——基于信息不对称视角

苏航

（南宁轨道交通投资集团有限公司，广西 南宁 530025）

摘要：在供应链数智化全面推进的背景下，如何做好资金安全风险的防控是中小企业面临的重大课题。文章基于信息不对称的视角，阐述了中小企业供应链数智化转型对信息不对称的双重影响，系统分析供应链数智化转型中资金安全风险的类型与成因，最后从风险管理管理角度提出了构建涵盖技术性风险、数据性风险、算法性风险以及制度性风险等四位一体的风险风控体系，以期为中小企业供应链数智化转型的资金安全风险风控提供有益参考。

关键词：供应链数智化；信息不对称；资金安全；风险防控

一、引言

供应链数智化正深度重塑现代产业生态。2025年《加快数智供应链发展专项行动计划》的出台与第六届国有企业数智化采购与智慧供应链高峰论坛发布的《2025数智采购供应链发展报告》确立的21.7万亿元数字化采购规模，标志着政策与市场的双轮驱动已进入高速阶段。然而，在这场转型浪潮中，信息不对称衍生的资金安全风险正成为悬于中小企业头顶的达摩克利斯之剑。当核心企业凭借技术优势构建数据护城河，当算法黑箱悄然剥夺融资公平性，中小企业往往陷入“转型即找死、不转即等死”的两难困局。本研究立足信息不对称理论视角，通过解构数智化进程中资金风险的新型表现形态与深层成因，提出兼具靶向性与操作性的防控体系，旨在破解“风控成本攀升-资金链稳定性下降”的恶性循环，为中小企业构筑可持续竞争力的安全底线。

二、供应链数智化转型对信息不对称的双重影响

供应链数智化转型过程中应用的人工智能、区块链、云计算、大数据、边缘计算、物联网等技术不断成熟，正在深度重塑供应链数智化转型。未来，AI智能体与量子计算等技术将进一步颠覆传统供应链模式。我们应该清楚地认识到技术进度是一把双刃剑，信息不对称造成的资金安全风险，相关技术既能缓释风险，也能加剧风险。

（一）技术赋能的缓解效应

区块链技术通过分布式账本和不可篡改性有效缓解供应链中的信息不对称问题：所有参与方实时共享同一数据源（如原材料溯源、物流状态、资金流向），确保信息透明可信；智能合约自动执行交易条款（如到货付款），消除人为干预风险；加密存证功能防止数据造假，使中小企业凭真实贸易记录获得融资。  

大数据风控通过多维数据整合和智能算法建模显著降低信用评估中的信息差，系统进一步整合海关报关记录、物流平台时效数据及企业水电缴纳信息，通过XGBoost模型构建360度信用画像；机器学习模型挖掘潜在风险关联，将小微企业信用评估覆盖率不断提高；实时动态监控（如舆情数据抓取）使风险预警大幅提前等等。  

（二）技术异化的加剧机制

技术应用在打破传统信息不对称的同时，也可能因算法黑箱、数据垄断和技术鸿沟催生更隐蔽的新型信息壁垒。比如算法歧视可能固化供应链中的不平等（如信用评分系统对中小企业的隐性偏见）；平台通过数据垄断强化支配地位（如核心企业独占供应链数据主权），核心企业通过私有区块链独占供应链数据主权，导致上下游中小企业被迫接受“数据换信贷”的不平等条款，而技术复杂性则使弱势方陷入认知劣势（如中小企业难以理解智能合约条款）。这种"数字权力"的集中可能异化技术的中立性，反而加剧信息不对称带来的不利影响。  

数据泄露风险是供应链数智化转型中的重大隐患，尤其在第三方支付、云平台等环节尤为突出：集中化的数据枢纽成为黑客攻击的首要目标，一次安全漏洞可能导致整条供应链瘫痪；高价值的交易数据和商业机密诱发内外勾结与定向攻击；而区块链漏洞、AI数据污染等新型技术风险更令传统防护手段失效。这种风险本质源于数据共享需求与安全保障之间的失衡，必须通过零信任架构、隐私计算技术和行业安全联盟构建多层防御体系，否则数据要素的流通反而会变成供应链的阿喀琉斯之踵。  

