盛業核心是把AI技術揉進產業供應鏈的各個環節，說白了就是給傳統供應鏈裝上“智慧大腦”，讓原本繁瑣、低效、有風險的環節變得更省事、更精準、更安全。很多人一聽“AI+供應鏈”覺得抽象，其實它的AI業務就紮根在供應鏈的融資、運營、風控、產業服務等實際場景裡，不是飄在天上的技術概念，而是真真切切解決企業幹活時的痛點。下面就從盛業AI業務的核心場景、技術落地方式、實際效果和未來佈局四個方面，用大白話給大家掰扯清楚。
一、AI最核心的用場：給中小企業解決“借錢難”的問題
做供應鏈生意的都知道，中小企業是產業鏈裡的“毛細血管”，但這些企業想從銀行借錢特別難——要麼是沒有足夠的抵押物，要麼是交易單據亂七八糟，銀行沒法判斷它的還款能力，乾脆就不借。盛業的AI業務首先就瞄準了這個老大難問題，搞出了一套“AI供應鏈金融系統”，簡單說就是用AI替銀行和中小企業做“信用擔保”的中間人。
舉個例子，一家給建築公司供貨的建材小廠，給工地送了貨，結果建築公司要半年後才結款，小廠手裡壓著一堆貨單、合同，卻沒錢買新原料。要是找銀行貸款，銀行看不懂這些雜亂的單據，也沒法確認這筆交易是不是真的，怕借出去收不回來。這時候盛業的AI就派上用場了：首先，AI會把小廠的合同、物流單、發票、甚至工地的驗收單都收集過來，不管是紙質的掃描件還是電子檔案，AI都能自動識別、核對，幾秒鐘就判斷出這筆交易是不是真實的，比人工稽核快了幾十倍。以前人工稽核一份供應鏈單據，可能要兩三天，還容易看走眼，現在AI一分鐘就能搞定，而且準確率能達到99%以上。
更關鍵的是，AI還能給這家小廠做“信用打分”。它不會只看小廠自己的財務報表，而是會扒拉整個產業鏈的資訊：比如這家建築公司的付款記錄好不好、這個建材行業最近的行情怎麼樣、小廠和建築公司合作了多少次、每次交貨是不是都按時按質。把這些資訊拼在一起，AI就能算出小廠的還款機率，銀行看了這個分數，就敢放心給小廠放款了。而且AI還能實時監控這筆貸款的風險，要是建築公司那邊出現資金緊張、付款延遲的苗頭，AI會立刻提醒銀行和盛業，提前做好應對。
盛業這套AI系統裡，還有個“智慧撮合”功能。它會把有借錢需求的中小企業和有放款意願的銀行、資方匹配起來，就像給相親的人牽紅線。比如有些銀行專門願意做建材行業的貸款，AI就會把建材廠的需求推給這些銀行；有些資方想做短期的小額貸款，AI就會篩選出符合條件的企業。這種精準匹配，讓中小企業能更快找到錢，資方也能找到靠譜的客戶，兩邊都省事。
目前這套AI供應鏈金融系統，已經在基建、醫藥、大宗商品這三個核心行業落地了。就拿基建行業來說，盛業和中建、中鐵等大型建築集團合作，給他們的上下游中小企業提供融資服務，光是2025年上半年，透過AI系統撮合的融資規模就超過了200億元，幫助上千家中小企業解決了資金週轉的問題。醫藥行業也一樣，很多醫藥流通企業要先給醫院供貨再回款，AI能快速稽核醫藥採購的單據，讓這些企業能及時拿到貸款，不用被回款週期拖垮。
二、AI給供應鏈運營“提速”：讓企業幹活少走彎路
除了融資，盛業的AI還滲透到了供應鏈的日常運營裡，說白了就是幫企業“管事兒”，讓採購、物流、庫存這些環節都變得更智慧。很多傳統企業做供應鏈運營，全靠經驗和人工，比如甚麼時候進貨、進多少貨，都是老闆拍腦袋決定，很容易要麼囤太多貨壓資金，要麼貨不夠斷供。盛業的AI就是用資料代替“拍腦袋”，給企業做運營的“軍師”。
先說說智慧採購。比如一家做大宗商品貿易的企業，要採購銅、鐵礦石這些原料，市場價格一天一個樣，還受國際局勢、供需關係影響。要是採購員憑感覺下單，很可能高價買了原料，導致成本飆升。盛業的AI會收集過去幾年的價格資料、全球的供需資訊、甚至天氣（比如鐵礦石產地的颱風會影響運輸）、政策（比如進出口關稅調整）這些因素，然後建立模型預測未來一段時間的原料價格走勢。比如AI預測下個月銅價會跌，就會建議企業晚一點採購；要是預測鐵礦石會漲價，就建議企業提前備貨。而且AI還會對比不同供應商的價格、交貨速度、質量，幫企業選出最划算的供應商，比人工比價要全面得多。
