应收账款(保理)融资模式解读

应收账款融资,就是用未来收取的货款作为还款来源的融资模式,卖方先把货物提供给买方,买方过段时间再付货款,那么这笔货款,就是卖方的应收账款。

应收账款融资业务涉及的三方:债权人(供应商卖方企业)、债务人(下游买方客户)、 金融服务机构(保理商)

三角债关系-保理融资业务

保理融资业务:供应商卖方客户售卖货品给下游买方客户,卖方客户需要及时获取货款,将应收账款的债权转让给金融服务机构,金融服务机构提供资金支持同时赚取服务费以及利息,实现三方双赢。

金融服务机构在提供资金支持的同时,针对客户的风险情况提供买断保理和回购保理。

买断保理:金融服务机构将应收账款款项付给卖方,等到期再向买方收钱,业务产生后,金融机构是否能回收到钱,只跟买方相关,跟卖方没有关系,此业务对买家的信用要求很高。风险也极高。

回购保理:金融机构先把货款付给卖方,一旦账款到期了从买家那里收不回钱,可以向卖方追索。风险较低,但收益也比较低。

业务办理流程:一个中小企业供应商向它的下游客户赊销,客户承诺三个月后支付货款,在这种情况下,如果银行向这个供应商提供保理服务。

  1. 首先供应商与下游客户达成赊销协议,形成应收账款。
  2. 业务达成,供应商向银行转让应收账款。
  3. 供应商和银行通知下游企业应收账款转让的消息。
  4. 下游企业,供应商,保理商三方签约核对确认。
  5. 三方确认无误后,银行向供应商放款,
  6. 等贷款到期后,银行再向下游买方客户回收贷款,
  7. 在这个过程中,金融机构服务商赚取差价和利息,另外再提供一些其他的金融服务。

 

一堆三角债关系-保理池融资

供应商将多个人买家的一大堆应收账款整体打包转让给金融服务机构,形成保理池融资业务。

保理池业务:多个买方客户的不同的货款金额,不同的汇款期限,同时打包给金融服务机构,金融机构进行核算,形成一个累计的金额给卖方企业。此金额为授信额度,授信额度不超过累计金额。保理池融资业务主要提高了融资能力,同时省去了多次办理的手续。

金融服务机构需要针对每一笔的应收账款进行管理,需要对每个买家进行信用评估,对应收账款需要进行审核,加强风控避免坏账。

业务办理过程

  1. 多笔应收账款采集。
  2. 供应商向金融机构转让应收账款。
  3. 通知下游客户应收账款转让消息。
  4. 下游企业,供应商,保理商三方签约核对确认。
  5. 确认无误后,金融服务机构根据应收账款累计一个授信额度。
  6. 依据每笔应收账款的到期日,买方企业回款给金融服务机构。

 

大饼的梦想照进现实-反向保理

反向保理业务:上游供应商中小企业融资因下游的企业的赊销,优先先发货,过段时间下游买家再付钱。买家不能及时兑现,中小企业销量越大应收账款待收的大饼越来越大。下游客户认为资金缺口太大把供应商饿死好像也不太合适,而且合作这么长时间了,再找个新的供货商还要花时间磨合,交易成本很大。帮供应商一把可以有,前提是下游客户自己不能亏,马上支付贷款是不存在的,只能借助金融机构。核心企业和金融服务机构达成合作协议,核心企业为上游供应商需要融资的中小企业融资做背书,由于核心企业的信用资质,银行可以放心的给中小企业放贷。

反向保理业务流程

  1. 应收账款采集。
  2. 买家跟银行签订合作协议,应收账款转让给金融机构。
  3. 资金机构对应收账款进行核查。
  4. 银行对供应商进行过资质核查,有没有信用。应收账款进行资质核查。
  5. 银行放款供应商,这种放款都采用贴现的形式,放款时扣掉利息
  6. 应收账款到期,金融机构跟买家企业核算
  7. 买家偿还货款。
训练数据保存为deep_convnet_params.pkl,UI使用wxPython编写。卷积神经网络(CNN)是一种专门针对图像、视频等结构化数据设计的深度学习模型,在计算机视觉、语音识别、自然语言处理等多个领域有广泛用。其核心设计理念源于对生物视觉系统的模拟,主要特点包括局部感知、权重共享、多层级抽象以及空间不变性。 **1. 局部感知与卷积操作** 卷积层是CNN的基本构建块,使用一组可学习的滤波器对输入图像进行扫描。每个滤波器在图像上滑动,以局部区域内的像素值与滤波器权重进行逐元素乘法后求和,生成输出值。这一过程能够捕获图像中的边缘、纹理等局部特征。 **2. 权重共享** 同一滤波器在整个输入图像上保持相同的权重。这显著减少了模型参数数量,增强了泛化能力,并体现了对图像平移不变性的内在假设。 **3. 池化操作** 池化层通常紧随卷积层之后,用于降低数据维度并引入空间不变性。常见方法有最大池化和平均池化,它们可以减少模型对微小位置变化的敏感度,同时保留重要特征。 **4. 多层级抽象** CNN通常包含多个卷积和池化层堆叠在一起。随着网络深度增加,每一层逐渐提取更复杂、更抽象的特征,从底层识别边缘、角点,到高层识别整个对象或场景,使得CNN能够从原始像素数据中自动学习到丰富的表示。 **5. 激活函数与正则化** CNN中使用非线性激活函数来引入非线性表达能力。为防止过拟合,常采用正则化技术,如L2正则化和Dropout,以增强模型的泛化性能。 **6. 用场景** CNN在诸多领域展现出强大用价值,包括图像分类、目标检测、语义分割、人脸识别、图像生成、医学影像分析以及自然语言处理等任务。 **7. 发展与演变** CNN的概念起源于20世纪80年代,其影响力在硬件加速和大规模数据集出现后真正显现。经典模型如LeNet-5用于手写数字识别,而AlexNet、VGG、GoogLeNet、ResNet等现代架构推动了CNN技术的快速发展。如今,CNN已成为深度学习图像处理领域的基石,并持续创新。 资源来源于网络分享,仅用于学习交流使用,请勿用于商业,如有侵权请联系我删除!
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