2026 年 06 月 08 日 ⏰ 星期一农历四月廿三字数 10649，阅读大约需 18 分钟

本文由AI分析解读，报告全文见文末17 MB | 30 页

大家好，今天我们一起来学习合合信息启信慧眼于2026年1月22日发布的《AI供应链"风险决策大脑"驱动供应链风控迈向「智能决策」时代》。这份演讲材料由孙丹丹主讲，系统阐述了在全球供应链持续承压的大背景下，如何利用AI+数据智能重构供应链风控的战略竞争力。下面我将结合演讲内容，为大家做一个深度解读。

🏢 一、合合信息：一家低调但实力雄厚的AI产品公司

说起合合信息，很多人可能第一反应是"扫描全能王"或者"名片全能王"这些耳熟能详的C端产品。没错，这些爆款APP确实出自他们之手——C端产品月活已经超过1.7亿，覆盖全球200多个国家和地区。但很多人不知道的是，合合信息在B端企业级服务领域同样深耕多年，启信慧眼就是其面向企业客户的核心品牌。

合合信息的底气来自于三大人工智能底层技术平台的持续投入：全球分布式算力与存储平台（2011年启动，作为AGI的基础设施）、文本智能技术平台（2017年启动，赋予机器真正的文本"阅读理解"能力）、以及AGI技术平台（2021年启动，聚焦类人推理及自主机器决策）。这三大平台构成了启信慧眼产品的技术底座，使其在处理超大规模、多源异构数据时具备独特优势。

目前合合信息在服务的企业客户数量已达3200家，发展方向聚焦于AI核心技术持续研发、多模态文本智能的新功能新产品、加速全球化布局以及探索战略合作新机遇。可以说，这是一家真正将AI技术"产品化"并规模化落地的公司。

🌍 二、宏观环境：全球供应链为何持续承压？

孙丹丹在演讲中首先抛出了一组令人警醒的数据：2024年全球供应链中断事件激增38%，潜在损失超过1万亿美元。2025年，航空制造业面临14年的订单积压，苹果在"对等关税"下的成本飙升，半导体关键零部件的"卡脖子"困局依然严峻——供应链的每一环都在负重前行。

演讲中引用了纽约联储的GSCPI"供应链压力指数"图表，清晰展示了从2010年至今的供应链压力波动。我们可以直观看到，日本地震、中美贸易战、新冠疫情、美国关税战等重大事件如何在不同时间节点推高供应链压力指数。特别是2022年前后，指数一度飙升至接近5的高位，虽然此后有所回落，但整体仍处于历史较高水平。

这组数据和图表传递了一个核心信号：供应链风险管理已经从"锦上添花"变成了"生死攸关"。企业不能再依赖传统的经验判断和事后补救，必须建立智能化、前瞻性的风控体系。

😫 三、业务挑战：供应链风控的六大痛点

基于上千家企业客户的真实接触记录，启信慧眼总结了供应链风控全流程中的六大核心痛点：

采购寻源环节：传统寻源依赖经验，耗时且不精准，企业期待的是如何提升名单搜寻效率与精准度。

供应商注册环节：手动填写耗时且易错，影响后续供应商准入审核效率，企业渴望实现一键填写且保障信息准确。

准入尽调环节：企业风险指标繁杂，过度依赖经验判断和主观判断，企业希望高效且标准化地完成尽调，直接获得结果。

招标排查环节：企业关系路径复杂，难以识别隐藏风险，企业需要厘清主要关系路径，识别隐性风险。

风险监督环节：风险信号众多，风险影响识别困难，企业期待捕捉重要风险、解读风险影响、准确制定风险措施。

定期维护环节：合作企业数量庞大，异常信息捕捉难，企业需要批量识别异常信息、及时更新档案。

这六大痛点背后，反映的是同一个核心诉求——"用智能替代流程，用结果替代功能"。企业不再满足于"工具能提供什么功能"，而是要求"工具能给我什么结果"。

🧠 四、启信慧眼的解决方案：AI+数据智能重构风控竞争力

针对上述痛点，启信慧眼提出了完整的解决方案框架，核心成效数据相当亮眼：3.5%的采购支出节省、20%的因供应中断造成的收入损失降低、85%的自动化预警风险检测率提升。

