У нинішніх умовах невизначеності, інструменти, які традиційно залишалися на другому плані, такі як фінансування торгових угод, забезпечення безпеки ланцюгів постачання та автоматизація платежів, стають основними двигунами зростання для компаній, які намагаються адаптуватися до нестабільної макроекономічної ситуації.
Якщо раніше фінансування торгівлі розглядалося як складний набір процесів, завантажених паперами та виконуваних банками й адміністративними підрозділами, то тепер це стало актуальною справою для глобальних компаній, які стикаються з нестабільностями. Доступ до ліквідності та зменшення ризиків можуть суттєво вплинути на організації, які працюють в умовах жорсткої грошово-кредитної політики, геополітичних напружень і проблем, спричинених тарифами в ланцюгах постачання.
Приблизно 80-90% світової торгівлі залежать від певних форм фінансування, будь то кредити, експортне страхування чи посередництво банків. Головною метою такого фінансування є подолання недовіри між експортерами і імпортерами, що дозволяє товарів переміщатися попри невизначеність, яка супроводжує міжнародні угоди.
Хоча раніше динаміка розвитку фінансування торгівлі акцентувала увагу на ефективності — зменшення ручної праці, скорочення витрат на обробку та вивільнення співробітників для виконання більш цінних завдань, сьогодні компанії використовують його як механізм для поліпшення ліквідності та зменшення ризиків у глобальній торгівлі. При цьому їм допомагає новітня технологія — штучний інтелект (ШІ).
Спадщина паперу та вартість затримок
Довгі роки фінансування торгівлі відставало від інших сфер фінансових інновацій. Накладні документи передавалися кур’єрами, акредитиви узгоджувались повільно, а фінансування рахунків супроводжувалося затримками та не прозорими комісіями. Ці недоліки тривалий час сприймалися як неминучі витрати ведення бізнесу за кордоном.
Однак ці недоліки стають усе значнішими в умовах, коли компанії не можуть дозволити собі втрати.
Затримки у фінансуванні можуть призвести до зриву цілих ланцюгів постачання. Невизначеність платежів підриває довіру між покупцями та постачальниками, а ручні процеси відкривають можливості для шахрайських схем, які стають усе більш розвиненими і глобальними. Автоматизація виявляється одним з найефективніших способів впоратися з швидкістю та складністю сучасної торгівлі.
«Справжня ситуація полягає в тому, що світ розвивається значно швидше, ніж більшість компаній можуть йому відповідати», — заявила Венді Тапія, керівник продукту з дебіторської заборгованості в компанії FIS, у коментарях до медіа. «Через існуючі системи багато організацій залишаються затиснутими у важких ручних процесах, які сильно фрагментовані. Вони не усвідомлюють, що обмежують свою гнучкість та здатність до масштабування».
Проблема швидкості фінансування особливо гостро стоїть для бізнесу, який працює на міжнародному рівні, де терміни розрахунків можуть затягуватися на тижні, а помилки множаться через різноманіття валют та юрисдикцій.
Дані дослідження 2025 Certainty Project свідчать, що зростаюча напруга в торгівлі, обумовлена нещодавнім запровадженням тарифів, створила нову хвилю невизначеності в різних секторах, особливо впливаючи на середні компанії.
Прихід штучного інтелекту
Протягом значної частини сучасної економіки зростання координувалося зверху вниз, з урядами та центральними банками, що формують умови. Фінансування торгівлі вважалося чимось на кшталт каналізації: необхідним, але не трансформуючим.
Впровадження ШІ змінює цю картину. Коли ліквідність можна звільнити за допомогою більш розумних моделей ризику та цифрових гарантій, зростання стає більш децентралізованим і адаптивним. Замість того, щоб очікувати на стимулюючі пакети чи зниження відсоткових ставок, компанії можуть скористатися глобальними капітальними потоками на своїх умовах. Це може бути особливо корисно в епоху множинної геополітики, де координація між великими економіками зменшується.
Перший вплив ШІ полягає в оцінці ризиків. Традиційні моделі в значній мірі спираються на фінансові звіти, торговельні історії та часто суб’єктивні судження банків. Платформи на основі ШІ, в свою чергу, здатні обробляти великі обсяги структурованих і неструктурованих даних, таких як інформація про вантажі, супутникові зображення, коливання цін на сировину та навіть аналіз новин, щоб оцінити кредитоспроможність партнера в режимі реального часу.
Цей підхід не лише пришвидшує процес ухвалення рішень, але й розширює коло компаній, доступних для оцінки, особливо менших підприємств, які не мають традиційної кредитної історії.
У той же час автоматизація процесів, нарешті, усуває паперову природу фінансування торгівлі. Інструменти обробки природної мови та комп’ютерного зору можуть витягувати, перевіряти та узгоджувати інформацію з накладних, акредитивів та митних документів. Те, що раніше вимагало тижнів ручної обробки, тепер може бути завершене за години, що дозволяє знижувати витрати та швидше вивільняти оборотний капітал.
Крім того, ШІ кардинально змінив підходи до виявлення шахрайства. Фінансування торгівлі історично страждало від підроблених документів та дубльованого фінансування, де одне й те саме відвантаження використовували для забезпечення кількох кредитів. Моделі машинного навчання, навчена на виявленні аномалій серед мільярдів транзакцій, можуть миттєво сигналізувати про підозрілу діяльність, зменшуючи як втрати для кредиторів, так і системні ризики для ринків.
Проте цей процес не є лінійним. Старі системи залишаються глибоко укоріненими, особливо серед великих банків, що остерігаються ризиків дотримання нормативних вимог. Багато торгових коридорів все ще в значній мірі використовують документи на папері. Але ситуація поступово змінюється. Пандемія прискорила цифровізацію, геополітична фрагментація підкреслила важливість стійкості, а досягнення в галузі ШІ знизили технічні бар’єри.
