ミーラン・グプタ | 米国、インド、アフリカにおける資本構成とプロジェクトファイナンスで25年以上の経験を持つグローバル金融リーダー。
グローバルサウス全体で、2兆5000億ドルの資金調達ギャップ（有料記事）が続いているが、それは需要がないからではなく、プロセスが依然として大部分が手作業だからである。AIとブロックチェーンがこの状況を変えつつあり、その結果は目覚ましい。
2016年9月、バークレイズ（有料記事）は、ブロックチェーンベースの信用状としては初めてと考えられる取引を処理した。アイルランドの酪農協同組合とセーシェルの貿易会社との間で行われた10万ドルの取引で、従来の方法では通常10日から20日かかるところを、4時間以内で完了した。
それから9年が経過した今も、ほとんどの貿易金融は、その取引が行われる前と同じ方法で機能している。国際貿易のかなりの部分を支える信用状という手段は、依然として大量の紙の書類、複数回の手作業によるレビュー、コルレス銀行のネットワークを必要とし、エンドツーエンドで平均2週間から3週間かかる。信用状書類の初回提出時の却下率は約70%のままである。
技術的に可能なことと、実際の業務標準との間にあるこのギャップこそが、AIとブロックチェーンが協働して真の進展を遂げ始めている領域である。
手作業の問題が小さくない理由
従来の貿易金融取引には、商業送り状、船荷証券、原産地証明書、梱包明細書、保険証明書、その他多くの書類が必要である。それぞれが信用状の条件と正確に一致しなければならない。数字の転記ミス、異なる形式の日付、一貫性のない港名の略称──これらのいずれかがあれば、提出書類全体が差し戻される。大規模な輸出業者にとっては不便だが、新興市場の中小企業にとっては、取引を終わらせる障壁となることが多い。
アジア開発銀行（有料記事）は、世界の貿易金融ギャップ──企業が必要とするものと銀行が提供するものとの差──を2兆5000億ドルと推定している。このギャップは主に信用リスクによって引き起こされているのではない。手作業による書類処理、長いコルレス銀行チェーン、コンプライアンスの負担といった業務上の摩擦によって引き起こされており、これらが小規模な国境を越えた取引を銀行にとって採算が合わないものにしている。
2兆5000億ドルの資金調達ギャップは信用の問題ではない。業務上の問題である──そしてAIは、摩擦が発生する地点で直接それに対処するのに役立つ。
貿易金融取引においてAIが実際に行うこと
ここでの実用的なAI応用は、人工知能に関する一般的な議論が示唆するよりも具体的である。銀行員を置き換えたり、自律的な信用判断を下したりすることではない。一つのことを非常にうまく行うことである。すなわち、一連の書類を読み取り、それらが信用状の条件に準拠しているかどうかを判断することである。
光学文字認識と組み合わされた大規模言語モデルは、船荷証券を解析し、関連するすべてのデータポイントを抽出し、数分で信用状の条件と照合できる。東南アジアの複数の銀行での本番展開では、書類レビュー時間が数日から1時間以内に短縮された。これは初回提出時のコンプライアンス率を向上させる可能性がある。輸出業者が不一致に関する即座の具体的なフィードバックを受け取れば、提出後ではなく提出前に修正できるからである。却下率は低下する。サイクルは圧縮される。そして、手作業による処理コストでは採算が合わなかった小規模輸出業者へのサービス提供の経済性が、意味を持ち始める。
ブロックチェーンの役割：単なる保管ではなく決済
ブロックチェーンの役割はAIとは異なるが、補完的である。AIが書類検証に対処するのに対し、ブロックチェーンは決済と信頼に対処する。スマートコントラクト──ブロックチェーン上にコード化された自己実行型の合意──は、信用状の条件を機械可読形式でコード化できる。AIが書類のコンプライアンスを確認すると、スマートコントラクトが自動的に支払いをトリガーする。手作業による指示も、コルレス銀行の待ち行列も、支払いレグと書類レグが異なる時点で決済されるリスクもない。
これは、コルレス銀行チェーンが長い場合に最も重要である。インドとブラジル間の支払いは、3つまたは4つの仲介銀行を経由する可能性があり、それぞれが時間とコストを追加する。中国、香港、UAE、タイ、サウジアラビアにまたがるmBridgeプラットフォームを含むいくつかの中央銀行デジタル通貨プロジェクトは、これらのチェーンを短縮するために特別に設計されている。AI検証とブロックチェーン決済を組み合わせた初期のパイロットプロジェクトは、信用状サイクルの短縮を実証している。
貿易金融チームのための3つの実践的ステップ
金融幹部にとって関連する質問は、この技術が機能するかどうかではない──本番環境で機能している──業界全体の採用を待たずに、どのようにして利益を獲得するかである。
書類の事前検証から始める。AIチェックツールは、銀行がブロックチェーン決済を採用しているかどうかに関係なく、独立したサービスとして今日利用可能である。提出前にAIコンプライアンスチェックを通じて書類を実行することは、コストがほとんどかからず、却下サイクルを大幅に削減するのに役立つ可能性がある。
最も摩擦の大きい回廊をマッピングする。すべての貿易金融の痛みが等しいわけではない。長いコルレスチェーン、高い却下率、または遅い決済を持つ回廊は、新しいインフラをパイロット展開するための最良の候補である。最も摩擦がどこにあるかを知ることは、どこで行動すべきかを優先順位付けするための前提条件である。
デジタル信用状ロードマップについて、銀行パートナーと関わる。AIとスマートコントラクトの展開で最も進んでいる銀行は、プラットフォームを検証するためのアンカークライアントを積極的に求めている。1つの回廊でさえ早期に参加することで、これらのツールがどのように発展するかについて影響力を持ち、規模が拡大するにつれて効率性の向上に最初にアクセスできる可能性がある。
ギャップは埋められる
2兆5000億ドルの貿易金融ギャップは、あまりにも長い間構造的な問題として扱われてきたため、多くの実務家はそれが変わることを期待しなくなっている。最近の本番展開が示しているのは、その意味のある部分が構造的ではなく、業務上のものであるということである。適切なツールが適切な摩擦点に出会うと、業務上の問題は解決される傾向がある。
AIとブロックチェーンは、貿易金融の専門家を置き換えたり、国際商取引の複雑さを取り除いたりすることはない。人工知能とブロックチェーン技術は、貿易とサプライチェーンにも深い影響を与えており、それぞれおよび共有の懸念がないわけではない。しかし、これらが展開されている回廊で行っていることは、システムを遅く、高価で、多くの企業にとって手の届かないものにしている手作業の負担を軽減することである。現在、国際貿易金融から価格的に締め出されているグローバルサウスの何百万もの中小企業にとって、それは小さな変化ではない。
ここで提供される情報は、投資、税務、または財務上のアドバイスではない。あなたの特定の状況に関するアドバイスについては、認可された専門家に相談すべきである。
