創新數字化供應鏈金融：賦能農機產業鏈資金提速增效

文 / 董興榮 楊妮妮

當前，農機行業正以數智化轉型為抓手推進“智慧農機”升級，全力邁向高質量發展新階段。K集團作為行業骨干，依托中國工商銀行（簡稱“工行”）“工銀聚融資管理服務”，實現融資全線上化與智能風控。這不僅加速產業鏈整體資金循環、優化供應鏈，更為農機行業高質量發展與鄉村振興提供支撐。

在數字經濟浪潮下，農機行業將數智化轉型作為驅動農業高質量發展的核心路徑，加速從“傳統鐵牛”向“智慧農機”迭代，技術綠色化、產品高端化、產業鏈服務化特征凸顯。與此同時，供應鏈資金的高效流轉成為供應鏈賦能行業數智化轉型、助推農業高質量發展的關鍵支撐，正成為行業升級的重要發力點。

在此背景下，扎根“三農”的K集團攜手工行破局：K集團以“數字破局＋場景嵌入”為核心策略，搭建全鏈路供應鏈平臺并嵌入場景化融資服務，推動供應鏈金融創新；工行以“工銀聚融資管理服務”深度賦能，實現融資全線上化與智能風控。雙方協同不僅打通了產業鏈資金循環，加快了資金流轉效率，更構建起“產業＋金融”共生生態，為農機行業高質量發展及鄉村振興提供了實踐范本。

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產業特性：農機行業轉型趨勢下的資金流動邏輯與核心特征

為適配農業高質量發展需求，農業現代化對高效智能生產工具的需求日益迫切，推動農機行業以數智化轉型為引擎，加速從“傳統鐵牛”向“智慧農機”跨越。這一轉型不僅是技術迭代的必然結果，更成為提升農業生產效益、助力綠色可持續發展的關鍵抓手，農機裝備也由此從單一作業工具升級為農業現代化的核心支撐。

歷經數十年發展，中國農機行業已構建起完整產業生態：從20世紀中葉的手扶拖拉機，演進至如今的無人駕駛農機集群與全產業鏈智能系統，當前呈現三大鮮明特征。其一，技術綠色智能化加速，自動駕駛、北斗導航等深度應用，2030年智能農機滲透率預計超50%，電動、氫能農機研發及環保材料應用同步推進。其二，產品性能持續升級，既針對不同耕作場景研發差異化裝備，又在大馬力拖拉機等高端領域加快國產替代，部分產品性能比肩國際先進。其三，產業鏈向“產品+服務”生態延伸，共享平臺、定制方案等新業態不斷涌現，依托“一帶一路”，農機出口增長強勁，國際化和服務化屬性持續提升。

農機產業格局的深度調整，也重塑了資金在產業鏈各環節的流動邏輯，使其呈現出四大典型特性。

一是鏈條交易賬期存在差異化。下游經銷商多為縣域小微企業，回款周期通常在半年以上；上游零部件供應商則傾向于短期內結清貨款。這種付款周期的差異，會導致整機制造企業部分資金沉淀于應收賬款，對資金使用節奏產生影響。

二是資金需求隨農業周期波動。春耕、三夏、秋收等農忙季為農機銷售旺季，制造企業需投入大額資金采購原材料以擴大生產，經銷商也需資金支持備貨，此時資金需求處于高位；農閑季市場需求減少，企業生產銷售規模收縮，資金需求隨之降低。

三是融資渠道呈現多元化特征。產業鏈上下游中小企業可通過多類渠道獲取資金支持：除傳統融資外，既能依托核心企業信用降低融資門檻，對接金融機構的訂單融資、應收賬款質押融資、存貨質押融資等定制服務，適配生產、備貨、銷售各環節資金需求；部分企業還可結合政策，申請農業裝備專項補貼貸款或科創類融資。多路徑融資體系為中小企業提供更靈活的資金獲取方式，保障產業鏈資金穩定供給，助力經營發展。

四是研發投入與回收具長期性。高端液壓件、智能電控系統等核心技術攻關需持續投入大額資金，且農機產品從研發、測試到量產并獲得市場認可，周期顯著長于普通消費品；疊加市場需求受政策、農業生產情況影響，研發資金回收呈現長期化特點，對企業長期資金規劃能力有較高要求。

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企業解法：以數字供應鏈金融破局，構建產業資金協同生態

從縣級拖拉機站起步，K集團歷經數十年深耕與拓展，已形成汽車、農用車、農業裝備、環衛裝備、現代農業，以及延伸產業環衛工程、農業生態、物流科技等平臺型業務協調發展的多元化產業格局。2024年產銷各類產品超15萬臺，銷售收入近百億元，持續為農業現代化發展注入動能。

作為扎根“三農”的機械工業骨干企業，K集團的穩健發展離不開上下游生態的緊密協同——上游聯結數百家中小零部件供應商，下游輻射全國縣域的千余家經銷商，共同構成產業發展的堅實支撐。上游供應商中，除核心發動機廠家外，多數企業雖規模精簡、分布廣泛，日常交易呈現“金額小、批次多、周轉快”的高效特征，且需保障3個月內貨款回收以維持運營；下游經銷商則承擔著農機裝備流通關鍵角色，面對農機單價較高的特點，需提前備貨墊付資金，并通過合理規劃應對回款周期，以靈活響應市場需求變化，共同助力產業鏈高效運轉。

