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PREFACE
序　言
AI重塑供應鏈金融科技
在技術發(fā)展的歷史長河中，每隔數十年就會涌現出足以重塑人類社會結構的創(chuàng)新力量。人工智能（AI）的崛起，不僅是技術范式的迭代升級，更是人類文明的一次深刻轉型。大模型改變了人工智能，也即將改變世界。
人工智能的本質在于，通過構建模型來解決特定問題并提供專門服務。ChatGPT解決的主要問題是提升人工智能在開放域對話中的表現，但它在處理某些特定領域或某些需要高度專業(yè)化知識的任務時，仍然存在局限。
大語言模型（LLM，簡稱大模型）從三個層面重新定義了人工智能：第一，重新定義了人機交互；第二，重新定義了營銷和客服；第三，催生了AI原生應用。未來，大模型將成為應用開發(fā)的基石，各個行業(yè)都會有自己的專業(yè)大模型。這一趨勢預示著云計算領域也會迎來重大變革，用戶在選擇云服務商時，將越發(fā)重視模型的效能與配套技術框架的先進性，而不再僅關注計算資源和存儲成本。
在技術領域，競爭不可避免。維持競爭優(yōu)勢的關鍵在于不斷創(chuàng)新。整合或許可以讓應用更精準，但只有重做才能讓用戶體驗發(fā)生代際變革，我認為每一個產品都值得用AI重做一遍。以搜索為例，行業(yè)內最新落地的搜索AI助手，可以讓用戶與它發(fā)生多輪對話，并使用語音交互，還能通過自然語言直接生成圖片，這意味著人工智能的發(fā)展已經從辨別式走向生成式。當然，搜索的重塑只是用大模型重構產品后受益的冰山一角，人工智能對商業(yè)世界的重塑遠不止于此。
AI的發(fā)展堪比微處理器、個人計算機、互聯網和手機的問世，它的影響將觸達人類社會的每一個角落。例如，部分企業(yè)已經開始利用人工智能來創(chuàng)造新的產品和提供新的服務；部分行業(yè)將人工智能作為創(chuàng)造力工具來創(chuàng)造視覺藝術、音樂、詩歌等各類作品及編寫計算機代碼等；制造商通過添加具有深度學習能力的質量控制軟件來提高質量控制的速度和準確性；建筑公司、公用事業(yè)公司、農場、礦業(yè)公司及其他在廣闊地理區(qū)域運營的實體使用人工智能軟件和計算機視覺來監(jiān)控和識別有問題的行為、危險的情形或商業(yè)機會；醫(yī)生、研究人員使用智能的決策支持系統（DSS）做出決策和判斷等�？傊�，人工智能的商用場景已遠遠超出現在能預估的范圍，大模型對世界的改變勢必會滲透到各行各業(yè)。
在金融領域，AI大模型憑借其在內容生成、邏輯推理、快速迭代乃至輔助決策等方面的卓越能力，有望重塑金融機構的基礎架構及管理體系，大幅拓展金融數智化變革的空間。
在當下聲勢浩大的AI浪潮中，國內金融領域大模型次第涌現。大模型通過學習金融行業(yè)特有的概念、術語和邏輯關系，在知識密集型場景中，提供自然語言理解和生成、知識檢索與問答、信息總結摘要等能力。在全鏈路數字化應用中，大模型扮演了重要角色：在客戶關懷方面，它可以提升用戶體驗；在風險管理與信貸評估方面，它可以進行欺詐檢測和風險評估；在精準營銷與客戶洞察方面，它可以設計個性化營銷策略；在投資咨詢與資產管理方面，它可以提供復雜的財務模型分析和投資策略優(yōu)化，生成研究報告；在運營優(yōu)化和自動化方面，它可以處理交易結算、合規(guī)審查、文檔管理等工作，提升運營效率并降低成本。同時，通過風控多代理體系，大模型可以縮短風險決策周期，提升風控人效。在多模態(tài)數字化應用方面，它可以基于企業(yè)外呼、客服、推薦、運營等多模態(tài)業(yè)務場景，將豐富的多模態(tài)技術和靈活的AI服務進行結合，快速實現業(yè)務目標。AI正成為新質生產力，推動金融機構的服務模式不斷出新。
