为什么AI不再是贸易融资的奢侈品

随着全球贸易从关税加息，地缘政治摩擦和货币波动的“完美风暴”中陷入困境，金融机构正面临着一种新的压力 – 传统和解系统正在努力跟上这一压力。

仅今年，美元就下降了近10％，关税就无法预测地成为一种政治武器，而全球贸易增长预计将是自2008年以来最慢的（衰退之外）。

结果，市场 – 也许可以理解的是 – 抖动，感觉被迫以速度做出响应。 A JP Morgan traders survey found that over half (51%) cited tariffs and inflation as the top market drivers in 2025 (up from just 27% last year), with Eddie Wen, global head of digital markets at JP Morgan, saying traders are reacting in real-time to “news headlines around the administration's plans,” as they try to stay ahead of these quick-paced, unpredictable shifts.

问题所在：传统的和解方法，他们的手动检查和基于规则的过程，无法再跟上当今贸易环境的速度和复杂性的步伐。曾经为更稳定的市场条件而设计，如今，他们的缺点已经曝光。它们容易出错，耗时，缺乏可扩展性，与复杂的数据挣扎，并且需要持续维护和升级。

即使是基于规则的自动化系统 – 在每次关税调整或监管班次发生时，都需要连续配置更新的刚性结构 – 在美国贸易策略的压力下标记能够在一夜之间进行更改的压力。

现代跨境交易的复杂性需要考虑。不同的货币，法规和格式可能会导致数据不匹配 – 例如仅引用发票号码的一部分的付款或采用意外折扣 – 传统系统难以处理。

AI进来的地方

虽然曾经构建的系统来订购的系统现在只是增加了混乱，但这种情况下有一线希望，这是AI-特别是ML。 AI不仅适合自动化文档处理，还为可以从模式中学习，适应异常并理解分散或不一致的数据的真正智能系统铺平了道路。

对于贸易融资，AI驱动的和解的好处是巨大的，在当前市场中提供了真正的生命线。主要专家包括提供：

• 模式识别功能： ML模型不是依靠固定规则，而是可以识别不同数据元素之间的复杂关系。当买方截断发票参考或应用意外折扣时，AI仍然可以通过识别其余数据点中的模式来识别正确的匹配。在核对受关联相关调整或部分付款影响的交易时，此能力证明是无价的。
• 可扩展自动化： AI可以 立即处理新信息，因此它不仅可以维护最新记录，而且意味着机构可以在不增加员工的情况下处理更高的交易量。
• 增强的客户体验：更快的和解意味着对客户的平滑体验。它使机构可以快速确认付款，并为客户提供现金流的清晰图表，当他们处理贸易延迟或延长付款条款时，这是一个很大的帮助。
• 更强的风险检测： AI系统可以确定可能表明合规性问题或欺诈尝试的异常付款方式，这在管理具有不同监管要求的多个司法管辖区的交易时尤其有价值。他们还可以在实现之前预测潜在的和解问题，从而进行先发制人的干预。
• 提高准确性： AI不仅可以在引起错误之前识别异常并使用模式识别准确匹配多样的数据源，而且其准确性随着时间的流逝而通过从每项交易和例外IT过程中学习来提高。 这在当今的贸易环境中尤其有价值，在当今的贸易环境中，付款方式和文档要求不断响应减税和法规而不断发展。

考虑到上述情况，AI显然具有转变贸易融资业务的能力，但是成功采用它需要什么，为什么一些机构仍然犹豫？

目前的主要采用障碍似乎围绕着数据安全性，集成复杂性和前期成本仍然是主要问题的想法。但是，现代平台已大大简化了实施过程，并使用安全，可扩展的解决方案不需要集成的安全解决方案来解决这些问题。

也正在解决成本，例如，基于云的解决方案现在使机构能够在无需大量IT基础设施投资的情况下采用AI驱动的对帐。实际上，这些平台可以无缝接收金融机构的“客户”发票，付款和汇款数据来进行三向核对。

但是，除了解决这些假设外，成功实施还取决于在学习阶段拥有最初的培训和适当人类监督的历史数据。有了这些要素，组织通常可以在数周而不是几个月内实施AI驱动的和解，而操作中断很少。

如果他们推迟采用AI，哪些机构风险

随着市场变得越来越不可预测，使用AI进行和解的公司之间的差距与仍然依赖手动方法的公司之间的差距只会增长。但是，那些提早移动的人将是那些立即提高效率的人，随着时间的流逝，这些收益将堆积起来。

因此，在这一点上，这并不是您应该采用AI的问题，这是如果您想保持竞争力，可以实现它的速度。