針對這些情況，K集團以“數字破局＋場景嵌入”為核心策略，推動供應鏈金融創新，最終實現生態內多方共贏。

第一，數字破局：構建全鏈路協同的供應鏈平臺。K集團將數字化作為破解痛點的關鍵抓手，自主研發并搭建了一體化供應鏈平臺。該平臺徹底打通“采購—生產—銷售—結算”全鏈路的數據壁壘，不僅整合了集團內部的訂單信息、生產進度、庫存動態等核心數據，還同步對接了上游供應商的生產排期與下游經銷商的銷售臺賬，實現了供應鏈全環節信息的實時可視、可查、可追溯。對供應商而言，可通過平臺實時查詢訂單進度與付款節點，提前規劃資金安排；對經銷商來說，能精準掌握庫存情況，及時調整補貨計劃。這一平臺不僅實現了供應鏈的高效協同，更為后續融資服務的深度嵌入奠定了堅實的數據基礎。

第二，場景嵌入：打造全流程高效的融資服務體系。依托數字化供應鏈平臺，K集團聯合銀行構建場景化融資體系，將金融服務精準匹配到供應鏈不同環節，滿足上下游企業的差異化需求。針對上游供應商，推出應收賬款融資、訂單融資等服務：供應商無需額外抵押，僅憑平臺生成的訂單確認單、交貨憑證等，即可在線發起融資申請。平臺會自動核驗交易的真實性與有效性，銀行則基于K集團的信用背書，快速完成審批并實現實時放款，從根本上解決供應商“回款慢”問題，讓資金快速回流至生產環節。面向下游經銷商，創新推出存貨融資、預付賬款融資等服務：經銷商可將平臺備案庫存作質押物申貸，預付賬款融資可有效緩解經銷商墊資壓力，助力備貨與市場拓展。相較傳統融資數天審批周期，全線上服務大幅縮短等待時間，融資效率實現質的提升。

K集團通過數字化供應鏈金融實踐，構建了更具韌性的產業生態。它助力上游供應商打通融資渠道，使其專注研發與品控，夯實集團供應鏈基礎；為下游經銷商提供資金支持，助其快速響應市場、擴大規模。對集團自身，加速資金循環，降低運營成本，提升供應穩定性與補貨效率，鞏固競爭力。同時，“產業＋金融”模式為銀行開辟普惠場景，引導金融資源流向實體經濟，最終實現多方共贏，為行業提供借鑒樣本。

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工行路徑：數智賦能供應鏈金融，助力產業鏈資金高效流轉

K集團數字化供應鏈金融的創新實踐，離不開工行的深度協同與技術賦能。工行在洞悉K集團上下游資金痛點及數字化轉型需求后，綜合評估其產業鏈布局、上下游企業規模特征及自有供應鏈平臺的技術承載能力。在此基礎上，工行精準推出“工銀聚融資管理服務”，將專業融資服務深度嵌入K集團供應鏈平臺，實現金融與產業場景的有機整合，為其供應鏈生態注入金融動能。

一是場景化服務對接：構建“平臺＋金融”閉環。工行打破傳統模式，將“工銀聚”系統與K集團供應鏈平臺無縫對接，實現訂單確認、單據上傳、融資申請到放款到賬的全流程場景化嵌入。此舉既助力K集團完善平臺功能，更為上下游企業打造“訂單—備貨—資金—結算”一站式服務閉環：上游供應商處理訂單時可同步申貸，下游經銷商查庫存、做補貨規劃時能實時獲取資金支持。服務與場景的深度融合，大幅縮短產業鏈資金流轉周期，提升整體資金運行效率，讓金融服務精準匹配產業節奏。

二是全線上融資操作：激活數據價值提速資金周轉。為釋放供應鏈數據價值，工行以K集團與上下游企業的第一手真實訂單信息、交易流水為依據，辦理“供應鏈融資”。上游供應商憑借平臺數字化單據，下游經銷商依托平臺備案庫存或采購計劃，均可在K集團供應鏈平臺直接在線申貸。工行系統通過接口實時獲取數據，自動核驗交易真實性與企業信用，無需人工反復審核。相較傳統融資數天周期，全線上操作實現7X24小時實時放款，徹底解決供應商“回款慢”、經銷商“備貨資金緊”的問題，降低K集團供應鏈整體運營成本，加快資金周轉，強化其產業鏈核心凝聚力與競爭力。

三是智能化融資管理：筑牢風險防線保障穩健運營。工行依托大數據與AI技術，構建智能化融資管理體系。前期評估階段，通過多維度數據分析，精準識別上下游企業經營與信用狀況，為差異化方案提供依據；業務開展中，“工銀聚”聯動行內相關系統實時同步平臺訂單、貨流、資金數據，智能監控融資企業經營動態，發現異常即觸發預警并采取管控措施。同時，系統依據企業歷史融資、履約情況，動態調整授信額度與利率，實現精準畫像與分層管理。該模式既保障融資業務穩健，也為K集團供應鏈生態健康運轉筑牢風險防線。

工行對K集團的深度賦能，正是其“金融＋科技＋場景”體系的生動實踐。依托成熟的平臺機制與風控模型，工行不僅破解了K集團上下游資金難題，更將此模式復制延伸至多行業，服務超萬家核心企業、帶動萬億融資。

工以致誠，行以致遠。隨著數智技術的不斷深化，工行將持續以“數據信用化、流程自動化、服務生態化”升級服務，既深耕農業機械場景助力鄉村振興，更推動供應鏈金融向數字化、智能化、生態化演進，為更多行業企業降本增效，筑牢“產融共生”新增長極，全力支持民營經濟發展壯大。