三、资金安全风险的成因分析

（一）技术性风险（Technological Risks）：技术适配能力缺失引发的成本沉没

技术性风险是指因数字化基础设施的设计缺陷、实施漏洞或运维能力不足，导致资金在供应链流转过程中面临非预期损失的风险。其本质是技术供给端与需求端能力错配引发的系统性摩擦。

中小企业技术鉴别能力的普遍缺失，使其在数智化转型过程中面临严重的信息劣势。技术供应商出于商业利益考虑，往往夸大区块链、物联网等工具的实施效果，而刻意淡化系统兼容性风险与后期维护成本。这种信息不对称导致中小企业在技术选型阶段即陷入被动，初始投入资金难以转化为预期效益。更为严峻的是，供应链各环节数字化进程的不同步性，使得企业被迫应对多平台接口协议的割裂状态。当上游核心企业采用私有化部署的ERP系统，而下游分销商使用云端SaaS服务时，中小企业不得不承担重复适配的沉没成本。这种“适配-沉没”的恶性循环不仅消耗企业有限现金流，更会因系统协同失效导致订单交付延迟，进而触发供应链金融合约中的违约条款，使企业面临额外的资金处罚。

（二）数据性风险（Data-Centric Risks）：隐藏或美化数据获短期融资，长期数据失真引发资金链断裂数据性风险是指企业为获取短期融资，利用数智化工具人为操纵、选择性披露或伪造关键经营数据，致使金融机构基于失真信息做出错误信贷决策，最终因实际还款能力与数据呈现背离导致资金链断裂的风险。

在数智化供应链环境中，数据作为新型生产要素的价值被空前放大，但也诱发了更为隐蔽的道德风险。企业通过ERP系统调整会计期间确认规则，或利用BI工具对供应链交易流水进行算法优化，能够在短期内呈现符合融资门槛的财务指标。更具破坏性的是区块链技术的异化使用——部分企业利用其不可篡改特性伪造虚假的仓单质押或贸易背景，由于分布式账本在形式上的可信度，此类造假行为往往具有更强欺骗性。金融机构的风控体系同样存在结构性缺陷，过度依赖物联网设备实时回传的生产数据，却忽视对传感器校准记录、数据采集协议等源头的验证，使得经过“技术包装”的失真数据更易通过审查。现行制度对数据造假的惩戒力度不足进一步恶化了这一局面，当美化数据获取的融资收益远高于可能的处罚成本时，企业的机会主义行为便难以遏制。这种“数据失真-错误授信-资金链断裂”的传导路径，本质上是通过技术手段将传统信息不对称问题升级为更具破坏性的信用体系危机。

（三）算法性风险（Algorithmic Risks）：权力失衡导致的结构性融资排斥

算法性风险是指因机器学习模型训练数据偏差、设计缺陷或可解释性不足，导致资金决策出现系统性歧视，迫使特定企业群体承受非常规融资成本的风险。

算法歧视的形成源于数据、模型与权力三个维度的叠加效应。在数据层面，金融机构信用模型的训练样本通常过度依赖上市公司和大型国企的历史交易数据，这些样本在还款周期、抵押品类型等方面与中小企业存在本质差异，导致模型系统性低估后者的实际信用价值。更为深层的是，算法黑箱效应彻底剥夺了中小企业的知情权与申诉权——当深度学习模型以“综合评分不足”为由拒绝贷款申请时，企业既无法获知具体评估指标，也难以通过补充材料进行复议。这种技术性排斥被核心企业的市场支配地位进一步放大，它们通过定制数据接口标准、强制使用自研算法平台等手段，将技术优势转化为定价权优势。例如，某类供应链金融平台要求所有接入企业按照特定格式上传交易数据，否则将降低服务优先级，这实质是通过技术标准实施变相的市场准入限制。在此环境下，中小企业陷入“数据缺陷→算法歧视→融资受限”的负向循环：越是难以获取融资，越缺乏改善数据质量的资源，进而被算法模型持续低信用评级，最终被迫接受高息贷款或担保条件。

