当一个AI系统能够独立完成任务规划、要点拆解、逻辑构建、材料分拣、语义解析的完整闭环,并以99%的关键环节准确率处理供应链金融审单任务,它还能叫做"辅助工具"吗?联易融旗下核心智能产品"蜂联AI"的四代迭代历程,是一部压缩进七年的AI工业化应用进化史,也是金融科技行业从"用AI"到"让AI干活"这一范式转变的现实注脚。

供应链金融的核心风险,在于贸易背景的真实性。

一笔正常的供应链融资,涉及的单据可能包括采购合同、发货单、增值税发票、物流单据、收货确认、银行流水等一系列文件。审单员需要逐一核验这些文件的真实性、合规性,以及相互之间的勾稽关系——金额是否一致,时间节点是否逻辑通顺,交易主体是否匹配,贸易流向是否合理。

在传统模式下,一个有经验的审单员完成一笔业务的完整审核,通常需要数小时乃至一整天。如果遇到单据种类繁多、格式非标、跨语言跨行业的情况,耗时还会大幅延长。更重要的是,人工审核的质量高度依赖个体经验,难以标准化,出错率也随审单量的增加而上升。

联易融服务的金融机构客户,单日处理的供应链融资申请往往以千计。如果每笔都依靠人工审单,边际成本居高不下,业务规模扩张的天花板就直接卡在了"人力瓶颈"上。这是一个极具爆炸性的业务痛点,也是AI技术进入供应链金融领域的最直接切口。

第一代:从零到有,AI学会"看"单据

蜂联AI的第一代,核心能力是OCR——光学字符识别。

这听起来简单,但在供应链金融场景下并不容易。金融单据的种类繁多:增值税发票、海关报关单、银行承兑汇票、货代提单、仓储单据……每一类单据都有其特定格式,而且现实情况中往往充斥着清晰度不佳、格式各异的扫描件。第一代AI要做的,是准确识别并提取这些单据中的关键字段信息,从根本上减少人工录入的工作量。

这一代产品的定位是"辅助工具",它帮助审单员减少了手工录入的时间,但核心的判断和决策仍然由人完成。AI是一个提速器,而非替代者。

这个阶段持续的时间并不长。随着识别准确率的快速提升,联易融的技术团队开始思考一个更具挑战性的问题:OCR只是"看",但真正的审单需要"理解"——理解单据背后的业务逻辑,理解不同单据之间的关联关系。

第二代:从"看"到"懂",结构化风险识别

第二代蜂联AI引入了传统机器学习模型和结构化数据处理能力。

这一代的核心突破在于:AI不仅能"读"单据,还能对结构化信息进行初步的逻辑校验和风险筛查。以发票为例,系统可以自动识别发票号码、开票主体、金额、税率等字段,并与合同信息进行自动比对,发现异常时自动提示审单员关注。

对于标准化程度较高的单据类型,如增值税发票和标准格式合同,第二代AI的解析准确率已经达到较高水平,能够有效承担初步风险筛查的职能,将人工审核的注意力集中到真正需要判断的疑难问题上。

但这一代产品的局限同样明显:对于非标准单据——如各行业自定义格式的采购订单、小微企业的手写/电子合同、跨境贸易中的英文/多语言单据——识别和理解能力相当有限,大量"长尾"场景仍然需要人工处理。这意味着,随着业务的行业多元化扩张,人工处理的比例并未显著下降。

第三代:大模型介入,理解能力的跃迁

2023年前后,大语言模型的技术爆发深刻影响了蜂联AI的迭代节奏。

第三代蜂联AI引入了多模态大模型和预训练能力,最直接的突破是对非标准单据的处理能力大幅提升。此前需要大量规则工程才能处理的复杂场景——如非标格式合同的要素提取、多语言单据的统一解析、跨行业单据的自适应识别——开始具备"开箱即用"的能力。

一个关键指标发生了显著变化:新场景的适配周期,从以前的数月压缩到一周左右。这意味着,当联易融的业务拓展到一个新行业时,AI系统能够快速"学习"该行业的单据特点和业务逻辑,而不需要重新从头训练一个专用模型。