整个方案围绕三大业务场景展开：

供应商全生命周期风险管理：建立稳定的优质供应商库，覆盖采购寻源、注册填单、准入审核、定期档案维护、日常风险监督等环节。

采购招标风险管理：规避围串标风险成本，包括围串标排查、利益冲突排查、资质筛查、新增风险排查等。

全球供应链监控：降低供应链中断风险，监控范围涵盖自然灾害、物流交通、地缘政治、生产经营等多维度。

在技术实现层面，启信慧眼构建了"AI+数据"的双轮驱动体系。AI侧包括AI数据融合（超大规模、多源异构数据的处理和融合）、AI标签识别（将用户输入内容自动匹配为精准标签/描述）、AI风险解读（自然语言理解与情感分析能力，解读风险信息提升决策速度）。数据侧则整合了公域数据（工商信息、司法诉讼、舆情信息、经营信息等）、智慧数据（标签画像、企业评分、关联关系、产业链、商机线索等）以及企业内部数据（供应商、客户、灰名单、投标企业、内部标签等）。

在对接形式上，启信慧眼支持标准产品、插件、MCP、API等多种模式，可灵活集成到企业现有的SRM、OA、风控中心、飞书、企业微信等系统中，真正实现"开箱即用、灵活集成"。

🔍 五、AI智能寻源：4步找到精准短名单

这是启信慧眼最具颠覆性的功能之一。传统寻源方式流程长，通常需要2-6周，依赖采购员的个人经验，且供应商信息不透明加大了采购难度，缺乏市场价格监控还可能导致采购价格严重虚高。

启信慧眼的AI智能寻源则完全改变了这一模式：用户只需用自然语言描述需求，比如"请帮我找到硅片的厂家，要求是外资企业，有一定的规模和实力，服务多家客户的"，系统就能自动完成以下四步：

第一步，寻源需求分析：AI自动拆解寻源品类的结构化参数，识别选品要点和供应商核心资质。

第二步，长名单挖掘：基于可信数据，辅以B2B平台、企业官网等实时数据，从3.4亿+家企业中筛选出符合条件的长名单。

第三步，优选短名单：判断资质、实力信息，过滤异常企业，进行备选评估。

第四步，生成报告：输出包含企业名称、AI推荐理由、成立时间、地区、注册资本、来源等信息的结构化报告。

整个过程仅需10分钟，就能完成传统模式下数周的工作量。演讲中还展示了"阿联酋汽车滤清器供应商寻源报告"的实际案例，从需求分析、长名单挖掘到短名单筛选，AI生成的报告内容详实、逻辑清晰，可直接用于内部汇报和决策参考。

📝 六、AI+DATA的自动填单：让数据自己"跑"起来

供应商注册填单是另一个高频痛点场景。启信慧眼提供了两种智能填单方式：

工商API+自动填单：输入企业关键词，系统即可根据关键词模糊匹配相近企业供客户选择，选择后自动匹配企业的基本信息进行自动填单。

OCR识别+自动填单：仅需上传企业营业执照及其他证件信息，利用大模型（NLP）能力理解文本语义，并提取关键信息。

更关键的是双重验证机制：提取的证照信息会实时与启信宝工商数据库比对，确保数据的准确性和时效性。这一功能大幅降低了人工录入的错误率，提升了供应商注册效率。

🛡️ 七、AI准入尽调：AI解读供应商，给出合作建议

准入尽调是风控的核心环节，但也是最容易受主观因素影响的环节。启信慧眼的解决方案是：AI通过数据整合，结合行业规则和评分，最终给出合作建议。

具体流程分为三步：

内外数据融合：企业尽调Agent启动，整合启信慧眼企业数据和外部联网数据，覆盖基本信息、经营风险、变更风险、利好信息、合规风险、涉诉风险、关联关系等7大维度、近2000个细分指标。

自动输出审核结果：按行业/品类规则输出，支持直采供应商、间采供应商、拟合作企业等不同类型，设置评分区间（0-100分），助力分级准入。例如启信分≤408分为高风险，注册资本≤100万为高风险，空壳指数>80分则不通过。