再說說智慧物流。供應鏈裡物流是大頭，要是貨物運輸出問題，整個鏈條都得停。盛業的AI物流系統，能實時追蹤貨物的位置和狀態，還能最佳化運輸路線。比如一批醫藥產品要從廣州運到北京，AI會考慮高速路況、天氣、快遞網點的效率，選擇最快的運輸方式——要是高速堵車，就自動切換成空運；要是普通快遞時效不夠，就匹配冷鏈物流（因為醫藥產品需要低溫儲存）。而且AI還能預警物流風險，比如運輸車輛的溫度感測器顯示溫度超標，AI會立刻通知物流方調整，避免醫藥產品變質。
還有智慧庫存管理，這對企業來說尤其重要。比如一家醫藥零售企業，全國有幾百家門店，每個門店該囤多少感冒藥、退燒藥，以前都是店長自己估計，結果往往是有的門店貨堆成山，有的門店斷貨。盛業的AI會分析每個門店的銷售資料、當地的人口結構、甚至季節變化（比如冬天感冒藥賣得好）、疫情情況，給每個門店制定精準的庫存計劃。比如北方的門店冬天多囤點感冒藥，南方的門店夏天多備點解暑藥，而且AI會實時監控庫存，當某個門店的貨快賣完時，自動提醒總部補貨，還能計算出最佳的補貨量，既不會斷供，也不會積壓庫存。
盛業的AI運營系統，還能做供應鏈協同。簡單說就是讓產業鏈上的企業互相“知道對方在幹嘛”。比如建築集團、建材廠、物流公司、銀行，原本都是各幹各的，資訊不通暢。盛業用AI搭建了一個協同平臺，建築集團把工程進度上傳到平臺，AI會告訴建材廠甚麼時候該送貨；物流公司看到送貨計劃，會提前安排車輛；銀行看到工程進度和供貨記錄，也能更放心地給各方放款。這種資訊互通，讓整個供應鏈的效率提升了一大截，以前一個基建專案的材料供應可能要協調好幾天，現在AI一鍵排程，幾小時就能搞定。
2025年盛業的科技服務收入裡，有近30%來自於AI運營服務，合作的企業包括多家世界500強的供應鏈部門。有客戶反饋，用了盛業的AI庫存管理系統後，庫存週轉率提升了40%，資金積壓減少了25%，這對企業來說都是真金白銀的節省。
三、AI做“風控門神”：守住供應鏈的安全底線
供應鏈裡最怕的就是風險，比如交易造假、企業跑路、價格暴跌導致壞賬等等。盛業的AI就像一個24小時不休息的“風控門神”，能從各個角度排查風險，比人工風控要敏銳得多。
首先是交易真實性風控。前面說過，供應鏈金融裡最容易出問題的就是“虛假交易”——有些企業為了借錢，偽造合同、發票，假裝做了一筆生意。盛業的AI有一套“多維度交叉驗證”的辦法，比如企業說給某家大公司供了貨，AI會去查這家大公司的採購記錄、物流的運單、倉庫的入庫單，甚至還會查兩家企業的歷史合作記錄，要是這些資訊對不上，AI就會直接標記這筆交易有問題。而且AI還能識別單據的造假痕跡，比如偽造的發票上的字型、印章和正規發票不一樣，AI一眼就能看出來，這是人工稽核很難做到的。
其次是企業信用風險監控。AI會實時跟蹤合作企業的各種資料，比如企業的銀行流水、納稅記錄、社保繳納情況、甚至是企業法人的徵信記錄。要是一家企業的銀行流水突然變少、納稅額大幅下降，或者法人出現了逾期還款的情況，AI會立刻給這家企業的信用評分降級，還會提醒資方注意風險。更厲害的是，AI能做“關聯風險排查”，比如一家企業和另一家已經出現債務危機的企業有大額交易，AI會把這兩家企業都納入風險監控範圍，防止風險擴散。
還有市場風險預警。對於大宗商品供應鏈來說，價格波動是最大的市場風險。盛業的AI會實時監控國際大宗商品的價格、匯率、政策變化，比如美聯儲加息、俄烏衝突這些事件對銅價、油價的影響，AI都會快速分析，並給出風險預警。比如AI預測某類大宗商品價格會在未來一週暴跌，就會提醒做這類貿易的企業提前鎖定價格，或者減少庫存，避免因價格下跌導致資產縮水。
