怎么应用我觉得需要分应用场景和应用方法两点:

应用场景

1. 企业准入前，做贷前风控

根据多维度的大数据，包括工商局企业信息，全国受惩黑名单，海关处罚通告，法院被执行人等，全方位调查企业信息。在业务开始，甚至下场尽调之前，就把公司调查干净，排除不合格企业。

2. 物流计划

业务开始后，到了物流环节；运营道路信息，天气信息，空运、海运、陆运时间表，车辆信息，司机信息，GPS定位等大数据；配合物流公司或物流部门，可以更好的全方位安排物流。

3. 价格信息

对于需要控货的供应链金融产品，价格非常关键。运用报关大数据、汇率、以及供应链自身多年该行业经营的价格大数据等，都可以对货物价格进行更好的把控，降低控货风险。

4. 数据互通，实时监控

企业在准入环节可能各方面资质和征信都合格，但是在业务开始的过程中还需要进行实施监控。首先如果能有供应链行业的大数据，可以有效防止很多订单融资一单多融的情况。其次互联网大数据，比如朋友圈文章，留言，微博，微信评论等，呈现的舆情调查也对风控团队非常重要。

总而言之，相比其他种类的金融科技；大数据在供应链金融行业更接地气，门槛更低，应用场景也更多。

应用方法

1. 搭建ERP系统

大数据之所以称之为大数据，就取决于数据的大量（样本趋近于或就是整体）、有效（需要有筛选机制）、复杂（多维度的数据无法直接相加）。没有一套专业的企业ERP系统来全方位覆盖业务，其实给你这么多大数据，你也很难完全应用与消化。

2. 搭建支付平台

支付公司的交易数据清晰的展示上下游关系，真实的供应链交易，及时进行准确的数据反馈。搭建支付平台可以收集到足够大量而真实的数据。

3. 搭建供应链综合服务平台

搭建1+N或者N+1+N的供应链综合服务平台，配合B2B多方协同系统，让资金方通过行业大数据和供应链平台上的业务大数据把控企业风险，进行直接授信。供应链公司也可以信息互通，杜绝一单多融，单货不符等信息不对称的风险。

总的来讲首先一定是建立平台的底层账户平台，在底层账户平台上构建底层信用平台，在底层信用平台上再结合业务系统构建资产流转平台，真正的把产业大数据，产业金融，产业供应链融合起来，要让供应链更加平滑，最终的理想是让产业金融的获取资产端与资金端能够自由的匹配。