AI大模型和金融正史無前例地相互需要著。但在具體實踐層面，二者的結合，依然有很多問題需要解決。從理論到可商用，看似不遠，實則有很多待跨越的障礙，大模型如何高效地轉化出商業(yè)價值，則是更復雜的問題。從市場來看，大模型在生成類場景中落地應用較多，但在涉及決策的金融場景中落地應用較少。也就是說，大模型距離深度融入金融業(yè)務的各個端點，進而重塑金融行業(yè)的生產關系，還有很長的路要走。
與此同時，頭部廠商對于金融大模型似乎越來越形成一種共識，即大模型不僅僅要為企業(yè)降低成本、提升效率，最終要演進為超級智能體，重構企業(yè)的業(yè)務流程。也就是說，金融大模型的發(fā)展需要向產業(yè)縱深處探尋，在保留開放生態(tài)和生長空間的同時，專精于推動現有金融場景和應用的更迭和升級，制造新的體驗�？偠�言之，以金融機構的真實需求為導向做精細化開發(fā)，也是金融大模型的核心議題。
金融領域有多元化的業(yè)務場景和廣泛的數字化轉型升級需求，是大模型極佳的垂直落地場景，但同時我們也需要關注以下問題。
一是算力。金融機構如何面對算力資源持續(xù)緊俏硬件快速更新換代及資源兼容優(yōu)化配置等復雜局面，如何有效地規(guī)劃并適應這種動態(tài)變化的算力格局，是首要問題。
二是開源模型與商業(yè)化模型。數字化轉型要求金融機構具備高度的靈活性，不斷審視并適時調整策略，綜合考量成本、性能、靈活性與支持服務等因素，做出最符合自身實際情況的決策。
三是模型規(guī)模。大模型具有更強大的學習能力和更優(yōu)秀的泛化效果，但它對算力資源消耗巨大。針對不同的業(yè)務場景，如何選取與之匹配的模型規(guī)模，成為金融機構的另一大課題。
四是通用大模型和專屬大模型。金融機構必須基于自身的業(yè)務特性、戰(zhàn)略導向及資源條件，審慎考慮是采用廣泛適用的通用模型，還是投資開發(fā)更加契合自身需求的定制化模型。
五是大模型安全風險。一方面是模型本身的安全防護，另一方面是模型應用過程中的安全問題，包括但不限于大數據處理引發(fā)的隱私泄露風險、生成內容可能蘊含的偏見與不公等。確保安全是金融機構在推進大模型應用過程中不可忽視的重要環(huán)節(jié)。
面對上述金融大模型的落地困境，業(yè)內的明顯趨勢是，越來越多的機構相互合作，通過生態(tài)共建來實現共贏。而對于大部分中小金融機構以及金融科技公司來說，未來更理想的路徑或許是：引入第三方廠商領先的基礎大模型，在自身樣本基礎上微調，構建出自己的專業(yè)大模型，快速賦能業(yè)務流程，實現彎道超車。
預計隨著底層大模型從增量階段轉入存量階段，拼質量、拼落地會成為競爭焦點，注重模型推理能力的企業(yè)的競爭優(yōu)勢會進一步顯現。總的來看，未來金融大模型的發(fā)展將對目前的行業(yè)范式產生深遠影響。
聯易融科技集團（以下簡稱聯易融）作為領先的供應鏈金融科技解決方案提供商，正積極擁抱大模型帶來的新一輪科技發(fā)展機遇，通過在通用大模型基礎上的再優(yōu)化和升級，成功打造了供應鏈金融垂直領域的專屬大模型。以合同智能解析為例，聯易融通過自研的LDP算法，解決了開源模型在處理復雜文檔場景時的局限性。該算法運用視覺模型的高效圖像處理、語言模型的深度文本理解以及信息交互模塊的數據整合功能，形成一個綜合解決方案，能夠處理各種類型的文檔，并適應不同的業(yè)務需求和應用場景。
近日，聯易融自研的供應鏈金融輕量級一站式AI平臺蜂羽AI審單平臺榮獲國際財經媒體《亞洲銀行家》最佳AI技術獎項。聯易融蜂羽AI審單平臺以大模型技術為基石，能對數據、算法和模型等組件進行自由組合，高效、便捷地進行模型開發(fā)與服務部署；同時沉淀了多種針對供應鏈金融領域的場景化智能解決方案，包括智能中登、貿易背景智能核查、跨境單證智能審核等，助力金融機構快速構建高精度AI應用。以聯易融與渣打銀行的合作為例，通過蜂羽AI審單平臺，渣打銀行在貿易金融、支付管理等業(yè)務中，在審單運營的關鍵步驟上，降低了時間成本，提升了運營彈性和業(yè)務韌性。同時，蜂羽AI審單平臺上的大模型技術能夠深度應用于供應鏈金融業(yè)務中，實現智能化風險評估，助力渣打銀行在運營交付等日常工作中降本增效。
