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2025年,中国供应链金融市场规模突破40万亿元,但传统金融工具的效能天花板日益显现 。核心企业与金融机构之间的认知割裂、品牌差异化不足的竞争红海 、AI时代有限的技术叙事窗口期,构成了当下供应链金融赛道的三重困境
。

过去五年,供应链金融市场经历了从蓝海到红海的剧烈转变。传统金融机构加速自建平台,银行系产品凭借资金优势和客户资源强势入局;互联网巨头依托生态流量和数据能力,供应链金融等产品在特定垂直领域建立起竞争壁垒 。

对于核心企业而言,这些工具解决的是"能不能融到资"的问题,但无法回答"如何更高效、更智能地管理产业链资金"的深层诉求。对于金融机构而言,传统模式下的资产审核
、风控管理仍然高度依赖人工,效率瓶颈和成本压力始终存在
。

在供应链金融的生态链条中,核心企业关注的是产业链稳定性和供应商关系管理,金融机构关注的是资产质量和风险控制。两者之间的信息壁垒和信任鸿沟,使得供应链金融的规模化发展长期受制于"双边市场"的协调成本 。传统的平台模式只能在表层连接双方,却无法从根本上解决认知割裂的问题
。

生成式AI的爆发为供应链金融带来了前所未有的技术机遇,但这一窗口期是有限的。谁先建立起"AI原生"的技术心智,谁就能在未来的竞争中占据制高点 。联易融的核心洞察在于:传播的关键不是"做了什么业务",而是"用什么技术、创造了什么新范式"
。

面对上述挑战,联易融给出了一个系统性的战略回答。这一回答的底层逻辑,是将IT技术从"辅助工具"提升为"核心生产力",通过AI底座和SKILL能力单元的组合,构建起产业链智能基础设施的全新范式 。

AI底座为内核:从LDP-GPT到蜂联AIAgent

联易融的AI战略建立在"通用+垂直"双层架构之上
。在通用大模型层,公司成功接入了DeepSeek-R1 、通义千问等国内主流大模型,获取自然语言理解
、文档解析等基础能力。在垂直自研模型层,联易融持续推进自研大模型LDP-GPT的迭代升级,深度融合供应链金融场景知识图谱与多模态业务要素 。

LDP-GPT的核心价值在于解决了供应链金融AI应用的关键挑战——领域知识的稀缺性
。供应链金融涉及不同行业的应收账款结构、各类融资工具的合规边界 、特定资产的风险特征,以及中登
、交易所等监管接口的数据格式要求。通用大模型在这些领域存在明显短板,而LDP-GPT以专业深度弥补了通用模型的广度不足 。

基于这一技术底座,联易融在2024年推出了业内首个轻量级供应链金融AIAgent"蜂联AI"(BeelinkAI),并于2025年完成重大迭代升级,正式迈入审单自主决策阶段。蜂联AI集成了超过50个AI工具,覆盖智能审单、智能中登 、智能准入
、智能风控等十余项核心业务场景
。

SKILL(技能单元)是联易融技术架构的核心理念。每一个SKILL代表一个独立的、可复用的技术能力模块,例如OCR文档识别SKILL 、NLP语义理解SKILL
、规则引擎判断SKILL、RPA流程自动化SKILL等 。这些SKILL可以像乐高积木一样自由组合,快速适配不同行业 、不同场景的业务需求
。

这种模块化架构带来了三个显著优势:

第一,快速部署能力。传统模式下,一个新的业务场景部署需要30至60天,而基于SKILL组合的新场景部署周期缩短至1至7天 。

第二,灵活适配能力
。不同行业的供应链金融需求差异巨大,制造业关注订单融资,建筑业关注工程保理,零售业关注应收账款管理。SKILL的模块化设计使得联易融能够快速为不同行业定制解决方案 。

第三,持续进化能力
。每一个SKILL都可以独立迭代升级,新的AI技术突破可以快速融入现有体系,而不需要对整个系统进行重构。

从金融中间商升级为产业链智能基础设施

这是联易融战略转型的核心定位 。传统的供应链金融平台本质上是一个信息撮合和资金撮合的中介,而产业链智能基础设施则是一个深度嵌入产业运营流程的技术平台
。

具体而言,这一升级体现在三个层面:

在技术层面,联易融构建了覆盖AI、区块链
、云计算、大数据的完整技术栈。公司自主研发的BeeTrust区块链平台为链上各参与方提供底层适配 、强隐私保护
、低成本、可视化的区块链服务;基于云计算的SaaS平台实现了服务的弹性扩展和快速交付;大数据能力支撑了海量交易数据的实时分析和风险预警 。

在业务层面,联易融从单一的供应链融资服务,延伸至"智慧产融司库"全链条资金管理服务。2025年9月完成对拜特科技的并表后,公司推出"财智云"产品,实现了从融资到财资管理的业务闭环
。

在生态层面,联易融聚合核心企业和金融机构两端资源,构建起覆盖3,145家核心企业 、428家金融机构
、超过43万家中小微企业的生态网络。这一网络的本质价值在于"网络不可替代性"——一旦各方业务流程深度嵌入平台,迁移成本极高 。

联易融的技术架构可以概括为"融合风控闭环",其核心是将OCR、NLP大模型 、规则引擎
、RPA四种技术能力有机融合,形成从感知到决策到执行的完整闭环
。

OCR(光学字符识别)技术负责识别单据上的每一个字。在供应链金融场景中,需要处理的单据类型极其丰富:发票、合同 、物流单据
、质检报告、报关单等 。传统OCR只能完成字符识别,而联易融的多模态OCR系统能够识别文档的结构化信息,理解表格 、印章、签名的位置和含义
。

更重要的是,联易融的OCR系统与NLP大模型深度耦合,实现了从"识别文字"到"理解内容"的跃升。例如,系统不仅能识别发票上的金额数字,还能理解这一金额在整笔交易中的逻辑关系,自动与合同金额
、物流信息进行交叉比对 。

NLP(自然语言处理)大模型负责读懂商业含义
。在供应链金融中,大量的关键信息以非结构化文本形式存在:合同条款、往来邮件 、会议纪要
、行业报告等。传统的人工审单方式,审单员需要逐字阅读这些文档,效率极低且容易遗漏关键信息 。

联易融的NLP大模型基于LDP-GPT构建,经过海量供应链金融领域文本的微调训练,具备了深度理解商业文本的能力
。模型能够自动提取合同中的关键条款(付款条件、违约责任 、争议解决方式等),识别潜在的风险点,生成结构化的审单报告。

2025年接入DeepSeek-R1大模型后,联易融的NLP能力进一步升级 。DeepSeek在推理能力上的优势,使得系统能够处理更加复杂的逻辑判断场景,例如多合同关联分析
、跨期交易一致性校验等。

规则引擎负责判断交易的合规性
。供应链金融涉及大量的监管要求和业务规则:中登登记规则、ABS发行标准 、反洗钱规定
、行业特定合规要求等。这些规则数量庞大、更新频繁,传统的人工管理方式难以保证执行的准确性和时效性 。

联易融的规则引擎采用可配置化设计,支持规则的动态加载和实时更新
。当监管政策发生变化时,技术团队可以在数小时内完成规则更新,而无需修改底层代码。规则引擎与NLP大模型协同工作:大模型负责理解文本内容,规则引擎负责基于理解结果进行合规判断 。

RPA(机器人流程自动化)负责执行标准化的操作任务
。在供应链金融的业务流程中,存在大量重复性 、规则明确的手工操作:数据录入
、中登登记、邮件通知 、报表生成等。这些操作虽然简单,但占据了运营团队大量的时间和精力 。

联易融的RPA系统与AI能力深度集成,实现了从"按规则执行"到"智能决策后执行"的升级
。例如,在资产审核通过后,RPA系统可以自动完成中登登记、通知相关方
、更新业务状态等一系列操作,整个流程在分钟级完成。

