AI 技术赋能供应链数字金融业务优化
—— 以金风云信平台为例

付玉洁

      【摘要】数字化时代，供应链金融作为缓解中小企业融资困境、增强产业链韧性的重要工具，面临信息审核复杂、业务效率低下、风险管控难度大等挑战。本文采用案例研究法，以金风云信平台为研究样本，梳理其公开资料中的业务痛点、解决方案、实施过程及成果，系统分析 AI 技术在供应链金融业务中的应用逻辑。本文总结了金风云信平台在 AI 技术应用过程中的经验，为供应链金融行业的数字化转型提供参考。
      【关键词】AI 技术；供应链金融；业务优化；金风云信平台
引言
      在当今全球经济一体化的大背景下，供应链金融作为连接产业链上下游企业与金融机构的重要桥梁，对于促进实体经济发展、缓解中小企业融资难题意义重大。AI技术的飞速发展为供应链金融业务的优化提供了新的可能。AI 技术的飞速发展为供应链金融业务的优化带来新可能。金风云信平台作为佼佼者，率先探索并实践 AI 技术应用，为行业树立新标杆。
一、研究背景与意义
      随着业务规模的扩大和市场环境的复杂化，传统供应链金融模式逐渐暴露出诸多短板，而 AI 在数据处理、模式识别、智能决策等方面的优势，能够实现供应链金融业务的自动化、智能化处理，推动行业从“人工主导”向“技术驱动”转型。
      金风云信平台作为行业领先者，荣获了国家工信部 2024 年度“数字化产融合作优秀解决方案”和天津市商业保理协会“商业保理行业服务实体经济典型案例——绿色金融主题”。该平台率先将 AI 技术深度融入业务全流程，形成可复制的智能化解决方案，其实践经验具有重要的研究价值，可为其他供应链金融平台的数字化转型提供具体参考，助力行业整体效率提升与风险管控能力强化。
二、AI 技术在供应链金融业务中的应用
      当前，AI 技术在供应链金融业务中的应用已逐渐成为行业趋势，已应用于客户信息审核、风险评估、业务审批等核心环节。
      在客户信息审核环节，AI 技术通过自然语言处理、图像识别等技术手段，能够自动抓取和整理客户提交的多维度信息，包括但不限于企业资质、经营数据、信用记录等，并进行交叉验证和智能分析，大大提高了信息审核的准确性和效率。
      在风险评估方面，AI 技术利用大数据分析和机器学习算法，对供应链中的交易数据、物流信息、市场动态等进行深度挖掘，构建风险预警模型，实时监测潜在风险点，为金融服务机构或平台提供更为精准的风险评估报告，有助于降低坏账率和提升风险控制能力。
      业务审批流程也因 AI 技术的引入而变得更加高效。智能审核与审批系统能够根据预设的规则和条件，自动对业务申请进行初步筛选和评估，从而实现了业务审批的自动化和智能化，显著缩短了审批周期，提升了客户体验。
三、AI 技术在供应链金融业务中的风险与挑战
      尽管 AI 技术在供应链金融业务中展现出巨大的应用潜力，但其推广与落地仍面临诸多风险与挑战。
      从技术层面来看，AI 模型的准确性和稳定性高度依赖于训练数据的质量和多样性。若数据存在偏差或不足，可能导致模型预测失误，进而影响风险评估和业务审批的准确性。
      从业务层面来看，AI 技术的应用可能引发数据安全和隐私保护问题。供应链金融业务涉及大量敏感信息，如企业资质、经营数据、信用记录等，这些信息一旦泄露，将对客户造成严重损失。
      从监管层面来看，AI 技术在供应链金融业务中的应用尚处于探索阶段，相关法律法规和监管政策尚不完善。这可能导致一些金融机构在应用 AI 技术时存在合规风险，甚至可能引发系统性金融风险。
四、金风云信平台实践案例分析
      （一）平台供应链金融业务痛点分析
      一是客户信息及贷前资料审核难度大。在供应链金融业务贷前审批环节，需要对授信主体以及交易对手进行包括工商数据、法人信息、法人身份识别与验证、企业身份识别与验证、对公账户验证等公开数据的风险排查，此过程涉及大量外部数据的采集、确认、分析等工作，对数据的质量、维度以及审批的时效要求均提出了新的挑战。
      二是业务办理资料多、效率低。金融业务办理中会产生大量信息流、业务流、资金流、物流等数据和资料。审核人员需要对业务合同、发票、运输单等大量纸质材料的关键信息进行细致的审核校验和交叉比对，识别业务的资产信息，这些工作耗费大量人力，且效率低，还易出差错。
      三是业务场景多、审核难度大。金风云信注册、云信开具、云信转让、云信融资等业务场景众多，人工审核时逐笔审核难度大、错误率高、工作繁重。尤其是特殊文档需要人工逐一比对，规则复杂，同一文件有多处审核要点，需要进行对比验证、交叉比对等，严重耽误资产审核效率，影响业务进度。
      （二）平台基于 AI 技术的解决方案
      其一，智能文档处理技术的应用。智能文档处理技术涵盖单据扫描、关键字段提取、不限版式处理、全文本识别等功能。通过该技术，平台能够对各类业务文档进行快速处理，自动提取关键信息，摆脱了传统人工处理的繁琐和低效。
      其二，财务机器人与合同机器人的应用。基于合同机器人处理技术，平台打造了智能审核解决方案，实现了合同关键要素自动审核、合同信息与业务自动校验等功能。财务机器人则在财务报表识别与分析方面发挥作用，能够对财务的利润表、资产负债表、现金流量表进行识别、提取，并进行经营分析，生成在线尽调报告，提升了财务分析的效率和准确性。