另外，盛業的AI還能做操作風險防控。比如供應鏈系統裡的員工誤操作，比如輸錯了金額、選錯了供應商，AI會及時識別出這些錯誤並提醒修正。對於一些許可權較高的操作，比如大額資金轉賬，AI會進行多因子驗證，確保操作是合規的，防止內部人員挪用資金。
盛業的AI風控系統，讓供應鏈金融的壞賬率一直控制在1%以下，遠低於行業平均的3%。2025年上半年，AI風控系統一共識別出了200多筆高風險交易，避免了近5億元的潛在損失。這也是為甚麼銀行願意和盛業合作做供應鏈金融——因為有AI幫忙把控風險，銀行更放心。
四、盛業AI業務的未來：不止於供應鏈，還要做“產業數智生態”
盛業的AI業務不是隻盯著眼前的供應鏈融資和運營，而是想打造一個“AI+產業數智生態”，把AI技術延伸到更多產業場景裡，甚至還在佈局AI機器人、產業電商這些新方向。
首先是AI機器人的研發和應用。盛業和國內的AI機器人企業合作，開發了針對供應鏈場景的智慧機器人，比如倉庫裡的分揀機器人、物流環節的配送機器人，還有客服機器人。比如在醫藥倉庫裡，AI分揀機器人能根據訂單快速找到對應的藥品，分揀效率是人工的3倍，而且不會出錯；客服機器人能回答中小企業關於融資、物流的常見問題，24小時線上，節省了大量的人工客服成本。2025年盛業的電商資金撮合規模超28億元，其中就有AI機器人在訂單處理、客戶對接上的功勞。
其次是產業電商的AI升級。盛業搭建了自己的產業電商平臺，把供應鏈上的供應商、採購商、物流商、金融機構都拉到平臺上。AI在這個平臺裡扮演“智慧導購”和“交易助手”的角色，比如採購商在平臺上搜“建材”，AI會根據採購商的歷史採購記錄、企業規模、預算，推薦最合適的供應商和產品；交易達成後，AI還能自動生成合同、安排物流、對接融資，實現“一鍵交易”。目前這個電商平臺已經覆蓋了基建、醫藥、大宗商品三大行業年的交易額突破了100億元。
還有AI大模型的定製化開發。盛業正在基於通用大模型，訓練針對供應鏈行業的專屬大模型。這個行業大模型能理解供應鏈的專業術語，比如“保理”“倉單質押”“供應鏈金融ABS”，還能根據企業的具體需求，生成定製化的供應鏈解決方案。比如一家新能源企業想搭建自己的供應鏈金融體系，AI大模型能根據這家企業的產業鏈結構、客戶分佈、資金需求，在幾小時內拿出一套完整的方案，而以前找諮詢公司做這樣的方案，可能要花幾個月，成本還很高。
另外，盛業還在把AI業務向海外拓展，尤其是“一帶一路”沿線國家。這些國家的基建和供應鏈發展相對滯後，對AI+供應鏈的需求很大。盛業已經在東南亞、中東等地區落地了AI供應鏈金融系統，幫助當地的中小企業解決融資問題，同時也把中國的供應鏈數智技術輸出到海外。
不過盛業的AI業務也面臨一些挑戰，比如部分傳統企業對AI技術的接受度不高，需要花時間去教育市場；而且供應鏈資料分散在不同企業手裡，資料整合的難度較大。但從整體趨勢來看，產業數字化是必然方向，盛業把AI和供應鏈深度結合的模式，已經得到了市場和資本的認可年多家機構給盛業的目標價都高於當前股價，也是看好其AI業務的長期增長潛力。
總結
盛業的AI業務，本質上不是搞甚麼高大上的技術炫技，而是紮紮實實地解決供應鏈裡的實際問題——中小企業借錢難、企業運營效率低、供應鏈風險難把控。從AI供應鏈金融的“精準放貸”，到AI運營的“智慧提效”，再到AI風控的“安全兜底”，最後再向AI機器人、產業電商、行業大模型拓展，盛業的AI業務形成了一個從“解決單點問題”到“打造生態體系”的完整佈局。
對於投資者來說，盛業的AI業務不是一個孤立的概念，而是和其供應鏈主業深度繫結的核心競爭力。隨著產業數字化的推進，AI在供應鏈裡的應用會越來越廣，盛業的AI業務也有望成為其業績增長的核心引擎。而對於產業鏈上的企業來說，盛業的AI技術就像一把“金鑰匙”，能開啟供應鏈效率提升和融資便利的大門，這也是盛業AI業務能持續落地的根本原因。