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这家供应链科技公司盈利能力持续领跑行业,其发展规划有何参考价值?

供应链金融  · 公众号  · 金融  · 2024-09-18 21:50

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近日,盛业公布的半年报数据显示,上半年主营业务收入达到4.36亿元。中国供应链金融网记者发现,2013年成立以来,盛业已成功维持了连续十年的盈利状态,并且保持了较高的盈利水平。盛业的主要收入来源于能源、基建与医药行业的商业保理业务,2024年7月,盛业宣布拟收购名风控股的全部股份,将跨境电商这一新行业也纳入了未来的商业版图。作为首家在香港主板上市的供应链科技平台公司,盛业盈利能力持续保持行业前列水平,其背后的发展规划或许值得其他供应链科技公司借鉴参考。

顺应国家政策,国企合资谋发展

自国家推行混合所有制经济政策以来,政府不仅积极鼓励民营企业投身于国有企业的改革进程,同时也大力支持国有资本向民营企业注入活力。自国企改革三年行动启动以来,中央企业与包括民营企业在内的多种社会资本的股权合作金额已突破9000亿元大关。至2023年底,中央企业对外投资参股的企业数量已逾1.3万家。

响应国家政策号召,2019年,无锡市交通产业集团旗下的无锡通汇投资有限公司与盛业下属企业盛卓商业保理有限公司携手,共同创立了国有控股的合资公司——无锡国金商业保理有限公司,旨在优化融资结构,破解中小微企业的融资困境。此后,与地方国有企业合作及参股成立合资公司,成为了盛业平台化战略的关键一环。盛业凭借科技创新带来的精准客户和大数据分析能力,有效搭建了产业场景与资源的智能匹配桥梁,有效盘活了国有资产的价值。

自2019年起,盛业已与无锡市交通产业集团、厦门象屿集团、中铁资本、无锡市太湖新城发展集团等多家国有企业建立了合作关系。这些合作不仅标志着盛业成功将国企合资合作的经验转化为可复制的平台能力,也预示着通过与优质地方国企的战略合作,盛业将加速构建区域供应链普惠金融服务平台,实现产业资源的高效链接和精准客户获取,为解决当地中小微企业的融资需求提供有力支持,这与国家通过国有经济带动民营经济、促进实体经济发展的政策导向高度契合。

依托核心企业以点带面

在业务布局上,盛业主要聚焦于基建、医药、能源三大产业,这些行业具有抗经济周期的特点,且市场规模庞大。在核心企业的选择上,盛业采取“1+N”策略,其中“1”代表大型国有及中央企业和上市公司,“N”则代表广大的优质中小微企业供应商。例如,在基建领域,盛业与中国建筑、中国中铁、中国交建等央企建立了深入合作,这三家央企分别位列中国建筑业市值前三。只要确保交易的真实性,这些核心买方通常都会履行付款义务,因此,在该商业模式下,保理业务的风险是可控的。总体来看,截至2020年,国家全年GDP中近三成是由96家央企贡献的,其中十多家央企与盛业保持着长期合作关系。

盛业选择国央企作为核心合作伙伴,不仅提高了信息透明度、降低了业务风险,还便于拓展这些核心企业的上游供应商作为客户。对于中小微企业而言,这有助于它们快速获得资金、增强流动性,并与核心企业建立更稳固的关系。对于核心企业来说,资金融通使其能从中小微企业获得更优惠的付款方式,同时与供应链上下游建立持久稳定的战略合作关系,保持供应链的稳定发展。对于银行等其他金融机构而言,通过盛业,它们或许能够获取更多优质贷款客户,从而更好地服务中小微企业。盛业的“1+N”模式有望实现四方共赢。同时,基于与地方国企的战略合作模式,盛业有望以此为基础,吸引更多国有及中央企业成为客户,助力业务拓展。

及时布局战略性新兴行业

值得注意的是,盛业在持续关注和研究国家战略性行业和新兴行业,如新能源和跨境电商。从主要下游行业的保理业务量来看,电商行业的保理业务量仅次于制造业排名第二,并且增速最快;同时,电商行业拥有2500万家平台商户,市场规模逐年增长。随着环保要求的提高,中国政府积极推动清洁能源的发展,这也将带动新能源行业对保理业务的需求;目前,新能源行业有43000家潜在商户这两个行业都有巨大发展潜力。

2024年7月9日,盛业宣布对一家从事电商供应链服务和创新医药产业投资的综合集团进行战略投资,首期交易对价为3亿元人民币。此次投资标志着盛业在电商等战略性新兴产业的布局上迈出了坚实的一步。电商行业的收益率相较原有行业更具优势;持续开拓新兴行业生态、拓宽资产边界,有望进一步强化盛业在供应链普惠金融领域的优势,提升业务规模和盈利能力同时,布局战略性行业与新兴行业也契合国家发展战略,有望获得政策支持。

此外,在金融科技的发展指引下,盛业也在积极强化自身的科技实力。凭借自主研发的科技系统与大数据分析技术为驱动,盛业打造了日趋完善的产业金融服务生态体系。目前,盛业已取得68项国家发明专利及计算机软件著作权。盛业将人工智能技术应用于多个方面,如使用AI进行合同录入与自动审核,效率是人工提取的8倍,准确率达90%以上;应用AI进行回款预测,平均准确率达到83.97%,远高于人工预测的53.56%准确率;应用AI进行RPA(业务流程机器人自动化)银行流水自动采集,将人工成本降低90%,实现24小时作业。