供应链金融业务,表面上看是金融业务,但在底层,它是一个极度数据密集型的信息处理工作。

每一笔供应链融资的发生,背后需要完成以下工作:

核验供应商身份(KYC——Know Your Customer)

核验供应商所在企业的主体资质(KYB——Know Your Business)

核验这笔融资背后的真实贸易背景(增值税发票、合同、物流单据的交叉比对)

对该笔应收账款进行风险评估(核心企业信用+供应商历史+行业风险)

确保整个流程符合反洗钱、数据合规等监管要求

……

在传统模式下,这五个步骤,都需要大量人工审核。一个资深的供应链金融专员,可能需要数小时才能完成一笔标准融资的尽调工作。而联易融每天处理的融资请求,是以千笔、万笔计的。

换句话说,联易融的业务本质上是一个高并发、高频次、需要多维度信息核验的信息处理系统。这种业务形态,和AI的能力特点高度吻合:AI最擅长的,正是大规模、重复性、需要在多个数据维度之间建立关联的信息处理任务。

这是联易融All in AI的底层逻辑——不是跟风,而是这个业务本身就应该用AI来做。

KYC/KYB自动化:从"人工核实"到"系统秒判"

KYC和KYB,是金融机构开展任何业务的合规前置动作。

在供应链金融场景下,KYC/KYB的难度远高于零售金融:不只是验证个人身份证,而是需要核查:

企业主体的工商登记信息(是否注销、是否列入异常经营名录)

企业的实际控制人和股权结构(是否有违规关联方)

企业的历史信用记录(是否有债务违约、司法查封、税务异常)

企业与供应链核心企业的真实合作关系(合同签署、采购历史、款项往来)

企业当前经营状况(主要银行流水、纳税记录)

这个清单,在传统模式下是一份需要人工逐项填写的"尽调清单"。而联易融的AI Agent系统,可以在接收到一个企业申请的同时,自动调用工商数据库、司法数据库、税务系统、央行征信等多个数据源,在几分钟内完成这份清单的自动核查,并生成结构化的风险评估报告。

这不只是"快了",而是系统性地改变了业务的经济学模型。

在人工模式下,每增加一笔融资申请,边际成本是接近线性增加的——因为需要更多的人工审核时间。而在AI自动化模式下,边际成本趋近于零——AI处理第10000笔申请的成本,与处理第1笔申请的成本几乎相同。

这就解释了为什么联易融的战略框架图中,将AI Agent+的核心价值之一定义为"降本"——不是一次性的成本节省,而是随着业务规模扩大,边际成本持续降低,从而驱动整体利润率的持续改善。

风控重构:从经验判断到数据驱动

在供应链金融的风控领域,联易融的AI战略的价值更加深刻。

传统供应链金融的风控,高度依赖风控专员的个人经验判断:这家企业的经营是否稳健?这笔应收账款是否真实?这个行业目前的信用风险如何?

这种模式的问题是显而易见的:经验判断受人员能力和情绪的影响,难以标准化;覆盖的信息维度有限,难以处理复杂案例;规模化扩张时,优质风控人才是稀缺资源,形成瓶颈。

联易融经过多年运营,积累了超过4500亿元年处理量对应的海量真实交易数据。这个数据库,是训练供应链金融AI风控模型的最核心资产。基于这些数据,联易融构建了覆盖多维度的AI风控体系。

对2000多家核心企业,基于历史付款行为、财务健康度、行业地位等维度,构建实时动态更新的信用画像,能够在核心企业出现信用恶化早期信号时,自动触发预警。房地产供应链资产的早期风险预警,正是这套系统价值的真实体现——联易融能够比市场更早识别到个别房企的信用恶化,并主动压缩相关风险敞口。

联易融的AI模型,通过分析发票信息、物流数据、合同条款、历史交易模式等多个维度,能够自动识别虚假应收账款的特征模式。在行业中,虚假贸易背景是供应链金融最主要的欺诈风险来源,而AI模型的识别精度,已经远超人工审核。

AI系统可以实时监测行业景气度变化、宏观经济信号,并自动调整对应行业的融资风险评估参数。例如,当建筑行业出现付款周期延长的系统性信号时,AI系统能够自动提升建筑行业应收账款的风险溢价要求,而不需要等待人工重新制定风控政策。

这套AI风控体系,是联易融在行业中保持差异化竞争力的核心武器之一,也是其能够在房地产信用风险冲击后仍保持资产质量持续改善的关键原因。

"增效"维度:AI如何扩大可融资产供给?

联易融战略图的另一个AI价值定义是"增效:扩大可融资产供给、提升资产处理效率"。

这个表述,指向的是AI在供应链金融业务拓展层面的价值,而非仅仅是内部效率提升。

传统供应链金融服务,受限于人工核验能力,只能服务相对大型的、标准化程度较高的融资需求。大量中小供应商、小额高频融资需求,因为单笔服务成本过高,在经济上不可行,长期处于"融资荒"状态。

联易融的AI Agent系统,通过将KYC/KYB和风控流程自动化,将单笔融资的处理成本降低到了可以服务"长尾"客户的水平。这意味着,原本被排除在供应链金融服务之外的中小微企业,正在随着AI能力的提升,逐渐被纳入联易融的服务范围。

这是一种真实的市场扩大——不是把存量客户做得更深,而是把可服务的客户群体做得更广。

2025年数据印证了这一逻辑:联易融多级流转云新增客户超过370家,总客户数突破900家,而这些新增客户中,大量是通过AI自动化流程降低的服务门槛而接入的中小型供应商。

Agent时代的下一步:从"工具AI"到"决策AI"

在整个AI行业,2024-2026年最重要的范式演进,是从"工具型AI"向"Agent型AI"的跃迁。

工具型AI,是被动响应人类指令的:人提问,AI回答;人给数据,AI分析。

Agent型AI,是主动规划和执行任务的:AI能够理解目标,自主分解任务,调用多种工具,并完成端到端的任务执行。

联易融明确将其国内AI战略定名为"AI Agent+",而非仅仅是"AI",体现了对这一范式转变的前瞻认知。

在供应链金融场景下,Agent型AI的应用前景,远超工具型AI:

- Agent可以主动监控供应链上的风险信号,而不是被动等待人工触发预警

- Agent可以自主完成从客户识别到融资方案设计再到合规审核的全流程,而不是在每个环节等待人工交接

- Agent可以跨数据源自主调研新客户,而不是等待人工提交尽调申请

这种从"AI辅助人"到"AI自主执行"的转变,将从根本上重塑联易融的业务运营模式——减少对人工操作的依赖,实现更大的规模弹性,以及更快的业务响应速度。

2026年,联易融正在将这一愿景从战略层面向实操层面落地,预计在风控自动化、客户服务、合规审查等领域,AI Agent的渗透率将持续提升。

联易融的AI战略,有清晰的业务逻辑,有真实的数据支撑,有明确的落地路径。

但最终,AI战略的成功,要由财务指标来检验——亏损是否持续收窄?盈利路径是否清晰?规模扩张时的边际利润率是否持续改善?

从目前的迹象来看,答案是趋于乐观的:2025年归母净利润改善幅度接近50%,经营活动现金流首次转正,毛利率在业务结构调整中维持在50%以上。

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