AI工具互通性本身就是数字化贸易的内容之一:定制化银行AI重燃数字贸易碎片化担忧

银行对定制化人工智能工具日益增长的需求，正在引发一场关于该技术究竟是促进割裂的贸易金融生态系统整合，还是将创造新一代数字孤岛的争论。上周在新加坡举行的GTR亚洲会议上，行业人士表示，AI工具将越来越贴合各银行的数据、政策、信贷偏好和工作流程。同时，该技术使构建针对贸易金融流程细分环节的应用程序变得更快速、更便捷。但与会者质疑，这种扩散趋势会进一步整合还是分裂数字贸易格局？

CGI集团Trade360平台产品负责人Patrick DeVilbiss指出，随着AI应用加速，数字贸易生态可能更加碎片化。他表示：“我们始终会面临（碎片化），甚至可以说它会因AI而恶化——当应用构建速度提升，人们会更有动力去解决全球贸易数字化进程中更细分的环节。”目前数字贸易领域已充斥着为特定问题或市场设计的平台，尽管行业多年推动统一标准和互操作性，但多数平台难以规模化或与竞争系统互通。DeVilbiss认为，行业应放弃将消除碎片化作为现实目标，转而采用联邦模型，即通过共同标准和流程实现系统间的数据交换与交易支持。“我们永远无法达到理想状态，但若能定义标准及关联流程，就能实现更顺畅的数据交互与交易。”

银行与科技公司正竞相开发贸易金融专用AI工具。近期案例包括Aurionpro的AI原生平台Fintra，其通过六个代理执行单据审核、制裁筛查、条款推荐和风险评分等任务。数字平台Mitigram也推出AI代理，可将银行风险定价邮件转化为结构化数据，初期聚焦出口信用证保兑和贴现请求。

活动其他发言人指出，AI系统需适配各银行特性，这可能使统一贸易生态更难实现。Intellect Design Arena全球产品高级副总裁Amit Maroo强调，AI工具无法直接跨机构迁移，需深度理解银行的政策、信贷偏好及例外处理流程。但纽约银行亚太区贸易金融主管Angelia Toh反驳称，当前AI应用主要聚焦机构内部流程优化，并未加剧碎片化。她以纽约银行为例，说明AI代理已处理超2万笔交易：通过识别每年数万封MT799报文中的贸易贷款请求并提取信息，试点18个月后处理效率提升50%。

甲骨文金融服务全球银行与保险解决方案副总裁Anand Ramachandran认为，消除碎片化可能偏离核心目标：“重点应是互操作性而非避免碎片化。”渣打银行跟单贸易全球主管Samuel Mathew坦言数字孤岛将持续存在，但强调必须让这些孤岛开始互联。国际商会数字标准倡议（DSI）正与发展中国家政府合作推动法律协调，避免市场采用孤立系统或监管框架。DSI常务董事Pamela Mar指出，仅靠法律改革无法实现行业长期愿景：“若不解决互操作性问题，法律改革将难以达到预期效果”，这将成为DSI未来工作的核心主题。