Bankructwa, zatory płatnicze, presja utrzymania płynności finansowej, wyrafinowane oszustwa, rosnące oczekiwania kontrahentów i stale zaostrzające się regulacje prawne kształtują obecną sytuacje w obszarze kredytów kupieckich. W 2026 roku rynek wymusza na przedsiębiorcach podejmowanie decyzji kredytowych w czasie rzeczywistym, przy jednocześnie rosnących wymogach transparentności i zachowania należytej staranności w ocenie ryzyka.
1. Zatory płatnicze w procesie zarządzania ryzykiem płynności finansowej
Opóźnione płatności nadal są poważnym problemem na wielu rynkach. Badanie Payment Study pokazuje, że w wielu krajach Europy, a także na świecie blisko połowa płatności jest przeterminowana, co bezpośredni sposób negatywnie wpływa na bieżącą płynność finansową dostawców. Problem zatorów płatniczych dotyka niemal wszystkie branże, w tym przede wszystkim budownictwo i transport, gdzie marże są niewielkie, a poduszka finansowa firm ograniczona.
Jednocześnie zaostrzające się warunki udzielania kredytów bankowych i ograniczone możliwości zewnętrznego finansowania popychają firmy w kierunku konieczności korzystania z modelu opartego na wydłużonych terminach płatności. Kredyt kupiecki coraz częściej działa jako bufor chroniący firmy przed wstrząsami makroekonomicznymi. W takim modelu rośnie znaczenie danych i wiedzy obrazujących moralność płatniczą i kondycję finansową kontrahentów.
2. Automatyzacja procesu oceny ryzyka kredytowego
Tradycyjne modele oceny ryzyka kredytowego, oparte na historycznych danych finansowych i okresowych przeglądach limitów, coraz częściej nie nadążają za dynamicznie zmieniającą się rzeczywistością. Coraz częściej to nieszablonowe zachowanie podmiotu – takie jak zmiana wolumenu zamówień czy pojedyncze spóźnione płatności – ujawniają narastające trudności finansowe przedsiębiorstwa na długo przed oficjalnym opublikowaniem bilansu firmy.
Dzisiaj zapobiegawczy przedsiębiorcy swoje narzędzia i platformy monitorujące kontrahentów wzbogacają o wskaźniki płatności działające w czasie rzeczywistym, po to, żeby zawczasu identyfikować pojawiające się zagrożenie. W efekcie standardowa ocena ryzyka kredytowego stopniowo ustępuje miejsca automatycznym procesom, co pozwala nie tylko na wyselekcjonowanie bezpiecznych klientów, ale przede wszystkim na wcześniejszą reakcję, wszędzie tam, gdzie pojawiają się oznaki nastrajającego ryzyka.
3. Cienka linia między oszustwem a realną oceną ryzyka kredytowego
Próby oszustwa a realne ryzyko kredytowe przestają być odrębnymi obszarami. Generatywna sztuczna inteligencja, stała się potężnym narzędziem w rękach przestępców finansowych, umożliwiając tworzenie fałszywych tożsamości, dokumentów, kont bankowych, włącznie z wykorzystaniem plików audio i wideo do podszywania się pod osoby decyzyjne. To zwiększa skalę i skuteczność nadużyć.
W miarę coraz częstszego zlewania się i wzajemnego przenikania oszustw z realną oceną ryzyka kredytowego, kluczowym elementem dla zachowania bezpieczeństwa staje się łączenie danych odnoszących się do tożsamości osób, struktury właścicielskiej, moralności płatniczej, po to, żeby odróżnić rzeczywistych kontrahentów od fraudu. Coraz to więcej danych pokazuje istniejącą zależność między bankructwem firmy a niewykrytym oszustwem.
4. Dynamiczny wzrost znaczenia sztucznej inteligencji w rygorze nadzoru
Sztuczna inteligencja coraz częściej stanowi fundamentalną rolę w procesie podejmowania decyzji kredytowych. Obejmując automatyzację onboardingu, weryfikację dokumentów, ocenę ryzyka oraz kompleksowe monitorowanie portfela. Technologia przyspiesza proces decyzyjny i zwiększa skalę. Jednocześnie uwypuklając pojawiające się wzorce niedostrzegalne dla ludzkiego oka.
Jednak zgodnie z unijnym Aktem o Sztucznej Inteligencji (EU AI Act), ocena zdolności kredytowej została zaklasyfikowana jako zagadnienie wysokiego ryzyka i objęte szczególnym nadzorem. Oznacza to konieczność kompleksowego raportowania procesów związanych z przejrzystością oraz prowadzenia szczegółowej kontroli nad stosowanymi modelami.
5. Wiarygodne dane elementem budowania przewagi konkurencyjnej
Wraz z automatyzacją i przyspieszeniem procesów podejmowania decyzji kredytowych, wykorzystanie rzetelnych danych staje się kluczowym elementem budowania przewagi konkurencyjnej na rynku. Nieaktualne, niespójne i niczym niepowiązane ze sobą dane zniekształcają sygnał wejściowy, podważając wiarygodność wyników generowanych przez sztuczną inteligencję, co prowadzi do obniżenia zaufania do automatycznie podejmowanych decyzji.
W 2026 roku inwestycje firm w rzetelne, wiarygodne i zintegrowane dane przyspieszą proces podejmowanych decyzji w obszarze ryzyka kredytowego oraz umożliwią precyzyjną segmentację klientów, co przekłada się na realną przewagę konkurencyjną.
6. Zmiany regulacyjne wymuszają kontrole w obszarze decyzji kredytowej
Zmiany regulacyjne w zakresie kredytu kupieckiego wymuszają okresowe lub potransakcyjne kontrole mechanizmów wbudowanych bezpośrednio w bieżące procesy operacyjne przedsiębiorstw. Szczególnie w przypadku szybkiej weryfikacji odbiorcy płatności (Verification of Payee). Dla podmiotów, działających globalnie, oznacza to konieczność kompleksowego przeprojektowania sposobu, w jaki funkcjonują mechanizmy płatnicze, antyfraudowe czy zarządzające ryzykiem.
Dostęp do wiarygodnych danych w czasie rzeczywistym staje się wyróżnikiem konkurencyjnym, pozwalającym firmom spełnienie wymogów regulacyjnych bez konieczności rezygnacji z automatycznego procesu podejmowania decyzji kredytowych czy zwiększenia zakresu pracy manualnej.
7. „Inteligencja kolektywna” wzmacnia ochronę kredytu kupieckiego
Postęp technologiczny sprawia, że oszustwa i próby wyłudzenia stają się coraz bardziej wyrafinowane i wyglądają coraz bardziej autentycznie. Pojedyncze firmy napotykają większe trudności w zakresie rozpoznania fraudu i cyberataku. W odpowiedzi na to zjawisko rośnie popularność modeli „inteligencji kolektywnej”, pozwalającej dostawcom na ocenę ryzyka kredytowego korzystając ze wspólnych i zbiorowych informacji o potwierdzonych przypadkach oszustw i nowych schematach działania sprawców. Zdolność grupy ludzi i firm do wspólnego działania, myślenia i rozwiązywania problemów jest efektywniejsza niż działanie jednostki.
W połączeniu z własnymi danymi inteligencja zbiorowa pozwala firmom na wcześniejszą identyfikację podmiotów wysokiego ryzyka. W 2026 roku inteligencja kolektywna będzie coraz częściej standardowym elementem podejmowania decyzji z obszaru kredytu i przeciwdziałania nadużyciom, naśladując praktyki od wielu lat stosowane w zakresie cyberbezpieczeństwa.
