行业现状与挑战 - 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] - 行业高度依赖息差和“人海战术”，人工处理合同单据导致运营效率瓶颈，同质化竞争激烈 [2] - 传统“债权思维”模式使公司陷入赚取资金差价的同质化竞争，利润空间被持续压缩，风险过度集中于客户信用和人工服务 [5] 战略转型方向 - 公司战略从单纯扮演“资金提供者”转向“资产运营者”，通过AI等新技术实践实现角色转变 [3] - 转型核心在于下沉产业，深耕资产运营，为客户提供超越资金的综合解决方案，未来商业形态将与传统机构有显著差异 [6] - 未来价值定位在于系统性地解决企业的报表和生存问题，提供从财务优化到经营提效的第三方支持 [19] AI应用的核心环节 - AI能力首要环节是处理海量、异构的资产数据，例如新能源领域高端设备的资产后端管理，未来每年需处理几十亿量级的数据 [6] - 第二环节是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 [6] - 第三环节是实现穿透式、精细化风控管理，通过对租赁物运行数据的持续监测分析，将风控从“看报表”转变为主动预警和“管理资产” [7] 智能体平台战略与实施 - “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 [8] - AI演进路径分三步：先成为内部管理工具，再成为直接服务客户的入口级平台，最终目标是成为开放生态的连接者 [9][10] - 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引入基础设施，对内自主掌控核心模块开发，确保技术与业务场景紧密咬合 [11] 已实现的运营成效 - 在内部治理层面，AI系统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，并实现自动合规审批和租赁物精准分类 [14] - 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 [16] - 平台能力使高价值、非标设备从“不可租”变为“可租”，并奠定同业间“资产互换定价”的数据基石，推动公司向“生态枢纽”演进 [17] 模式启示与未来展望 - 公司实践表明，AI的价值超越降本增效，是重塑商业模式、突破价值天花板的关键基础设施 [19] - 在同质化竞争中，主动开辟资产协同、数据服务等新市场是长期主义的取胜之道，需与产业方、同业等合作开发垂直场景智能体 [20] - 智能化转型的真正起点是企业向上寻求价值突破的原始动力，需让算力沉入产业深处才能找到前进载体 [20]