AI尽调解读：将繁杂的风险事件转化为通俗易懂的风险提示，降低经验依赖及主观判断，针对不同风险指标给出可落地的业务建议与风控措施。

演讲中展示了一个实际案例：某企业综合评分684分，命中2条高风险，AI解读明确指出其被列入美国制裁实体关联清单、2024年参保人数骤降50.56%反映潜在经营压力、以及5起劳动争议案件等关键风险，并给出了概况性、易读性、专业性兼备的分析结论。

🎯 八、采购招标风险管理：6大环节设置4道防线

在采购招标场景中，启信慧眼在招标的6大环节（邀标/发标、投标、开标、评标、定标、合同）设置了4道风险防线：

风险一审（邀标/发标阶段）：排查重大风险（未决诉讼、严重违法、行贿受贿、政府黑名单）和能力评估（资质要求、经营实力），实现自动化——自定义排查规则，自动输出结果。

风险二审（投标-评标阶段）：通过慧眼关系排查和AI关系洞察，识别任职关系、投资关系、疑似关系、上下游关系等，结合AI联网挖掘企业相似性，输出关系排查结果、AI关系解读和关系图谱，实现节点控制——在关键节点做风险控制。

风险三审（定标阶段）：信息留档，包括排查报告、页面快照、排查记录、人工复核、数据留存等，确保全程可留档、可追溯。

风险四审（合同阶段）：期间新增风险排查，包括新增重大风险（严重违法失信、政府黑名单、重大诉讼等）和新增关联风险（与黑名单、供应商、内部员工新增交叉关系）。

这一体系帮助企业规避围串标风险成本600万以上，实现标业务的合规保障和效率提升。

🔗 九、AI关系洞察：智能防范围标串标风险

围标串标是招投标领域的顽疾，传统手段往往难以发现隐性关联。启信慧眼的AI关系洞察能力，通过突破数据局限、透视隐形风险，实现了对这一难题的有效破解。

演讲中展示了一个实际案例：洛阳某金属制品制造有限公司与河南某劳务有限公司，表面上看似毫无关联，但经过AI深度挖掘，发现了三大异常特征：

经营范围高度重合：双方经营范围文字描述基本完全一致，包括"金属工具制造、金属切割及焊接设备制造、模具制造"等超过10项核心业务重合，且非通用表述，存在刻意复制嫌疑。

经营异常高度一致：两家企业参保人数均为0人（2024年），且注册资本与实缴情况明显不匹配，均符合空壳公司特征。

注册地址异常相似：注册地址均采用"村级"非标准地址，符合规避监管的关联企业典型特征。

基于这些发现，AI给出了"进一步核实两家企业的实际控制人信息及资金往来情况"的建议。经核实，最终确认2家企业存在串标行为。这一案例充分展示了AI在识别隐性关联方面的独特价值。

🌐 十、全球供应链风险管理：保障业务连续性

对于全球化运营的企业而言，供应链风险不仅来自供应商本身，还可能来自自然灾害、地缘政治、物流中断等外部因素。启信慧眼的一体化供应链风险预警体系，保障业务连续性，降低因供应中断造成的收入损失20%。

该体系包含三大核心模块：

慧眼风险数据对接：覆盖220+国家/地区、30W+网站信源、130+语种翻译，监控维度包括自然灾害（省份地区、所属行业、成立年限）、地缘政治（机构类型、资本背景、特色类型）、信用风险（经营增长、知识产权、资质证书）、交通运输（科技认定、潜在上榜、科创等级）、生产经营（创投融资、上市融资、政府扶持）、ESG红线（火灾、爆炸、强迫劳动）等。

AI全球供应链风险管理：包括AI风险评估（风险特征提取、联网搜索全网信息、AI风险评估受影响供应商、AI分析具体影响、AI输出风险决策建议）和AI风险地图（区域风险分布、风险点定位、受影响供应商、风险详情及风险源、风险评分）。

