2025年年報發(fā)布，聯(lián)易融科技集團（09959.HK）沒有花過多時間描述傳統(tǒng)供應鏈金融業(yè)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(lián)AI Agent。這是一個典型的企業(yè)敘事轉型信號——當主營業(yè)務趨于穩(wěn)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(qū)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(yè)投資價值的核心能力之一。

聯(lián)易融的AI路徑，究竟是一次真正的產業(yè)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(yè)化進展和行業(yè)競爭維度，給出一個獨立判斷。

從"內部工具"到"產業(yè)生態(tài)價值引擎"——一次不尋常的定位升級

理解聯(lián)易融AI戰(zhàn)略的核心，首先要理解一次定位的變遷。

2023年以前，聯(lián)易融的AI能力主要體現(xiàn)在內部：用機器學習優(yōu)化風控模型、用自然語言處理加速審單流程、用數(shù)據(jù)分析提升銷售效率。這是大多數(shù)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(lián)易融明顯加快了AI能力的產品化、對外商業(yè)化速度?；谧匝械拇怪贝竽Ｐ蚅DP-GPT，公司構建了"蜂聯(lián)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(yè)務場景。

到2025年，這一戰(zhàn)略的效果開始顯現(xiàn)。年報數(shù)據(jù)顯示，蜂聯(lián)AI Agent已服務42家境內外頭部金融機構及產業(yè)龍頭客戶，業(yè)務處理效率提升20倍，關鍵環(huán)節(jié)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(shù)百個注冊賬號的試用數(shù)據(jù)。

要理解蜂聯(lián)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(shù)據(jù)主要來自互聯(lián)網公開語料，對金融專業(yè)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(yè)化、嚴監(jiān)管的細分領域。這個賽道具有幾個顯著特征：第一，單據(jù)類型復雜，包括應收賬款憑證、倉單、提單、發(fā)票等數(shù)十種格式；第二，法律合規(guī)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(guī)模供應鏈平臺一天可處理數(shù)萬筆交易。

聯(lián)易融的LDP-GPT正是基于十年+的供應鏈金融數(shù)據(jù)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(fā)優(yōu)勢。

具體而言，LDP-GPT的競爭壁壘體現(xiàn)在三個維度：

數(shù)據(jù)壁壘：聯(lián)易融已累計服務供應鏈資產規(guī)模超2萬億元（歷史累計），底層沉淀了海量真實交易數(shù)據(jù)、風險事件數(shù)據(jù)、審單結果數(shù)據(jù)。這些數(shù)據(jù)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(fā)票"或"判斷一家供應商的資質合規(guī)性"這類任務上，表現(xiàn)遠不如經過專項訓練的垂直模型。聯(lián)易融多年積累的場景數(shù)據(jù)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(yōu)——這個正向飛輪一旦啟動，競爭優(yōu)勢將隨時間加速擴大。

值得注意的是，聯(lián)易融明確將AI定位為"面向產業(yè)生態(tài)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(yè)化進展：從42家頭部客戶看滲透速度

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

首先，42家的客戶質量遠高于數(shù)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(yè)及外資金融機構。一旦進入這些客戶的核心業(yè)務系統(tǒng)，更換成本極高，黏性極強。

其次，從上半年的客戶留存數(shù)據(jù)來看，聯(lián)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(shù)據(jù)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(huán)節(jié)準確率達99%"意味著，AI在專業(yè)任務上的準確率已經超越大多數(shù)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(lián)易融在年報中明確將"AI Agent+"確立為戰(zhàn)略支點，推動蜂聯(lián)AI Agent從"功能賦能"邁向"智能協(xié)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(tǒng)、跨機構的協(xié)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(fā)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(guī)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(xiàn)有的供應鏈金融從業(yè)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(lián)易融而言，這不僅是技術演進，更是商業(yè)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(wěn)定，利潤率也將系統(tǒng)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(lián)易融并不是唯一在押注AI的選手。中企云鏈在區(qū)塊鏈憑證基礎上也在疊加AI能力；幾家頭部商業(yè)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(lián)易融有一個獨特的競爭優(yōu)勢：它是目前賽道內唯一一家以"純科技輸出"為主要商業(yè)模式的獨立第三方平臺。相比銀行系競爭者，聯(lián)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(yè)自建平臺，聯(lián)易融的專業(yè)化程度更高，且可跨產業(yè)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(shù)據(jù)，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(yè)的行業(yè)而言，AI不是一場表演，而是一次真實的效率革命。聯(lián)易融用2025年的實際數(shù)據(jù)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(yè)級能力。

展望未來，當蜂聯(lián)AI Agent從42家頭部客戶擴展至更廣泛的金融機構生態(tài)，當AI處理效率從"20倍"進一步突破，聯(lián)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(yè)標準。而行業(yè)標準的制定者，歷來是價值最豐厚的贏家。