當供應鏈金融遇到AI：蜂聯AI Agent的"第二曲線"野心

2025年年報發布，聯易融科技集團（09959.HK）沒有花過多時間描述傳統供應鏈金融業務的增長，而是將相當長的篇幅留給了一個越來越重要的主角：蜂聯AI Agent。這是一個典型的企業敘事轉型信號——當主營業務趨于穩健，新的增長想象力必須來自技術突破。

然而，在AI概念被資本市場反復炒作的今天，區分"真AI落地"與"AI營銷話術"，已經成為穿透年報迷霧、判斷企業投資價值的核心能力之一。

聯易融的AI路徑，究竟是一次真正的產業級演進，還是另一個貼標簽的故事？這篇文章試圖從技術邏輯、商業化進展和行業競爭維度，給出一個獨立判斷。

從"內部工具"到"產業生態價值引擎"——一次不尋常的定位升級

理解聯易融AI戰略的核心，首先要理解一次定位的變遷。

2023年以前，聯易融的AI能力主要體現在內部：用機器學習優化風控模型、用自然語言處理加速審單流程、用數據分析提升銷售效率。這是大多數金融科技公司AI應用的標準路徑——先內部降本，再對外輸出。

2024年起，聯易融明顯加快了AI能力的產品化、對外商業化速度?；谧匝械拇怪贝竽Ｐ蚅DP-GPT，公司構建了"蜂聯AI Agent"產品矩陣。這一矩陣的獨特之處在于：它不是一個通用AI助手，而是深度嵌入供應鏈金融全流程的垂直化智能體系，覆蓋智能審單、智能風控、智能準入、智能客服、智能對賬等十余項核心業務場景。

到2025年，這一戰略的效果開始顯現。年報數據顯示，蜂聯AI Agent已服務42家境內外頭部金融機構及產業龍頭客戶，業務處理效率提升20倍，關鍵環節準確率達99%。

對于一個To B的金融科技公司而言，42家頭部機構客戶的實際使用，其分量遠重于數百個注冊賬號的試用數據。

要理解蜂聯AI Agent的技術壁壘，必須理解其底層模型的構建邏輯。

通用大模型（如GPT-4、Claude、文心一言）的訓練數據主要來自互聯網公開語料，對金融專業知識的覆蓋存在結構性缺口，尤其是供應鏈金融這一高度專業化、嚴監管的細分領域。這個賽道具有幾個顯著特征：第一，單據類型復雜，包括應收賬款憑證、倉單、提單、發票等數十種格式；第二，法律合規要求嚴格，審單稍有偏差即可導致融資風險；第三，處理量巨大，一個中等規模供應鏈平臺一天可處理數萬筆交易。

聯易融的LDP-GPT正是基于十年+的供應鏈金融數據積累和場景沉淀訓練而來，具有通用大模型無法復制的領域先發優勢。

具體而言，LDP-GPT的競爭壁壘體現在三個維度：

數據壁壘：聯易融已累計服務供應鏈資產規模超2萬億元（歷史累計），底層沉淀了海量真實交易數據、風險事件數據、審單結果數據。這些數據既是訓練AI的"私有語料庫"，也是競爭對手極難復制的護城河。

場景壁壘：供應鏈金融的AI應用高度場景化，通用模型在"識別一張變造的增值稅發票"或"判斷一家供應商的資質合規性"這類任務上，表現遠不如經過專項訓練的垂直模型。聯易融多年積累的場景數據和專家標注，是垂直模型質量的核心保證。

迭代壁壘：客戶使用越多，模型反饋越豐富，模型迭代越快，性能越優——這個正向飛輪一旦啟動，競爭優勢將隨時間加速擴大。

值得注意的是，聯易融明確將AI定位為"面向產業生態的價值引擎"，而非僅限內部使用的效率工具。這意味著AI不只是降本手段，更是一種新的收入來源和客戶綁定機制。

商業化進展：從42家頭部客戶看滲透速度

2025年，蜂聯AI Agent服務客戶擴至42家境內外頭部金融機構及產業龍頭——這個數字如何解讀？

首先，42家的客戶質量遠高于數量。年報中未明確披露這42家客戶的名單，但從公司此前的公開信息來看，其頭部客戶群體包括國內多家股份制銀行、大型央企核心企業及外資金融機構。一旦進入這些客戶的核心業務系統，更換成本極高，黏性極強。

其次，從上半年的客戶留存數據來看，聯易融整體客戶留存率已從2024年的96%提升至99%。這意味著AI服務的引入，正在進一步加固客戶關系。

第三，效率數據的含義值得深挖。"處理效率提升20倍"意味著，原本需要人工2小時完成的審單任務，AI可以在6分鐘內完成；而"關鍵環節準確率達99%"意味著，AI在專業任務上的準確率已經超越大多數人工操作水平。這兩個指標一旦達到客戶認可的閾值，替代人工的邏輯便會自動成立——而客戶使用的深度與廣度，也會隨之快速擴展。

展望未來，聯易融在年報中明確將"AI Agent+"確立為戰略支點，推動蜂聯AI Agent從"功能賦能"邁向"智能協同"的全面升級。

這個升級的核心邏輯是：AI Agent的價值，不僅在于單點任務的自動化，更在于跨系統、跨機構的協同決策能力。舉一個具體的場景：當一筆跨境貿易融資申請發起時，未來的AI Agent可以同步完成貿易背景核驗、客戶資質評估、風險定價、合同生成與合規審查，全程無需人工干預——這才是"智能決策"而非"智能輔助"。

這一演進方向指向了一個更大的市場空間：中國現有的供應鏈金融從業人員約30-50萬人，如果AI Agent能夠將每人的處理能力提升10倍以上，其替代效應與平臺化紅利將極為可觀。

對于聯易融而言，這不僅是技術演進，更是商業模式升級——從按資產處理量收費的"流量型"模式，向按AI服務能力收費的"SaaS+AI"模式遷移。這一轉變一旦完成，公司的收入結構將更加穩定，利潤率也將系統性提升。

競爭格局：AI化的供應鏈金融，誰能勝出？

在供應鏈金融科技賽道，聯易融并不是唯一在押注AI的選手。中企云鏈在區塊鏈憑證基礎上也在疊加AI能力；幾家頭部商業銀行的科技子公司也在構建自己的智能供應鏈金融平臺。競爭壓力客觀存在。

但聯易融有一個獨特的競爭優勢：它是目前賽道內唯一一家以"純科技輸出"為主要商業模式的獨立第三方平臺。相比銀行系競爭者，聯易融沒有資產負債表的限制，可以橫向服務多家銀行而不存在利益沖突；相比核心企業自建平臺，聯易融的專業化程度更高，且可跨產業賦能。

這種"中立科技平臺"的定位，恰好是AI能力最適合落地的土壤——因為AI越是跨機構、跨場景地積累數據，模型就越聰明，價值就越大。

對于供應鏈金融這個古老而專業的行業而言，AI不是一場表演，而是一次真實的效率革命。聯易融用2025年的實際數據證明，當垂直大模型遇上十年場景積累，可以產生出通用AI無法企及的專業級能力。

展望未來，當蜂聯AI Agent從42家頭部客戶擴展至更廣泛的金融機構生態，當AI處理效率從"20倍"進一步突破，聯易融所構建的不只是一個產品，而是一套供應鏈金融智能化的行業標準。而行業標準的制定者，歷來是價值最豐厚的贏家。