本書旨在深入挖掘并總結聯易融創(chuàng)新的實戰(zhàn)經驗和深刻洞見，為讀者描繪一幅未來金融的宏偉藍圖，幫助金融從業(yè)者、企業(yè)家、科技開發(fā)者和學者理解AI大模型在供應鏈金融中的工作原理，激發(fā)行業(yè)更多創(chuàng)新思維的碰撞和交流，從而共同創(chuàng)新AI與供應鏈金融的融合。當然，聯易融在供應鏈金融大模型領域的實踐和思考仍處于持續(xù)發(fā)展和完善的階段，受過往經驗所限，本書還有許多不完善之處，歡迎各位同行批評指正。

宋群
聯易融創(chuàng)始人、董事長兼首席執(zhí)行官

PREFACE
前　言
供應鏈金融新紀元
隨著全球經濟的蓬勃發(fā)展和國際貿易的日益繁榮，供應鏈金融作為一種創(chuàng)新的金融模式迅速嶄露頭角。供應鏈金融通過將金融服務與供應鏈管理相結合，為企業(yè)提供了更加靈活和高效的資金支持，助力供應鏈各參與方實現共同繁榮。然而，傳統的供應鏈金融模式面臨一些挑戰(zhàn)和限制，例如每筆交易規(guī)模較小、存在大量復雜的非結構化數據、溝通成本高等。此外，新的應用場景不斷涌現，平臺和系統的開發(fā)卻缺乏足夠的靈活性。因此，供應鏈金融行業(yè)急需新的技術手段來提升效率和靈活性。
在這個充滿機遇和挑戰(zhàn)的背景下，人工智能技術的迅猛發(fā)展給供應鏈金融帶來了新的可能性�；�于金融科技、供應鏈金融場景、大模型技術理念，也結合實踐與洞察，我們引入了供應鏈金融GPT（Generative Pre-trained Transformer，生成式預訓練Transformer）概念，旨在通過機器智能和數據驅動的方式，進一步提升供應鏈金融的效率、透明度和可靠性。
本書旨在探索供應鏈金融GPT的發(fā)展歷程、應用場景以及它對供應鏈金融領域的影響，同時深入GPT的技術原理、關鍵功能和落地實踐，重點關注其在資金管理、供應商融資、庫存融資和供應鏈可追溯性等方面的作用。我們將對供應鏈金融的場景和案例進行介紹和分析，并基于此進一步探討如何構建供應鏈金融大模型，包括數據和技術基礎設施、合作伙伴和生態(tài)系統建設、變革管理和組織文化等。此外，我們還將探討供應鏈金融GPT的價值與收益，包括降低成本、管理風險和提升創(chuàng)新競爭力。
然而，我們意識到供應鏈金融GPT的實施將面臨一系列的挑戰(zhàn)，如數據隱私和安全性、技術可行性和集成性、法律和監(jiān)管風險等，這些問題需要認真思考和解決。
隨著技術的不斷創(chuàng)新和演進，數據共享和合作平臺的構建、區(qū)塊鏈和智能合約的整合、AI和機器學習的進一步應用將為供應鏈金融AI大模型帶來更多的機遇。我們相信，供應鏈金融AI大模型將持續(xù)演化，為企業(yè)提供更智能、高效和可持續(xù)的供應鏈金融解決方案。
在撰寫本書的過程中，我們深入研究了供應鏈金融AI大模型的理論基礎、技術特點和實際應用案例，并進行了廣泛的討論和交流，以確保內容準確、全面和具有實踐價值。但技術日新月異，我們希望通過本書激發(fā)讀者的更多思考和創(chuàng)新，推動供應鏈金融GPT的進一步實踐和應用。我們相信，供應鏈金融大模型將成為未來供應鏈金融領域的重要驅動力，助力企業(yè)和社會的可持續(xù)發(fā)展。讓我們一起探索供應鏈金融大模型的未來，開啟一個更加智能、高效和可信賴的供應鏈金融時代！
特別鳴謝對本書創(chuàng)作給予支持的人員：徐美瑩、蔣宛辰、馬琰芳、周驛、侯澤赟、葉會杰、荊飛瑤、張正、張軍濤、李詩昀、馬旋、蘇強、李綺霞、周詩倩、許佳、朱浩、姚夏冰等同事。

沈旸
聯易融副總裁、聯易融國際CTO