大数据要怎么应用到供应链金融领域？

怎么应用我觉得需要分应用场景和应用方法两点回答:
应用场景1.企业准入前，做贷前风控
根据**度的大数据，包括工商局企业信息，全国受惩黑名单，海关处罚通告，**被执行人等，全方位调查企业信息。在业务开始，甚至下场尽调之前，就把公司调查干净，排除不合格企业。2.物流计划
业务开始后，到了物流环节；运营道路信息，天气信息，空运、海运、陆运时间表，车辆信息，司机信息，gps定位等大数据；配合物流公司或物流部门，可以更好的全方位安排物流。3.价格信息
对于需要控货的供应链金融产品，价格非常关键。运用**大数据、汇率、以及供应链自身多年该行业经营的价格大数据等，都可以对货物价格进行更好的把控，降低控货风险。4.数据互通，实时监控
企业在准入环节可能各方面资质和征信都合格，但是在业务开始的过程中还需要进行实施监控。首先如果能有供应链行业的大数据，可以有效防止很多订单融资一单多融的情况。其次互联网大数据，比如朋友圈文章，留言，微博，**评论等，呈现的舆情调查也对风控团队非常重要。总而言之，相比其他种类的金融科技；大数据在供应链金融行业更接地气，门槛更低，应用场景也更多。应用方法1.搭建erp系统
大数据之所以称之为大数据，就取决于数据的大量（样本趋近于或就是整体）、有效（需要有筛选机制）、复杂（**度的数据无法直接相加）。没有一套专业的企业erp系统来全方位覆盖业务，其实给你这么多大数据，你也很难完全应用与消化。2.搭建支付**
支付公司的交易数据清晰的展示上下游关系，真实的供应链交易，及时进行准确的数据反馈。搭建支付**可以收集到足够大量而真实的数据。3.搭建供应链综合服务**
搭建1+n或者n+1+n的供应链综合服务**，配合b2b多方协同系统，让资金方通过行业大数据和供应链**上的业务大数据把控企业风险，进行直接授信。供应链公司也可以信息互通，杜绝一单多融，单货不符等信息不对称的风险。总的来讲首先一定是建立**的底层账户**，在底层账户**上构建底层信用**，在底层信用**上再结合业务系统构建资产流转**，真正的把产业大数据，产业金融，产业供应链融合起来，要让供应链更加平滑，最终的理想是让产业金融的获取资产端与资金端能够自由的匹配。