（四）制度性风险（Institutional Risks）：合规成本异化引发的流动性危机

制度性风险是指因法律法规、监管框架或行业标准滞后于技术发展，迫使企业在合规与效率间做出非此即彼选择，最终导致资金流动性恶化的风险。在供应链数智化转型过程中，中小企业面临显著的制度性风险，主要表现为制度供给与技术发展的结构性失衡。比如跨境数字货币支付因各国监管的差异可能被用于洗钱，而数据本地化要求（如GDPR）会增加中小企业合规成本。

制度供给与技术创新的速度差形成了典型的“监管时滞”困境。以智能合约为例，其自动执行特性虽然提升了交易效率，但各国司法体系对代码条款法律效力的认定标准不一，当跨境纠纷发生时，企业可能面临长达数月的司法确认程序，期间被冻结的资金严重制约运营灵活性。数据治理领域的分裂更为突出，欧盟GDPR的严格本地化要求与中国《数据安全法》的分类分级制度存在显著冲突，中小企业为满足双重标准不得不配置两套数据管理系统。政策执行过程中的资源倾斜进一步加剧不公平竞争，大型企业凭借政企沟通渠道优势，往往能提前获知监管动向并享受过渡期安排，而中小企业则被迫在政策突变时仓促应对。这种制度环境催生了“合规成本增加→流动资金短缺→融资难度加大”的死亡螺旋：当企业将有限资源过度投入合规整改时，其核心业务的资金供给必然受到挤压，进而影响供应链稳定性，最终触发金融机构的风险控制机制形成抽贷断贷。更值得警惕的是，部分国家以数据主权为名推行技术保护主义，通过强制数据本地化、限制跨境流动等手段制造非关税壁垒，这使得全球供应链的数智化协同面临系统性制度挑战。实践中制度性风险还体现在监管套利行为的频发。在复杂的监管环境中，一些核心企业可能利用其市场地位和信息优势，通过设计复杂的金融产品和交易结构来规避监管，这种行为不仅扰乱了市场秩序，还进一步挤压了中小企业的生存空间。中小企业由于资源有限，往往难以跟上这种监管套利的步伐，从而在竞争中处于更加不利的地位。同时，监管套利行为还可能引发系统性风险，一旦这些复杂的金融产品和交易结构出现问题，将波及整个供应链，对资金安全构成严重威胁。

四、供应链数智化转型中资金安全风险防控策略  

（一）技术性风险防控：构建多层次协同治理体系

针对技术适配能力缺失引发的系统性摩擦，需建立政府引导、平台协同、市场参与的三维治理架构如图1。政府层面应主导设立数智化技术适配中心，组织编制《供应链技术兼容性白皮书》，强制性要求技术供应商披露区块链、IoT等工具的接口协议、部署成本及数据互通标准等关键信息，建立技术透明度备案制度。平台企业应当承担生态治理责任，无偿提供标准化API适配模块，实质性降低中小企业多系统对接的技术门槛。创新性地引入"技术保险+金融保障"双重机制：一方面由技术供应商与保险机构共同开发兼容性风险保险产品，对因系统适配问题导致的重复投入损失提供补偿；另一方面设立智能合约应急周转基金，为因代码漏洞陷入流动性危机的企业提供过桥资金支持。同时，强制电商平台公开定价算法关键参数阈值，并设置成本红线自动预警功能，从源头防范算法滥用导致的经营性风险。通过技术标准统一化、生态协同制度化、风险分担市场化，系统性地化解技术能力不对称带来的转型风险。

