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长期以来，风险评价体系和风险控制体系的同时缺失是信贷配给制度下中小企业融资难的根本原因。众所周知，信用风险，又称违约风险，包括主体信用风险（决定违约率，PD）和债项信用风险（决定违约损失率，LGD）。风险评价体系的缺失源于企业历史信用信息积累的不足，风险控制体系的问题则在于企业缺少有效的抵质押资产。二者的同时缺失，使得中小企业高违约率和高违约损失率成为必然。
因此，对于任何一项金融创新业务而言，其信用风险管理的关键在于对违约率和违约损失率的控制。违约率的大小取决于借款企业的资信水平，如果借款企业利用信息不对称隐瞒了相应信息，违约率就会上升；违约损失率则取决于质押资产的属性，借款企业违约时，如果质押资产具有较好的流动性和市场需求，违约损失就会降低。因此，首先，通过发挥信息优势，获得借款企业全面的财务信息，以降低信息不对称带来的违约率的错估；其次，通过对抵质押资产及其衍生的现金流的控制，降低违约损失率，从而实现对信用风险的有效缓释。
对于供应链金融业务而言，融资供给主体（物流企业、银行抑或电商平台等）的预期收益由两部分组成：①借款企业履约时可以得到的利息收入，主要取决于借贷双方信息不对称的程度，也即借款企业的主体评级；②借款企业违约时，融资本息的回收率，主要包括回款账户的现金流以及作为担保物的质押商品的变现价值和保证金。二者共同决定了供应链金融业务的经济强度。基于此，可将供应链金融业务风控技术归为两类：
（1）大数据授信技术支持的供应链金融。
当供应链金融服务的收益更大程度上取决于借款企业正常履约时的本息收益时，供应链金融交易商品对应于金融属性较弱
、质押价值较低的实物商品贸易以及服务贸易，比如产业链下游的生活消费品，该类商品作为质押物的价值难以体现，相应的主体信用风险的缓释作用被稀释和弱化。因此，此类业务模式更接近于信用贷款，风控的重点体现在主体的信用风险上。依托于大数据技术，通过将借款企业的历史交易数据转化成信用信息，对借款企业进行信用评级，从而进行合理的风险定价；贷后则通过对往来账户的实时跟踪，实现对交易回款的封闭控制。目前电商平台开展的供应链金融，以阿里蚂蚁金服、京东金融为代表，则是依托于此类风险管理技术，其本质在于通过大数据技术缓释借贷双方的信息不对称而产生的信贷配给以及逆向选择和道德风险。业务实践中，中信银行形象地将其称为“数据质押”，风控理念由原有单一的“控货”模式转变为“信息交互+货权控制+资金流管理”的全新理念，实现对业务的风险管控。
（2）自偿性授信技术支持的供应链金融。
当借款企业主体评级较弱，供应链金融服务的收益更大程度上取决于债项下交易资产的缓释时，对应于交易商品金融属性较强、质押价值较高的实物商品贸易。其风险控制可以通过对交易商品及其衍生的现金流的控制，降低违约损失率。这也正是物流企业开展供应链金融的比较优势或者切入点。一般而言，生产资料的金融属性更强，比如钢材、铁矿石以及煤炭等大宗商品，该类商品普遍单位产品价值高，而且理化属性相对稳定，产品生命周期较长，更适合作为质押物，以缓释借款企业的主体信用风险。因此，物流企业往往将该类商品用于采购执行业务活动。比如，怡亚通的广度供应链金融业务，瑞茂通的煤炭供应链金融业务等。
假设借款企业项目成功的概率为 p s ，其中 s 为物流企业掌握的借款企业的综合评级信息 s ∈ [0，1]。相应地，借款企业成功和不成功时所获得现金收入分别为 x h ， x l ，进一步假设在项目成功时借款企业偿还本息 R h = L （1+ r ）。项目不成功时，借款企业无法偿还贷款本息，物流企业获得质押商品的变现价值和保证金收入 R l = C + x l ，抵补贷款本息损失。需要指出的是，现有理论研究中常假设借款企业在项目不成功时获得的现金流 x l 为零。因此借款企业违约时，物流企业损失程度取决于质押商品的变现价值以及初始保证金的比率。
借款企业利润期望：
物流企业的供应链金融服务利润期望：
式中， i 为物流企业的资金成本。
借款企业利率与质押物价值的边际替代率 MRS 可以表示为：
进一步，边际替代率与项目成功的概率（借款者的风险大小）二者之间的变动关系：
>0。因此，物流企业获得的利息收益与质押物变现收入的边际替代率为负，而且低风险的企业更愿意通过提高质押商品的数量来获得更大程度的利息折让。这可以说明两个方面的问题：其一，物流企业可以通过增加质押物来提高违约收益
，同时降低利率，实现降低
，即弱化借款企业主体评级的要求，提高了对其债项评级的要求，从而降低了传统流动贷款中的效率损失，扩大了借贷双方的交易可能性边界；其二，物流企业基于盯市频率和变现价值的优势，可以设定比银行更高的融资折算率（体现为更高的质押率和更低的保证金比例），从而更大程度上降低利率，增强对低风险企业的吸引力。
正如图1-2所示，物流企业主导的供应链金融实践中，集成风险管理的重心并非借款企业的异质性引起的主动违约概率的评级，而是依托于真实贸易背景下资产池中的交易商品的债项缓释。而且需要指出的是，本书提及的集成风险管理的对象即引起借款企业违约的一切风险因素，并不包括物流企业自身的操作风险因素。正是基于此，本研究将交易商品组合的集成风险因素划分成非系统性风险因素（资产本身的属性或者行业景气因素引起）和系统性风险因素（宏观经济因素）。考虑到交易商品的现货交易形态的流动性较弱，提出了长期风险视域下以质物组合优化为核心的风险分散策略和以套期保值为核心的风险对冲策略。
图1-2 考虑物流企业金融属性的供应链金融风险管理框架图
（1）风险分散策略——质物组合的优化。
与传统物流金融业务中从属者的角色不同，在考虑物流企业金融属性的供应链金融业务中，物流企业作为平台商甚至整个生态圈的搭建者，服务的对象（交易对手）由单一的出质企业向供应链上下游以及多个供应链网络拓展，在其交易池内，物流企业拥有不同类型的交易商品作为反担保措施，为更好地发挥交易商品的信用风险缓释功能，控制业务的集成风险，就有必要通过构建资产组合，并对其优化以实现质押物价格风险的分散。这为物流企业在风险限额下开展供应链金融业务而非简单的缩量避险提供了量化参考。
（2）风险对冲策略——套期保值。
当质物资产金融属性较为显著时，物流企业可以要求借款企业通过期货市场实现质物资产的套期保值，以合理对冲现货市场质物的价格风险，从而保证授信的自偿性。尤其是当前经济增速放缓背景下，大宗工业品需求回落明显，交易池中的质物资产普遍面临价格的快速回落问题，一旦交易商品价格下跌以及可能带来的集中抛售问题会进一步增加商品变现的难度，从而进一步放大供应链金融业务的违约风险，这就严重削弱了通过质物组合实现风险分散的效率。该种情形下，如果借款企业无力追加保证金或者质物时，在期货市场持有与现货资产相反的头寸可以对冲现货市场的价格风险，从而降低物流企业的违约损失率。