Bevor wir uns mit der Transformation der Trade Finance durch generative künstliche Intelligenz (KI) befassen, betrachten wir das Thema aus einer breiteren Perspektive.

Die AI sorgte 2023 für Aufsehen und gelangte ins allgemeine Bewusstsein. Die Menschen wurden sich ihrer Existenz bewusst, waren sich jedoch unsicher, wie und warum sie zu nutzen ist. Ein Sprung nach vorne ins Jahr 2024 zeigt uns, dass wir in die Produktionsphase übergegangen sind – mit einem deutlich besseren Verständnis darüber, welches Modell zu verwenden ist, welche Kosten entstehen, welchen Nutzen es bietet und wie Sicherheitsaspekte, Prompt-Engineering und Datenverzerrungen bewältigt werden. Der Fokus verschob sich von Experimenten hin zu Workload – Management und Wertschöpfung.

Wertschöpfung ist für die Trade Finance Branche besonders wichtig, da papierbasierte Transaktionen immer noch weit verbreitet sind. Eine der größten Hürden beim Übergang zur digitalen Trade Finance ist nicht die operative, sondern die kulturelle Barriere.  Wenn manuelle Prozesse so lange angewandt wurden, ist ein grundlegender Wandel in der Denkweise erforderlich, welches Bewusstsein, Bildung und Verständnis erfordert. Mit Hilfe der Gen (generativen) AI,  haben wir 2024 eine deutliche Bewegung hin zur Digitalisierung von Handel und Trade Finance festgestellt. Banken und ihre Unternehmenskunden erkennen die erheblichen Auswirkungen und Renditen, die durch Gen AI erzielt werden, einschließlich Kosteneinsparungen, Fehlerreduzierung und Verbesserungen bei der Betrugserkennung im Bereich von 30-50 %. Auch aus der Perspektive der  SCF (Supply Chain Finance) bringt die Automatisierung der Lieferantenaufnahme, die normalerweise viel Zeit und Aufwand erfordert, großen Nutzen.

Der Cloud-Service-Provider von Surecomp, Amazon Web Services (AWS), hilft Kunden dabei, AI effektiv zu nutzen. Durch die Zusammenarbeit mit AWS konnte Surecomp seine Lösung RIVO™ verbessern und einen Mehrwert  hinsichtlich Produktivität ihren Kunden bieten. Die Gesamtkosten für Handelsoperationen werden gesenkt; der Personalbedarf wird reduziert, Lagerbestände verbessern sich, Service-Level steigen und das Management von Liquidität und Bargeld wird optimiert. Wenn der CFO eines großen Unternehmens transparente Daten harmonisieren und eine ganzheitliche Sicht auf gruppenweite Kreditlimits über mehrere Tochtergesellschaften hinweg gewinnen kann, optimiert dies die Sichtbarkeit, Kontrolle, Finanzplanung und das Risikomanagement und bringt Kosteneffizienzen. Durch die Rationalisierung und Automatisierung der Trade Finance mit AI-gestütztem Straight-Through-Processing können Banken und Unternehmen enorme Skaleneffizienzen, verbesserte Datenpräzision und Betrugsprävention erzielen, was wiederum Kosten spart und einen verbesserten Kundenservice bietet.

Eine weitere Lücke in der Trade Finance schließen

Wir stellen fest, dass Banken im Durchschnitt 5 Tage benötigen, um eine Garantie auszustellen. Ineffiziente, manuelle Limitprüfungen und die Ausrichtung von Garantie-Texten sind Hauptursachen für Verzögerungen, die sich auf Durchlaufzeiten, Handelsvolumen und Lieferketten auswirken. Die Verarbeitung unstrukturierter Garantiedaten ist ineffizient, fehleranfällig und erfordert spezielles Fachwissen, das oft fehlt. In vielen großen Banken schrumpft die Abteilung für Trade Finance. Es gibt eine Tendenzen zu einer alternde Belegschaft, und die Weiterbildung von Mitarbeitern, um die Feinheiten von Garantietexten zu verstehen, ist mühsam. Durch die Automatisierung mit RIVO™ und der Nutzung der nativen Gen-AI-Technologie von AWS kann nicht-juristisches Bankpersonal Texte in weniger als 10 Sekunden mit einer Genauigkeit prüfen, die der eines erfahrenen Trade Finance Experten entspricht. Dies steigert die Prozessautomatisierung erheblich, verbessert die Effizienz des Managements von Bankgarantien und ermöglicht Banken, sich weniger auf geschulte Fachkräfte zu verlassen und sich mehr auf Kundenservice und Wachstum zu konzentrieren.