慧眼风险监控应用：包括风险影响评估（风险量化、分级分类）、风险监控管理（风险配置、风险降噪、推送策略）、风险统计看板（事件报表、处置进展、品类分析）。

⚡ 十一、风险预警和AI决策：三大实战案例

演讲中通过三个具体案例，展示了AI风险决策的实际应用效果：

案例一：供应链风险-地震。以河北唐山迁安市地震为例，AI风险决策Agent综合本次地震信息、历史同区域/层级地震信息、地震专业知识，自动分析影响距离、预计影响时长、风险影响综述、相关公开新闻、供应商具体影响分析，最终输出风险决策建议。系统识别出区域内2家供应商，潜在影响供应商1家，预计影响时长3天，并给出了"立即核查当地钢铁供应商生产状况及物流路线、启动备货计划"等具体建议。

案例二：供应链风险-台风/飓风。以日本台风HALONG-25为例，系统不仅实时推送风险预警，还自动分析关键产业影响（电子、化工、汽车等关键产业生产中断、物流延迟）、供应链环节影响（港口关闭、道路中断导致原材料短缺和成品运输受阻，整体供应链效率下降30%-50%）、基础设施影响（电力、通讯中断，恢复需3-5天），并引用历史灾损参照（2013年台风"海燕"致菲律宾10,000人死亡，经济损失超29.7亿比索），最终给出"启动应急响应机制、多渠道采购关键原材料、制定物流备用方案"等行动建议。

案例三：合规风险-潜在制裁。以美国国会报告披露五大半导体设备制造商对华销售为例，AI风险解读从新闻摘要、影响程度、当前影响（合规风险升级、市场策略调整、技术壁垒优势）、历史影响、行动建议五个维度进行全面分析，帮助企业快速理解复杂的地缘政治风险并制定应对策略。

🗺️ 十二、世界风险地图：直观展示全球供应链风险点

启信慧眼的世界风险地图功能，支持220+国家、130+语言翻译，可直观规避"原材料供应、生产经营、物流运输"等181项供应中断风险。地图上以不同颜色和数字标注全球各地的风险事件，点击即可查看详细的风险信息、影响企业、风险评分等。

这一功能让供应链管理者能够"一眼看全球"，快速识别高风险区域，提前布局风险应对预案，真正实现从"被动应对"到"主动预防"的转变。

🚀 十三、商业数据AI大模型应用：6大核心功能

启信慧眼将AI大模型能力产品化为6大核心功能：

AI智能搜索：一句话从3.4亿+家企业中找到合作目标。

AI企业简介：智能会话，融合公网数据，挖掘企业8类经营信息（企业简介、经营风险、诉讼风险、负面记录、产品服务、行业地位、管理团队、经营信息）。

AI风险决策：134项风险因子预警，AI实时评估影响及建议。

AI关系洞察：35类关系，深度挖掘，洞察围串标等欺诈行为。

AI准入尽调：扫描181项指标，评估企业实力，拦截高风险。

AI生成报告：9+类报告，自动生成，辅助商业决策（企业尽调报告、投前尽职调查报告、企业股权结构、股权穿透报告、董监高投资及任职报告、企业基础信用报告、企业增值信用报告、KYC报告、自定义报告等）。

💼 十四、业务AI转型的四大落地场景

启信慧眼的AI能力已在四大业务场景实现规模化落地：

供应链风控（寻源-准入-招采-监控）：提升供应链稳定性，最高可节约3.5%采购支出。服务客户包括隆基绿能、日立、海尔、TCL、永卓控股、南京钢铁、远大集团、中国石化等430+制造企业。

应收账款管理（授信评估-账期管理-及时催收）：降低坏账，提升应收账款周转率。服务客户包括华润、王老吉、比亚迪、丰田通商、片仔癀、三一重工、云南白药、元气森林等120+大型企业。

企业内控合规（虚假贸易-利益冲突-集团内控）：满足国资穿透式监管要求。服务客户包括中粮、东航、国药集团、招商局、北方华创、光明乳业、英威腾、上海电气、汾酒集团等110+央国企。

金融对公业务应用（营销-尽调-风控-报告）：提升拓客效率，降低约0.1%不良率。服务客户包括交行、招行、农行、邮储银行、平安银行、宁波银行、广发银行、泸州银行等340+总行和分支机构。

