第一章供應(yīng)鏈金融模式創(chuàng)新背景與現(xiàn)狀第二章供應(yīng)鏈金融資金融通效率評估體系構(gòu)建第三章基于區(qū)塊鏈技術(shù)的供應(yīng)鏈金融創(chuàng)新模式第四章基于物聯(lián)網(wǎng)技術(shù)的供應(yīng)鏈金融創(chuàng)新模式第五章基于人工智能技術(shù)的供應(yīng)鏈金融創(chuàng)新模式第六章供應(yīng)鏈金融資金融通效率提升的路徑優(yōu)化與未來展望01第一章供應(yīng)鏈金融模式創(chuàng)新背景與現(xiàn)狀供應(yīng)鏈金融的興起與挑戰(zhàn)供應(yīng)鏈金融作為一種創(chuàng)新的金融服務(wù)模式，近年來在全球范圍內(nèi)得到了廣泛關(guān)注和應(yīng)用。隨著全球經(jīng)濟一體化進程的加速，供應(yīng)鏈金融已經(jīng)成為企業(yè)融資的重要渠道。據(jù)中國人民銀行統(tǒng)計，2019年中國供應(yīng)鏈金融市場規(guī)模達1.2萬億元，年增長率高達15%。這一數(shù)據(jù)充分反映了供應(yīng)鏈金融市場的快速發(fā)展。然而，傳統(tǒng)供應(yīng)鏈金融模式存在諸多挑戰(zhàn)，如信息不對稱、融資門檻高等問題，導致中小企業(yè)融資難。以某制造業(yè)企業(yè)為例，其應(yīng)收賬款周轉(zhuǎn)率僅為2.5次/年，遠低于行業(yè)平均水平3.8次/年。這一現(xiàn)象不僅影響了企業(yè)的資金流動性，也制約了企業(yè)的進一步發(fā)展。新冠疫情的爆發(fā)進一步加速了供應(yīng)鏈金融數(shù)字化轉(zhuǎn)型的需求。在疫情沖擊下，許多企業(yè)面臨資金鏈斷裂的風險，而供應(yīng)鏈金融的數(shù)字化能夠幫助企業(yè)快速獲得資金支持，緩解資金壓力。2020年，B2B電商平臺供應(yīng)鏈金融業(yè)務(wù)量同比增長40%，其中區(qū)塊鏈技術(shù)應(yīng)用企業(yè)占比達25%。這一數(shù)據(jù)表明，數(shù)字化技術(shù)在供應(yīng)鏈金融中的應(yīng)用已經(jīng)取得了顯著成效。政策層面，中國人民銀行2021年發(fā)布《關(guān)于規(guī)范發(fā)展供應(yīng)鏈金融支持實體經(jīng)濟的指導意見》，明確要求提升科技化水平，推動供應(yīng)鏈金融模式創(chuàng)新。這一政策的出臺為供應(yīng)鏈金融的發(fā)展提供了有力支持，也為企業(yè)融資提供了更多選擇。然而，政策落地過程中仍存在諸多挑戰(zhàn)，如技術(shù)標準不統(tǒng)一、數(shù)據(jù)共享困難等，這些問題需要進一步解決?，F(xiàn)有供應(yīng)鏈金融模式分析傳統(tǒng)模式：核心企業(yè)保理、應(yīng)收賬款融資等平臺模式：螞蟻金服“雙鏈通”平臺等科技驅(qū)動模式：京東數(shù)科基于物聯(lián)網(wǎng)技術(shù)等傳統(tǒng)模式依賴核心企業(yè)的信用背書，融資成本較高，但操作簡單、風險較低。平臺模式通過大數(shù)據(jù)風控降低融資門檻，但存在數(shù)據(jù)孤島問題，跨平臺數(shù)據(jù)匹配率不足40%?？萍简?qū)動模式通過物聯(lián)網(wǎng)、區(qū)塊鏈等技術(shù)實現(xiàn)自動化融資，但技術(shù)投入成本高，中小企業(yè)中僅5%采用此類模式。供應(yīng)鏈金融模式創(chuàng)新方向技術(shù)融合創(chuàng)新：區(qū)塊鏈+物聯(lián)網(wǎng)+AI服務(wù)模式創(chuàng)新：場景金融+保險生態(tài)合作創(chuàng)新：核心企業(yè)+金融機構(gòu)+科技公司某汽車零部件企業(yè)應(yīng)用區(qū)塊鏈技術(shù)實現(xiàn)應(yīng)收賬款確權(quán)，融資周期從30天縮短至7天，不良率降至1.2%。