生成AI（人工知能）がもたらす貿易金融の変革について話しを進める前に、より広い視点から見てみましょう。

AIは2023年に大きな変革をもたらし、人々の意識の主流となりました。人々はAIが何であるかについて広く認識するようになりましたが、どのように、なぜそれを使うべきなのかについてはまだ確信が持てない状態でした。しかし2024年になると、私たちは実用モードに移行しました。どのモデルを使用するか、コストはどの程度か、どのように役立つか、セキュリティ、迅速なエンジニアリング、データの偏りをどのようにナビゲートするかなど、より深い理解が得られました。 実験というよりも、作業負荷管理と価値創出の問題となりました。

紙ベースの取引が依然として広く普及している状況では、貿易金融業界における価値創出が特に重要となります。デジタル貿易金融への移行に際して直面する主な障壁のひとつは、業務上の障壁ではなく、文化的な障壁です。手作業のプロセスが長年続いてきた場合、考え方を根本的に変える必要があり、そのためには意識改革、教育、理解が求められます。生成AIの支援によりテクノロジーが前面に押し出され、定義上は生成的であるテクノロジーが、2024年には貿易および貿易金融のデジタル化に向けた顕著なシフトをもたらしました。銀行とその法人顧客は、生成AIがコスト削減、エラー削減、詐欺検出の改善においてそれぞれ30～50%の価値を付加していることに気づき、その大きな影響と投資収益率を実感しています。同様に、サプライチェーンファイナンスの観点では、通常多くの時間と労力を要するサプライヤーの登録を自動化することで、大きな価値をもたらしています。

SurecompのクラウドサービスプロバイダーであるAmazon Web Services（AWS）は、顧客がAIを効果的に利用する方法を指導する手助けをしています。AWSとの連携により、SurecompはRIVO™ソリューションを強化し、顧客にさらなる価値と生産性を提供することが可能になりました。取引業務の全体的なコストが削減され、人員が削減され、在庫レベルが改善され、サービスレベルが改善され、現金および流動性管理が改善されます。大手企業のCFOが透明性の高いデータを統合し、複数の子会社にわたるグループ全体の信用限度額を全体的に把握できれば、可視性、管理、財務計画、リスク管理を最適化し、コスト効率を高めることができます。AIを活用したSTP（Straight Through Processing）により貿易金融を合理化し自動化することで、銀行や企業は規模の経済性、データ精度の向上、不正防止を実現し、コストを削減し、より優れた顧客サービスを提供することができます。

貿易金融のギャップへの対応

大手銀行が保証書を発行するまでに平均5日を要していることが分かっています。非効率な手作業による限度額の確認や保証書の文言の照合が主な原因となり、処理時間が遅延し、取引量やサプライチェーンに影響を及ぼしています。構造化されていない保証データの処理は非効率で、エラーが発生しやすく、社内の専門知識も不足しています。多くの大手銀行では、貿易金融部門が縮小しています。退職者が増えていることや、保証書の文言のニュアンスを理解するための人材のスキルアップが面倒であることが原因です。RIVO™とAWSネイティブの生成 AIテクノロジーを連携させて自動化することで、法務部門以外の銀行スタッフでも、ベテランの貿易金融専門家と同等の精度で、10秒以内にテキストをチェックすることができます。これにより、プロセス自動化が大幅に向上し、企業と銀行間の保証管理の効率が改善します。銀行は訓練を受けた専門家への依存度を減らし、顧客サービスと成長により重点的に取り組むことが可能になります。

企業が保証申請を提出する場合、例えば複数のPDFファイルを添付した電子メールで提出すると、銀行は申請を専用のRIVO™メールアドレスに転送します。電子メールと添付ファイルのデータは自動的に読み取られ、手動での介入を必要とせずにプラットフォーム内で取引が作成されます。取引には、電子メールに記載されていたすべての必要なデータ（金融商品の種類、申請者の参照番号、申請者名、取引金額、取引ステータス、有効期限、受取人の詳細、法的条件など）が自動的に含まれ、効率性が約30%向上します。 貿易書類データの自動抽出と検証により、貿易金融の専門知識を必要とせずに、時間を節約し、エラーを削減し、発行までの時間を短縮することができます。

また、取引データは、SurecompのDOKA-NG™であれ、他の外部ソリューションであれ、銀行の貿易金融バックオフィスシステムと自動的に同期させることができます。

 

貿易金融の自動化に生成AIを活用するその他の利点：

反復的な作業処理 – 自動的なコンプライアンスチェックと請求書照合により、処理の迅速化と管理コストの削減が可能になります。

リスクの軽減 – 予測分析、傾向、不審な活動の警告、請求書の重複、または貿易書類の不規則性などによる自動的な不正行為の検出。

信用リスクの評価 – 借り手の過去のデータと外部の市場状況を分析することで、自動的に信用度を評価し、デフォルトの可能性を予測。

コンプライアンス – 自動化された合理化されたマネーロンダリング防止（AML）、KYCプロセス、顧客デューデリジェンス、正確な取引先と取引のスクリーニングのための制裁スクリーニングにより、法的リスクと評判リスクを最小限に抑える。

データセキュリティ

クラウドやAIの利用に関しては、セキュリティが依然として懸念事項となっている。AWSは、そのモデルでは、機密性の高い顧客データがモデルプロバイダーと共有されることはないことを強調している。データはホストAWSの地域内に保管される。地域とは通常、特定の国内に位置する1つ以上のデータセンターを指すが、広大な国では複数の地域を持つこともある。データは常に暗号化され、クラウド認定を受け、GDPRに準拠しており、AWS外や他の地域に転送されることはない。

とはいえ、AWSは、銀行は自社のデータセキュリティに責任を持ち、業務を行う法規制の状況を注意深く監視する必要があることを強調しています。ガバナンスとコンプライアンスのガイドラインを確立し、問題やプライバシーの懸念を理解し、それらのニーズを満たすソリューションをカスタマイズすることが重要です。AIソリューションを適切に使用する方法について従業員を教育することも重要です。

まとめると、適切なセキュリティとコンプライアンスが整備されていれば、AIの真価は、データ品質、効率性、分析力を高めて意思決定、デジタル顧客体験を改善し、成長を促進することにあります。 当社は、よりつながり、摩擦のない、持続可能でコンプライアンスに準拠した環境をサポートし、迅速かつ簡単なソリューションを通じて取引を簡素化することを目指しています。 当社がもたらす数々のイノベーションの中でも、AIの活用は最も変革をもたらすもののひとつになると考えています。

具体的なご要望については、こちらまでご連絡ください。ご連絡をお待ちしております。