图1  技术性风险防控

（二）数据性风险防控：构建全链条可信验证体系

为破解数据失真引发的信用链断裂问题，需建立覆盖数据采集、传输、应用全流程的防伪验证机制如图2。实施金融机构双轨核验制度：通过直连企业ERP/BI系统原始数据库生成实时数据哈希值，同步对接税务、海关等权威部门的区块链节点进行交叉验证，确保交易背景的真实性。在物理层面推行基于PUF技术的硬件级防伪方案，为关键IoT设备植入不可复制的物理标识，实现生产数据采集端的可信溯源。完善区块链智能合约的权限管理机制，金融机构仅需获取物流签收、质量检测等关键节点的多方签名即可完成验真，避免全链数据暴露带来的安全风险。配套建立严厉的失信惩戒制度：对数据造假企业实施三年内取消数智化政策补贴的资格罚，并依据《数据信贷责任条例》要求失职金融机构分担相应比例的坏账损失，通过提高违法成本遏制机会主义行为。这种"技术防伪+制度惩戒"的组合策略，能够有效压缩数据造假的套利空间，重塑供应链金融的信任基础。

图2 数据行风险防控

（三）算法性风险防控：建立公平性保障机制

针对算法歧视导致的结构性融资排斥，需从数据源、模型架构、治理体系三个维度进行系统性矫正如图3。强制性要求金融机构开发中小企业专用信用评估模型，确保训练数据中

SME样本占比不低于40%，并纳入水电缴纳记录、供应链上下游评价等替代性数据特征。监管机构应制定《算法透明度实施指引》，明确规定金融机构必须披露拒贷决策所依据的关键特征变量及其权重分布，并建立有效的申诉复议渠道。设立第三方算法审计平台，定期对金融机构风控模型进行对抗性测试，识别并消除潜在的歧视性规则。依据《反垄断法》规制核心企业的数据垄断行为，强制其开放数据接口标准制定权，组建由产业链各环节代表参与的技术标准委员会。对继续使用黑箱算法的金融机构，按照贷款余额1%的比例征收算法风险准备金，专项用于补偿因模型误判造成的企业损失。通过数据样本平衡、决策过程透明、权力结构制衡，实现算法治理的民主化转型。

图3 算法性风险防控

（四）制度性风险防控：创新适应性治理框架

为应对制度滞后带来的合规成本危机，需要构建动态响应、国际协同的治理新范式如图4。立法机关应设立数智化专门法庭，通过典型判例确立裁判规则，为制度创新提供实践指引。实施差异化的成本分担政策：对中小企业数智化投入给予30%的税收抵免优惠，同时要求核心企业承担供应链接口标准化改造的主要成本。在国际层面，推动与东盟、RCEP成员国签订《跨境数智化供应链互认协议》，在自贸试验区试点“单一数字窗口”，统一物联网设备编码、电子提单等关键技术标准。建立制度风险对冲基金，为因政策突变导致跨境资金冻结的企业提供紧急流动性支持。通过"判例引导+成本分摊+国际协同"的组合策略，将被动合规转化为主动治理，使制度弹性成为提升供应链韧性的竞争优势。建立数智化供应链信用评价体系，对供应链各环节参与者的合规性、透明度及风险管理能力进行动态评估，并将评估结果纳入征信系统，作为金融机构授信、政府采购、税收优惠等政策制定的重要依据。

图4 制度性风险防控

五、综合防控体系的构建与实施路径

在供应链数智化转型过程中，技术性、数据性、算法性与制度性风险往往呈现交织共存的特征，并通过链式反应和叠加效应放大资金安全威胁。如果缺乏系统化、全周期的防控框架，即便针对单一风险采取局部措施，也难以在整体上形成稳定的资金安全屏障。因此，有必要构建以多方协同、分层治理和动态监测为核心的综合防控体系，将前述分类型策略整合为一个闭环运行的治理机制，实现由被动防御向主动预防、由事后补救向事前管控的转变。

