銀行有大量的票據和貿易的業務，為不同作貿易融資。貿易融資是銀行最重要的業務之一，不過貿易融資也有不少偽造文件和合規的問題，為了審查交易的合規性，不少銀行聘請大量人手，處理貿易融資。
上星期的SAS全球論壇（SAS Global Forum）上，花旗宣布與安永（EY）及SAS合作，推出NextGen項目，以人工智能（AI）開發風險分析評分引擎。NextGen旨在協助簡化審查大量全球貿易交易、高度依賴人手操作的流程，同時確保其合規性。
花旗財務及貿易解決方案全球貿易主管 John Ahearn，負責花旗貿易融資的全球供應鍵管理。他說，結合SAS法規遵從（Compliance）經驗，才能透過AI建立的模型，自動化審閱貿易融資文件。
Ahearn表示：「花旗的匯押業務，或者開立信用狀（Letter of Credit, L/C）業務，可算是國際銀行最古老的業務之一，大概從羅馬凱撒大帝時代就已存在。銀行為進出口商，開立信用狀和匯單，確立彼此財務責任。出口商只要向銀行提供文件和貨物交付單據，如果條件符合，銀行就保證付款。」
信用狀是一種銀行開立，有條件的承諾付款文件，信用狀是銀行依照入口商（即開證申請人）指示，授權入口商對出口商（即受益人）簽發，以銀行或進口商為付款人的匯票，保證符合條款規定並出示單據後，銀行就以信用狀條款，買入受益人的匯票。信用狀經常跟隨有不少押匯文件，問題在於上述文件不少細節，銀行往往逐一審視。
執行信用狀的業務，包含審批大量文件，每日花旗處理大量紙張；銀行職員檢視不同來源的大量文件。
銀行試圖以不同手段，減少信用狀的詐騙；包括以區塊鏈（Blockchain）技術，杜絕信用狀欺詐。去年，匯豐在R3區塊鏈聯盟R3 Corda金融鏈的分佈式賬本平台上，發出首張信用狀。但是，即使審視信用狀的真偽，並沒解決所有問題。
垂直檢視交易
除了偽造文書，審批信用狀有不少考慮。以美國海關來說，還要看托運的貨物，究竟屬那一國籍貨輪。Ahearn說，花旗內超過四千人職員，檢查上述文件內容和關鍵字。
大約三至四年前，花旗開始以「光學字符識別」（OCR）數碼化押匯文件，透過自然文字處理（Natural Language Processing），擷取和過濾內容。每年，花旗的貿易融資多達九百萬宗，其中一千四百萬宗的內容，被界定為須檢查，決定是否處理有關交易，不少交易就涉及法例遵從問題。
以OCR數碼化文件並非新鮮，類似OpenText也可檢查內容和分類。花旗檢查信用狀的內容，一直有個限制，就是只能垂直檢查每宗個案。
Ahearn說，花旗一直不能從水平的橫切面，檢查信用狀交易是否違規，只能研究某個客戶的某一宗交易是否有異。可是，客戶的交易模式（Trade Pattern）發生變化，卻不易被察覺，結果只是樹木，不見森林。
「例如一位印度入口商，每宗交易約二十萬美元金額，突然一次交易，開立了三百萬美元信用狀，以往靠系統很難察覺。透過SAS人工智能，還意外發現以往忽略的細節；例如一家租賃公司，靠貿易融資逃避關稅，出售名貴汽車到中國。」
不成功不收費
SAS具備先進的分析工具，確保銀行合規方面經驗豐富，花旗則向EY提供交易風險評分，並由EY團隊負責建立AI模型。Ahearn說，安永負責建立AI模型， NextGen項目基於不成功，就不收費的商業模式。
Ahearn說，花旗本身沒充足的技術能力，建立AI模型，並說服監管機構，可以此透過自動化程序，檢查所有的細節。安永在金融服務領域；包括風險和科技諮詢的經驗，結合SAS分析平台和法規遵從技術，NextGen項目才能為貿易融資的合規流程，實現了數碼化，通過了監管當局的要求。
NextGen平台提供了深入分析全球貿易交易項目，協助配合銀行資源分佈。平台亦具有高度擴展性，以處理大量的日常交易。進階分析及自然語言處理，協助更深入了解相關機構的網絡、非結構性數據，以及客戶活動隨時間的變化。結合分析結果及與貿易相關銀行政策的自動化流程，根據花旗集團的升級審查流程，進一步集中調查某些貿易活動。
花旗財務及貿易解決方案全球貿易服務主管 Valeria Sica說：「實時數據分析方案更有效協助偵測潛在合規性問題交易。」
安永美國託管服務首席資訊總監Jake Jacobson指出：「貿易合規為全球監管機構所關注的焦點，提高了對銀行所控制的範圍和複雜程度之期望。許多銀行現今仍然依賴人手及文件為本的流程，增加營運成本之餘更影響客戶體驗，然而創新科技能有助徹底改變固有的模式。」
SAS欺詐和安全情報副總裁Stu Bradley表示:「銀行面對具規模和複雜的貿易金融和合規活動。SAS數據分析協助花旗有效監控貿易交易，帶來深入的風險見解，能減少風險，改善監控回應時間，並降低營運成本。」