一筆供應(yīng)鏈融資,傳統(tǒng)流程需要什么?
先由業(yè)務(wù)人員收集合同、發(fā)票、報(bào)關(guān)單、物流憑證等十余種單據(jù);再由審核人員逐份核對每一張紙面上的金額、日期、印章、開票主體,耗時一到兩個工作日;最后錄入系統(tǒng),提交風(fēng)控,等待批復(fù)。
這是過去十年中國供應(yīng)鏈金融行業(yè)真實(shí)運(yùn)轉(zhuǎn)的樣子——高度依賴人工,錯誤率高,成本隨業(yè)務(wù)規(guī)模線性增長,且存在難以通過人力消除的系統(tǒng)性疏漏。
2025年,聯(lián)易融科技集團(tuán)公布了一組數(shù)字:全流程審核周期從1-2天壓縮至分鐘級(單筆≤3分鐘),蜂聯(lián)AI Agent審單平臺單文檔處理時間從平均10分鐘壓縮至2-10秒,資產(chǎn)處理自動化通過率達(dá)到85.43%,年化節(jié)約人力成本53.6人年。
這不是PPT上的愿景,而是入選《中國供應(yīng)鏈金融年鑒(2025)》的落地案例。
這一切是如何實(shí)現(xiàn)的?拆開來看,是一套被稱為"OCR+大模型+規(guī)則引擎+RPA"的四層技術(shù)架構(gòu),在供應(yīng)鏈金融這個極度專業(yè)、極度細(xì)分、極度依賴非結(jié)構(gòu)化信息的場景里,完成了一次系統(tǒng)性的效率革命。
從"看得見"到"讀得懂":OCR的專業(yè)化突圍
供應(yīng)鏈金融的審核工作,從根本上說是一個信息提取問題:從海量非結(jié)構(gòu)化紙面文檔中,精確提取關(guān)鍵要素,并驗(yàn)證其真實(shí)性與一致性。
OCR(光學(xué)字符識別)技術(shù),是這一過程的第一道門。
但供應(yīng)鏈金融的OCR需求,遠(yuǎn)比通用文字識別復(fù)雜。一張合同可能是掃描件,分辨率不足;一份報(bào)關(guān)單可能是多國語言混排;一張發(fā)票可能是手寫填寫、蓋章遮擋、折痕明顯;一份物流單據(jù)可能是境外格式、字段定義與國內(nèi)標(biāo)準(zhǔn)完全不同。
這就是為什么通用OCR在供應(yīng)鏈金融場景里往往失效——它能"看見",但"認(rèn)錯"的概率高得無法接受。
聯(lián)易融的OCR能力,經(jīng)歷了一個值得關(guān)注的技術(shù)驗(yàn)證節(jié)點(diǎn):2021年,在由ICDAR主辦的SROIE競賽(國際權(quán)威文檔分析與識別競賽)中,聯(lián)易融在"單據(jù)文本端到端識別任務(wù)"賽道取得全球第三名,僅次于三星和華為,成為國內(nèi)供應(yīng)鏈金融科技領(lǐng)域在這一賽道的最高記錄。
這一成績,代表的不只是榮譽(yù),更是技術(shù)硬度的市場認(rèn)證——其能力已在國際競爭環(huán)境下得到第三方驗(yàn)證。
具體指標(biāo)上,聯(lián)易融的OCR技術(shù)實(shí)現(xiàn)了:單據(jù)解析準(zhǔn)確率95%以上,復(fù)雜法律合同識別準(zhǔn)確率90%以上,相比傳統(tǒng)人工85%以下的單據(jù)解析準(zhǔn)確率提升了超過11.7個百分點(diǎn)。
OCR解決了"看見"的問題,但供應(yīng)鏈金融審核需要的不只是看見字符,而是理解意義——這份合同的付款條款是否與發(fā)票上的金額匹配?這筆貿(mào)易的貨物流向是否符合申報(bào)的物流路徑?這家企業(yè)的財(cái)報(bào)里是否存在財(cái)務(wù)造假的跡象?
