La Banque de Communications crée le premier modèle d'affacturage « découplé du cœur », forcera-t-il les concurrents à suivre ou créera-t-il une concurrence différenciée ?

La Banque Commerciale de Chine remplace de force la confirmation de propriété des entreprises clés par un modèle de données, visant à éradiquer la longue maladie du financement de la chaîne industrielle de l’acier.

Texte｜Équipe éditoriale de Huamao Rong Finance

Produit｜Finance commerciale

Le 4 mars 2026, la Banque Commerciale de Chine a annoncé le succès de son produit innovant « JiaoYin RongYi Shou » dans un grand groupe sidérurgique du Nord de la Chine. Il ne s’agit pas seulement d’une avancée produit, mais aussi d’une étape clé dans le développement du modèle de factoring « dé-noyau » inventé par la banque en Chine.

La structure de financement de la chaîne sidérurgique est intrinsèquement déséquilibrée. Un grand nombre de petits fournisseurs micro sont isolés du système financier traditionnel, tandis que le processus de confirmation de propriété dépendant des entreprises centrales est long et peu motivant. La solution de la Banque Commerciale de Chine consiste à explorer un nouvel équilibre entre risque, coût et durabilité commerciale.

Factoring traditionnel : dépendance à la confirmation de propriété et perte de dynamisme

Le conflit de financement dans la chaîne sidérurgique est enraciné dans sa structure. D’un côté, les grandes entreprises sidérurgiques jouissent d’une excellente solvabilité et d’un financement fluide ; de l’autre, des milliers de petits fournisseurs, faute de garanties ou de rapports financiers normalisés, sont exclus du système financier traditionnel.

Une enquête de l’Association chinoise des PME en 2025 montre que le taux d’approbation des prêts pour les PME dans le secteur sidérurgique n’est que de 58 %, soit 12 points de moins que la moyenne sectorielle ; le coût moyen de financement atteint 5,8 %, soit 2,3 points de plus que les grandes entreprises.

Le problème central du factoring traditionnel réside dans la « dépendance à la confirmation de propriété des entreprises centrales ». Les banques externalisent l’évaluation du risque. Mais le processus de confirmation implique plusieurs départements, dure plusieurs semaines, et ne répond pas aux besoins « courts, petits, fréquents et urgents » des PME.

Une contradiction plus profonde réside dans la double absence de dynamisme économique : les services bancaires pour chaque petite micro-entreprise génèrent peu de revenus par rapport aux coûts élevés ; la confirmation de propriété pour de nombreux fournisseurs augmente la charge de gestion et le risque hors bilan. Ce mécanisme est difficile à faire cohérer dans une logique commerciale.

Reconstruction de la crédibilité : la confiance basée sur les données remplace la crédibilité des sujets

Le modèle « dé-noyau » tente de dénouer le nœud de la dépendance à une source unique de crédibilité. La gestion du risque traditionnel repose presque entièrement sur la crédibilité statique de l’entreprise centrale.

L’expérience de la Banque Commerciale de Chine repose sur une observation différente : dans une chaîne industrielle stable, les transactions réelles, continues et à haute fréquence, constituent un système d’évaluation dynamique de la crédibilité. Par rapport aux rapports financiers retardés, les données transactionnelles reflètent en temps réel la situation opérationnelle.

« JiaoYin RongYi Shou » déplace le focus du contrôle du risque, de « qui transige » à « comment transige ». En connectant directement les données de transaction, de commande, de logistique, etc., via des connexions directes, des modèles d’IA quantifient la stabilité des commandes, la qualité de l’exécution, et d’autres variables comportementales.

Cependant, le changement fondamental réside dans le passage d’une évaluation de la « crédibilité » humaine à une vérification de la « donnée » matérielle. La véracité, la continuité et la conformité des données deviennent cruciales. Toute falsification à la source entraînera l’échec du modèle. Par ailleurs, le risque de « boîte noire » des modèles d’IA impose à la banque de construire une gouvernance forte des données et un système de gestion des risques pour les modèles.

« La véritable essence du ‘dé-noyau’ est la déconstruction et la ré-ancrage de la source de crédibilité. Elle transforme la base de l’évaluation du risque, d’une ‘promesse’ statique d’un sujet, en une ‘trajectoire de données’ vérifiable en temps réel. »

Révolution de l’efficacité : l’automatisation pour transformer les coûts

La viabilité économique du modèle repose sur une révolution dans la structure des coûts, permise par la digitalisation et l’automatisation de l’ensemble du processus. La due diligence vidéo, la signature électronique, l’approbation intelligente automatisent de nombreux processus manuels.

Cela réduit non seulement le délai d’expérience de « semaines » à « minutes », mais surtout abaisse le coût par opération. La gamme de produits de financement instantané de la banque a déjà permis des approbations en quelques minutes dans certains scénarios.

L’amélioration de l’efficacité modifie le modèle financier. Dans le mode traditionnel, le revenu par opération est inférieur aux coûts élevés, ce qui limite la motivation intrinsèque de la banque. La percée du modèle « dé-noyau » consiste à aplanir la courbe de coût marginal par l’automatisation. Cela permet de rendre financièrement durable le service à une masse importante de petits clients.

Mais l’automatisation amplifie aussi les risques de fraude et d’opérations, imposant des exigences extrêmes en matière de détection en temps réel et de surveillance en cours de processus.