🏆 十五、行业领导地位与客户认可

启信慧眼在专业服务行业的领导地位，用一组数据可以说明：11%的世界500强企业（56家）采用启信慧眼；为客商规模从100家到6万家的公司提供支持；覆盖62个细分行业know-how；客户日均风险扫描量2000+万次；累计拦截风险损失预估200+亿元；寻源拓客效率平均提升30%-50%。

在采购/供应链管理领域，启信慧眼的客户遍布快消耐消（汾酒集团、元气森林、王老吉、绝味食品等）、医药医疗（强生、国药集团、华东医药、BASF等）、能源化工/半导体（海天集团、TCL华星、ZTE中兴、北方华创、SIEMENS等）以及其他行业（汇通达、极兔速递、比亚迪、南京钢铁、长安汽车、上汽大众、SANY等）。

📊 十六、标杆案例深度解析

案例一：某万亿光伏龙头企业的供应链风控升级

该企业是大型民营科技型上市公司，致力于绿色农业与绿色能源的协同发展，拥有300余家分子公司。在数字化转型过程中面临三大痛点：效率瓶颈（万家供应商仅依赖6-7名员工进行人工风险筛查）、风控盲区（风险监控停留在静态、事后阶段）、工具缺失（原有工具仅提供基础信息，缺乏智能风险尽调及分析能力）。

启信慧眼为其提供了三大核心能力：

资质筛查：按照通用模板、特殊品类（如危险酸碱化学品）分别制定筛查模板，不同模板自定义筛查规则，实现一键获取筛查结果，避免人为影响和错判漏判。应用于整个供应商管理流程，审核结果以结构化数据在内部系统流转。

招标排查：将【关联关系】模块嵌入比价/招标页面，比价/招标阶段对潜在供应商进行关联关系排查，排查记录/报告可留档，应对后续合规审计检查。快速实现关联关系排查，智能输出结果，防止围标串标。

风险监控：自定义风险监控模型，根据高中低风险设置不同推送规则，风险监控信息推送至企业系统，可从电脑和移动端查看详情。高风险经确认后暂停后续交易，中低风险仅作信息知晓。

应用成效：上线首周完成近3万次资质筛查、超千次招标排查，单次审核时间从2-3小时缩短至2分钟。上线一月内，成功排查出一家被纳入军采黑名单的合作供应商、排查出多起围串标事件，获得业务部门广泛使用与积极反馈。

案例二：某半导体龙头企业—全球一体化供应链监控

该企业业务场景为供应链风险管理，对接部门为业务连续性部（供应链管理）。核心痛点包括：供应商管理种类繁杂（包括国内外供应商以及一二级供应商，不能形成有效关联管理）、风险监控不足（对国内外事件监控能力薄弱，风险监控存在盲区）、预警与业务脱节（厂商各个业务系统相对独立，风险爆出后未能与厂内各业务系统进行有效关联）。

选择启信慧眼的原因包括：全维度数据安全性保障、成熟的供应链风控框架SaaS产品、一体化供应链风控管理体系、支撑管理境内外供应链风险、插件集成模式不影响原系统和作业流。合作产品为慧眼SaaS+插件。

一体化供应链风险预警体系涵盖五大环节：多元化的监控对象（国内供应商、国外供应商、港口机场/ownsite、关键词）、全流程风险事件管理（风险预警推送、事件状态追踪、风险事件处置）、供应商风险上报体系（风险推送、风险上报、风险评估）、AI统计看板（事件报表分析、事件处置报表、监测对象报表、世界地图）、场景化监控规则（自定义维度、自定义等级、风险降噪、多规则设置）。

数据建设层面，整合了工商数据（基本信息、股东信息、主要人员、行业信息、对外投资等）、突发风险数据（恶劣天气、自然灾害、地缘政治、市场波动、质量风险等）、黑名单数据（政府采购黑名单、军队采购黑名单、银保监会黑名单、实体清单、住建部黑名单等）以及经营风险数据（实控人变更、法律文书、开庭公告、经营异常、行政处罚等）。

