目前业内供应链金融最基本的有三种模式：应收账款融资、未来提货权融资、存货融资。

现在各种供应链金融创新本质上是在三种基本模式基础上上的变种、包装、升级，其实不是供应链金融本质的变化，而是应用场景、管理工具、操作平台的变化，创新的主要路径总结下来有四个：

路径一：线上化

传统供应链金融模式，如上文所述，即是以一个优质企业为核心，多个上下游企业参与的“1+N”模式，由银行主导，采用线下模式，银行基于供应链中的核心企业“1”的信用支持为其上下游企业“N”提供融资服务。随着互联网技术的推进，将此模式移植到线上，运用互联网的开放、透明、信息传播快的特点，将由银行主导的传统金融，变成全民参与的普惠金融。并通过技术手段对接供应链的上下游及各参与方，其中包括核心企业、上下游中小企业、银行等资金提供方、物流服务商等，将供应链中的商流、物流、资金流、信息流在线化，实时掌握供应链中企业经营情况从而控制融资贷款的风险。

路径二：垂直化和细分化

由于每个产业的供应链模式，盈利模式，资金需求的强弱、周期都是不同的，因此供应链金融应用于不同的行业必然催生出不同的行业特征，这将促使供应链金融平台向更垂直细分、更精准、更专业的方向发展。

比如，以服装行业为例，厂商门店多、供应商多，产品更新快，去库存需求强烈;融资主体散、资金需求短平快、安全性相对较差、收益较高;又以钢贸行业为例，资金需求较大应收账款额度大，利润低，年化收益率不高，安全性较高，因此，各供应链金融参与主体需要根据不同行业、不同企业的具体需求来为其量身定做金融服务，提供更加灵活和个性化的供应链融资产品。可以预见，各供应链金融参与主体只有不断深耕各自所经营的一条或几条产业链，在充分了解行业属性和特征的基础上，结合自身的专业分析与研判能力，才能为各垂直细分供应链上的企业提供个性化的供应链金融产品服务。

路径三：应用大数据

未来大数据的应用主要在于风控体系的完善。从理论上来讲，通过对供应链体系内“物流”、“商流”、“资金流”、“信息流”的有效监控，建立一套完善的大数据风控模型来进行风险提示，这一套理论思路可行的，但是关于如何将数据模型与数据客观规范的采集结合起来，现在仍然是各说各话，其最核心的独立、客观、公正、规范还处于完善和发展期。大数据在供应链金融领域的应用更多的处于理论推演及初步尝试过程中，离市场期待还有一定距离，但可以预见未来可能会改变行业业态。

路径四：产融紧密结合

产融结合的程度是一个经济体活跃程度评价的重要指标，资本血液低成本、精准的流向实体产业，才能促进经济的健康发展。中国供应链金融向平台化趋势发展和整合将是必然趋势，由平台模式搭建成一个产融结合的生态系统，促进资本健康的流向实体产业，具体的运营方式可以是通过供应链金融平台链接的商业生态、基于互联网信息传递和数据支撑，创建金融生态体系，使得金融能真正服务于整个供应链的各类主体并推动商业生态的发展。