行业背景与挑战 - 融资租赁行业面临资产荒、息差持续收窄的困境，依靠资金成本和关系驱动的商业模式触及增长天花板 [2] - 行业同质化竞争激烈，高度依赖息差和“人海战术”，运营效率存在明显瓶颈 [2] - 传统模式以债权思维为主导，利润空间被持续压缩，风险和价值过度集中于客户信用和人工服务 [3] 公司战略转型 - 财通租赁明确从“资金提供者”转向“资产运营者”的战略方向，将AI技术视为核心抓手 [2] - 公司判断必须下沉产业，深耕资产运营，以摆脱同质化竞争，未来商业形态将与传统融资租赁机构有显著差异 [3] - 公司致力于通过AI阶梯，从搭建平台演进为构建生态，目标是成为连接多方、激活资产流动性的“生态枢纽” [7][14] AI应用的核心价值环节 - AI能处理海量、异构的资产数据，例如在新能源领域，未来每年需处理的数据量级可能达几十亿，必须依靠AI高效处理 [3] - AI驱动内部流程自动化与智能决策，将智能体嵌入业务审批流，覆盖前、中、后端，解放业务经理精力以专注于复杂决策 [4] - AI实现穿透式、精细化风控管理，通过对租赁物运行数据的持续监测分析，主动预警风险，将风控从“看报表”转变为“管理资产” [4] 智能体广场平台与实施路径 - 智能体广场平台本质是AI能力的基座，核心价值在于通过灵活配置模块化、可复用的Agentic AI能力，重构业务流程并提升生态协同效率 [5] - AI演进路径分三步：先是内部管理工具，再成为直接服务客户的入口级平台，最终成为开放生态的连接者 [6][7] - 技术路径上采取“内外结合”模式，对外与火山引擎等大厂合作，对内自主掌控关键模块开发，确保技术前沿性与业务场景紧密咬合 [8] 已实现的运营效率提升 - 在内部治理层面，AI系统性地提升运营精度与效率，例如将简历筛选耗时从五分钟压缩至五秒钟 [11] - 在资产运营领域，平台通过对物联数据的实时处理，实现对新能源电池、医疗设备等资产的全生命周期监控、健康度评估与风险预警 [13] 商业模式重构与未来展望 - AI应用使高价值、非标设备从“不可租”变为“可租”，并为同业间“资产互换定价”奠定数据基石，极大拓展业务边界 [14] - 公司对海量资产运营数据的积淀与治理本身催生了新的“战略资产”，为未来面向同业与产业链的数据增值服务打开空间 [15] - AI的价值不仅是降本增效，更是重塑商业模式、突破价值天花板的关键基础设施，通过开辟资产协同、数据服务等新市场实现长期主义 [16]