這是自然語言處理(NLP)大模型的戰(zhàn)場。
然而,通用大模型在供應(yīng)鏈金融的垂直場景中面臨一個根本性的局限:它們不"懂"行業(yè)。
"保理"、"應(yīng)收賬款質(zhì)押"、"N+1融資結(jié)構(gòu)"、"核心企業(yè)確權(quán)"、"反向保理"——這些供應(yīng)鏈金融的專業(yè)術(shù)語,對于通用大模型而言是陌生的領(lǐng)域,甚至可能產(chǎn)生誤解,將具有特定行業(yè)含義的詞匯按字面意思處理,導(dǎo)致判斷錯誤。
聯(lián)易融花了六年時間打磨自己的答案:LDP-GPT。
這是一個垂直領(lǐng)域大模型,核心是將通用大模型的語言理解能力,與聯(lián)易融多年積累的供應(yīng)鏈金融場景知識圖譜深度融合。它的"知識庫"不是來自互聯(lián)網(wǎng)語料的泛化學(xué)習(xí),而是來自聯(lián)易融在1.7萬億資產(chǎn)處理過程中沉淀的真實(shí)業(yè)務(wù)數(shù)據(jù)、2029條自動化規(guī)則、154種單據(jù)的審核經(jīng)驗(yàn)。
LDP-GPT支持的典型能力包括:
語義要素精準(zhǔn)抽取:從非標(biāo)準(zhǔn)化的合同文本中,準(zhǔn)確識別付款主體、付款金額、付款期限、擔(dān)保條款等關(guān)鍵要素,并結(jié)構(gòu)化輸出。
跨文檔語義比對:將合同、發(fā)票、物流單據(jù)、付款憑證中的同類信息進(jìn)行語義層面的交叉比對,而非簡單的字符串匹配,能夠識別"意思相同但表述不同"的等價內(nèi)容,以及"表述相近但意思不同"的潛在風(fēng)險(xiǎn)。
財(cái)務(wù)異常檢測:對中小微企業(yè)財(cái)報(bào)進(jìn)行深度分析,通過機(jī)器學(xué)習(xí)模型識別財(cái)務(wù)數(shù)據(jù)中的異常模式,輔助識別可能存在的財(cái)務(wù)造假行為——傳統(tǒng)人工審核1周/筆,LDP-GPT輔助下壓縮至幾個小時,審核效率提升96%。
這一能力,在聯(lián)易融為某大行實(shí)施的"銀行合同智能解析項(xiàng)目"中得到了量化驗(yàn)證:合同審核效率提升75%,合同要素核對準(zhǔn)確率達(dá)98.5%。
從"理解意"到"判合規(guī)":規(guī)則引擎的金融專業(yè)壁壘
技術(shù)棧的第三層,是規(guī)則引擎。
規(guī)則引擎的價值,在于將金融業(yè)務(wù)的合規(guī)判斷從"人腦判斷"轉(zhuǎn)移到"系統(tǒng)執(zhí)行"——將原本散落在有經(jīng)驗(yàn)的審核人員頭腦中的業(yè)務(wù)邏輯,系統(tǒng)化、代碼化,形成可以自動執(zhí)行的合規(guī)判斷體系。
聯(lián)易融目前累計(jì)打造了2029條自動化規(guī)則,覆蓋154種單據(jù)類型,支持核心運(yùn)營場景的全場景智能決策。
這2029條規(guī)則,是聯(lián)易融八年深耕供應(yīng)鏈金融場景所積累的核心資產(chǎn)之一。它們包括:
單內(nèi)一致性規(guī)則:同一張單據(jù)內(nèi),不同字段之間的邏輯一致性檢驗(yàn)——例如,合同簽署日期必須早于發(fā)貨日期,發(fā)票金額不能超過合同約定的最高限額。
單單一致性規(guī)則:不同單據(jù)之間的交叉驗(yàn)證——例如,報(bào)關(guān)單上的貨物品名必須與發(fā)票上的貨物描述匹配,物流單據(jù)上的收貨地址必須與合同約定的交貨地點(diǎn)一致。
單賬一致性規(guī)則:單據(jù)信息與賬務(wù)系統(tǒng)之間的一致性驗(yàn)證——例如,已開具發(fā)票的金額是否已在賬務(wù)系統(tǒng)中完整體現(xiàn)。
風(fēng)險(xiǎn)預(yù)警規(guī)則:識別歷史欺詐案例中的典型模式,形成黑名單比對和異常行為預(yù)警——例如,同一IP地址在短時間內(nèi)發(fā)起大量融資申請,或同一批貨物被多次申請融資(即"重復(fù)質(zhì)押"風(fēng)險(xiǎn))。
這套規(guī)則引擎,還有一個重要的支撐機(jī)制:智能中登。
供應(yīng)鏈金融的一大風(fēng)險(xiǎn),是同一批應(yīng)收賬款被重復(fù)質(zhì)押、重復(fù)融資。中登網(wǎng)(中國人民銀行征信中心動產(chǎn)融資統(tǒng)一登記公示系統(tǒng))是防范這一風(fēng)險(xiǎn)的核心工具——但傳統(tǒng)的中登操作需要人工登錄操作,效率低、易出錯、且存在時間窗口風(fēng)險(xiǎn)。
聯(lián)易融的蜂聯(lián)AI Agent將中登操作完全自動化:系統(tǒng)自動對接中登平臺接口,實(shí)現(xiàn)應(yīng)收賬款的批量查重和登記,將原本每筆需要15分鐘的人工操作壓縮至30秒以內(nèi),同時規(guī)避了人工操作可能帶來的登記錯誤和時間差風(fēng)險(xiǎn)。
技術(shù)棧的第四層,是RPA(機(jī)器人流程自動化)。
RPA解決的是"最后一公里"問題:在OCR完成識別、大模型完成理解、規(guī)則引擎完成判斷之后,如何將判斷結(jié)果自動執(zhí)行到相關(guān)系統(tǒng)中,完成整個流程的閉環(huán)?
