在城市街头，一名网约车司机在手机上完成确认，原本需要专程前往车管所办理的车辆解押进入线上流程;在办公室，风控模型飞速梳理着海量客户信息，散落在数据深处的风险信号被逐一捕捉、清晰标注;更远处，在田间地头、山地荒坡，农机设备、光伏设施正实时回传数据，AI数字员工自动梳理设备状态，客户经理通过移动端即可掌握设备的实时运行状态。这些变化，是江苏金融租赁股份有限公司(以下简称“江苏金租”)以数智化重塑服务流程、经营决策和组织能力的缩影。

　　2026年是“十五五”开局之年，国家全面实施“人工智能+”行动，为包括金融在内的诸多行业提升数智化发展水平指明方向。对江苏金租而言，转型的着力点不是简单扩大规模，而是将多年服务产业积累的行业经验与场景数据转化为科技竞争力，探索以数智化赋能业务发展、提升服务实体经济质效的新路径。

“让流程“跑通”，跑出效率加速度

　　“过去办理解押，还得专门跑一趟车管所。现在手机上确认后就能办理，少跑了路，也节省了不少时间。”一位通过江苏金租办理车辆融资业务的网约车司机说。

　　车辆抵解押，是汽车金融业务链条中高度依赖线下协同的关键环节。过去，业务人员需要准备材料、联系客户、往返确认，客户也常常要亲自前往车管所办理。环节多、耗时长、效率低，是摆在业务面前的一道现实难题。

　　江苏金租的做法，是把流程搬到线上，把体验做到前端。车辆抵解押的线上化，难点不在于开发一套系统，而在于让这套系统真正与车管所的业务规则“对上话”。江苏金租技术人员到车管所实地跑通全流程，从接口联调到数据同步，再到连通性测试，逐一验证、逐项打通，推动抵押线上化从“系统上线”走向“流程‘跑通’”，真正形成全流程线上办理闭环。

　　车辆抵解押线上闭环的打通让江苏金租看到，效率提升不能止步于客户服务端，还需要将数智化能力进一步延伸至内部协同，让整个业务链条运转得更加顺畅。在小微金融业务中，付款审核、合同制作、租后变更等需求散落在各个工作群里，客户经理和运营人员信息不对称导致反复询问、登记重复，大量时间消耗在低效沟通中。

　　为此，技术人员搭建了“小微项目全生命周期工作台”，客户经理通过表单入口提交需求，系统自动将待办任务推送至各个工作群，运营同事根据自身负荷主动认领，实现从"被动等派"到"主动抢单"的转变。这个“线上调度台”把需求集中起来，把进度呈现出来：一项任务从哪里来、由谁处理、排在什么位置、推进到哪一步，都能够被实时记录和查看，相关实践使整体效能提升约40%。

　　“流程优化并不只是把原有工作搬到线上，更重要的是重新梳理业务环节，让每一次操作都有标准、每一个节点都有记录、每一项任务都可以追踪。”江苏金租信息科技部负责人表示，“流程跑通以后，还要让沉淀下来的数据‘开口说话’，帮助业务人员发现规律、识别风险，为经营判断和风险管理提供支撑。”

“让数据“说话”，织密安全防护网

　　以汽车金融、小微为代表的零售业务客户有数量多、分布广、风险高的特点，如何在提升审批效率的同时保持风险可控，是业务发展中的关键课题。江苏金租通过建立汽车金融、小微普惠风控模型，对历史业务数据进行分析，提炼影响风险的重要变量，将分散的客户信息转化为可识别、可量化的风险信号。

　　“模型不是替代业务人员做决定，而是帮助我们更快找到需要关注的风险点。”江苏金租风险管理部负责人告诉记者，“以前更多依靠经验判断风险，现在可以结合数据进行综合研判。”

　　风险管理的数智化探索也延伸至清洁能源领域。清洁能源项目分布广、建设周期长，业务人员不仅需要关注项目建设进度，还要持续掌握客户经营情况、资产运行状态和外部环境变化。过去，这些信息分散在不同渠道，业务人员需要花时间进行搜集和判断，难以及时发现潜在风险。

　　为提升项目风险识别能力，江苏金租打造“清洁能源项目全生命周期智慧管理平台”。它像一套覆盖项目全周期的“风险雷达”，将分散的信息汇聚起来，持续捕捉项目变化和风险信号——项目落地和放款进度能够动态跟踪，承租人及担保人的外部风险信息能够持续监测，并网电价趋势和电费收益也可以通过数据开展分析测算。

　　从经验判断转向数据决策，科技正在推动风险管理从“事后处置”向“事前预警”转变，助力江苏金租逐步构建起一个更精准、更敏捷、更具韧性的金融安全防护网。

“让AI“上岗”，构筑数智生态林

　　当数据开始参与风险管理，新的命题随之而来：如何让科技进一步进入业务现场?江苏金租的探索是让AI数字员工走进业务全流程。

　　目前，江苏金租推动AI数字员工进入产业洞察、客户拓展、项目评审、合同审核和租后管理五个关键业务环节，覆盖项目从前端获客到后端管理的完整链路。其中，“教育行业参谋”辅助业务人员发现潜在线索，“运营小秘书”承接一线服务需求，“智能评审官”助力项目分析，“数字审单员”提升审核效率，“设备管理员”强化租后资产管理。

　　但让AI真正融入业务，不只是开发几个应用场景，更需要解决AI“如何成长、如何复制、如何体系化应用”的问题。为此，江苏金租启动“MOSS计划”，目标在2026年实现100个AI数字员工上岗，让人工智能进一步融入租赁业务的日常运转。如果说AI数字员工是进入业务一线的“新同事”，那么M1 到 M4 的成熟度体系就是它们的“成长标尺”，每一级都有明确的考核与晋升条件，管理方式与真人员工一致。以太工坊和光狐工坊则为AI数字员工持续成长提供支撑：前者面向业务系统，搭建孵化、管理数字员工的“基础底座”;后者面向员工个人，以“数字分身”承接日常事务、沉淀岗位知识。

　　面向未来，江苏金租已清晰地认识到：100个数字员工的规模化覆盖只是起点，真正的跃迁在于组织的 AI 原生化，即通过试点先行、平台支撑、机制配套和全员参与，逐步形成可复制、可推广的数智化生态体系。当 AI 从提效工具进化为组织的承重结构，改变的将不仅是运营效率，还包括决策质量、风控前瞻性和人才吸引力。

　　站在新的发展阶段，江苏金租将以“产业+科技+金融”主线为牵引，让科技成为业务的筋骨、服务的血脉、管理的引擎。技术的终点永远指向人的需求——江苏金租将以数智化持续驱动服务升级，让每一步探索都更精准地服务产业、更温暖地成就客户。