导读：相较于传统金融服务，供应链金融被视为金融领域中最早与GPT模型结合的典范。技术层面上，大模型所具备的自主学习、推理能力、扩展性以及涌现性等特征将为供应链金融带来无限创新和想象的空间；政策层面上，如《金融科技发展规划（2022—2025年）》和《关于银行业保险业数字化转型的指导意见》等文件不仅强调了科技在精准配置金融资源中的关键作用，更将重点放在了供应链金融等关键领域的创新发展上，为供应链金融带来了更广阔的创新空间和更大的发展潜力。
随着科技的不断进步，供应链金融服务的运作模式正迎来前所未有的变革契机。下面我们从市场营销与销售、客户服务与运营支持、软件开发、风控合规和融资决策、企业管理和产业链数字化断点这六大实际业务的视角来看一看AI大模型是如何赋能供应链金融业务的。
供应链金融的杠杆效应（用一个核心企业作为杠杆，打开整个供应链的客户网络）提高了吸引新客户的效率，但也为营销带来了显著的挑战。供应链金融领域的营销人员不仅需要服务好核心企业和金融机构这两大关键角色，还需要面对由这两大角色延伸出的数以千计的供应商和经销商。
在市场营销领域的AI大模型应用中，行业领先公司Salesforce已经积极探索并推出了Einstein GPT，如图1所示。这一创新性产品融合了Salesforce的专有人工智能模型与OpenAI的ChatGPT技术，同时还允许用户集成外部模型。
图1 Salesforce公司推出的Einstein GPT
总得来说，GPT等大模型在供应链金融领域可提供多方面的支持。
GPT通过分析大量客户数据和行为，利用自然语言处理技术提取价值信息，助力金融机构深化市场洞察、细分市场及识别趋势。
GPT可自动生成高质量的营销内容，如博客、社交媒体帖子、营销PPT和短视频，涵盖多种语言，有效支持跨国市场营销活动。
GPT可以作为7×24全天候客户服务的AIAgent，提供更加精准和人性化的服务，深化客户关系，推动销售成功。
GPT可通过自动化生成定制合同草案，减少错误，提升效率；同时，它还能自动完成业务任务，如总结销售报告、提取电子表格要点或起草邮件，助力供应链专业人士高效工作。
在供应链金融领域，客户服务与运营支持是维持业务顺畅进行的关键环节。日常工作中遇到的挑战，如不频繁的融资操作导致用户遗忘系统使用方法、低效的非结构化沟通，以及高峰期服务质量下降等，每一个都可能成为业务流程顺利进行的阻碍。
在智能客服领域，ServiceNow通过将生成式AI技术引入其VirtualAgent解决方案，极大地提高了客户服务的自助体验。图2就展示了国外其咖啡店的点单界面，利用生成式AI技术，它能够直接以对话形式回答用户的问题，并直接连接到NowPlatform的数字工作流中。
图2 GPT技术融入咖啡点单页面
总得来说，GPT等大模型在供应链金融领域的客户服务与运营支持中提供了多种解决方案：
引入GPT大模型后，企业能提供智能用户指导与培训，加速用户熟悉系统过程，减少沟通成本；同时，GPT可帮助整理知识库，便于运营人员查找信息，提供专业解答。
GPT能自动化处理非结构化文本，进行语义理解并转化为结构化数据，提高客户与运营团队沟通效率，同时记录分析客户反馈，提升服务质量。
3. 单据处理和数据提取
GPT能够处理供应链金融中复杂的非标准单据，将其转化为结构化数据，提高数据准确性和流程处理速度，增强风控和审核效率。
业务高峰期，GPT可通过智能聊天机器人提供7×24小时客户服务，即时响应用户需求，协助完成操作，并处理部分重复性任务，减轻运营团队压力。
GPT智能助手能自动调整语言和沟通风格，记忆客户背景和偏好，根据客户情绪提供个性化建议，提升交流效果和客户满意度。
通过软件的自动化和智能化功能，供应链金融可以更高效地管理交易、减少人工成本和错误。然而在软件开发中，一个显著的痛点是开发速度与客户需求变化之间的不匹配。
目前已经有很多GPT赋能软件开发落地的场景，例如VSCode平台。VSCode通过集成诸如Slack、企业微信、飞书等即时通信工具的插件，使工程师能够在IDE内直接与项目组成员实时沟通和同步信息，如图3所示。
图3 VSCode中的ChatGPT等AI插件助力工程师们更高效地工作
在供应链金融项目中，AI大模型能自动生成需求文档和用户故事，预测评估项目风险，并提供动态项目管理支持，包括实时进度追踪和资源分配优化，有效辅助决策制定。
在设计阶段，AI大模型能根据设计师的描述快速生成供应链金融软件的界面设计元素和用户体验原型，提供创意灵感，支持设计方案的快速迭代与优化。
在供应链金融软件开发中，AI大模型能自动生成高效代码片段，依据自然语言描述编写特定功能代码，优化现有代码以提高执行效率并降低安全风险。
在软件测试阶段，AI大模型能自动生成广泛的测试用例，检测潜在故障和缺陷，并通过深入代码分析识别错误，提供修改建议，显著提升调试效率。
