在中国制造业的宏大图景中，有一条长久以来被忽视的血管——它连接着亿万中小企业与产业链核心，它让生产得以持续、订单得以完成、创新得以发生。然而，血管的通畅程度，长期与中小企业的切身感受并不匹配：资金，往往在最需要的时候，来得最慢、代价最高。

　　这一痼疾的破解，正在借助人工智能与数字技术的力量，在实践中找到新的答案。

　　联易融科技集团，这家专注供应链金融科技的高新技术企业，正以“让金融服务像水电一样渗透产业链每个环节”为使命，探索一条以科技赋能金融普惠的创新路径。

　　时代命题：中小企业融资难，难在哪里

　　发展实体经济，中小企业是重要的力量。要“着力优化营商环境，持续降低市场主体经营成本”，要“解决民营企业融资难、融资贵问题”。这既是殷切的政策指向，也是现实的迫切需求。

　　然而，对于那些深嵌在产业链中游乃至末端的中小微企业而言，融资之难，不仅仅是“规模小、信用弱”的问题，更是一个信息与结构的双重困境。

　　一家中型建筑施工企业的负责人曾向记者描述这样的场景：公司承接了一项来自大型国有建设集团的分包工程，合同价值数百万元。项目完工、验收合格、完工结算单已经对方盖章确认，但约定的180天付款周期尚未到期，而公司用于下一个项目备料的资金却已经告急。

　　“我们手里有合法的、有确权的应收账款，但银行说不认识我们、没有信用记录，要贷款就要抵押资产，可我们哪来那么多有形资产？”他说。

　　这一场景，在中国产业链的各个行业、各个层级，每天都在重复上演。根据研究机构数据，中国中小微企业融资缺口长期维持在数十万亿元规模，产业链中游以下的中小企业融资覆盖率始终偏低。

　　问题的根源，在于信息的不对称：核心企业拥有充分的信用背书，却缺乏将这种信用有效传导至整条供应链的机制；金融机构拥有充裕的资金，却缺乏识别、核验产业链深处中小企业交易真实性的技术手段。

　　在这一背景下，供应链金融科技的价值得以凸显。如何用技术手段打通信息壁垒，让核心企业的信用沿产业链有效传导，让中小微企业的真实交易数据成为可信赖的融资凭证，成为亟待解答的时代命题。

　　技术路径：AI如何成为供应链金融的“看见者”

　　联易融的创始团队在2016年创业之初，切入的问题，正是上述困境的技术解法。

　　供应链金融的核心难题，说到底是“贸易真实性验证”的难题：如何在成本可控的前提下，快速、准确地判断一笔应收账款是否真实存在，对应的贸易行为是否真实发生？

　　传统模式的答案是：人工。一个熟练的信贷审核员，花费一到两天时间，对着一叠合同、发票、物流单据逐一核对，凭借经验判断真实性和风险等级。这种模式的问题，是效率低、成本高、标准不统一、规模扩展能力有限——审核员的数量，制约了业务量的天花板。

　　联易融的答案是：AI。用人工智能替代人工审核，用数字化技术重构信息流转的基础设施。

　　从2019年前后，联易融开始系统性投入AI技术研发，构建起一套由多层技术组件协同运作的AI底座。

　　在感知层，是经过深度训练的OCR（光学字符识别）系统。供应链金融涉及的单据种类繁多，仅常见类型就超过154种：工程合同、增值税发票、货运单、仓单、海关报关单、质检证书……格式不统一，扫描质量参差不齐，手写印刷混杂，是让传统OCR系统头疼的“噩梦”。

　　联易融的IT团队用数年时间针对供应链金融场景进行专项训练，在2021年的ICDAR国际文档分析与识别竞赛中，以全球第三名的成绩（仅次于三星研究院和华为诺亚方舟实验室）证明了其OCR能力的世界级水准。

　　在理解层，是LDP-GPT——联易融自主研发的供应链金融垂直大模型。与通用大模型相比，LDP-GPT的核心优势在于其训练数据的垂直深度：九年业务历程中积累的超1.7万亿元供应链资产处理数据，构成了这一模型的独特知识基础，赋予其对供应链金融专业场景的深度理解能力。

　　2025年，联易融将DeepSeek-R1的通用推理能力融入LDP-GPT的技术架构，形成“通用推理能力+垂直领域知识”的双层架构，进一步强化了模型处理复杂供应链金融场景的能力，例如多合同关联分析、跨期交易一致性验证等。

　　在判断层，是覆盖2029条自动化风控规则的规则引擎。这些规则，涵盖中国人民银行应收账款登记系统规范、金融监管部门对资产证券化发行的要求、反洗钱合规规定以及各行业特有的交易规律。规则引擎与大模型协同运作，实现了“AI理解+规则合规”的双重保障。

