韋誼成 劉小瑜

引言

供應(yīng)鏈金融作為面向供應(yīng)鏈系統(tǒng)成員企業(yè)的新型融資模式，不僅能在一定程度上紓解鏈條內(nèi)中小微企業(yè)的融資困境，而且有助于金融機構(gòu)提升盈利空間、落實服務(wù)實體經(jīng)濟職能。近年來，供應(yīng)鏈金融在我國得到了較快發(fā)展，其市場規(guī)模從2018年的13.05萬億元增長至2019年的14.31萬億元，年增速接近9.7%。在此背景下，國內(nèi)諸多金融機構(gòu)開始發(fā)力供應(yīng)鏈金融服務(wù)。但在追求規(guī)模增長的同時忽視了金融創(chuàng)新蘊含的風險管理，加之審慎風險管理尚未得到充分重視，使得供應(yīng)鏈金融市場備受風險管理考驗，尤其是由債務(wù)人違約引發(fā)的信用風險，給金融機構(gòu)帶來了不小的損失，諸如“諾亞”和“承興”等暴雷事件成為公眾熱議話題。如何通過科學管理，防范供應(yīng)鏈金融信用風險，成為監(jiān)管部門及金融機構(gòu)關(guān)注和亟待解決的重要問題。

2020年9月，中國人民銀行會同司法部、商務(wù)部、國資委、國家市場監(jiān)管總局、銀保監(jiān)會等八大部門出臺了《關(guān)于規(guī)范發(fā)展供應(yīng)鏈金融支持供應(yīng)鏈產(chǎn)業(yè)鏈穩(wěn)定循環(huán)和優(yōu)化升級的意見》，指出要穩(wěn)步推進供應(yīng)鏈金融規(guī)范發(fā)展，明確加強供應(yīng)鏈金融信用風險的防控。2021年11月，銀保監(jiān)會召開專題會議，要求金融機構(gòu)加強供應(yīng)鏈金融相關(guān)風險管理水平，通過探索更富系統(tǒng)性的風險管理機制，有效防范供應(yīng)鏈金融信用風險。雖然供應(yīng)鏈金融信用風險管理被監(jiān)管部門提升至前所未有的高度，但學界的研究多聚焦于供應(yīng)鏈金融的內(nèi)涵及作用、信用風險影響因素等，鮮有觸及系統(tǒng)管理和防范供應(yīng)鏈金融信用風險的方案，這使得我們有必要深化對供應(yīng)鏈金融信用風險管理問題與系統(tǒng)防范對策的研究。鑒于此，本文結(jié)合全面風險管理理論中識別、分析、評估、應(yīng)對框架系統(tǒng)，對近年來金融創(chuàng)新背景下供應(yīng)鏈金融信用風險管理問題以及防范對策展開研究，以期豐富細分相關(guān)領(lǐng)域的文獻，為金融機構(gòu)強化供應(yīng)鏈信用風險管理、有效防范相關(guān)風險提供系統(tǒng)可行的方案。

文獻綜述與理論框架

文獻綜述

現(xiàn)有國內(nèi)文獻多圍繞供應(yīng)鏈金融的內(nèi)涵及積極作用、供應(yīng)鏈金融信用風險影響因素及關(guān)鍵解決路徑等角度展開研究，但亦較少觸及供應(yīng)鏈金融信用風險管理現(xiàn)實問題以及系統(tǒng)化解決方案。

國外研究。國外針對供應(yīng)鏈金融及信用風險的研究起步較早，運作模式相對成熟，供應(yīng)鏈金融信用風險管理的研究成果也相應(yīng)比較豐富。Allen和Hofman（1968）開創(chuàng)性地提出“供應(yīng)鏈金融”的思想，但并未對該概念作出清晰界定與劃分。William（1988）基于供應(yīng)鏈與金融職能的關(guān)系，提出供應(yīng)鏈金融是供應(yīng)鏈鏈條中經(jīng)濟組織借助特定方式融通資金，降低企業(yè)融資成本，且有效提高供應(yīng)鏈現(xiàn)金流周轉(zhuǎn)速度的融資服務(wù)模式。Walton和Gupta（1999）認為，信息不對稱程度是引致供應(yīng)鏈金融信用風險爆發(fā)的核心來源之一。Gonzalo、Guillen等（2007）提出，供應(yīng)鏈金融將企業(yè)生產(chǎn)與融資進行了整合管理，從而實現(xiàn)企業(yè)高效運作與資金融通，有助于增加整體收益。與此同時，供應(yīng)鏈金融亦面臨多維風險，有效開展風險管理活動是確保業(yè)務(wù)成功的關(guān)鍵。Peter（2016）經(jīng)過研究發(fā)現(xiàn)，商業(yè)銀行在供應(yīng)鏈金融信用風險管理中增強供應(yīng)鏈金融信息化系統(tǒng)建設(shè)，將有助于和融資企業(yè)之間形成良性合作，同時促使供應(yīng)鏈金融的持久、健康發(fā)展。Martin（2017）研究得出，在供應(yīng)鏈金融實踐中，核心企業(yè)與上下游企業(yè)保持良好關(guān)系是降低供應(yīng)鏈金融信用風險、提高供應(yīng)鏈總體應(yīng)用效率的有效途徑之一。

