产业金融迎来「智能体时代」
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智能体，正在重写供应链金融工作流
智能体 AI（Agentic AI）是当下金融圈最热的关键词之一。在近期关于这一趋势的行业讨论中，一个判断正逐渐成为共识：AI 的角色正在发生根本性迁移——从辅助人类完成任务的“工具”，变为驱动工作流运转的“核心枢纽”。
当这场讨论延伸到最“非标”的供应链金融领域，一个更具体的问题浮现：智能体 AI 究竟能替金融机构和产业链“干多少活”？联易融经过多年实践，或许提供了一个值得拆解的样本。
01 / SKILL-DRIVEN
从描述工作，到完成工作。
行业讨论的第一个共识是：标准演进正在让智能体工作流的构建门槛大幅下降。一年前，分析师搭建智能体还需编写 Python 代码；
如今，用一份 Markdown 写成的“技能（Skills）”文件就能描述完整工作流，MCP 服务器则让大模型几乎原生地连接外部数据源。
分析师只需与 AI 平台交互，由 AI 自主判断、调取数据、启动流程，并在一次次纠错迭代中，把经验沉淀进“技能文件”。
这条路径，供应链金融行业走得甚至更早、也更“重”。供应链金融的作业对象，是超过 154 种格式各异的产业单据——发票、合同、仓单、报关单……每一张单据背后，都牵涉贸易真实性与合规边界。
自 2019 年前后，联易融开始系统性投入 AI 研发，把“看懂单据、核验贸易、判断风险、完成登记”这条审核链路转化为相互衔接的技术能力：深度训练的 OCR 负责“看见”；自研垂直大模型 LDP-GPT 负责“读懂商业含义”；RPA 负责“执行”。
更有意思的是，联易融把这种“技能”理念，直接做成了可售卖的产品形态。2026 年上半年，公司将智能营销、智能审核、智能中登等 AI 能力封装为可独立调用、灵活组合的标准化能力单元“SKILL”，按能力单元对外计费；
集成超 50 个 AI 工具的旗舰产品“蜂联 AI Agent”，则像一位可被“雇佣”的数字员工——它不回答问题，而是直接干活，服务客户数已由 2025 年末的 42 家增至 68 家（覆盖头部核心企业与境内外金融机构），落地场景拓展至 37 个。
其中，单份单据处理时间从平均 10 分钟压缩到 2—10 秒，单笔融资审核从 1—2 天缩至 3 分钟以内，关键业务判断准确率达 99%，运营人力成本节约 80%—90%。
在某商业银行集中运营平台，蜂联 AI Agent 带动平台业务量增长 20%、单笔业务落地耗时缩减 60%。
02 / DOMAIN KNOWLEDGE
AI 为什么能懂行？答案在真实业务里。
当前，金融数据天然存在缺失，生成式 AI 驱动的“合成数据”正被用于情景模拟与压力测试，以摆脱对历史分布假设的依赖。
供应链金融的数据困境比投资端更底层——它不是“缺几个数据点”，而是“关键数据根本不在金融机构手里”：中小企业的贸易真实性难以验证，核心企业的信用无法沿产业链逐级传导。这不是插值或合成能解决的问题，只能靠长期、真实的业务沉淀来化解。
联易融的解法，是把每一笔交易“数据化”，十年如一日。截至 2026年上半年，公司累计服务中小微企业超过 45 万家——这些真实贸易数据构成了 LDP-GPT 区别于通用模型的“垂直知识”，使其能精准理解应收账款结构、融资合规边界与资产风险特征。
2025 年，联易融又把 DeepSeek-R1 的通用推理能力融入 LDP-GPT，形成“通用推理+垂直知识”的双层架构，让模型能处理多合同关联分析、跨期交易一致性验证等复杂场景。
数据越多、模型越准、服务越强，这条正向飞轮本身就是后来者最难逾越的护城河。
03 / ARCHITECTURE
把通用能力，用进垂直场景。
还有一个现实的取舍摆在金融机构面前：开源模型与专有模型，在成本、能力、部署方式、扩展性与数据合规等方面各有约束。如何选择，需要回到具体业务场景。
供应链金融的数据合规约束远比一般场景严格，答案不是二选一。联易融的做法是“通用+垂直”双层架构：底层全面接入 DeepSeek-R1、通义千问等主流大模型，以通用能力兜住基础场景；
上层用自研 LDP-GPT 做垂直增强，针对行业知识壁垒高的场景定向强化；同时支持 SaaS 与本地化部署，满足金融机构“数据不出域”的要求。
把通用模型的效率与垂直模型的深度叠加，再把成本与隐私的账算平——这或许是产业场景比投资场景更早摸到的答案。
从“代码驱动”到“技能驱动”，智能体 AI 正在重写金融工作流的底层逻辑。
而在供应链金融这个离实体经济最近的战场，这场重写已经越过概念期：联易融 2026 年上半年收入同比增长 55%、实现扭亏为盈，蜂联 AI Agent 客户数半年增长 62%——数字背后是一个朴素的结论：AI 时代金融科技竞争的胜负手，不在模型的参数大小，而在谁更懂产业，谁把数据与治理的底座夯得更实。
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