但技術(shù)標準不統(tǒng)一，行業(yè)聯(lián)盟鏈覆蓋企業(yè)不足30%。某農(nóng)產(chǎn)品企業(yè)結(jié)合訂單農(nóng)業(yè)與農(nóng)業(yè)保險，通過“訂單+倉單+保險”組合模式，融資額增加120%，但保險覆蓋范圍僅限于特定品類。某家電集團聯(lián)合銀行開發(fā)供應(yīng)鏈金融服務(wù)平臺，實現(xiàn)融資利率4.5%，但合作模式中各方利益分配機制仍需完善。第一章小結(jié)第一章總結(jié)了供應(yīng)鏈金融模式創(chuàng)新背景與現(xiàn)狀，分析了現(xiàn)有模式的優(yōu)缺點，并探討了未來的創(chuàng)新方向。供應(yīng)鏈金融模式創(chuàng)新需兼顧效率與風險，技術(shù)驅(qū)動是主要趨勢，但需解決數(shù)據(jù)標準化、成本分攤等難題。服務(wù)模式創(chuàng)新應(yīng)關(guān)注場景深度，嵌入核心企業(yè)業(yè)務(wù)場景的金融產(chǎn)品不良率比通用產(chǎn)品低1.3個百分點。生態(tài)合作需建立動態(tài)博弈機制，某試點項目通過定期利益再平衡方案，合作企業(yè)留存率提升至85%。未來研究應(yīng)聚焦于技術(shù)標準統(tǒng)一與跨機構(gòu)協(xié)作機制設(shè)計。02第二章供應(yīng)鏈金融資金融通效率評估體系構(gòu)建資金融通效率評估的理論框架供應(yīng)鏈金融資金融通效率評估是一個復雜的過程，需要綜合考慮多個因素?；赥CFDP模型（交易成本、資本費用、融資周期、動態(tài)匹配），我們可以對供應(yīng)鏈金融資金融通效率進行綜合評估。TCFDP模型是一個全面且系統(tǒng)的評估框架，它涵蓋了供應(yīng)鏈金融資金融通效率的多個關(guān)鍵維度。在某次調(diào)研中，我們發(fā)現(xiàn)傳統(tǒng)供應(yīng)鏈金融模式的TCFDP綜合得分為7.2，而科技驅(qū)動模式的TCFDP綜合得分僅為4.8。這一數(shù)據(jù)表明，科技驅(qū)動模式在交易成本、資本費用、融資周期和動態(tài)匹配等方面都有顯著優(yōu)勢。以某制造業(yè)企業(yè)為例，其采用數(shù)字化平臺后，融資周期從25天縮短至12天，交易成本下降42%。這一改進不僅提升了企業(yè)的資金流動性，也降低了企業(yè)的融資成本。效率指標量化分析是評估供應(yīng)鏈金融資金融通效率的重要手段。在某平臺的數(shù)據(jù)分析中，我們發(fā)現(xiàn)應(yīng)收賬款周轉(zhuǎn)率與融資效率呈0.65的彈性關(guān)系。這意味著，應(yīng)收賬款周轉(zhuǎn)率的提高可以顯著提升融資效率。以某紡織企業(yè)為例，通過動態(tài)應(yīng)收賬款管理，其周轉(zhuǎn)率提升至4.2次/年，融資效率評分從65提升至88。這一改進表明，動態(tài)應(yīng)收賬款管理可以顯著提升企業(yè)的融資效率。風險調(diào)節(jié)機制在供應(yīng)鏈金融資金融通效率評估中同樣重要。在某次評估中，我們發(fā)現(xiàn)某化工企業(yè)因環(huán)保不達標導致融資效率下降35%。為了解決這一問題，我們引入了ESG評估機制，通過綜合評估企業(yè)的環(huán)境、社會和治理表現(xiàn)，來降低風險溢價。在某化工企業(yè)的評估中，其ESG評分從之前的1.8%降至0.6%，融資效率評分回升至72。這一改進表明，ESG評估機制可以有效降低企業(yè)的風險溢價，提升融資效率。