场景一：多元化的监控对象，保证业务连续性。支持供应商（SRM中合格状态、关联采购组）、机场/港口（Corp-Trans监测对象）、长鑫ownsite、关键词等多类型监控对象。境外供应商数据源包括GDACS、纽约时报、路透社、彭博社等；境内供应商数据源包括半导体产业网、中国气象网等。支持监控对象的批量新增、修改、删除，支持对供应商进行标签、分组、配置不同的监控规则，支持按照企业所属国家、地区、邮箱、港口、标签、添加时间等信息进行筛选。

场景二：多套业务规则，推送最有价值风险。支持自定义监测维度及监测等级（高、中、低），对风险信息进行去噪，保留和推送有价值的风险事件。创建多套监测规则，并应用到不同监测对象；可基于不同的权限和角色，指定不同的规则。

场景三：全方位风险预警，多渠道风险推送。监控对象包括企业自身、地址所在区域、港口/机场。风险事件涵盖自然灾害（地震/洪水、暴雨/台风、冰雹/海啸、泥石流等）、合规风险（出口管制、环保处罚、政治事件、监管处罚）、经营表现（财务表现、信用突降、用电异常、员工减少）、经营稳定性（产能不足、价格下降、劳动力短缺等）。风险分级为严重（红）实时预警、警告（黄）天/周、关注（绿）月度汇总。风险量化包括风险评分（1-100分）、风险累计预警、阶段性评估。风险通知渠道包括Hems-飞书、BCCM、供应商、其他可选渠道。数据源覆盖境外30家（必须包含GDACS、纽约时报、路透社、彭博社）+国内50家（包含海关总署、中国地震台网、中国气象网、SEMICON China、中国半导体行业协会、半导体产业网）。

场景四：供应商风险上报体系设置，掌握风险处置主动权。支持系统推送风险至供应商，支持供应商自主上报，加速供应商风险处置流程，并完成事件管理闭环。流程包括：企业发送邀请链接→供应商点击链接注册账号→获取账号密码→登录SCRM系统→接受风险推送/主动上报风险→反馈跟进结果→企业接收跟进结果→处置事件→更改事件状态→结束。

🔮 总结与展望

通读这份演讲材料，我最大的感受是：供应链风控正在经历一场从"人治"到"数治"、从"事后"到"事前"、从"局部"到"全局"的深刻变革。

启信慧眼提出的"AI供应链风险决策大脑"，本质上是在解决一个核心矛盾——供应链的复杂性和不确定性，与企业风控能力有限性之间的矛盾。通过AI多源异构数据融合、语义理解、推理预测，结合海量数据对接、深度舆情挖掘、实时监测推送，启信慧眼将原本分散、滞后、依赖个人经验的风控工作，升级为系统、实时、智能化的决策支持体系。

从实际成效来看，无论是3.5%的采购支出节省、20%的供应中断损失降低、85%的自动化预警检测率提升，还是单次审核时间从2-3小时缩短至2分钟，这些数字都证明了AI在供应链风控领域的巨大价值。

展望未来，随着全球供应链的进一步复杂化（地缘政治冲突、气候变化、技术脱钩等因素叠加），以及AI大模型能力的持续进化，"智能决策"将成为供应链风控的标配而非奢侈品。那些率先拥抱AI、构建智能化风控体系的企业，将在不确定性中获得更大的确定性和竞争优势。

对于广大企业管理者而言，关键不在于是否采用AI，而在于如何找到像启合信息这样既有深厚技术积累、又有丰富行业实践、更能提供灵活集成方案的合作伙伴，让AI真正落地到业务场景中，产生可量化的商业价值。

以上就是我对这份演讲材料的解读，希望对大家有所启发。如果你对供应链风控的智能化转型有更多想法，欢迎在评论区交流讨论。

本文基于合合信息启信慧眼2026年1月22日演讲材料《AI供应链"风险决策大脑"驱动供应链风控迈向「智能决策」时代》整理撰写，仅供学习交流。

报告原文

《AI供应链“风险决策大脑”驱动供应链风控迈向「智能决策」时代》扫码即可获取（ 17 MB | 30 页）