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기술과 협력 – 무역 금융을 수용하기 위한 공식

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McKinsey와 국제 상공 회의소의 "글로벌 무역 금융 생태계 재구축"이라는 제목의 최근 보고서는 글로벌 무역과 관련된 여러 주요 문제를 보여줍니다.

레거시 시스템을 버리고 협업을 강화하면 글로벌 무역 금융에 도움이 됩니다.

은행과 수출업자는 수십 년 된 프로세스를 완전히 디지털화하고 무역 금융 표준의 국제 프레임워크를 채택하여 이 시스템을 개선하는 데 도움을 줄 것을 요구합니다.

이러한 각 문제의 핵심은 레거시 인프라와 느리고 투명성이나 표준화가 없는 팩스 및 스프레드시트와 같은 종이 프로세스에 대한 의존입니다. 자동화 및 디지털화에 대한 요구가 모든 산업에서 표준이 됨에 따라 이러한 구식 접근 방식이 빠르게 실현 불가능해지고 있습니다.

글로벌 무역 엔진을 개선하기 위한 핵심은 새로운 기술을 채택 및 활용하고 더 많은 자동화, 마찰 감소 및 비용 절감을 가능하게 하는 현대적인 인프라를 통합하는 것입니다. 이러한 접근 방식은 이미 광범위한 변화를 이끌고 있지만 이는 시작에 불과합니다.

무역 금융 격차를 해결하는 데 도움이 되는 투자 가능한 자산으로 무역 금융 상품을 분류하는 데 필요한 기술과 인프라가 현재 존재합니다. 또한 최신 AI 도구는 공급망 문제가 직접적인 영향을 받기 전에 기업에 조기 경고 신호를 제공할 수 있습니다.

무역 금융을 투자 가능한 자산으로 전환

많은 기업들이 은행으로부터 무역 금융을 확보하기 위해 고군분투하고 있으며 이는 무역 금융 격차(수급 부족)의 확대로 이어지는 지속적인 문제입니다. 아시아 개발 은행(ADB)의 연구에 따르면 이 격차가 1.7조 XNUMX천억 달러로 늘어났습니다.

문제는 은행이 자본 제약에 직면하여 더 적은 비용으로 더 많은 일을 해야 하기 때문에 변화에 영향을 미치려면 먼저 이러한 근본적인 불균형을 해결해야 한다는 것입니다. 당연히 규제는 주요 기여 요인입니다. 특히 바젤 III에서는 은행이 대출 시 더 많은 자본을 확보해야 합니다. 결과적으로 무역 금융 분야에서 활동하는 글로벌 은행은 자본 요건을 높이고 표준화된 위험 가중치를 줄여야 했습니다. 바젤 IV가 다가오면서 문제는 더욱 악화될 것입니다.

격차의 상당 부분은 신흥 시장의 중소기업에서 발생하므로 추가 대출이나 신용을 통해 해결하기 어려울 것입니다. 은행이 채택하고 있는 대안 전략은 무역 금융 상품을 다른 은행과 자본 시장에 배포하는 것입니다. 그들은 무역 장부에 대한 생성 및 배포 모델을 채택함으로써 추가 자금 출처를 열 수 있음을 인식합니다. 이것은 은행뿐만 아니라 그들의 투자자, 무역 금융에 의존하는 기업과 지역사회에도 이익이 됩니다.

예전에는 전자 거래 인프라가 없어서는 안 되는 필수 요소였습니다. 그러나 최근 몇 년 동안 기술이 이 거대한 시장의 문을 열어 자산을 사설 유통망을 통해 사고팔고 일반 고정 수입 상품처럼 결제할 수 있게 되었습니다.

AI를 통한 공급망 위험 해결

오늘날 기업은 수많은 시스템을 통해 소비자가 소비자와 소통하는 방식을 추적하고 거래 상대방에게 지불을 보내고 전 세계 사람들과 소통할 수 있습니다. 유사한 접근 방식은 무역 금융 은행이 공급망의 위험을 보다 효과적으로 모니터링하는 데 도움이 됩니다.

해답은 지난 XNUMX년 동안 상당한 발전을 이룩한 기술인 인공 지능의 채택에 있습니다. 은행 및 팩토링 회사를 포함한 위험 투자자 및 판매자의 경우 시스템 문제가 되기 전에 공급망의 위험을 식별하고 모니터링하는 데 도움이 될 가능성이 있습니다.

예를 들어, 공급업체에 현금 흐름 문제가 있거나 예상치 못한 기상 패턴이 공급업체의 제품 제조 능력에 영향을 미치거나 비슷한 규모와 프로필을 가진 여러 회사에 영향을 미치는 사건이 발생하는 경우 회사는 조사를 위해 조기 경고 신호를 받을 수 있습니다. 무슨 일이 일어나고 무역 금융 체인 전반에 걸쳐 당사자와 당사자에게 영향을 미치고 신속하게 대응할 수 있습니다.

이렇게 하면 잠재적인 위험 및 시스템 이벤트에 대응하기보다 미리 미리 대처할 수 있습니다. 결정적으로, 이는 글로벌 무역 및 공급망 생태계를 보다 민감하고 민첩하며 효율적으로 만드는 기술의 한 예입니다.

은행은 또한 AI 기반 분석을 사용하여 고객, 공급업체 및 개별 거래의 위험을 평가할 수 있습니다. 이 모든 것은 공급망 중단의 연쇄 효과로 고통받을 수 있습니다. 은행은 완전히 새로운 차원의 세분화된 통찰력과 정확성으로 이 작업을 시작할 수 있습니다. 많은 경우, 이것은 기존의 방법을 사용하지 않았다면 간과되었을 비즈니스를 위한 새로운 자금 조달 기회의 문을 열 수 있습니다.

AI는 더 깊은 수준의 분석을 제공하는 보다 정확한 신용 평가 모델을 생성하여 도움을 줍니다. 여기에는 회사의 지불 내역, 다른 거래 상대방과 거래할 때 특정 거래에 자금을 조달하는 위험 측정 및 특정 공급망 위험 식별이 포함될 수 있습니다. 그런 다음 이를 동료 그룹과 벤치마킹합니다.

앞서 길

레거시 시스템을 근절하고 이와 같은 보다 현대적인 접근 방식을 채택함으로써 전체 무역 자금 조달 프로세스가 보다 원활하고 효율적으로 진행될 가능성이 있습니다. 은행은 대차대조표를 더 열심히 관리하여 추가 위험을 감수하지 않고 더 많은 무역 금융을 발행하고 국제 규제 프레임워크를 계속 준수할 수 있습니다.

글로벌 무역 전반에 걸친 협업은 이러한 미래를 실현하는 데 중요한 구성 요소이며 기존 솔루션은 은행, 핀테크, 투자자 및 기타 이해 관계자가 협력하고 혁신적인 기술을 채택함으로써 생겨났습니다. 궁극적으로 이것은 수백 년의 역사를 지닌 이 산업에 진정으로 혁명을 일으키기 위해 필요한 공식입니다.

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