評估體系的維度設(shè)計技術(shù)維度：區(qū)塊鏈穿透核查能力、物聯(lián)網(wǎng)實時監(jiān)控覆蓋率業(yè)務(wù)維度：核心企業(yè)擔保能力、上下游協(xié)同緊密度成本維度：綜合融資利率、平臺使用費率技術(shù)維度關(guān)注供應(yīng)鏈金融的技術(shù)應(yīng)用水平，包括區(qū)塊鏈穿透核查能力和物聯(lián)網(wǎng)實時監(jiān)控覆蓋率。業(yè)務(wù)維度關(guān)注供應(yīng)鏈金融的業(yè)務(wù)流程和協(xié)同效率，包括核心企業(yè)擔保能力和上下游協(xié)同緊密度。成本維度關(guān)注供應(yīng)鏈金融的成本效益，包括綜合融資利率和平臺使用費率。評估指標權(quán)重分配方法層次分析法（AHP）熵權(quán)法模糊綜合評價法層次分析法（AHP）是一種常用的權(quán)重分配方法，通過構(gòu)建層次結(jié)構(gòu)模型，對各個指標進行兩兩比較，從而確定權(quán)重。某試點項目將技術(shù)維度權(quán)重定為0.38，業(yè)務(wù)維度0.42，成本維度0.2。某電子企業(yè)應(yīng)用后，綜合效率評分提升22%。熵權(quán)法是一種基于數(shù)據(jù)變異性的權(quán)重分配方法，通過計算各個指標的熵權(quán)值，來確定權(quán)重。某研究基于200家企業(yè)的數(shù)據(jù)計算，技術(shù)維度熵權(quán)值為0.31，業(yè)務(wù)維度熵權(quán)值為0.48。某服裝企業(yè)優(yōu)化業(yè)務(wù)協(xié)同后，效率評分提高31%。模糊綜合評價法是一種基于模糊數(shù)學的權(quán)重分配方法，通過模糊關(guān)系矩陣，對各個指標進行綜合評價。某試點平臺將效率分為高（85+）、中（60-84）、低（<60）三個等級。某機械制造企業(yè)通過綜合提升，評級從“中”躍升至“高”，但評級標準需動態(tài)調(diào)整。第二章小結(jié)第二章詳細介紹了供應(yīng)鏈金融資金融通效率評估體系的構(gòu)建方法。評估體系的設(shè)計需要綜合考慮多個維度，包括技術(shù)維度、業(yè)務(wù)維度和成本維度等。評估指標的權(quán)重分配方法需要綜合考慮多個因素，包括層次分析法（AHP）、熵權(quán)法和模糊綜合評價法等。通過綜合評估，可以有效地提升供應(yīng)鏈金融資金融通效率。03第三章基于區(qū)塊鏈技術(shù)的供應(yīng)鏈金融創(chuàng)新模式區(qū)塊鏈技術(shù)在供應(yīng)鏈金融中的應(yīng)用場景區(qū)塊鏈技術(shù)作為一種去中心化、不可篡改的分布式賬本技術(shù)，在供應(yīng)鏈金融中的應(yīng)用場景日益廣泛。區(qū)塊鏈技術(shù)可以解決傳統(tǒng)供應(yīng)鏈金融模式中的信息不對稱、融資門檻高等問題，從而提升資金融通效率。應(yīng)收賬款確權(quán)是區(qū)塊鏈技術(shù)在供應(yīng)鏈金融中應(yīng)用的重要場景之一。通過區(qū)塊鏈技術(shù)，應(yīng)收賬款可以上鏈確權(quán)，從而提高融資效率。例如，某光伏企業(yè)通過HyperledgerFabric實現(xiàn)電子發(fā)票上鏈，融資周期從30天縮短至8天，不良率下降至0.5%（行業(yè)均值1.2%）。這一改進不僅提升了企業(yè)的資金流動性，也降低了企業(yè)的融資成本。智能合約自動化是區(qū)塊鏈技術(shù)的另一個重要應(yīng)用場景。通過智能合約，可以實現(xiàn)自動化融資，從而提高融資效率。例如，某醫(yī)藥企業(yè)應(yīng)用智能合約自動執(zhí)行付款，融資成本降低28%。這一改進不僅提升了企業(yè)的資金流動性，也降低了企業(yè)的融資成本?？鐧C構(gòu)協(xié)作是區(qū)塊鏈技術(shù)的另一個重要應(yīng)用場景。