國內(nèi)研究。魯其輝（2014）基于供應(yīng)鏈金融創(chuàng)新趨勢，指出供應(yīng)鏈金融是紓解中小微經(jīng)濟組織融資難困境、降低供應(yīng)鏈中資金成本的有效途徑，針對供應(yīng)鏈金融風險管理研究是金融創(chuàng)新中亟待強化的研究分支。熊熊（2009）認為，有效管理供應(yīng)鏈金融風險是金融機構(gòu)供應(yīng)鏈金融業(yè)務(wù)能夠?qū)崿F(xiàn)“雙贏”的關(guān)鍵影響因素，而信用風險作為供應(yīng)鏈金融業(yè)務(wù)最易發(fā)生的風險來源，對之科學管理將有利于保障供應(yīng)鏈金融業(yè)務(wù)更加健康和有序發(fā)展。夏立明等（2011）基于供應(yīng)鏈金融的業(yè)務(wù)特性，探討了基于供應(yīng)鏈金融的中小企業(yè)信用風險評價指標體系，并為金融機構(gòu)進行客觀、公允的信用風險評價提供借鑒。胡海青等（2012）突破傳統(tǒng)統(tǒng)計方法局限，基于學習算法支持向量機模型對供應(yīng)鏈金融視角下中小企業(yè)信用風險進行評估，發(fā)現(xiàn)其能更精準地判斷融資企業(yè)的信用狀況，有效紓解融資企業(yè)的融資困境。范方志（2017）指出，商業(yè)銀行應(yīng)強化風險防控意識，加強供應(yīng)鏈金融模式下的信息溝通，掌握關(guān)聯(lián)組織多維有效數(shù)據(jù)，提高其風險管理水平。李健（2019）在構(gòu)建供應(yīng)鏈金融的信用風險預(yù)警模型的基礎(chǔ)上提出，金融機構(gòu)應(yīng)及時、全面掌握融資企業(yè)的經(jīng)營信息及供應(yīng)鏈運營狀況，運用風險理論與預(yù)警模型，實現(xiàn)大數(shù)據(jù)化、模型化和電子化管理，以有效降低供應(yīng)鏈金融信用風險。李光榮等（2020）通過構(gòu)建系統(tǒng)動力學模型，利用結(jié)構(gòu)方程剖析供應(yīng)鏈金融信用風險動態(tài)變化狀況，并從非對稱信息角度解釋演變機理，提出以信息技術(shù)及全過程管理為核心的供應(yīng)鏈金融信用風險控制建議。此外，該學者建議金融機構(gòu)可借助核心企業(yè)與融資企業(yè)交易關(guān)系，構(gòu)建供應(yīng)鏈金融信用風險協(xié)同管理平臺，動態(tài)監(jiān)測與管控相關(guān)信用風險。

理論框架

全面風險管理理論表明，單一、零散和分化的風險管理活動難以形成合力以有效降低風險，只有實施系統(tǒng)和長效化的風險管理機制，特別是推動由風險識別、分析至評估、應(yīng)對的全面風險管理活動，才能真正弱化風險水平，并將其降至可容忍的范圍內(nèi)（Purnanandam，2008）。因此，全面風險管理理論為包括供應(yīng)鏈金融違約在內(nèi)的風險管理提供了理論框架，啟發(fā)我們要以供應(yīng)鏈金融信用風險的識別、分析、評估與應(yīng)對為抓手，理解供應(yīng)鏈金融信用風險演變機理并構(gòu)建相應(yīng)的防范機制。