傳統(tǒng)模式下,即使前三個步驟完成,審核人員還需要將核驗(yàn)結(jié)果手動錄入銀行的核心系統(tǒng)、風(fēng)控系統(tǒng),以及中登等外部平臺,這些重復(fù)性操作耗時費(fèi)力且容易出錯。
RPA機(jī)器人,充當(dāng)了這個環(huán)節(jié)的"執(zhí)行者"——它模擬人工操作界面,自動將數(shù)據(jù)錄入各類系統(tǒng),自動觸發(fā)流程節(jié)點(diǎn),自動生成并發(fā)送審核報(bào)告。在聯(lián)易融的技術(shù)架構(gòu)中,RPA與前三層技術(shù)形成無縫銜接,實(shí)現(xiàn)了從文檔輸入到審核結(jié)論輸出的全鏈路自動化閉環(huán)。
這一機(jī)制,使得聯(lián)易融能夠用不到100人的運(yùn)營團(tuán)隊(duì),支撐傳統(tǒng)模式下需要上千人才能處理的資產(chǎn)工作量——這不是一個抽象的效率聲明,而是一個可以量化的組織壓縮比例:超過10:1。
OCR、LDP-GPT、規(guī)則引擎、RPA——四層技術(shù)單獨(dú)來看,每一層都不是顛覆性的創(chuàng)新,市場上不缺競爭替代品。
聯(lián)易融的真正壁壘,在于這四層技術(shù)在供應(yīng)鏈金融專業(yè)場景中的深度集成,以及由此產(chǎn)生的一體化協(xié)同效應(yīng)。
每一層技術(shù)的輸出,成為下一層技術(shù)的輸入:OCR提取的結(jié)構(gòu)化字符,為大模型提供了語義分析的原材料;大模型的語義理解結(jié)果,為規(guī)則引擎提供了可結(jié)構(gòu)化比對的判斷依據(jù);規(guī)則引擎的合規(guī)判斷,為RPA提供了自動化執(zhí)行的指令。
這種"流水線式"的技術(shù)集成,在聯(lián)易融處理超1.7萬億資產(chǎn)的過程中,經(jīng)歷了持續(xù)的壓力測試和迭代優(yōu)化——每一筆真實(shí)業(yè)務(wù)的處理結(jié)果,都被轉(zhuǎn)化為模型優(yōu)化和規(guī)則迭代的反饋信號,形成"數(shù)據(jù)飛輪"。
這就是為什么新進(jìn)入者難以復(fù)制的原因:不只是技術(shù)代碼的復(fù)制,更是六年真實(shí)業(yè)務(wù)場景中的數(shù)據(jù)積累和經(jīng)驗(yàn)沉淀,這些,是無法通過砸錢堆人快速復(fù)制的。
蜂聯(lián)AI Agent:從內(nèi)部工具到SaaS產(chǎn)品的商業(yè)化躍遷
2025年以前,上述技術(shù)能力更多是作為聯(lián)易融內(nèi)部運(yùn)營效率的提升工具存在的。2025年,蜂聯(lián)AI Agent的正式推出,標(biāo)志著聯(lián)易融完成了一個關(guān)鍵的商業(yè)化轉(zhuǎn)型:將內(nèi)部技術(shù)能力產(chǎn)品化,以SaaS或私有化部署兩種模式向外部金融機(jī)構(gòu)輸出。
蜂聯(lián)AI Agent的核心設(shè)計(jì)理念,是"輕量化、可插拔、快部署"——不需要客戶方進(jìn)行大規(guī)模系統(tǒng)改造,只需通過Restful/SOAP接口,即可與銀行核心系統(tǒng)、風(fēng)控系統(tǒng)實(shí)現(xiàn)"一鍵式"對接;部署周期從傳統(tǒng)解決方案的30-60天壓縮至1-7天。