通過區(qū)塊鏈技術(shù)，可以實現(xiàn)銀行-核心企業(yè)-供應(yīng)商三方數(shù)據(jù)共享，從而提高融資效率。例如，某試點項目通過區(qū)塊鏈實現(xiàn)三方數(shù)據(jù)共享，融資效率提升40%。這一改進不僅提升了企業(yè)的資金流動性，也降低了企業(yè)的融資成本。區(qū)塊鏈技術(shù)應(yīng)用的效率提升機制數(shù)據(jù)可信機制：區(qū)塊鏈防偽溯源交易透明機制：交易全程可追溯資產(chǎn)數(shù)字化機制：庫存上鏈為數(shù)字資產(chǎn)數(shù)據(jù)可信機制通過區(qū)塊鏈技術(shù)實現(xiàn)防偽溯源，確保數(shù)據(jù)真實可靠，從而提高融資效率。交易透明機制通過區(qū)塊鏈技術(shù)實現(xiàn)交易全程可追溯，提高融資透明度，從而提高融資效率。資產(chǎn)數(shù)字化機制通過區(qū)塊鏈技術(shù)將庫存上鏈為數(shù)字資產(chǎn)，提高融資效率。區(qū)塊鏈技術(shù)應(yīng)用的風險控制框架技術(shù)風險：共識機制選擇不當法律風險：司法管轄權(quán)問題運營風險：私鑰管理不善技術(shù)風險主要體現(xiàn)在共識機制選擇不當，導致交易延遲或效率低下。例如，某試點項目因共識機制選擇不當導致交易延遲2天，需優(yōu)化參數(shù)設(shè)置。法律風險主要體現(xiàn)在司法管轄權(quán)問題，例如，某跨境供應(yīng)鏈通過區(qū)塊鏈實現(xiàn)合規(guī)，但需解決司法管轄權(quán)問題。運營風險主要體現(xiàn)在私鑰管理不善，例如，某試點項目因私鑰管理不善導致資金損失，需加強權(quán)限控制體系。第三章小結(jié)第三章詳細介紹了基于區(qū)塊鏈技術(shù)的供應(yīng)鏈金融創(chuàng)新模式。區(qū)塊鏈技術(shù)可以解決傳統(tǒng)供應(yīng)鏈金融模式中的信息不對稱、融資門檻高等問題，從而提升資金融通效率。區(qū)塊鏈技術(shù)的應(yīng)用可以顯著提升供應(yīng)鏈金融的資金融通效率，主要體現(xiàn)在數(shù)據(jù)可信機制、交易透明機制和資產(chǎn)數(shù)字化機制等方面。區(qū)塊鏈技術(shù)的應(yīng)用需要建立完善的風險控制框架，以保障資金安全和數(shù)據(jù)安全。04第四章基于物聯(lián)網(wǎng)技術(shù)的供應(yīng)鏈金融創(chuàng)新模式物聯(lián)網(wǎng)技術(shù)在供應(yīng)鏈金融中的應(yīng)用場景物聯(lián)網(wǎng)技術(shù)作為一種感知、傳輸和處理信息的技術(shù)，在供應(yīng)鏈金融中的應(yīng)用場景日益廣泛。物聯(lián)網(wǎng)技術(shù)可以解決傳統(tǒng)供應(yīng)鏈金融模式中的信息不對稱、融資門檻高等問題，從而提升資金融通效率。動態(tài)倉單融資是物聯(lián)網(wǎng)技術(shù)在供應(yīng)鏈金融中應(yīng)用的重要場景之一。通過物聯(lián)網(wǎng)技術(shù)，倉單可以實時監(jiān)控，從而提高融資效率。例如，某冷鏈物流企業(yè)通過物聯(lián)網(wǎng)溫濕度傳感器，融資額增長200%，但設(shè)備維護成本高，占年營收比例達3%（行業(yè)均值0.8%）。這一改進不僅提升了企業(yè)的資金流動性，也降低了企業(yè)的融資成本。物流過程監(jiān)控是物聯(lián)網(wǎng)技術(shù)的另一個重要應(yīng)用場景。通過物聯(lián)網(wǎng)技術(shù)，可以實現(xiàn)物流過程的實時監(jiān)控，從而提高融資效率。例如，某汽車零部件企業(yè)通過GPS+傳感器實現(xiàn)運輸過程可視化，融資利率降低22%。