AI+ESG+出海：联易融的下一个五年战场与真实挑战

时间：2026-05-18来源：网络作者：admin2

导读：

2026年,联易融站在了一个新的起点。

国内供应链金融科技市场连续六年第一,AI智能审核能力成为行业标杆,5000亿资产处理规模标志着规模竞争期的胜出——这是过去的成绩单。

但在资本市场,过去的成绩不能支撑未来的估值。当市场开始追问"下一个五年增长在哪里"时,联易融给出了三个方向:AI Agent+战略的深化、ESG与供应链金融的融合、全球化的"Unloq"品牌出海。

这三个方向,既是联易融向市场讲述的未来故事,也是一组待市场检验的战略关注。

AI Agent+战略:从"功能赋能"到"全域智能"的距离

联易融2025年正式提出"AI Agent+"战略,目标是推动AI从当前的"功能赋能阶段"迈向"智能协同阶段"。

具体来说,智能协同阶段的AI Agent,需要具备三项核心能力:

跨系统任务调度:AI Agent不只是处理单一任务,而是能够跨越银行核心系统、风控系统、中登平台、企业财务系统等多个系统,自主调度资源,完成复杂的多步骤工作流。

自然语言交互决策:用户(如信贷经理)通过自然语言与AI Agent对话,描述业务需求,AI Agent自动理解意图、制定方案、执行操作,大幅降低使用门槛。

自适应流程优化:AI Agent能够根据业务结果的反馈,自主优化自己的工作流程,而不需要人工调整参数。

这是一幅令人振奋的图景——如果能够实现,供应链金融的整个运营链条将实现真正意义上的"无人化",联易融将从"技术工具提供商"升维为"智能金融大脑"。

然而,在这幅图景和当前现实之间,存在几个值得注意的技术与工程挑战:

挑战一:多系统集成的工程复杂度。金融机构的核心系统,往往是建于10-20年前的遗留IT架构,接口标准不统一、系统稳定性参差不齐。跨系统任务调度,需要与这些老旧系统的接口完成可靠对接,这是纯粹的工程难题,与AI模型能力的高低并不直接相关。

挑战二:AI决策的合规边界。金融监管要求对信贷决策的完整记录和可审计性。当AI Agent自主完成多步骤决策并执行操作时,如何确保每一个决策节点都符合监管要求、都有完整的日志记录,是AI在金融领域深度自动化必须解决的合规前提。

挑战三:错误级联风险。单点AI工具的错误,影响范围有限;跨系统的AI Agent一旦在某个关键节点出错,错误可能沿着任务链条快速扩散,造成更大范围的业务影响。如何设计足够鲁棒的异常检测和人工干预机制,是智能协同阶段AI Agent工程化落地的关键。

这三个挑战,不是无法克服的,但都需要时间——实际落地的时间线,可能比战略规划文件中的描述更长。

AI×ESG:一个令人兴奋但充满未知的组合

联易融在2026年度界面新闻的深度报道中,提出了一个颇具前瞻性的命题:AI与ESG的双螺旋融合。

核心逻辑是:ESG(环境、社会、治理)标准在供应链金融领域的落地,面临一个根本性难题——绿色资产的真实性如何验证?供应链上任何一个环节的主体,都可以声称自己的产品是"绿色"的,但验证这一声明的代价极高,传统人工审核根本无力支撑大规模绿色供应链金融的落地。

联易融的答案,是用AI来验证绿色资产的真实性:

供应链碳足迹追踪模型:通过AI技术,对每一笔资产进行碳足迹核算和绿色标签验证,实现风险管理环节100%全覆盖;

动态绿色定价机制:将供应商的绿色合规情况与融资利率挂钩,合规程度越高、融资成本越低,从而用市场化手段激励供应链绿色化;

"漂绿"识别能力:通过AI的多维度数据核验,识别以虚假绿色标签套取绿色金融资源的欺诈行为。

2025年,联易融的可持续供应链资产规模达到668亿元,同比增长80%,占总业务比例从9%提升至13%——这是AI×ESG商业化前景的初步验证。

但这一赛道,同时充满了挑战:

技术标准尚不统一。什么是"真绿色"?不同国家、不同行业对绿色标准的定义各不相同,国际上也没有统一的认定体系。联易融的碳足迹追踪模型,是在这一不确定环境下的自主探索,能否得到监管层和国际市场的广泛认可,仍有待时间检验。

数据真实性的溯源困境。AI能验证数据的内部一致性,但如果数据的源头本身就是造假的(例如,供应商提供了伪造的绿色认证文件),AI的核验能力将面临根本性局限。"漂绿"行为的对抗性强化,是AI×ESG赛道长期需要应对的问题。

