供应链金融风险控制与管理的一个维度是供应链结构和供应链运营中的要素，即在全面把握供应链交易过程和资产基础上，有效的防范金融借贷的风险。这种风险控制与管理，正是供应链金融出现的本来含义。在传统的资金借贷状况下，由于金融机构无法实现对借款方真实信息的了解，因而产生了怕带拒贷的状态。而供应链金融立足于真实的供应链运营场景以及其中的资产状态，使得金融机构能够直接凭借供应链中的信息和要素，顺利实施金融活动。这是因为供应链中的资产，如第三方管理的库存为金融机构评估产品和价值提供了最为直接的途径，从而促进了资金在供应链中的流动。或者通过供应链运营中的交易形成了良好的交易信用，从而促进资金流动效率。此外，供应链运营中形成了合作关系、信息分享等因素，都使得信息不对称的程度下降，风险得以有效控制，也使金融机构能够凭借供应链运营的体系和发生的因素，在扩展金融服务市场的同时，控制相应的风险。
因此，可以看出这种风险控制的基础是债项评级，即在充分把握因为交易而产生的债权债务关系结构的基础上，通过控制和管理行为过程而有效的控制潜在的金融风险。事实上，供应链金融之所以能有效解决中小企业的融资问题，是在于在借贷前更注重于交易信息和交易信用，借贷后更强调结构嵌入和行为控制。这一要求的重要性在诺亚踩雷事件中也反映的非常典型，该事件显示广东承兴控股集团有限公司共有71笔应收账款质押和转让登记记录。其中，质权人为歌斐资产的共有58笔，质权人为诺亚（上海）融资租赁的共有3笔；这些交易的标的绝大部分为广东承兴控股对北京京东世纪贸易有限公司，时间跨度为2017年10月-2019年6月，单笔规模大多在1.4亿-2.5亿元之间，粗略估算累计交易规模在百亿以上。如此规模的企业，理应是京东的战略供应商，其与京东的交易状态、业务关系状态以及合约履行情况等等，作为资金提供方的诺亚需要在提供资金前进行尽职调查，提供资金后需要随时监控，以确保交易真实性和安全性，而这一点正是京东应对诺亚指责的关键要点。
与债项评级相对应的另一个风险管理的维度是基于经营主体的画像，或者说主体评级。这种风险控制的基础是通过给借款方定义一系列的属性，进而对其进行全方位的描述。这种方式随着大数据分析技术以及机器学习的发展，已经成为商务智能领域最为重要的技术化手段。特别是在金融领域，由于大多数中小企业很难有健全的财务报表和可抵质押的资产，因此，通过有效的用户画像，来刻画客户的状态和信用程度，进而为金融服务决策提供依据。
例如，小企业信用画像可以用标签的集合来描述，标签的数据来源可以以税务数据为主，税务数据能动态的反应企业经营情况，另外，标签的设计充分结合工商、法院等政府部门和互联网数据。特别需要指出的是在小企业的主体信用评估中，企业的交叉行为和关系分析非常重要，这种交叉分析包括借款方的交叉客户、关联股东、关联企业、交叉贷款等。通过这种交叉性分析，能够更全面地反映借款方的网络关系、可能的交易背景以及相应的潜在风险。显然，这种风险控制与管理的手段主要是数字信用，即通过对围绕用户发生的数据深度挖掘和分析，来间接反映用户的信用状态，进而为信贷提供支撑。
随着供应链金融的发展，基于供应链结构和运营的结构化信用与基于经营者画像的数字信用开始发生融合。这是因为一方面完全依赖于结构化信用来控制供应链金融风险，无法更为有效地了解参与者的特征状况。特别是当供应链运营越来越趋向于网络化和生态化后，不是所有的业务都能为核心企业或者金融机构掌控和了解，这时单一运用结构信用就不能使供应链金融服务于更多网络中的中小企业，尤其是多级供应商或客户；另一方面完全凭借客户画像来控制风险，也限制了供应链金融服务的规模化发展。
供应链金融中的风险不仅来自于主体或者借款方，也会来自于供应链运营环境、行业和业务活动，以及与特定任务相关的因素。例如，有时供应链金融风险的产生不是直接因为借款方的信用不够或者机会主义行为，而是因为其上下游企业经营出问题或者失信，而连带导致的金融风险，因此，只有充分了解和掌握供应链结构和运营状况，才能有效地防范潜在风险，推动金融服务的有序发展。结构化信用与数字信用的结合产生了供应链信用，即充分运用先进分析技术、机器学习、区块链等现代信息通讯技术，刻画供应链各参与者的属性，了解相互之间所形成的业务关系和运营状态，进而系统化地控制供应链金融风险，推进供应链金融发展。
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