供应链金融视角下银行信用风险度量创新——基于区块链数据穿透与KMV模型优化

张懿楠 范利民

广西大学中国-东盟合作学院，广西南宁，530000；

摘要：为缓解供应链金融中银行对中小企业信用风险度量不准确、信息不对称的问题，本文聚焦区块链技术与KMV模型的融合创新，探索供应链金融视角下银行信用风险度量的优化路径。研究结论表明，基于区块链数据穿透的KMV模型优化体系，能显著提升银行信用风险度量的准确性与效率，为商业银行优化供应链金融风控、缓解中小企业融资难提供理论依据与实务参考，最后指出研究在数据模拟性、供应链结构简化等方面的局限，并提出未来结合真实链上数据、融合人工智能技术、构建全生命周期风险管理平台的研究方向。

关键字：供应链金融；区块链数据穿透；KMV模型优化；违约概率

参考文献

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