监管套利风险。绿色金融享有利率优惠和监管鼓励,这天然地形成了"绿色标签"的经济价值和寻租动机。随着绿色供应链金融规模的扩大,监管套利行为将持续增加,对AI风控体系的识别能力提出越来越高的要求。

Unloq出海战略:一场漫长的长征

联易融2025年推出国际业务品牌"Unloq",寓意"解锁全球贸易金融的潜力与效率",并明确将国际化列为第二增长曲线。

从已知数据来看,国际化的进展有些令人鼓舞:跨境生态客户同比净增451家,总数达1550家,业务覆盖全球27个国家和地区,预计2026年国际业务进入"指数级增长轨道"。

但理性地看待这一战略,需要正视若干结构性挑战:

挑战一:监管碎片化是根本性障碍。

全球贸易金融的监管环境,是高度碎片化的。每个国家和地区的金融监管法规、数据隐私规定、发票和合同的法律效力认定,都有其独特的要求。联易融在国内建立的技术能力,无法直接"拷贝粘贴"到每一个海外市场,必须针对每个市场的监管要求进行本地化适配,这不只是技术工作,更是法律合规工作。

挑战二:本地信任的建立是时间成本密集的工程。

在金融行业,信任是一切业务的前提。联易融在国内建立的"连续六年行业第一"的品牌认知,在海外市场是不存在的——它需要从零开始,通过在每个目标市场的本地合作伙伴合作、本地标杆客户建设、本地监管关系维护,逐步建立品牌信任。这是一个时间成本密集的过程,难以加速。

挑战三:竞争格局比国内更复杂。

在国内,联易融面对的竞争对手,大多数不具备其技术深度和客户规模;在国际市场,联易融将面对SAP、Oracle等全球IT巨头的供应链管理模块,以及HSBC、渣打等国际金融机构的自有科技平台,还有来自印度、新加坡的本土金融科技公司。这些竞争对手,在各自的本土市场拥有更深的根基。

挑战四:参照案例的警示。

跨境金融科技出海,远比国内市场复杂——蚂蚁的先例,是一个值得联易融认真对照的参照。

尽管如此,联易融出海的战略逻辑并非没有支撑。中国制造业供应链向东南亚的转移,正在"带着"大量中国核心企业在海外建立新的供应链网络——这些企业,天然是联易融出海的潜在客户,是其在海外市场实现冷启动的重要抓手。"跟随中国核心企业出海"的路径,比"硬闯陌生市场"的难度要低得多。

资本市场的真实期待:估值逻辑的转轨

联易融2021年上市时,市场用"增速"衡量它——规模增长快不快、客户数量增加多不多。

2026年的市场,开始用"质量"衡量它——多级流转占比多高、AI毛利率是多少、国际业务收入贡献几个点。

这一估值逻辑的转轨,对联易融的战略执行提出了新的要求:不只要"做了什么",更要证明"做的产生了多少可量化的财务价值"。

2025年全年收入9.8亿元,下半年单季6亿元(环比增长62%),显示出V型反弹的势头;49亿元现金储备,提供了充裕的战略弹药。

但资本市场关注的下一个关键指标,是AI业务(蜂联AI Agent)的收入规模和毛利率——如果AI Agent的订阅收入能够从目前的42家客户快速扩展到200家、500家,且毛利率显著高于传统服务业务,那么联易融的"科技公司"估值逻辑就会得到财务数据的支撑;反之,如果AI业务的增长速度低于市场预期,联易融依然会被市场当作传统金融服务公司来定价。

在中国供应链金融科技这个相对小众但战略价值极高的赛道里,联易融是目前综合实力最强的玩家——没有之一。

这一判断,基于数据(连续六年第一)、技术(OCR全球第三、LDP-GPT六年打磨)和商业(5000亿资产处理规模、43万家中小微服务数量)的综合支撑。

但是,"最强"不等于"无忧"。AI技术的快速迭代、全球化出海的不确定性、ESG×AI赛道的标准空白,都是真实存在的风险变量。

联易融的未来,很大程度上取决于一个核心问题:在AI技术快速普及的时代,当通用大模型的能力越来越接近垂直大模型的专业深度,联易融的技术壁垒能否持续?

答案在于,联易融所积累的,不只是一个技术模型,而是一套由数据、规则、场景知识和客户生态构成的复合体系——这个复合体系的竞争价值,远比任何单一的AI模型更难被复制。

在这个意义上,"信者恒信"——相信联易融护城河深度的人,会在每一次AI技术的新浪潮中,找到它依然领先的新证据;而怀疑者,也会在每一次市场波动中,找到它脆弱性的新证据。

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