借鑒全面風險管理理論及四因素模型，構(gòu)建針對供應(yīng)鏈金融信用風險傳導(dǎo)及管理整合框架（見圖1）。理論上說，核心企業(yè)實力、長尾客群資質(zhì)、融資項目狀況、供應(yīng)鏈整體狀況等被廣泛視為引發(fā)供應(yīng)鏈金融信用風險的源頭，其一旦表現(xiàn)出“負面”狀態(tài)，將傳導(dǎo)至整條供應(yīng)鏈，最終誘發(fā)供應(yīng)鏈金融信用風險水平激增。而若要及時、精準、有效控制上述風險源將“負面”影響擴散，金融機構(gòu)必須系統(tǒng)安排和科學實施全面風險管理活動，尤其是圍繞供應(yīng)鏈條中的核心企業(yè)，從識別、分析、評估與應(yīng)對環(huán)節(jié)著手，多元識別供應(yīng)鏈核心企業(yè)財務(wù)等綜合實力，客觀分析與之相關(guān)的客群資質(zhì)變化及危害，綜合評估以融資項目為載體的供應(yīng)鏈金融信用風險水平，最終系統(tǒng)實施有助于降低整個供應(yīng)鏈群信用風險水平的應(yīng)對策略。因此，構(gòu)建集供應(yīng)鏈金融信用風險識別、分析、評估與應(yīng)對于一體的風險管理整合框架，將有助于突破以往“分而治之”的風險管理局限，從而能夠系統(tǒng)、全面防范供應(yīng)鏈金融信用風險。

圖1 供應(yīng)鏈金融信用風險傳導(dǎo)及管理整合框架

我國供應(yīng)鏈金融信用風險管理中存在的問題

以全面風險管理理論為基礎(chǔ)，國內(nèi)金融機構(gòu)圍繞風險的識別、分析、評估與應(yīng)對，進行了諸多有益的供應(yīng)鏈金融信用風險管理探索。但在金融創(chuàng)新不斷提速及融資業(yè)務(wù)需求增加的形勢下，金融機構(gòu)風控面臨著不小的挑戰(zhàn)，供應(yīng)鏈金融信用風險管理也暴露出有損風控質(zhì)量的現(xiàn)實問題。

供應(yīng)鏈金融業(yè)務(wù)發(fā)展迅猛，主體擴圍下信用識別不夠系統(tǒng)

近年來，供應(yīng)鏈金融業(yè)務(wù)發(fā)展迅猛，業(yè)務(wù)規(guī)模從2016年的9.5萬億元增加到2020年的24.9萬億元，年均增長超過10%，應(yīng)收賬款供應(yīng)鏈金融模式幾乎占據(jù)總體量的一半以上，為供應(yīng)鏈金融模式中最關(guān)鍵的業(yè)務(wù)（見表1）。伴隨著供應(yīng)鏈金融體量及模式的快速拓展，融資鏈條中信用主體隨之增加，鏈上核心企業(yè)、中小微企業(yè)、物流服務(wù)商、金融科技運營平臺、資本投資類機構(gòu)等均不同程度地參與了供應(yīng)鏈金融業(yè)務(wù)，使得金融機構(gòu)信用風險識別信息因供應(yīng)鏈聯(lián)結(jié)和參與者數(shù)量增加而呈現(xiàn)幾何級增長態(tài)勢，潛在信用風險隨之倍增，加大了鏈內(nèi)信用風險事項及風險源識別難度，將對其供應(yīng)鏈的金融信用風險識別帶來不利影響。

表1 2016—2020年供應(yīng)鏈金融規(guī)模與結(jié)構(gòu)情況（萬億元）

相較而言，早期供應(yīng)鏈參與主體數(shù)量較少，主要以核心企業(yè)為主，信用風險識別相對簡單。而金融創(chuàng)新下的供應(yīng)鏈金融參與主體眾多，主體從核心企業(yè)拓展至物流服務(wù)商、往來中小微企業(yè)等，信用風險源信息收集、分類和測度給金融機構(gòu)帶來新挑戰(zhàn)。金融機構(gòu)雖著力適應(yīng)主體擴圍下的信用識別管理工作，但部分金融機構(gòu)仍未實現(xiàn)信用識別由“核心企業(yè)”向“全鏈條”轉(zhuǎn)變，鏈上其他參與主體的負面信息及風險源未能充分關(guān)注，評價、測度和監(jiān)控舉措無法系統(tǒng)反映全鏈條面臨的綜合信用風險，致使供應(yīng)鏈金融信用風險管理過程中識別不系統(tǒng)、效果不顯著。

