国际数据公司IDC近日公布数据，预计中国人工智能市场规模在2023年将超过147亿美元，到2026年将超过263亿美元。随着人工智能的快速发展和规模应用，金融科技领域正在不断涌现出新的解决方案，国内外诸多企业宣布以推进AGI（通用人工智能）为发展战略或竞逐推出AI（人工智能）大模型。具体至供应链金融，人工智能正在进一步驱动行业革新，提升行业效率，带来更数智化、个性化的体验。

多项金融业务与人工智能融合，驱动产业革新

目前，多项新兴技术已应用至金融领域。IDC于2022年发布的《基于区块链的金融资产流转场景厂商份额研究，2021》显示，中国基于区块链的金融资产流转市场实现超过1亿美元的市场规模，供应链金融科技解决方案提供商联易融以21.8%的份额位列市场第二。

在近日举办的2023年IDC中国ICT市场趋势论坛上，人工智能则成为热门话题。IDC中国副总裁钟振山分析，生成式AI引领的下一代人工智能对个人生活、工作以及每个企业都将产生深远影响。他指出，技术提供商以及技术使用方都应了解人工智能的本质，可能的应用场景，落地的可能性，并为即将产生的变革做好准备。

作为数字时代一项基础性技术和内生型能力，人工智能已成为新一轮产业和技术革命的重要驱动力量。目前人工智能包括五大核心技术：计算机视觉、机器学习、自然语言处理、机器人技术和生物识别技术。2022年我国自然语言处理产业规模约为87亿元，其中应用至金融领域的有23亿元，占比26.4%。

目前，金融领域包括银行、证券、保险等业务与人工智能技术紧密结合。供应链金融作为新兴的普惠金融模式，在人工智能的加持下，也在进一步提升服务效率和风控能力，优化资金使用提高效率，加速供应链上下游企业之间的现金流转。供应链金融借助人工智能，能够分析产业链经营特征、财务数据的勾稽关系、风险分析、经营数据、线上签章、虚假行为分析等，极大提高了供应链金融业务中数据挖掘分析效率和数据风控模型的精准性，实现风控优化及业务自动化管理，以及对产业链的整合和实时交易处理。

AI大模型能使供应链金融更好地处理业务原始信息

当前，人工智能包括RPA（机器人流程自动化）、OCR（光学字符识别）、大模型等在金融科技应用的广度和深度都在加速拓展，极大地提升了金融服务的供给能力和运转效率。

例如，工商银行基于自然语言处理技术的智能客服“工小智”能够通过微信、短信、手机银行、网上银行等多个渠道提供服务，完善客服、风控、外呼的智能服务应用。据2018年数据统计，工行智能客服的识别率达98%。

又如联易融自研的AI引擎，运用OCR（光学字符识别）和NLP（自然语言处理），极大提升供应链资产收集、文件发票的识别和验证效率。此前基于人工和纸质的传统处理方式需要1至2周，现在联易融AI引擎处理1000张发票仅需5分钟，处理1000页合同文本仅需15分钟，在节约传统人工成本的同时降低误差。

此外在大数据、大算力的支持下，目前AI大模型具有更好的通用性以及更高的精密度。度小满首席技术官许冬亮表示，理解式大模型可以用于智能获客和风险管理，帮助金融机构提升经营效率和风险管理决策能力；生成式大模型可以自主生成新的数据、图像、语音、文本等信息，助力金融从业人员提升服务效率和服务体验。

在GPT大模型面世之前，机器无法理解非结构化数据如图片、文字、视频等，这些不同类型的数据需要专业的工具或模型转化为结构化数据再进行处理。联易融创始人、董事长兼CEO宋群在第九届中国资产证券化论坛年会期间，围绕“AI助力供应链金融及资产证券化数字化发展”主题分享时曾提到，“GPT模型可以直接理解、突破视频等各种原始非结构化数据，这一变革可以使得供应链金融更好地处理业务发生时的原始信息，令金融资源更好地与业务匹配，实现信息流、资金流和物流的融合。”

随着技术的不断发展，人工智能与金融科技的融合将带来更多机遇。国务院发展研究中心金融研究所前所长张承惠表示，未来金融机构必将更多地使用人工智能并借此催生出更多的金融服务场景和新的盈利模式。可以预料，金融科技将继续朝着数字化、智能化、个性化、跨界化的方向发展。

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