截止2016年，银行业的利润增速正在极速下滑。我国17家上市银行的利润增速在2015年仅为1.9%。这似乎还不是最坏的消息，根据预测，到2025年，金融科技企业还将降低银行业在消费金融领域40%的收入，在支付领域30%的收入以及在中小企业贷款领域25%的收入。
数据来源 - 麦肯锡
这其中的民营银行非但没有站在“被挑战者”的位置上，反而还部分扮演了“挑战者”的角色。区别于传统银行发展特色，民营银行更多的是结合区域经济特点，利用股东资源优势发力供应链金融以及互联网化等错位竞争，完善现代商业银行体系。
但从总体来看，利用股东对于上下游的信息优势来深耕客户，反而使得行业竞争中企业存在合作疑虑，难以突破。供应链金融业务需要依托核心企业配合难以上量。中小微企业自身贸易真实性和回款封闭性等问题依然是民营银行需要突破的困局。
如何破局，我们可以从以下四个方面入手：
1.数据枢纽
使用更高效的数据整合工具建立对外部数据的高速数据枢纽，而非传统的银企直联。通过预制不同业务场景所需要的数据进行自动获取、清洗、转化，减少企业数据对接时间。同时支持更多业务场景的数据应用，如在应收账款融资业务中，对接供应商ERP应收数据形成确权指令发送至核心企业端进行确权，确权结果反馈至金融机构，进一步深化数据枢纽在业务环节中的自动化和便捷性。
2.模型前置
将客户评级、授信筛查等模型前置到核心企业端，在核心企业环境内计算出授信主体的评级和业务健康度等指标项内容传输至金融机构。而非明细数据，提供客户对数据提供的配合度。
3.智能收款
从帮助客户生意角度提供基于互联网聚合收款通道，可通过网银、快捷支付、支付宝、微信等多种便捷支付通道快速回收销售款项。款项可回款至行内账户形成存款，同时掌控企业现金流，形成还款来源封闭，更有效控制风险。
4.交易信用
现在的供应链金融或中小企业融资更强调交易信用的作用，即如何真实有效实时的判定企业贸易真实性和交易自偿性。我们可以通过上面所述的数据枢纽快速获取授信企业数据，并与核心企业间的贸易数据和其他数据源(电商、商超门户、供应链门户)以及智能收款的金流进行交叉验证，从企业核心的交易数据来对授信主体进行全方位的贸易真实性、交易自偿性判断。
运用金融科技的手段在连接、数据、模型、金融全面联通，由点到点，由点到面，从单一行业到跨行业的横向众向高度连通。突破供应链金融行业属性，建立健全中小企业交易信用体系，是民营银行乃至国内银行可以探索的一条路。