供應(yīng)鏈金融長尾客群多樣，科技創(chuàng)新下信用分析不夠精準

伴隨供應(yīng)鏈金融的業(yè)務(wù)創(chuàng)新，“1+N”電子供應(yīng)鏈融資方案成為金融機構(gòu)拓展多樣客群的突破口，信用風險分析從傳統(tǒng)的“一對一”模式逐步向更復(fù)雜的“一對多”和“多對多”模式演變。但部分金融機構(gòu)采用既往較簡單的“一對一”信用風險分析方式，無疑表現(xiàn)出低效、粗放的問題，難以客觀、有效地形成供應(yīng)鏈金融信用發(fā)生概率及潛在損害的分析證據(jù)，這使得選擇和應(yīng)用智能化分析手段迫在眉睫。

隨著前沿科技的逐漸滲透，區(qū)塊鏈、人工智能等智能技術(shù)對金融行業(yè)風險管理影響日漸增大，其決定著供應(yīng)鏈金融信用分析的精準性（見表2），而傳統(tǒng)金融信用風險分析手段在廣度及深度方面的弊端日益凸顯，無法有效保證供應(yīng)鏈金融信用風險的分析質(zhì)量。一方面，國內(nèi)部分金融機構(gòu)在開展“1+N”供應(yīng)鏈融資業(yè)務(wù)時，尚未高效利用大數(shù)據(jù)、人工智能、云計算等新技術(shù)緩解違約風險分析信息的不對稱現(xiàn)象，使之難以精準甄別、剖析和研判供應(yīng)鏈金融信用風險爆發(fā)的概率及損害；另一方面，現(xiàn)有供應(yīng)鏈金融信用風險分析并不系統(tǒng)，不僅較少涉及長尾客群引發(fā)違約事件發(fā)生的事前分析，而且缺乏集成分析海量供應(yīng)鏈參與客群細分風險的能力，影響了信用風險分析精度與效度。

表2 2016—2020年智能技術(shù)影響金融行業(yè)風險管理程度占比情況(%)

供應(yīng)鏈金融業(yè)務(wù)場景復(fù)雜，人才短缺下智能評估不夠充分

供應(yīng)鏈金融作為紓解中小微企業(yè)融資難題的金融創(chuàng)新業(yè)務(wù)，其場景亦表現(xiàn)出不斷創(chuàng)新的趨勢，由傳統(tǒng)線下場景逐步拓展至更為復(fù)雜的線上化、平臺化和數(shù)字化供應(yīng)鏈金融場景。這些新業(yè)務(wù)場景去“中心化”的特征較明顯，使得信用風險評估不得不擺脫圍繞以供應(yīng)鏈核心企業(yè)為重點的評估，繼而探索智能評估方式適應(yīng)去“中心化”金融場景。

根據(jù)《2020年金融科技人才流動趨勢報告》，我國金融機構(gòu)對金融科技人才需求較旺盛，但金融科技人才總量面臨緊缺困境，尤其是智能風險評估類金融科技人才不足。截至2020年，在現(xiàn)有金融科技人才中，有10年以上工作經(jīng)驗的智能評估人才僅占19%，而有5—10年工作經(jīng)驗的占比38%（見表3），目前金融機構(gòu)更需要從業(yè)經(jīng)驗更豐富的智能評估人才。隨著2019年央行印發(fā)《金融科技發(fā)展規(guī)劃（2019—2021）》，通過數(shù)字化轉(zhuǎn)型升級實現(xiàn)智能風險評估成為金融機構(gòu)不可忽視的發(fā)展目標，在現(xiàn)有金融科技以及風險評估人才短缺情景下，勢必難以滿足供應(yīng)鏈金融高質(zhì)量發(fā)展以及智能風險評估要求，影響供應(yīng)鏈金融信用風險評估智能化、充分化發(fā)展。

