2026年4月8日,第十二届中国供应链金融年会在北京举行。会上,《中国供应链金融年鉴(2025)》正式发布,联易融科技集团以供应链金融AI智能审核创新案例入选金融科技系发展篇优秀实践案例。

联易融全流程自动化风控审核体系的单资产审核周期,从传统的1-2天压缩至秒级——不超过3分钟。2025年全年,这套系统累计处理供应链资产规模超过1.7万亿元,服务超2900家合作机构与超38万家中小微企业。

这组数字背后,是中国供应链金融正在经历的深刻变革。AI不再只是"锦上添花"的工具,而是成为重塑整个行业逻辑的核心力量。

当AI开始接管风控审核,当秒级放款成为现实,当38万家中小微企业获得融资便利——这场变革的边界在哪里?它将把中国供应链金融带向何方?

一场静默的效率革命

理解这场变革的分量,需要先回顾传统供应链金融审核的"苦"。

过去的风控审核,是一场"人海战役"。一笔供应链金融融资,从申请到放款,需要经过:客户建档、材料收集、资产查验、中登登记、贸易单据审核……每个环节都依赖人工操作。

以贸易单据审核为例。一份合同可能包含几十页条款,法务人员需要逐字逐句核对关键要素;一张发票需要与合同、发货单、银行流水交叉比对,确保贸易背景真实;一笔复杂的供应链融资可能涉及数十份单据,人工审核量巨大。

单资产审核周期长达1-2天,新场景部署需要30-60天,保理公司需要雇佣数百名审核人员,人力成本高企。现在的风控审核,是一场"AI战役"。

联易融打造的"OCR+大模型+规则引擎+RPA"融合风控闭环,实现了全流程自动化。

OCR技术完成合同、发票、报关单等单据的字符识别,解析准确率达95%以上 NLP大模型实现语义理解与要素精准抽取 规则引擎自动执行风控规则校验和标准化流程。RPA机器人自动完成数据录入、中登登记等重复性操作  效果是惊人的:单资产审核周期从1-2天压缩至3分钟以内,新场景部署从30-60天降至1-7天,资产处理自动化通过率达85.43%,人力成本节约90%以上。

38万家中小微企业的"融资突围"  这场效率革命的受益者,是38万家中小微企业。

传统的供应链金融模式下,中小微企业融资面临"三高"困境门槛高、周期长、体验差。

AI赋能后,这"三高"困境正在被逐一破解。

自动化审核让更多中小微企业进入服务范围,秒级审核让融资像"点外卖"一样即时,全流程线上化让进度可查询、结果可预期。

2025年,联易融服务中小微企业超38万家,客户覆盖全国30个省及自治区,并延伸至全球27个国家及地区。

这个数字的背后,是无数中小微企业融资困境的突围。

这场变革的另一受益者,是金融机构。以联易融为某国有大行定制的合同智能解析项目为例,需审核海量制式和非标合同,传统人工审核需要数百名法务人员,且存在漏审、错审风险。

联易融集成自研NLP大模型文档解析引擎,支持合同模板识别与要素抽取。合同审核效率提升75%,合同要素核对准确率达98.5%。

类似的案例还有很多:某行的财报智能分析项目将审核周期从7天缩短至几小时,效率提升96%;全流程自动化风控体系让长三角、珠三角1.2万家中小微企业实现融资申请秒批。

对银行来说,这意味着:更低的成本、更高的效率、更强的风控能力。

AI风控的"技术密码"

联易融AI风控体系的核心,是一套"四合一"的融合架构。

光学字符识别(OCR)技术是整个系统的"眼睛"。它负责从合同、发票、报关单、装箱单等贸易单据中提取文字信息,解析准确率达95%以上。  这个环节的挑战在于:单据格式多样、字体不一、可能有污损或水印。联易融通过深度学习训练的OCR模型,能够适应各种复杂场景,保持高识别准确率。

自然语言处理(NLP)大模型是整个系统的"大脑"。它负责理解单据的语义,识别关键要素(如合同金额、付款期限、交易双方),并判断贸易背景的真实性。  这个环节的挑战在于:中文商业文本结构复杂,存在大量专业术语和隐含信息。

联易融自研的NLP大模型,在大量供应链金融文本上进行了专项训练,能够精准理解商业逻辑。

规则引擎是整个系统的"骨骼"。它负责执行标准化的风控规则,对单据要素进行交叉比对,识别异常和风险。  例如:发票金额是否与合同一致?发票日期是否在合同期限内?收货人是否与合同约定相符?规则引擎可以自动完成这些校验,无需人工介入。

机器人流程自动化(RPA)是整个系统的"手脚"。它负责自动完成数据录入、中登登记、结果反馈等重复性操作,释放人力去做更有价值的工作。

除了全流程自动化风控体系,联易融还打造了蜂联AI Agent审单平台,为金融机构提供轻量化AI解决方案。金融机构可以根据自身需求选择SaaS云服务或私有化部署。SaaS模式适合中小银行和保理公司,零运维、低成本、快速上线;私有化模式适合大型银行,数据安全、合规可控、深度定制。

蜂联AI Agent平台集成了智能文档解析、交叉核对算法、贸易背景核查、智能中登等50+AI工具,支持用户直接操作或调用HTTP接口。

单文档处理时间从平均10分钟压缩至2-10秒,效率提升99%以上;单据解析准确率从85%以下提升至95%以上,提升11.7个百分点。

数据安全与风控精度的平衡  AI风控面临一个核心矛盾:数据越多,风控越准;但金融数据涉及商业机密,不能随意共享。 联易融的解决方案是联邦学习。

联邦学习的原理是:各个机构的数据不出本地,只在本地训练模型;多个机构的模型参数汇总在一起,形成一个"联合模型";联合模型比任何单一机构的模型都更强大。

这个技术的意义在于在不泄露商业机密的前提下,实现跨机构的数据价值挖掘。联易融依托联邦学习技术,为多家头部金融机构提供联合建模服务,既保障了数据合规,又提升了风控精准度,契合金融监管要求。

万亿市场的"中国方案"

2025年,联易融累计处理供应链资产规模超1.7万亿元。

这个数字的意义,不仅仅是规模本身,更是技术方案的可行性验证。

一种技术路线是否可行,不能只看实验室数据,更要看大规模商业应用的检验。1.7万亿元处理规模、38万家服务企业、2900家合作机构——这些数字证明,联易融的AI风控方案已经通过了商业化"大考"。

联易融的案例,正在成为一个可复制的"中国方案"。从技术输出看,联易融的AI审单、智能风控能力可以向多个领域复制。

联易融的国际化布局正在加速:客户覆盖全球27个国家及地区,与渣打银行等国际机构建立了合作关系,并中标特大型央企Web3.0供应链金融平台项目。

产业园区发展、跨境贸易增长,都将带来大量的供应链金融需求。联易融的AI风控技术,可以帮助这些国家快速建立数字化供应链金融能力。

从"中国制造"到"中国方案",中国供应链金融科技正在成为国际竞争力的新名片。