在软件部署和维护阶段，AI大模型通过持续性能监控和用户反馈分析优化软件，指导开发团队根据用户行为和反馈进行调整和更新，以提高用户满意度和软件稳定性。
未来供应链风控的发展趋势在于如何利用技术和数据分析，提高风险评估的准确性，减少对核心企业信用的过度依赖，同时提升产品的差异化和专业化水平，以适应不同企业和产业链的具体需求。
GPT等技术通过深度学习和自然语言处理能力，能够有效辅助金融机构解决以下供应链金融中通用的风控问题：
1. 增强信用评估能力
GPT能通过分析企业财务数据、交易记录和市场行为，自动识别信用风险关键信息，提供精准信用评分；结合模式识别技术，预测潜在信用违约风险，助力金融机构优化融资决策。
GPT能自动分析合同条款，识别风险点和法律漏洞，同时通过分析历史数据识别潜在欺诈行为，保障交易安全与透明。
GPT实时监控市场动态、政策变化等，预警潜在风险；通过分析行业报告和新闻资讯，识别供应链中的风险因素，如供应商稳定性、原材料价格波动等。
GPT能模拟不同场景预测供应链问题及其对融资需求的影响，提供数据支持；并通过智能咨询服务，为金融机构在资金配置、风险对冲等方面提供决策支持。
供应链金融业务深植于企业间的紧密合作，关系网涵盖了供应商、经销商、核心企业，以及金融机构和服务平台企业。这一领域的独特性在于，它不仅需要对企业内部的组织结构、员工、角色、目标和流程进行精细化管理，还需要应对外部市场、技术创新和消费者行为等变化的挑战。
如图4所示，L3AGI.COM网站提供了针对企业合作的AI助理协同的体验，在一个软件公司的沟通群里，可能会有项目经理、质量经理、产品经理、技术经理等多个角色组合而成的综合AI智能体，通过协同来提升生产效率。
图4 L3AGI.COM网站的AI助理
在供应链金融领域，GPT和其他AI大模型对企业内部协同与管理的影响体现在以下几个方面：
GPT通过自然语言处理技术消除术语理解差异，提高沟通效率，整合企业知识库，促进跨部门高效协作，加速项目推进和决策制定。
AI大模型通过分析历史和客户数据，提供洞察简化供应链金融决策，同时帮助对齐组织目标，提高决策效率和科学性。
GPT模型识别创新点，降低试错成本，适应全球文化和法规差异，确保供应链金融产品成功本地化，减少失败风险。
供应链金融的数字化断点问题，包括信息孤岛、技术不兼容，以及多方沟通和信息校验的复杂性，严重限制了供应链金融服务的优化和创新。通过强大的数据分析能力和自动化流程，GPT不仅有望打破信息孤岛，提升供应链的透明度和效率，还能通过促进更高级别的自动化和智能决策，为供应链金融领域带来革命性的改进。
GPT通过其高度的数据处理能力和学习能力，能够在以下几个方面助力供应链金融的数字化转型：
GPT分析供应链大数据，预测需求、识别瓶颈和质量问题，利用历史销售和市场趋势优化库存与生产计划，提升资金流规划和供应链金融的稳定性和流动性。
结合IoT和图像识别，GPT实时监控物流生产，及时发现故障和质量问题，优化物流部署，提升生产效率和供应链透明度，为金融服务提供精准的资金需求预估和风险评估。
GPT通过智能决策减少人为错误，提高供应链自动化，与企业系统集成确保无缝信息传递，提升整体效率，简化金融服务管理。
GPT整合供应链数据，提高透明度和对账准确性；结合区块链自动清算交易，简化流程，加快资金周转，提升金融服务效率。
当前行业面临多个业务挑战，如市场营销效率、客户服务质量、风险评估准确性、企业合作、金融科技整合以及数据治理透明度等，这些都可以通过创新技术来突破。在此背景下，AI大模型技术有望发挥关键作用。它有潜力降低沟通成本、提高软件开发效率，并促进多方协作和互动方式的改革。此外，AI大模型技术还能实现资产与资金的智能匹配，为供应链金融服务带来渐进性的改革。这种技术进步不仅将彻底改变供应链金融服务的面貌，还将为未来的商业模式和运营策略设定全新的标准。
文章来源：IT阅读排行榜
本文摘编自《AIGC重塑供应链金融：大模型在供应链金融领域的应用与实践》，联易融课题组 著，机械工业出版社出版，经出版方授权发布，转载请标明文章来源。
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内容简介：
这是一部从业务和技术双重视角讲解AI大模型如何为供应链金融行业赋能的著作，是国内供应链金融科技领域的上市企业联易融的实践经验总结。
本书立足金融科技前沿，基于供应链金融的丰富场景，融合大模型技术的先进理念，创新性地提出供应链金融GPT概念，旨在为读者提供一个全新视角，理解AI大模型在供应链金融领域的应用机制和工作逻辑。
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发布人：白钰