      其三，AI 算法及相关技术的支撑。平台的技术层包含 AI算法、搜索引擎、规则模型、系统集成等。AI 算法为智能识别和分析提供了核心动力，通过深度学习、神经网络等技术，不断优化模型的识别精度和处理效率。
      （三）平台应用 AI 技术的实施过程
      在合同类要素提取中，融资端用户上传或接口推送合同文本后，系统通过合同类型预测模型判断合同类型，利用支付条款提取模型和表格识别模型等，提取关键要素和支付条款描述，并输出识别结果。在发票类要素提取中，用户上传发票后，机器提取关键要素，计算是否满足本次融资规模，进行异常元素标识，并输出发票是否重复的结论及重复信息预览。
      在AI 智能审核与审批方面，基于合同机器人处理技术，平台在融资审核、放款审批等环节，实现了自动化合同审核、管理审批、业务规则校验。具体包括加入风险定价及管理的自动工作流审批、发票附件自动校验、合同关键要素自动审核等功能，显著提升了审核效率。
      在财务报表识别与分析方面，平台可以对财务的利润表、资产负债表、现金流量表进行识别、提取，进行经营分析。基于智能文档处理技术打造的智能财报解决方案，在贷前融资审核等环节提供全方位的财务分析能力和产品服务，帮助平台大幅降低人力投入成本，提升编制尽调报告效率，其功能还包括合并报表与单体报表分析、财务智能分析、财务关键指标接口等。
      在AI 智能规则池创建方面，AI 智能化应用功能规则池的创建，经过业务调研，深入研究各场景业务规则、条件、机制。通过 OCR、AI 大模型、机器人、智能体、数据集、二次学习、纠错、三方接口交叉查验等多方面、全方位构建属于自己的规则池。
      （四）平台的成果与收益
      首先，业务效率显著提升。通过应用 AI 技术，金风云信平台在业务效率方面得到了大幅提升。平均年开票量达到百亿元，实现了与 SAP 系统直联，系统自动审单，减少人工合同审核数量，大大降低了人工成本，提高了业务办理速度。
      其次，成本有效降低。平台通过应用 AI 技术，节约了大量财务费用，有效调节了现金流量。人力成本方面，由于减少了大量人工审核工作，相关岗位的人力投入大幅降低，降低了平台的运营成本。
      再次，风险管控能力增强。AI 技术的应用提高了平台的风控管理水平。通过对客户信息、交易数据等的自动分析和风险排查，能够及时发现潜在的风险点。系统自动审核减少了人工审核的主观因素影响，降低了错误率，使得风险判断更加客观、准确，保障了平台业务的安全开展。
      最后，客户数量稳步增长。随着平台业务效率的提升、服务质量的改善以及风险管控能力的增强，吸引了更多的客户入驻。客户数量大幅增长，平台的市场影响力不断扩大，为供应链金融业务的进一步发展奠定了坚实的客户基础。
      五、金风云信平台 AI 技术应用经验与启示
      一是提早部署，战略规划先行。平台自 2020 年上线以来，始终以数字化转型为核心战略，持续迭代更新并与 AI 技术深度融合。借鉴同业优秀经验，采用数字化支付凭证，明确“从资金优化到云信替代银承开承”的分步目标，将 AI 技术应用纳入长期战略，通过顶层设计确保资源投入与实施节奏。
      二是内部协同，高效推进落地。平台与集团数字化部门、财务部、供应链部门密切协作，仅用一个月就完成财务一键支付系统直联，实现融资全自动放款与财务公司一键支付，打破了部门壁垒，加速了数据流通与系统对接，为 AI 技术的落地提供了组织保障。
      三是安全合规，筑牢发展基石。平台以合规为前提，通过“三级等保”认证（非银行金融机构最高等级保护），实现与中国人民银行中登网直连，并采用中国金融认证中心（CFCA）电子签章，确保业务开展的安全性与合规性。
六、AI 技术在供应链金融业务中的优化措施
      首先，强化数据治理与质量管控。鉴于 AI 模型对数据的高度依赖，供应链金融平台应建立完善的数据治理体系，从数据采集源头把控质量，通过多源数据交叉验证、异常数据清洗等手段，确保训练数据的准确性、完整性和时效性。
      其次，构建多层次安全防护体系。针对数据安全与隐私保护问题，平台需采用加密技术、访问控制、匿名化处理等手段，对敏感信息进行脱敏处理，防止数据泄露。在技术层面，部署入侵检测系统、防火墙等安全设备，实时监控异常行为；在管理层面，制定严格的数据使用规范，明确员工权限与责任，定期开展安全培训，提升全员安全意识。
      再次，推动监管科技应用。面对监管政策的不确定性，平台可利用 AI 技术构建合规自动化系统，通过自然语言处理（NLP）实时解读监管文件，自动生成合规报告，降低人为误读风险。同时与监管机构保持密切沟通，参与行业标准制定，推动 AI 技术在供应链金融领域的合规应用框架完善。
      最后，建立技术迭代与人才储备机制。为应对 AI 技术快速更新，平台需设立专项研发基金，持续投入模型优化与算法升级，保持技术领先性。同时加强与高校、科研机构的合作，通过内部培训、外部引进相结合的方式，构建稳定的技术团队，为 AI 技术的长期应用提供人才保障。
七、结语
      随着 AI 技术的不断发展和完善，供应链金融行业的数字化转型将进一步深入。其他供应链金融平台可以借鉴金风云信平台的经验，结合自身实际情况，积极推进 AI技术的应用，推动整个供应链金融行业向更加高效、智能、安全的方向发展，为中小企业融资和产业链、供应链的稳定发展提供更好的金融支持。
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