Wenn ein Unternehmen einen Garantieantrag einreicht, beispielsweise per E-Mail mit mehreren PDF-Anhängen, leitet die Bank die Anfrage an ihre dedizierte RIVO™-E-Mail-Adresse weiter. Die E-Mail- und Anhangsdaten werden automatisch gelesen und eine Transaktion innerhalb der Plattform generiert, ohne dass manuelle Eingriffe erforderlich sind. Die Transaktion enthält automatisch alle erforderlichen Daten aus der E-Mail, einschließlich Instrumententyp, Referenznummer, Antragstellername, Transaktionswert, Transaktionsstatus, Ablaufdatum, Begünstigtendetails sowie rechtliche Bedingungen und Konditionen und verbessert die Effizienz um geschätzte 30 %. Diese automatische Extraktion und Validierung von Handelsdokumentdaten spart Zeit, reduziert Fehler, beschleunigt die Ausgabe und erfordert kein spezielles Fachwissen im Bereich Trade Finance.

Weitere Vorteile der Nutzung von Gen-AI zur Automatisierung der Trade Finance:

  • Bearbeitung sich wiederholender Aufgaben – automatische Compliance-Prüfungen und Rechnungsabgleiche, die eine schnellere Verarbeitung und geringere Verwaltungskosten ermöglichen.
  • Risikominminimierung – automatische Betrugserkennung mit  vorausschauender Analyse, Trends, Warnungen zu verdächtigen Aktivitäten und Unregelmäßigkeiten.
  • Kreditrisikobewertung – automatische Bonitätsbewertung und Prognose potenzieller Ausfälle durch Analyse historischer Daten.
  • Compliance – automatisierte Prozesse für Geldwäscheprävention (AML), KYC und Sanktionen.
  • Sicherheit der Daten  – Wenn es um die Cloud und den Einsatz von KI geht, ist die Sicherheit für einige immer noch ein Problem. AWS bekräftigt, dass bei seinem Modell keine sensiblen Kundendaten mit dem Modellanbieter geteilt werden. Die Daten bleiben in der AWS-Region, in der sie gehostet werden. Eine Region ist ein oder mehrere Rechenzentren, die sich in der Regel in einem bestimmten Land befinden, wobei große Länder manchmal mehr als eine Region haben. Sie sind immer verschlüsselt, Cloud-zertifiziert, GDPR-konform und werden niemals außerhalb von AWS oder in eine andere Region übertragen.

AWS möchte jedoch betonen, dass Banken die Verantwortung für ihre eigene Datensicherheit übernehmen und die rechtlichen und regulatorischen Rahmenbedingungen, in denen sie tätig sind, genau beobachten müssen. Die Festlegung von Governance- und Compliance-Richtlinien, das Verständnis von Problemen und Datenschutzbedenken und die Anpassung einer Lösung an diese Anforderungen sind von entscheidender Bedeutung. Auch die Schulung der Mitarbeiter im richtigen Umgang mit einer KI-Lösung ist entscheidend.

Zusammenfassend lässt sich sagen, dass mit der richtigen Sicherheit und Compliance der wahre Wert von AI in der Nutzung von verbesserter Datenqualität, Effizienz und Analysen zur Verbesserung der Entscheidungsfindung, der digitalen Kundenerfahrung und zur Förderung des Wachstums liegt.

Wir bei Surecomp haben uns zum Ziel gesetzt, den Handel durch schnelle und einfache Lösungen zu vereinfachen und eine vernetzte, reibungslose, nachhaltige und gesetzeskonforme Landschaft zu unterstützen. Unter den zahlreichen Innovationen, die wir anbieten, glauben wir, dass die Nutzung von AI eine der transformativsten sein wird.

Kontaktieren Sie uns, um Ihre spezifischen Anforderungen zu besprechen. Wir freuen uns darauf, von Ihnen zu hören!