这一代产品的定位,从"辅助工具"向"核心审单助手"升级。在标准场景下,AI已经能够完成从单据识别到要素提取再到初步风险判断的完整流程,人工介入的必要性大幅降低。

然而,第三代蜂联AI仍然存在一个本质局限:它是"被动响应式"的——给它一批单据,它能处理;但遇到需要跨系统调取信息、动态调整处理策略、或者自主完成多步骤任务链的场景,它仍然需要人工介入。真正意义上的"自主",还差最后一步。

第四代:Agent架构,从"做事"到"自己想着做"

第四代蜂联AI的核心突破,是"审单Agent"架构的落地。

这里的"Agent"并非简单地等同于"更聪明的AI",而是一种根本性的能力跃迁——系统从被动执行工具,转变为主动任务规划者。

具体而言,第四代蜂联AI引入了RAG(检索增强生成)机制、动态Workflow引擎和多智能体协作架构。在处理一笔供应链融资审单任务时,系统能够自主完成以下全流程:

第一步,任务规划:接到审单任务后,系统自动分析业务类型、所需单据种类和审核要点,制定审核计划;

第二步,要点拆解:将审核任务分解为若干子任务,分配给不同的专门智能体模块;

第三步,逻辑构建:基于历史审核经验和行业知识库,构建本次审核的风险判断逻辑;

第四步,材料分拣:自动对上传的单据进行分类、排序,识别缺失或异常材料;

第五步,语义解析:对每类单据进行深度语义理解,提取关键要素,完成跨单据的关联性验证;

最终输出:生成结构化的审核报告,包含风险评级、主要风险点和建议意见。

整个流程,理论上无需人工介入。

数据会说话:效率提升20倍意味着什么?

联易融公布的数据显示,基于第四代蜂联AI,其整体业务处理效率提升了20倍,关键环节准确率达到99%。

"20倍"这个数字需要一些背景才能真正理解其分量。假设一家金融机构此前每天能处理100笔供应链融资申请,现在可以处理2000笔——在同样的人力成本下,业务承接能力扩大了20倍。这意味着,客户等待时间从天计变成小时计,金融机构的服务边界得以大幅扩展,而运营成本实际上在下降。

99%的准确率,意味着每100笔业务中平均只有1笔存在审核误差。这一水平在很多情况下已经优于疲劳状态下的人工审核。更重要的是,AI的准确率不会因为处理量的增加而下降,也不会因为周末、深夜或节假日而打折扣。

当然,99%不是100%。那剩下的1%如何处理?这正是联易融目前强调的"人机协同"——AI处理标准场景,人工处理边缘案例和异常情况。在这个分工下,人工审单员的角色从"处理流水线"转变为"异常专家",其工作的价值密度实际上得到了提升。

蜂联AI的四代进化,每一代解决的问题都是前一代留下的局限。第一代解决了"看"的问题,第二代解决了"读"的问题,第三代解决了"理解"的问题,第四代解决了"自主"的问题。

下一个代际要解决什么问题?

从联易融的技术规划来看,重点方向包括三个维度:一是跨系统任务调度——AI不再局限于处理用户上传的文件,而是能够主动调用外部数据源、完成跨平台信息核验;二是自然语言交互决策——业务人员可以用自然语言向AI"下指令",描述审核要求,AI能够理解并执行;三是自适应流程优化——AI能够从每一笔审核的结果反馈中学习,持续优化自身的审核策略,形成动态的自我改进能力。

如果这三个方向都能实现,蜂联AI将真正成为一个具备完整"认知-决策-执行"能力的智能审单系统,而不只是一个工具。这个系统的价值,将远不止于供应链金融审单本身——它所代表的是一套通用的"金融文本智能理解与决策"能力框架,可以延伸到供应链融资的准入评估、存续监控、风险预警等更多环节。

蜂联AI的故事,是一个"用AI解决真实问题"的七年实验。它的进化路径,精准地踩在了AI技术每一个关键突破节点上:OCR时代,机器学习时代,大模型时代,Agent时代。它并没有把每一次技术浪潮当作噱头,而是将技术的每一次突破,都转化为业务层面真实可验证的效率提升。

这种转化能力,或许才是金融科技企业在AI时代最核心的竞争力。

从"看图说话"到"自主决策",蜂联AI走了七年。下一个七年,它想走向哪里?