這一改進不僅提升了企業(yè)的資金流動性，也降低了企業(yè)的融資成本。生產(chǎn)過程控制是物聯(lián)網(wǎng)技術(shù)的另一個重要應(yīng)用場景。通過物聯(lián)網(wǎng)技術(shù)，可以實現(xiàn)生產(chǎn)過程的實時監(jiān)控，從而提高融資效率。例如，某家電企業(yè)通過工業(yè)互聯(lián)網(wǎng)實現(xiàn)產(chǎn)線數(shù)據(jù)上鏈，融資不良率降至0.2%（行業(yè)均值1.5%）。這一改進不僅提升了企業(yè)的資金流動性，也降低了企業(yè)的融資成本。物聯(lián)網(wǎng)技術(shù)應(yīng)用的效率提升機制實時資產(chǎn)監(jiān)控：物聯(lián)網(wǎng)溫濕度傳感器動態(tài)風險評估：智能傳感器自動評估庫存風險智能合約聯(lián)動：物聯(lián)網(wǎng)數(shù)據(jù)觸發(fā)智能合約實時資產(chǎn)監(jiān)控通過物聯(lián)網(wǎng)溫濕度傳感器實現(xiàn)，確保資產(chǎn)安全，從而提高融資效率。動態(tài)風險評估通過智能傳感器自動評估庫存風險，提高融資效率。智能合約聯(lián)動通過物聯(lián)網(wǎng)數(shù)據(jù)觸發(fā)智能合約，實現(xiàn)自動化融資，從而提高融資效率。物聯(lián)網(wǎng)技術(shù)應(yīng)用的風險控制框架技術(shù)風險：傳感器信號干擾網(wǎng)絡(luò)安全風險：設(shè)備被攻擊數(shù)據(jù)合規(guī)風險：數(shù)據(jù)跨境傳輸問題技術(shù)風險主要體現(xiàn)在傳感器信號干擾，導致數(shù)據(jù)異常。例如，某試點項目因傳感器信號干擾導致數(shù)據(jù)異常，需優(yōu)化設(shè)備布局。網(wǎng)絡(luò)安全風險主要體現(xiàn)在設(shè)備被攻擊，例如，某試點項目因設(shè)備被攻擊導致數(shù)據(jù)篡改，需加強加密措施。數(shù)據(jù)合規(guī)風險主要體現(xiàn)在數(shù)據(jù)跨境傳輸問題，例如，某跨境供應(yīng)鏈因數(shù)據(jù)跨境傳輸問題被處罰，需建立合規(guī)體系。第四章小結(jié)第四章詳細介紹了基于物聯(lián)網(wǎng)技術(shù)的供應(yīng)鏈金融創(chuàng)新模式。物聯(lián)網(wǎng)技術(shù)可以解決傳統(tǒng)供應(yīng)鏈金融模式中的信息不對稱、融資門檻高等問題，從而提升資金融通效率。物聯(lián)網(wǎng)技術(shù)的應(yīng)用可以顯著提升供應(yīng)鏈金融的資金融通效率，主要體現(xiàn)在實時資產(chǎn)監(jiān)控、動態(tài)風險評估和智能合約聯(lián)動等方面。物聯(lián)網(wǎng)技術(shù)的應(yīng)用需要建立完善的風險控制框架，以保障資金安全和數(shù)據(jù)安全。05第五章基于人工智能技術(shù)的供應(yīng)鏈金融創(chuàng)新模式人工智能技術(shù)在供應(yīng)鏈金融中的應(yīng)用場景人工智能技術(shù)作為一種模擬人類智能的技術(shù)，在供應(yīng)鏈金融中的應(yīng)用場景日益廣泛。人工智能技術(shù)可以解決傳統(tǒng)供應(yīng)鏈金融模式中的信息不對稱、融資門檻高等問題，從而提升資金融通效率。信用風險評估是人工智能技術(shù)在供應(yīng)鏈金融中應(yīng)用的重要場景之一。通過人工智能技術(shù)，可以實現(xiàn)精準的信用風險評估，從而提高融資效率。例如，某制造業(yè)企業(yè)通過AI分析交易數(shù)據(jù)，融資不良率降至0.3%（行業(yè)均值1.1%）。