近期，FEBIS（欧洲商业信息协会）与 FENCA（欧洲收账协会联盟）联合发布关于人工智能在贸易信用管理中应用的调查报告。结果显示，行业对 AI 的期待已成共识，但落地仍处于“早期采用”阶段，生产力提升优先于全面自动化。
AI 成熟度偏低
尽管 AI 话题热度居高不下，但在贸易信用生态中，AI 成熟度仍然较低。
- 79% 的企业目前仅在不到 25% 的信用决策中使用 AI；
- 36% 的企业表示，完全没有采用 AI 驱动的决策。
目前，“人机协同”模式占据主导地位。86% 的受访者认为，AI 的角色是自动化处理常规任务，而最终判断权和责任仍需人工把控。
主要驱动力
当前，企业采用 AI 的首要动机是：
- 运营效率提升 —— 75%
- 成本降低 —— 63%
这说明，行业更倾向于将 AI 视为增效工具，而非寻求根本性的商业模式变革。
最常见的使用场景
- 生成式 AI 用于报告与文档处理 —— 42%
- 信用评分 —— 34%
- 数据聚合 —— 30%
行业正从“安全、可衡量” 的场景切入，48% 的企业表示，AI 主要用于减少人工审核、加速决策流程。
治理滞后
调研中一个最突出的发现是：应用与监管之间的巨大差距。虽然企业急于部署 AI，但：
- 仅有 21% 的企业已完全实施 AI 治理框架；
- 缺乏治理准备，成为企业级规模化应用 AI 的主要瓶颈。
尤其在敏感领域，信任和谨慎尤为明显：
- 73% 的企业不使用 AI与借款人群体沟通，主要担忧伦理与声誉风险。
未来三年展望
尽管当前实施存在差距，但未来三年的前景非常乐观：
- 93% 的受访者预计，到 2029 年 AI 将对行业产生显著或变革性影响；
- 投资正在加速：57% 的企业计划将至少 5% 的总预算投入 AI，30% 的企业计划投入超过 10%。
虽然批量上传和 Web 界面依然常见，但行业正朝着实时 API（63%）和新兴 AI 代理方向转变，以实现信用数据的机器对机器消费。
结论
FEBIS‑FENCA 的数据清晰表明：AI 在贸易信用领域的增长窗口已经打开。
对于企业来说，要想从“简单的生产力工具”迈向真正的业务转型，必须跨越治理鸿沟。未来的成功，很可能属于那些采用混合模式的企业——目前 39% 的市场正在尝试：结合外部专业能力与内部管控，确保 AI 不仅被部署，更能有效落地运营。
本文基于 FEBIS 研究报告《AI in Trade Credit Management: Adoption, Impact and Future Outlook》核心内容进行整合与解读。