第六卷（2026年7月）的研报指出，商业银行普遍依赖老旧的贸易金融平台，导致系统碎片化、人工操作和运营风险，影响客户 onboarding 速度和产品创新。商业支付正经历结构性转型，需求更互联、智能、以客户为中心的生态系统，API 和金融科技 SaaS 平台日益重要，即时结算已成现实。生成式人工智能、实时支付和稳定币的出现，使系统现代化成为商业需求。
核心观点与关键数据：
- 系统老旧问题：68% 的银行贸易金融系统中存在两个或更多使用超过十年的遗留系统，导致集成成本、运营风险和变革阻力。
- 人工智能应用：银行将人工智能视为关键技术，主要用于风险评估（信贷和交易对手风险控制、欺诈检测、反洗钱筛查），其次是区块链技术（支持发票融资，提供可追溯性和透明度）。
- 支付模式转型：支付基础设施现代化推动战略差异化，银行投资实时支付、ACH、RTGS、稳定币和央行数字货币，以支持无缝化入职、透明度和端到端支付可见性。
- 客户 onboarding 优先事项：近 30% 的银行将简化中小企业 onboarding 流程列为首要任务，优先考虑加快速度、简化流程并促成转化。
- 监管投资重点：当前三年内，59% 的投资用于金融犯罪控制（KYC/AML 及贸易型洗钱），预计对本地法规和军民两用商品及制裁管制的投资将增长。
- 合作模式：银行将多边银行和发展金融机构视为最重要的战略合作伙伴，其次是贸易金融联盟，以解决风险能力和地理覆盖限制。
- 金融科技服务：银行寻求金融科技公司的 SaaS 平台和支付执行服务，以加速市场进入时间。
- 主要挑战：缺乏专业人才是运行贸易和供应链金融业务的最大障碍，人才短缺限制了银行现代化平台、重新设计流程或部署先进技术的能力。
- 战略优先事项：创新是企业和商业银行的首要重点，人工智能创新推动成长型思维，加速核心业务现代化，实现更快的审批、更智能的风险决策和更个性化的客户互动。
- 技术预算分析：人工智能与自动化支出预计将增长，网络安全支出也将增加。企业及商业银行在平台、网络安全、核心技术以及云基础设施领域的招聘将高于整体水平。
- 人工智能洞察：企业及商业银行从部署的 AI 计划中实现的业务价值略高，近 61% 产生了可衡量的业务价值。客户服务是 AI 最有价值的用例，其次是网络安全和业务运营。
- 云洞察：成本、数据主权和安全推动了对私有云的偏好，预计私有云的使用率将从目前的 26% 增长到三年后的 31%。数据安全与隐私担忧减缓了云迁移进程，安全成为首要任务。
研究结论：
商业银行需实现贸易金融现代化，将人工智能和数据融入运营，简化客户 onboarding 流程，以增强韧性并更高效地支持贸易。人工智能已成为贸易和供应链金融领域最关键的能力，银行正将其应用于客户服务、自动化案件创建、流动性预测和智能支付路由等各个方面，改善信贷决策、更早发现异常，并在不影响业务运营的前提下减少损失。