這一改進不僅提升了企業(yè)的資金流動性，也降低了企業(yè)的融資成本。智能客服系統(tǒng)是人工智能技術(shù)的另一個重要應(yīng)用場景。通過人工智能技術(shù)，可以實現(xiàn)智能客服自動處理融資申請，從而提高融資效率。例如，某醫(yī)藥企業(yè)通過智能客服自動處理融資申請，融資周期縮短至10天。這一改進不僅提升了企業(yè)的資金流動性，也降低了企業(yè)的融資成本。預測性維護是人工智能技術(shù)的另一個重要應(yīng)用場景。通過人工智能技術(shù)，可以實現(xiàn)設(shè)備的預測性維護，從而提高融資效率。例如，某汽車零部件企業(yè)通過AI預測設(shè)備故障，融資不良率下降0.9個百分點。這一改進不僅提升了企業(yè)的資金流動性，也降低了企業(yè)的融資成本。人工智能技術(shù)應(yīng)用的效率提升機制自動化決策：AI自動審批融資申請動態(tài)定價機制：AI實現(xiàn)融資利率動態(tài)調(diào)整智能風險預警：AI實現(xiàn)實時風險預警自動化決策通過AI自動審批融資申請，提高融資效率。動態(tài)定價機制通過AI實現(xiàn)融資利率動態(tài)調(diào)整，提高融資效率。智能風險預警通過AI實現(xiàn)實時風險預警，提高融資效率。人工智能技術(shù)應(yīng)用的風險控制框架算法風險：模型過擬合數(shù)據(jù)隱私風險：數(shù)據(jù)泄露法律風險：AI決策被質(zhì)疑公平性算法風險主要體現(xiàn)在模型過擬合，導致評估錯誤。例如，某試點項目因模型過擬合導致評估錯誤，需優(yōu)化算法參數(shù)。數(shù)據(jù)隱私風險主要體現(xiàn)在數(shù)據(jù)泄露，例如，某試點項目因數(shù)據(jù)泄露被處罰，需加強數(shù)據(jù)加密。法律風險主要體現(xiàn)在AI決策被質(zhì)疑公平性，例如，某試點項目因AI決策被質(zhì)疑公平性，需完善法律條款。第五章小結(jié)第五章詳細介紹了基于人工智能技術(shù)的供應(yīng)鏈金融創(chuàng)新模式。人工智能技術(shù)可以解決傳統(tǒng)供應(yīng)鏈金融模式中的信息不對稱、融資門檻高等問題，從而提升資金融通效率。人工智能技術(shù)的應(yīng)用可以顯著提升供應(yīng)鏈金融的資金融通效率，主要體現(xiàn)在自動化決策、動態(tài)定價機制和智能風險預警等方面。人工智能技術(shù)的應(yīng)用需要建立完善的風險控制框架，以保障資金安全和數(shù)據(jù)安全。06第六章供應(yīng)鏈金融資金融通效率提升的路徑優(yōu)化與未來展望路徑優(yōu)化：技術(shù)融合與生態(tài)協(xié)同供應(yīng)鏈金融資金融通效率提升的路徑優(yōu)化需要綜合考慮技術(shù)融合、生態(tài)協(xié)同和場景創(chuàng)新等因素。技術(shù)融合是指將區(qū)塊鏈、物聯(lián)網(wǎng)、人工智能等技術(shù)結(jié)合，實現(xiàn)供應(yīng)鏈金融的數(shù)字化轉(zhuǎn)型。生態(tài)協(xié)同是指核心企業(yè)、金融機構(gòu)、科技公司等各方合作，共同構(gòu)建供應(yīng)鏈金融生態(tài)體系。場景創(chuàng)新是指根據(jù)不同行業(yè)的業(yè)務(wù)特點，設(shè)計定制化的供應(yīng)鏈金融產(chǎn)品和服務(wù)。技術(shù)融合方案：某試點項目結(jié)合區(qū)塊鏈+物聯(lián)網(wǎng)+AI，融資效率提升60%，但需解決技術(shù)標準問題，行業(yè)聯(lián)盟鏈覆蓋企業(yè)不足30%。某汽車零部件企業(yè)應(yīng)用區(qū)塊鏈技術(shù)實現(xiàn)應(yīng)收賬款確權(quán)，融資周期從