表3 金融行業(yè)智能風險評估人才分布情況（%）

供應(yīng)鏈金融違約成本偏低，懲戒有限下風險應(yīng)對不夠有力

近年來，由供應(yīng)鏈金融信用風險而引發(fā)的違約、詐騙事件層出不窮，供應(yīng)鏈鏈內(nèi)失信主體在信息不對稱場景下虛構(gòu)貿(mào)易背景、自融行為和重復(fù)虛假倉單等機會主義行為未得到有效應(yīng)對與遏制。究其原因，在于供應(yīng)鏈鏈內(nèi)企業(yè)失信行為違約成本偏低，還未得到有力懲戒。目前，供應(yīng)鏈金融主要政策及法規(guī)要點更多從支持業(yè)務(wù)發(fā)展角度施加扶持政策，較少涉及供應(yīng)鏈金融違約懲罰機制（見表4），這使得相關(guān)企業(yè)違約成本較低，不足以施加明顯的信用風險懲戒影響。

表4 供應(yīng)鏈金融主要政策及法規(guī)情況

在此背景下，部分金融機構(gòu)也未能對鏈內(nèi)企業(yè)群體的失信行為作出有效應(yīng)對，不僅違約懲戒力度較小，而且信用聯(lián)合獎懲機制也較匱乏，造成部分供應(yīng)鏈金融服務(wù)對象審慎履約意識薄弱，難以為違約違規(guī)行為付出足夠代價，而守信行為未得到及時激勵，給供應(yīng)鏈信用風險管理帶來一定阻礙?？傮w而言，守信激勵與失信懲戒的聯(lián)合獎懲模式缺失，使得金融機構(gòu)只能被迫采取轉(zhuǎn)嫁、回避、延期和保留等處置方式，難以從根本上顯著降低其信用風險水平，即無法有效應(yīng)對供應(yīng)鏈金融風險。

以全面風險管理防范供應(yīng)鏈金融信用風險的對策建議

全面風險管理理論及理論框架的分析表明，金融機構(gòu)若要精準和有效控制供應(yīng)鏈金融信用風險，應(yīng)避免信用風險在風險管理各環(huán)節(jié)發(fā)生“傳染”效應(yīng)，并以識別、分析、評估及應(yīng)對環(huán)節(jié)為著力點，防范供應(yīng)鏈金融信用風險。據(jù)此，結(jié)合理論框架及供應(yīng)鏈金融信用風險管理問題，提出以全面風險管理為導(dǎo)向的供應(yīng)鏈金融信用風險防范對策。

多維度識別風險源，構(gòu)筑更完備的供應(yīng)鏈金融信用風險測度與防控?；谥黧w擴圍下供應(yīng)鏈金融信用風險識別不系統(tǒng)的難點，以金融機構(gòu)為代表的鏈內(nèi)資金融出方可采取以下措施。首先，嚴格控制鏈內(nèi)核心企業(yè)和中小微企業(yè)的準入資格，定期篩查優(yōu)質(zhì)供應(yīng)鏈合作同盟并建立白名單，綜合考察與客觀評價鏈內(nèi)參與者的歷史信用質(zhì)量、業(yè)務(wù)交易狀況、上下游合作關(guān)系、償付能力等要素，從根源上實現(xiàn)精準滴灌，識別由準入資質(zhì)引發(fā)的供應(yīng)鏈信用違約風險。其次，擴大研究對象的樣本數(shù)量，在定量測度基礎(chǔ)上關(guān)注非財務(wù)的定性指標，綜合甄別鏈上核心企業(yè)實力、中小微企業(yè)資質(zhì)、融資項目動態(tài)狀況、供應(yīng)鏈整體運營概況。核心企業(yè)實力層面，應(yīng)覆蓋核心企業(yè)自身的實力、信用等級、行業(yè)地位、運營能力、盈利能力和償付能力；中小微企業(yè)資質(zhì)層面，應(yīng)納入其信用評級、盈利能力、償債能力和成長能力；融資項目動態(tài)狀況層面，應(yīng)涵蓋信息管理能力、質(zhì)押物的價值波動與變現(xiàn)能力、應(yīng)收賬款的賬期與壞賬損失、業(yè)務(wù)合作穩(wěn)定性等。

