的渠道給個體車司機買車，做貸款，叫購車貸；第二個給所有的中小型物流企業做運費貸，給你的供應商做運費支付；第三個網絡型公司的創業貸，可以根據它的數據和運營表現給他一個創業貸款。所有的產品都是小額、短期、分散。

今天我們的金融跟銀行的金融有什么區別？

第一，金融機構給小微企業放款，平均在300萬元一筆，我們今天做的是平均5萬元一筆。

第二，通過科技工具跟我們的行業團隊的深度運營，我們的效率提升。銀行融資租賃公司平均一個業務人員一個月做5筆訂單，我們一個人可以做30筆訂單，明年大概會做到60筆，通過技術平臺把效率提升20倍。

第三，壞賬率。銀行業平均的小微企業的壞賬率，我們查了一下，大概3%左右。我們今天做的大概在萬分之五，因為做到了極度碎片化，所以三個月以上的逾期率差不多就在萬分之五這個級別。很多人說小微企業有風險，我覺得你不會做當然有風險，但是通過行業接地氣的方法，通過好的工具，我們已經證明了產業小微金融是可以做到高效率、低風險的。

通過對物流場景的嘗試，我們已經探索了一條路，今天有了真實的物流信息、物流交易，我們是可以把控產業更高風險的。大家知道在中國，供應鏈金融陷入了一個比較大的瓶頸。

供應鏈金融今天在中國有三條路徑：

第一個是大型利潤鏈組為核心的供應鏈金融，比如說超大型企業，順豐、三通一達的供應商去放貸款，以利潤為核心的供應鏈金融，但是它的問題在于空間有限，這么大的公司就那么幾個，你放完了就沒了，而且相對集中風險比較高，萬一有一家公司出問題，整個鏈條都會出問題。

第二個是以資產抵押為途徑的供應鏈金融，比如說鋼貿，把鋼鐵抵押做公司，但是大家也知道前兩年出的鋼貿危機，今天中國沒有這么多成熟可靠的物流體系來幫你做這些支撐。另外，能夠高度變現的資產是非常有限的。當這個行業出問題的時候，通常都是資產一分錢不值的時候，比如說鋼鐵、煤炭看上去是資產，但是一旦這個產業出現危機的時候，資產一分錢不值。所以這兩個供應鏈金融其實都是只能局限在有限的場景。

第三條路徑就是基于小微金融的供應鏈金融，基于這些小微金融的交易去做供應鏈金融。這個在中國今天是沒有特別成功的模型，但是在美國，像UPS金融主營業務即為此，這也是一個最廣闊的供應鏈金融市場。在這個方向把物流結合進去，彌補掉資金流、信息流所不能把控的風險，我認為是未來供應鏈金融所能夠探索的一個廣大的空間。因為物流的數據十分重要，物流的運營信息包含了很多財務報表所不能披露的信息，所以通過物流結合切進今天中國的供應鏈金融是一個非常廣闊的市場空間。

雷勵金融自行開發的物流SAAS工具叫云車之家，給今天的掛靠、專線，三方提供一個集中的數據平臺，基于運營數據表現，我們給所有小微企業構建評分模型進行金融風險打分、評估，然后基于評估出來的結果開展物流金融業務，所形成的標準化資產物流小微資產和銀行等金融機構進行對接。我們的資金幾乎全部來自金融機構，所以我們解決了資金瓶頸。資金的疏通是因為物流小微金融資產經過了數據驗證。

今天物流圈服務的對象是專線、合同物流、車隊等。除此以外，通過金融服務協助小微企業形成新的增值途徑。金融對我們來說是一個手段，通過雷勵金服這樣的嘗試，我們已經證明產業金融小微是有大量的空間的，而且確實可以做到風險可控，利潤也可以很好。

今天中國也面臨了很多的資產荒，比如房地產、煤炭?，F金貸雖然收益很高，但是面臨很嚴格的監管問題。物流與供應鏈資產是今日中國最穩的一個資產類別，因為第一物流包含了幾十個行業的數據；第二個空間非常大，十幾萬億，周期性不強所以是一個非常穩的資產。本身因為行業需求旺盛但物流金融供給仍比較少，所以其實整體行業的定價也非常好。結合這個非常好的資產，我們又發展了一個新的金融創業空間，我們定位了一個叫車聚寶的理財平臺，把所有優質的小額、分散、短期物流小微資產直接繞過銀行，繞過金融機構，賣給投資人、高凈值用戶?？梢哉f，車聚寶是一個全國最穩最合規的一個P 2 P平臺，所有的資產全部是小微資產，每個資產平均是5萬元，而且我們達到了最好的穩定表現。

所以最后一句話總結，我們希望物流+金融能夠幫助這個行業百萬級的小微物流企業轉型升級。

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