四种技术能力的融合,带来了供应链金融运营效能的质的飞跃:单文档处理时间从平均10分钟缩短至2至10秒,提升20倍以上;资产处理自动化通过率达到85.43%,准确率达到99%;单笔业务处理时间从1至2天压缩至3分钟以内;新场景部署周期从30至60天缩短至1至7天;人力成本节约达到80%至90% 。

商业化落地:从技术展示到规模变现

联易融的AI战略并非停留在概念层面,而是已经实现了大规模的商业化落地
。

截至2025年末,蜂联AI已服务包括渣打银行、杭州银行在内的多家境内外头部机构。这一服务网络的建立,意味着联易融的AI审核体系已经通过了国际金融机构的内部合规审查,获得了行业最高标准的认可 。

2026年4月,在第十二届中国供应链金融年会上,联易融的"供应链金融AI智能审核创新案例"入选《中国供应链金融年鉴(2025)》金融科技系发展篇优秀实践案例。这一荣誉标志着联易融的AI能力已经从"技术展示"走向"行业标杆"
。

多级流转云是联易融AI战略落地的核心战场。这一产品让核心企业的应付账款可以被"数字化拆分"和"多级流转",使得二级 、三级乃至N级供应商均可凭核心企业信用获得低成本融资 。

2025年,多级流转云促成融资额达到3,042亿元,同比增长46.7%,占集团总融资额的比例从52%提升至60%
。服务的客户中包括54家中国百强企业
、151家中国500强企业。

AI赋能是多级流转云高速增长的关键驱动力 。传统审核周期需要1至2天,而AI赋能后将单笔业务处理时间压缩至3分钟以内
。蜂联AIAgent直接嵌入业务流程,实现了"AI秒级审核",极大地提升了用户体验和平台效率。

联易融将AI技术与ESG理念深度融合,构建了独特的"AI×ESG双螺旋"战略 。公司自主研发的供应链碳足迹追踪模型,已实现风险管理环节的100%全覆盖
。每一笔流入可持续资产服务池的供应链资产,都经过系统性的碳足迹核算和绿色标签验证,而非依赖人工主观判断或企业自我申报。

2025年,联易融服务的可持续供应链资产规模突破668亿元,同比增长80%,占总业务规模比例从2024年的9%提升至13% 。这一增长的背后,是AI技术对绿色金融规模化发展的关键支撑——没有AI,绿色供应链金融的规模化几乎无从实现
。

在AI时代,数据是最核心的战略资产。联易融通过服务超过1.7万亿元的供应链资产,积累了海量的结构化交易数据和非结构化文档数据 。这些数据不仅用于训练LDP-GPT大模型,还通过联邦学习技术实现了跨机构的数据价值挖掘。

联邦学习的核心思想是"数据不出本地,模型共享更新"
。各金融机构在本地训练模型参数,仅将参数更新上传至联邦服务器进行聚合,形成"联合模型"。这一技术解决了供应链金融领域的核心矛盾:数据共享是风控的前提,但数据泄露是金融机构最大的风险 。联邦学习在保护数据隐私的前提下,实现了跨机构的数据价值最大化
。

联易融的战略转型不仅是技术架构的升级,更是组织能力的重构。公司明确提出"IT视角先行,PR主导框架,双轮驱动"的传播策略,这意味着IT技术不再是被动的业务支撑部门,而是主动的战略驱动力 。

2026年5月,蜂联AI完成重大迭代升级,正式迈入审单自主决策阶段
。这标志着AIAgent从"辅助工具"向"数字同事"的质变。未来,蜂联AI将具备更强的自主规划能力,能够根据业务场景自动选择最优的SKILL组合,甚至主动发现业务流程中的优化空间 。

2026年5月,联易融与云盟量子签署战略合作协议,开启金融科技领域的"量子时刻"
。量子计算在优化问题、密码学 、模拟计算等领域的潜在优势,将为供应链金融带来革命性的技术突破。虽然量子计算的规模化应用仍需时日,但提前布局意味着在未来竞争中占据先机 。

联易融的国际业务子公司品牌升级为"Unloq",定位"解锁全球贸易金融的潜力与效率"
。业务已覆盖27个国家和地区,累计服务超过43万家中小微企业。