集成了50+AI工具,覆蓋智能文檔解析、交叉核對算法、貿(mào)易背景核查、智能中登等核心功能,形成一個覆蓋供應(yīng)鏈金融全場景的工具矩陣。
截至2025年末,蜂聯(lián)AI Agent已服務(wù)42家機(jī)構(gòu),包括國有六大行、股份制銀行、外資銀行(渣打銀行)、保理公司和產(chǎn)業(yè)龍頭企業(yè),客戶年增76%。
渣打銀行的案例,是所有標(biāo)桿中最具信號價值的一個——不是因?yàn)橐?guī)模最大,而是因?yàn)橥赓Y頂級銀行的采購決策,通常具有極為嚴(yán)苛的技術(shù)評估標(biāo)準(zhǔn),渣打的選擇本身,是對蜂聯(lián)AI Agent技術(shù)實(shí)力的隱性背書。
在金融業(yè),數(shù)據(jù)安全是一切創(chuàng)新的基礎(chǔ)前提。AI技術(shù)在金融機(jī)構(gòu)的落地,面臨一個幾乎無解的悖論:模型要變好,需要大量真實(shí)數(shù)據(jù)訓(xùn)練;但金融機(jī)構(gòu)的客戶數(shù)據(jù),在監(jiān)管框架下嚴(yán)禁對外共享。
聯(lián)易融的解法是聯(lián)邦學(xué)習(xí)(Federated Learning)技術(shù)。
聯(lián)邦學(xué)習(xí)的核心思想是:模型的訓(xùn)練不需要集中數(shù)據(jù),而是在各個金融機(jī)構(gòu)的本地?cái)?shù)據(jù)上分別訓(xùn)練,只傳輸模型參數(shù)(而非原始數(shù)據(jù)),再將各方的模型參數(shù)進(jìn)行安全聚合,形成全局優(yōu)化的共同模型。
這意味著,每家金融機(jī)構(gòu)的原始客戶數(shù)據(jù),始終保留在其自己的數(shù)據(jù)中心,不需要也不會傳輸給聯(lián)易融或任何第三方。
這一技術(shù)架構(gòu),使得聯(lián)易融能夠在保障每家金融機(jī)構(gòu)數(shù)據(jù)安全與監(jiān)管合規(guī)的前提下,持續(xù)從多家機(jī)構(gòu)的聯(lián)合數(shù)據(jù)中汲取模型優(yōu)化的養(yǎng)分——形成一種"數(shù)據(jù)不動、價值流動"的協(xié)同機(jī)制。
這對于蜂聯(lián)AI Agent在嚴(yán)監(jiān)管的金融機(jī)構(gòu)中的大規(guī)模推廣,具有決定性意義。
秒級審核,是技術(shù)的結(jié)果,不是目的。
真正的價值,在于一套能夠不斷自我進(jìn)化的數(shù)據(jù)飛輪:處理的資產(chǎn)越多,積累的數(shù)據(jù)越多;數(shù)據(jù)越多,模型越準(zhǔn);模型越準(zhǔn),處理效率越高、風(fēng)險(xiǎn)識別越精;效率越高,服務(wù)的客戶越多,吸引更多資產(chǎn)進(jìn)入……
聯(lián)易融在1.7萬億供應(yīng)鏈資產(chǎn)處理中積累的2029條規(guī)則、154種單據(jù)的識別能力、數(shù)十萬筆單據(jù)的處理經(jīng)驗(yàn),是這個數(shù)據(jù)飛輪的核心燃料。
后來者要想復(fù)制這個系統(tǒng),不只需要復(fù)制四層技術(shù)架構(gòu),更需要復(fù)制那六年時間、那1.7萬億數(shù)據(jù)——而時間,無法用錢買到。
這,才是聯(lián)易融AI智能審核體系最深處的護(hù)城河。
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