（一）顶层设计与多方协同防护
综合防控体系的有效运行离不开顶层设计的引领。应由政府主管部门牵头，联合行业协会、核心企业、金融机构及第三方技术平台，构建“政策引导—行业自律—市场执行”的三位一体协同框架。在此框架下，政府负责制定统一的数智化供应链安全标准、信息披露规范和风险处置流程，确保各环节的制度约束和合规一致性；行业协会应发挥桥梁作用，推动成员企业间的技术互认与信用互通，减少接口标准不统一导致的适配风险；核心企业应在数据接口和交易规则上保持开放性与透明度，降低中小企业接入门槛；金融机构与技术平台则应将实时风控和合规验证功能嵌入供应链金融系统，提升风险识别与响应的及时性。综合防控体系需要按照风险的重要性与紧迫性实施分层治理。在战略层面，应将跨境支付合规、核心技术标准统一等关乎系统安全与供应链稳定性的事项置于强监管和重点资源保障之下；在战术层面，应针对日常交易数据的采集、加密传输与存储安全，采取行业自律与平台监控相结合的方式进行管控；在操作层面，应部署零信任安全架构、多因素认证和实时异常检测等具体技术手段，及时阻断潜在风险的扩散路径。同时，应根据企业规模、行业属性及供应链环节位置，制定差异化的防控方案，确保防控资源在全链条中的精准分配与高效使用。

（二）动态监测与可持续导向
为保证综合防控体系的持续有效，应建立覆盖风险识别、实时预警、应急处置和复盘改进的闭环管理机制。在动态监测方面，可依托可视化风险监控平台，将供应链金融交易、智能合约执行、跨境资金流转等关键环节纳入统一监测范围，并利用人工智能驱动的异常检测算法对资金异常流动、合规性偏差等情况进行即时预警。在闭环反馈方面，每一次风险事件的处置过程应形成标准化的事件报告，报告内容包括风险成因、影响范围、处置步骤与改进建议；行业协会应定期组织案例复盘与经验交流，将典型案例转化为可推广的行业防控标准，并反馈至顶层设计环节以优化制度与流程。数字化技术是综合防控体系的核心支撑。区块链可用于构建跨企业的可信数据共享平台，确保信息传递的真实性与完整性；人工智能可提升资金风险预测与决策的精准度；边缘计算可优化数据处理的实时性与本地化能力。而综合防控体系的设计与运行还应兼顾可持续发展要求，采用绿色算力、低碳数据中心等技术路径，降低系统运行的能源消耗，实现资金安全防控与环境责任的协同。

可见综合防控体系不仅是对技术性、数据性、算法性与制度性防控策略的有机整合，更是多主体协作、分层治理与数字化赋能的系统工程。其有效实施将帮助中小企业在数智化转型中形成可持续的资金安全防护能力，并在更高层面上增强供应链的韧性与竞争力。

六、结论与展望  

本研究揭示供应链数智化转型中的中小企业资金安全风险的核心本质在于技术权力重构与制度适配滞后引发的系统性失衡。技术性、数据性、算法性和制度性四类风险并非孤立存在，而是构成了紧密的链式传导机制。技术缺陷会导致数据失真，失真数据进一步训练出有偏算法，而滞后的制度则放大所有环节的负面效应并阻断救济渠道。因此，风险防控的关键在于打破“技术垄断→数据失控→算法霸权→制度挤压”的传导链，亟需建立跨域协同治理体系，即在技术防控上聚焦能力共建、数据治理上强调穿透验证、算法监管上推行民主化、制度设计上采用弹性框架，四层防御同步发力方能实现风险闭环管理。技术伦理探讨缺位、实证基础薄弱与国际比较浅层化是本文的主要局限。未来研究应着力构建 “技术-制度-金融”三维治理范式，目标是推动从“风险管控”到“价值共创”的范式跃迁，使资金安全风险防控本身成为中小企业供应链数智化转型的核心竞争力。

参考文献：

[1]周盛来.大数据下企业供应链风险管理策略研究[J].中国总会计师,2024(12):119-121.

[2]戴建宇.供应链管理企业财务管理中的风险控制策略[J].大陆桥视野,2025,(05):86-88.

[3]王燕.供应链融资在中小企业资金管理中的应用与风险控制[J].商业2.0,2025(3):37-39.

[4]蒋逸飞,刘东皇.供应链融资缓解小微企业融资难的策略研究--以江苏常州为例[J].中国商论,2024(7):123-126.

[5]顾嫒姝.制造业企业资金链优化与风险控制策略探讨[J].企业改革与管理,2024(24):139-141.