聚合客群強化風控，借助區(qū)塊鏈技術(shù)促進全鏈信用風險剖析更精準。為有效應(yīng)對長尾客群信用分析不夠精準的難題，弱化金融機構(gòu)與客群間信息不對稱瓶頸，可從以下層面改善。第一，積極推動銀?；又甭?lián)，金融機構(gòu)可加強與保險機構(gòu)在信息共享、欠款追償、出險賠付等維度的合作；同時，保險機構(gòu)可通過提供貸款保證險為中小微企業(yè)實現(xiàn)增信支持，進一步強化長尾客群增信，緩釋信息不對稱引發(fā)的供應(yīng)鏈金融信用風險。第二，嚴格把控上鏈源頭信息質(zhì)量，綜合采用大數(shù)據(jù)、人工智能、移動互聯(lián)網(wǎng)、云計算、物聯(lián)網(wǎng)等信息技術(shù)，剖析、挖掘海量數(shù)據(jù)足跡，保證上述區(qū)塊鏈在信息分析、甄別、交叉核驗層面的應(yīng)用落地。第三，在強化隱私保護和安全共享的前提下，鼓勵更多供應(yīng)鏈參與主體將自身業(yè)務(wù)系統(tǒng)接入?yún)^(qū)塊鏈平臺并完成信息的登記和存儲，金融機構(gòu)借助區(qū)塊鏈高透明、可追溯、難篡改的共識機制，采用不同算法完成信息的充分交叉分析與核驗，打破鏈內(nèi)主體信息孤島，最終實現(xiàn)信用的多級無損傳遞。

在新一輪供應(yīng)鏈金融信用風險管理中，除了構(gòu)建更合理的供應(yīng)鏈金融的信用評估模型外，還應(yīng)拓寬人才吸納渠道來強化供應(yīng)鏈金融信用風險評估能力，通過校園招聘儲備大數(shù)據(jù)風險評估人才，運用社會招聘、獵頭、特聘等方式吸引尖端成熟的大數(shù)據(jù)風險評估人才。第一，金融機構(gòu)應(yīng)主動構(gòu)建大數(shù)據(jù)風控人才培養(yǎng)計劃，推進校企深度合作培育金融科技專項人才，為金融機構(gòu)輸入更多擅長大數(shù)據(jù)智能評估、精準量化信用風險水平、信貸風險智能篩選、云計算、金融AI、區(qū)塊鏈等前沿技術(shù)的復(fù)合型人力資源，繼而為供應(yīng)鏈金融信用管理的人才儲備層面保駕護航。第二，金融機構(gòu)應(yīng)持續(xù)擴大金融科技人才隊伍，建立、完善與金融市場相適宜的差異化薪酬激勵方案與考核制度，以吸引、激勵和發(fā)展大量成熟的大數(shù)據(jù)風控金融科技人才，突破大數(shù)據(jù)風控金融科技人才的短缺瓶頸。第三，當前國內(nèi)僅有二十多所院校開設(shè)金融科技或人工智能等相關(guān)學院或?qū)I(yè)，專業(yè)培養(yǎng)和人才輸送難以滿足市場需求。因此，高校也應(yīng)加快大數(shù)據(jù)智能評估與風控的金融科技人才的規(guī)劃進程和專業(yè)建設(shè)，積極開設(shè)大數(shù)據(jù)智能評估、大數(shù)據(jù)風控類金融科技相關(guān)專業(yè)。

金融機構(gòu)針對供應(yīng)鏈鏈內(nèi)被授信主體違約成本低，違約收益高，且外部缺少失信懲戒舉措的難點，可從以下維度著手應(yīng)對。首先，金融機構(gòu)及監(jiān)管部門應(yīng)加快共同建設(shè)聯(lián)合信用懲戒模式，適當開放、共享、收集政府、市場征信數(shù)據(jù)，構(gòu)建供應(yīng)鏈失信企業(yè)、個人數(shù)據(jù)庫。對供應(yīng)鏈鏈上誠信企業(yè)應(yīng)予以多元激勵，對供應(yīng)鏈鏈內(nèi)失信企業(yè)、個人應(yīng)跨區(qū)域、跨部門進行聯(lián)合懲戒。例如，將其失信行為記入聯(lián)合信用懲戒名單，承擔應(yīng)負法律后果或經(jīng)濟成本，以合法途徑向其他主體公布其惡意失信記錄。其次，金融機構(gòu)應(yīng)制定供應(yīng)鏈金融失信分級細化方案，根據(jù)供應(yīng)鏈被授信主體的不同程度的違約違規(guī)行為采取相對應(yīng)的懲戒力度和限制政策，對于嚴重惡意失信主體可從授信白名單中剔除。借助信用激勵與經(jīng)濟約束手段，強化信用監(jiān)督與警示作用。最后，金融機構(gòu)應(yīng)將供應(yīng)鏈信用聯(lián)合獎懲的責任明確到人，在辦理信貸審批等日常業(yè)務(wù)中形成“守信收益、失信受限”的獎懲政策。