Extension des limites : reproduction du modèle et contrôle des données

La mise en œuvre de « JiaoYin RongYi Shou » a confirmé la faisabilité logique. Lors d’expériences précoces, la filiale de Shenzhen a lancé en novembre 2024 le « Shunfeng Warehouse e-Loan », prouvant la transférabilité du scénario de stockage.

En 2025, « JiaoYin Ganghang Rong » a été appliqué avec succès dans la chaîne d’approvisionnement portuaire, validant à nouveau la transférabilité dans le domaine logistique. Selon les données de l’Office national des statistiques de janvier 2026, à la fin 2025, les comptes clients des grandes entreprises industrielles au niveau national atteignaient 27,43 trillions de yuans, avec un délai moyen de recouvrement de 67,9 jours, offrant un large champ d’application pour ce modèle.

Cependant, la reproduction à grande échelle rencontre deux contraintes majeures : premièrement, la disponibilité et la standardisation des données sectorielles ; deuxièmement, la question cruciale du contrôle des données industrielles.

Ce nouveau modèle, bien qu’il ne nécessite pas de confirmation de propriété, exige néanmoins que les entreprises centrales ouvrent leurs interfaces de données, ce qui touche à leur contrôle des actifs de données et à leurs préoccupations de sécurité. L’ouverture concerne des secrets commerciaux ; sans ouverture, la chaîne d’approvisionnement pourrait en pâtir.

La question clé est de savoir si la banque peut concevoir une solution de partage de valeur dépassant le crédit traditionnel, tout en garantissant la conformité. Selon le rapport semestriel 2025 de la Banque Commerciale de Chine, elle sert environ 55 900 entreprises industrielles, un important stock de clients qui constitue un levier de négociation.

La percée du modèle « dé-noyau » valide une nouvelle voie de création de crédit : le crédit financier peut se détacher de l’attachement statique à un seul acteur puissant, et s’ancrer dans un flux d’activités industrielles réelles et dynamiques. Cela marque une transition du rôle d’intermédiaire de crédit vers celui de « prix du risque » basé sur la déchiffration des données.

Mais le chemin vers l’avenir reste incertain. La question ultime est : « Lorsque le crédit financier dépend de plus en plus des données industrielles, qui contrôle la porte d’accès à ce flux de données, détient aussi le pouvoir potentiel de définir le crédit et de fixer le risque ? »

Le paradoxe est que, tout en cherchant à réduire la dépendance au sujet central dans le crédit, la banque établit en réalité une dépendance plus profonde au niveau des données. La crédibilité du crédit repose sur une « trajectoire de données » dont la source dépend entièrement de l’ouverture continue des interfaces par l’entreprise centrale.

Cela transforme essentiellement le « risque de crédit » évident en un « risque d’approvisionnement en données » plus discret, une profonde mutation du risque de crédit qui remet en cause l’indépendance du pouvoir de fixation du risque par la banque.

Dans le futur, le paysage industriel ne se limitera pas à un choix binaire entre « plateforme de données bancaire » ou « boucle financière industrielle ». Il pourrait plutôt donner naissance à une nouvelle structure de pouvoir basée sur la complexité de la propriété des données. Cette reconstruction silencieuse définira la forme ultime de la symbiose entre finance et industrie à l’ère numérique.

En ce début de « 14e plan quinquennal », la finance de la chaîne d’approvisionnement joue un rôle clé dans la modernisation de l’industrie et le développement de nouvelles capacités productives. Dans ce contexte, la 12e Conférence annuelle de la finance de la chaîne d’approvisionnement en Chine 2026 se tient pour rassembler la sagesse du secteur. Sous l’égide de la stratégie nationale, elle abordera des thèmes clés tels que la manière dont les entreprises d’État, en tant que « chefs de chaîne », peuvent renforcer toute la chaîne industrielle, ou encore des solutions innovantes pour la finance transfrontalière dans le contexte de l’internationalisation du RMB, afin d’explorer des voies concrètes pour un financement précis de l’économie réelle et la modernisation industrielle.

L’événement traitera des défis et innovations en matière de pratique dans le secteur, notamment la digitalisation des matières premières, la nouvelle finance pour le commerce des métaux liés aux énergies renouvelables, la conception de boucles « industrie-finance-données » pour les plateformes urbaines et industrielles, l’analyse des logiques de gestion des risques différenciés dans le commerce en direct, la conformité face à la réglementation « pénétrante » et la phase 4 du système fiscal, ainsi que la redéfinition du risque par l’intégration des actifs de données — autant de sujets liés à la transformation numérique, à la révolution industrielle et à l’évolution réglementaire, visant à clarifier les tendances futures en gestion des risques, fusion technologique et construction d’écosystèmes.

Il s’agit d’un espace de connexion pour aborder des problématiques concrètes et rechercher de nouvelles réponses. Vous y entendrez des analyses de politiques, des solutions innovantes d’entreprises exemplaires, et échangerez en profondeur avec tous les acteurs de l’écosystème. Que ce soit pour des banques régionales ou des acteurs innovants, ces échanges susciteront des idées nouvelles. La cérémonie de remise des « Prix de référence de l’industrie de la finance de la chaîne d’approvisionnement 2026 » rendra hommage aux praticiens remarquables qui ont résolu ces défis. Nous vous invitons cordialement à rejoindre cet événement à Beijing, le 8 avril 2026, pour co-créer un nouveau futur pour le secteur.

Il s’agit d’un rendez-vous essentiel pour l’échange dans le domaine de la finance de la chaîne d’approvisionnement. Nous vous attendons nombreux pour partager, réfléchir et faire avancer le secteur.

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