　　在执行层，是RPA（机器人流程自动化）系统，在审核判断完成后，自动触发后续的数据录入、登记备案、报表生成等系列操作，实现全流程的数字化闭环。

　　四层技术形成完整闭环：感知（OCR看见）→理解（大模型读懂）→判断（规则引擎核准）→执行（RPA自动完成）。

　　这套技术体系带来的效能跃升，用数字来表述：单文档处理时间从原来平均10分钟，压缩至2至10秒；资产处理自动化通过率达85.43%；关键业务判断准确率达99%；单笔业务处理周期从原来的1至2天，压缩至3分钟以内；运营人力成本节约80%至90%。

　　普惠价值：43万家中小微企业的融资新通道

　　技术的价值，最终要在实体经济中兑现。

　　2025年，联易融的多级流转云处理的供应链资产规模达到3042亿元，同比增长47%，服务中小微供应商超过43万家。这43万家企业，分布在制造、建筑、新能源、汽车、农业等各个行业，遍布全国各地，大多数是无法从传统银行渠道顺畅获得融资的中小微企业。

　　“多级流转”模式的价值，在于它系统性地解决了“二级以下供应商融资无门”的结构性问题。

　　在传统供应链金融模式下，核心企业的信用只能传导给直接的一级供应商。那些承接了一级供应商分包业务的二级供应商、三级供应商，即使手中握有真实的贸易应收款，也因为缺乏与核心企业的直接合同关系，而被排斥在正规融资渠道之外。

　　多级流转模式通过技术手段打通了这一传导链条：将产业链上每一个交易节点的贸易数据，经过AI验证和加密处理后，在整条供应链上透明流转。金融机构即使面对四级、五级供应商，也能通过这一数据链条，追溯到核心企业的信用背书，完成风险评估，进而放款。

　　信用的“穿透力”，从一级延伸至多级，让产业链末端的中小企业也能喝到“信用下沉”的及时雨。

　　一家中部省份的汽车零部件加工企业，是这套机制的受益者之一。这家企业为某一级汽车供应商配套生产，原先每次接到订单后都需要先垫付原材料和生产成本，少则30万元，多则百万元，等待3至6个月的账期才能回款。在接入联易融多级流转平台后，企业可以将经过核验的应收账款作为融资凭证，3分钟内获得资金，年化融资成本与银行信贷利率基本持平，从根本上改善了资金周转压力。

　　“以前做生意，最大的问题是钱不够用。现在不同了，融资用了科技手段，快多了，也便宜多了。”这位企业负责人告诉记者。

　　这样的故事，在联易融服务的43万家中小微企业中，正在以不同的形态反复发生。

　　产业生态：构建三方共赢的供应链金融网络

　　供应链金融的特殊性在于，它本质上是一个“三边市场”：核心企业（资产提供方）、金融机构（资金提供方）和中小供应商（资产需求方）三方共同构成这一生态的主体，任何一方的缺位都会导致市场失灵。

　　联易融的商业模式，正是围绕这一三边市场的生态构建展开的。

　　截至2025年底，联易融的供应链金融生态网络包含：3145家核心企业（其中包含54家中国百强企业、151家中国500强企业，覆盖基建、新能源、高端制造、汽车、零售等主要行业）；428家合作金融机构（包含国有大行、股份制银行、城商行、农商行、外资银行等各类主体）；超过43万家中小微供应商。

　　这张生态网络之所以具有持续扩张的动力，来源于内嵌的正向循环：核心企业越多，资产质量和多样性越高，对金融机构的吸引力越强；金融机构越多，融资方案越多元，融资成本越低，对核心企业供应链管理优化的价值越大；供应商获得融资支持越充分，生产能力和交货稳定性越高，对核心企业的供应链稳定贡献越大。三方在这一良性循环中共同受益。

　　在金融机构侧，联易融的AI技术同样发挥着关键作用。传统的供应链金融业务，金融机构需要配备大量信贷审核人员，承担高昂的运营成本，且审核质量参差不齐。联易融的蜂联AI Agent，已在42家头部金融机构（含多家国有大行和股份制银行）合作，帮助这些机构将业务处理效率提升数十倍，人力成本降低80%至90%，同时提高了风险识别的准确性和一致性。

　　渣打银行、杭州银行等境内外机构，已将联易融的AI审核能力深度融入其供应链金融业务流程。这种深度的技术嵌入，不仅创造了更高的服务黏性，也在金融机构侧形成了基于技术的产业基础设施布局。

　　金融资源如何流向产业链的每一个角落？需要技术的贯通、生态的构建，需要政策的护航，也需要企业的担当。

　　联易融用九年时间、1.7万亿元的累计资产处理规模、43万家中小微企业的服务覆盖，在这一命题上给出了一份阶段性的答卷：AI技术可以系统性地降低供应链金融的信息不对称，让资金流向真正需要它的地方，让金融服务的普惠理想，在数字化技术的加持下，变得越来越可能。