在当今瞬息万变、日益不确定的贸易环境中，融资难仍然是中小企业，尤其是批发业中小企业面临的最紧迫挑战之一。尽管中小企业在全球供应链中发挥着至关重要的作用，推动着经济增长，并占全球贸易的 43%，但它们在向传统贷款机构寻求融资时往往会遇到困难，因为这些机构对融资申请采用严格的资格标准。在当前宏观经济和地缘政治动荡的背景下，中小企业迫切希望在资金供应方面有更高的清晰度，真正做到胸有成竹，未雨绸缪。 

据世界贸易组织估计，中小企业被拒绝贸易融资的可能性是跨国公司的七倍，造成这一巨大差距的主要原因是过时的人工核保流程未能准确评估规模较小、成立时间较短的企业的信用状况。正如我们在上一篇博文中探讨的那样，传统的核保主要依赖于静态财务报表、人工检查和严格的评分模型，这往往忽略了动态业务因素和中小企业运营的细微差别。因此，许多有生存能力的企业被不公平地归类为高风险企业，减少了他们获得关键贸易融资的机会，阻碍了企业的发展。

自动核保的影响 

人工智能的创新部署可用于快速筛选庞大的数据集，而复杂的算法则可提供更全面、更细致的公司财务健康状况。这对中小企业来说是个好消息，它们可以借此向潜在贷款人提供更准确的风险概况。机器学习模型还可以分析实时和历史数据，包括现金流趋势、交易历史、供应链关系、市场条件甚至行为模式。这使贷方能够对信贷风险做出更明智的、数据驱动的决策，大大提高了核保流程的公平性和效率。

对于批发商来说，这一点尤为重要，因为他们所处的行业利润微薄、交易量大、供应商与买家关系复杂。由于获得融资方面的延误会破坏整个供应链的运营和关系，人工智能驱动的信用评估可以大大缩短审批时间，使批发商能够在最需要的时候获得资金。与静态的信用评分不同，人工智能系统会随着新数据的出现不断学习和调整，提供动态的风险概况，更好地反映中小企业的当前状况。许多中小企业由于刚刚起步，无法提供传统的信用记录，尤其是在新兴市场。值得庆幸的是，人工智能可以通过挖掘其他数据源（如公用事业支付和电子商务活动）来填补这些空白，从而更全面地了解中小企业的信用状况。

人工智能主导的信用评估市场案例

考虑到这些明显的增值效应，难怪人工智能已被业内重量级企业用于简化信用评估。汇丰银行与 IBM 合作，采用人工智能自动审查贸易融资文件，大大缩短了处理时间，改善了风险评估。此外，渣打银行也采用了人工智能驱动的模型，通过纳入供应链行为和交易历史等替代数据源来加强中小企业信用评估。

在 40Seas，我们利用人工智能和数据驱动技术提供灵活的付款方式，有效地增加了中小企业进口商、出口商、货运代理和采购机构的营运资金供应，为中小企业提供了一个更高效、更简化、更具成本效益的融资框架。供应商可以利用我们最近推出的贸易保险管理平台进一步加强信用决策，该平台支持 KYB（了解你的企业）检查和风险核保，使他们能够在知情的情况下决定向谁以及在什么条件下提供信贷。可以为每个客户设定信用额度，在开具发票时，客户可以清楚地看到自己的可用信用额度。如果超出了限额，客户需要提前结清未付发票，从而有助于降低延迟付款的风险，保持更健康的现金流。

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