在某企业风控会议上，一位年轻主管紧张地展示着系统里的风险指标。当被问及某原材料采购异常原因时，他低头翻查系统，机械的回应“供应商信用评级在阈值内，可能数据有延迟。”那一刻，我内心五味杂陈。五年前，我也曾在经验分享会上自信满满，凭借实地看仓、看货、谈人的直觉判断供应链风险。可如今，这种“人”的判断，似乎正被系统算法与海量数据无情掩盖。大宗商品供应链风控，正深陷一场深刻的异化危机。

工作久了，业务经验丰富了，接触的人多了，对业务细节有了深入了解后，一种敏锐的直觉便会油然而生。依据这种直觉调配风控资源，往往能事半功倍。常去现场调研的朋友都深有体会：进厂子，不能只看账表、设备，还得感受那股“厂气”——就像下馆子，菜一端上来，鼻子一闻，便知是刚出锅带着锅气的佳肴，还是拆袋即热的预制菜。这股难以言说的“味道”，往往比 PPT 里冰冷的数字更早发出警报，也更值得信赖。

从经验到数据风控的重构与失衡之殇

初入行时，风控是一门实实在在的“看得见”的功夫。我们会亲自走访港口、仓库，查看库存堆放、货品状况，甚至与贸易商喝茶聊天，从细微之处揣摩交易背后的真实风险。那时，我常说：“风控的本质在现场，不在报表。”

随着科技的发展，数据风控逐渐成为主流。它依托大数据、人工智能等技术，通过收集、整合和分析海量数据，构建风险评估模型，以实现对供应链风险的自动化识别、评估和预警。其优势在于能够处理大规模数据，快速发现潜在风险，提高风控效率。例如，利用大数据分析供应商的历史交易记录、财务状况、市场声誉等多维度数据，为供应商信用评级提供更全面、客观的依据。

然而，如今的风控却越来越“虚”。数据系统取代了实地调研，KPI取代了经验判断。据某机构调研显示，超八成风控人员将85%以上的时间耗费在数据录入与指标监控上。一位基层同事无奈地说：“我每天盯着交货准时率、库存周转天数这些数字，却从不了解数字背后的业务逻辑。”

当“数据表现”成为风控工作的主要成果，我们的风险识别能力却在悄然退化。不少年轻风控员甚至形成了一种危险心态：“只要系统没预警，就说明没问题。”这种逻辑，恰恰是风险滋生的温床。而且，数据风控也存在一定局限性。数据质量参差不齐，可能存在数据缺失、错误、虚假等问题，影响风险评估的准确性；模型算法可能存在偏差，无法完全适应复杂多变的供应链环境，导致误判或漏判风险。

数据导向的陷阱，风险在量化中失真变形

诸多企业因“迷信数据”而忽视了“洞察业务”，陷入了重重陷阱。

一是标准化指标掩盖了供应链的复杂本质。一家农产品贸易公司过度依赖“供应商注册资本”这一指标进行信用评估，却忽略了供应商仓储管理混乱、物流失控等关键问题，最终导致供应链中断，损失高达上亿元。而此时，系统却显示一切指标正常。在数据风控中，如果仅依赖少数几个标准化指标，而未能全面考虑供应链各环节的实际情况，就容易陷入以偏概全的陷阱。

二是阈值管理催生了道德风险。某金属贸易企业规定“单笔采购不得超过500万”，采购部门为绕开管控，将大额订单拆分成多笔小单，与资质不佳的供应商签约。当原料出现质量问题时，风险早已在拆分订单的那一刻悄然埋下。在数据风控中，设置阈值是一种常见的风险控制手段，但如果阈值设置不合理或缺乏灵活性，就可能引发道德风险。

三是模型的“黑箱化”成为最危险的陷阱。2024年，一家石化企业遭遇原料采购危机，主要供应商突然停产，风控系统却未发出任何预警。事后调查发现，模型未将供应商集中度列为敏感因子。这实则是风控失去了灵魂。在数据风控中，一些复杂的模型算法往往难以解释其决策过程，导致风控人员无法理解模型为何做出某种判断。如果模型缺乏透明度和可解释性，就难以发现其中存在的问题，也无法及时进行调整和优化。

重塑供应链风控的三条可行路径

真正有效的大宗商品供应链风控，不在于数据的堆砌，而在于数据能否真实反映业务状况。

一是构建分层级的风控数据体系，让一线人员“看得懂”。基层单位应聚焦于收集原始数据，而非沦为“数据报送机器”。某大型粮油集团的实践便是成功范例：当各地分公司从“填表员”转变为“供应链观察员”后，风险识别准确率提升了40%。因为他们清楚数据的来源，也能准确判断异常的意义。

二是打造“人在回路”的混合风控模式。关键节点必须保留“人”的判断。我们在集团矿产板块推行“风控双签制”：系统初审后，风控人员必须实地走访关键供应商。这一制度使供应商质量风险事件下降了近一半。在数据风控过程中，应充分发挥人的主观能动性，将人的经验和判断与数据模型相结合。

三是打造“懂业务、敢质疑”的风控队伍。风控人员不是旁观者，而是风险守门人。我要求团队成员定期参与采购、物流、仓储轮岗。一位年轻同事在仓库轮岗后感慨：“原来系统里的‘库存周转异常’，其实是港口排船滞后造成的。”这比任何报告都更具价值。在数据风控时代，风控人员不仅要具备数据分析能力，还要深入了解业务知识。

让风控重焕“温度”与“价值”

大宗商品供应链的风险，并非冰冷的数字所能涵盖，而是体现在仓储现场的湿度、运输的延迟、供应商的态度等细微之处。这些细节，是数据永远无法完全捕捉的。

我常告诫团队：“风控的核心，是对风险的敬畏，对业务的深刻理解。”当风控人员愿意走出办公室，实地查看仓库、与司机交流、和供应商沟通，数据才能真正“活”起来。当风控不再局限于“合规守门人”的角色，而是成为理解业务、识别风险、推动改进的“合作伙伴”，其价值才能被企业真正认可。

大宗商品供应链风控的未来，不在于追求更复杂的算法，而在于重新深入理解业务本身。唯有深刻洞察供应链各环节，才能让风控从“数据管理”华丽蜕变为“价值创造”，从“成本中心”成长为“战略保障”。当风控人员能够自信地说出：“这个供应商仓储规范、物流效率高”，而非机械地重复“系统显示达标”时，风控才真正拥有了温度，也找回了灵魂。

来源：网络公众平台