Коли помилка коштує затримки мільйонів: як міжнародний трейдер автоматизував перевірку документарних акредитивів?

Міжнародна торгівля сировинними товарами — це бізнес великих обсягів, високих ставок і жорстких правил. Угоди на десятки мільйонів доларів залежать не лише від логістики чи ціни, а й від точності документації. Банківські інструменти, зокрема документарний акредитив (Letter of Credit), покликані зменшувати ризики між сторонами, але водночас створюють складний багаторівневий процес перевірок. Одна неточність у назві товару, даті або кількості документів може призвести до відмови банку, затримки виплат і «заморожування» коштів, які бізнес не може використати в операційній діяльності.

Такі ризики мають особливо високу ціну для клієнта SMART business, котрим став міжнародний трейдер, що працює з глобальними постачальниками, покупцями та фінансовими установами. В операційній діяльності клієнта Letter of Credit є ключовим інструментом розрахунків. Компанія регулярно обробляє численні зміни до акредитивів («amendments») і формує пакети документів, які мають на 100% відповідати всім умовам банку. Ручна перевірка цих вимог, урахування всіх змін і кросдокументальне звірення займали багато часу та залишали простір для неточностей через людський фактор.

Саме тому міжнародний трейдер звернувся до SMART business із запитом автоматизувати процес перевірки акредитивів і документів до подання в банк. Рішення мало зчитувати дані й враховувати всі зміни до акредитивів, формувати актуальний контрольний список вимог і заздалегідь виявляти розбіжності — ще до того, як пакет документів потрапить до банку. А як SMART business реалізувала цей складний кейс, які бізнес-виклики вдалося подолати та який ефект це дало — розповідаємо у новому кейсі.

Який вигляд мали процеси клієнта до автоматизації, де бізнес втрачав час і які цілі поставили перед рішенням?

Якщо пояснювати просто, механіка роботи в цьому бізнесі така: після укладення угоди покупець відкриває акредитив у банку, а трейдингова компанія отримує Letter of Credit зі списком чітких вимог: які документи, в якій кількості, з якими формулюваннями та реквізитами потрібно надати, щоб банк здійснив платіж. Після відвантаження товару компанія формує «presentation package» — пакет комерційних і супровідних документів (рахунки-фактури, сертифікати походження, страхові документи, транспортні накладні тощо) і передає його до банку. Як пояснюють у команді клієнта:

Саме цей етап стає зоною підвищеного ризику. Для банку важлива не логіка чи намір сторін, а буквальна відповідність документів умовам акредитива: назви товарів, суми, дати та формулювання мають збігатися без розбіжностей. Адже будь-яка невідповідність у документах може призвести до затримки платежу, навіть якщо постачання відбулося коректно.

До впровадження автоматизації на базі AI-рішення від SMART business перевірка відповідності акредитива та пакета документів виконувалася вручну, що не дозволяло прискорити процес.

Команда клієнта послідовно аналізувала:

• початковий Letter of Credit;
• усі зміни до акредитива («amendments»), які могли надходити протягом усього життєвого циклу угоди;
• фінальну версію «presentation package» перед поданням у банк.

Складність полягала в тому, що amendments могли стосуватися як окремих пунктів, так і цілих блоків умов. Один і той самий параметр, наприклад, опис товару або перелік документів, міг змінюватися кілька разів. Тому завданням команди клієнта було врахувати остаточну, актуальну версію кожної вимоги.

Цей процес ускладнювали типові для акредитивів нюанси:

• Якщо в Letter of Credit припустилися помилки в назві товару, та сама помилка має бути відтворена в документах, інакше банк зафіксує розбіжність. Наприклад, якщо в Letter of Credit товар зазначено як «cocoa poweder» (з орфографічною помилкою замість «cocoa powder»), у всіх супровідних документах ця назва має повторюватися саме в такому вигляді. Будь-яке виправлення на коректне формулювання банк розцінить як розбіжність.
• Навіть мінімальна різниця у формулюванні назви товару вважається критичною. Так, «cocoa powder» і «cocoa processed powder» або «cocoa powder for food industry» для банку є різними товарами, навіть якщо фактично йдеться про один і той самий продукт і сторони контракту не бачать між ними принципової різниці.
• Відхилення в сумі можливе лише за наявності чітко прописаного допуску. Наприклад, якщо в акредитиві зазначено суму USD 100 000 без допустимого діапазону, навіть рахунок на USD 99 500 або USD 100 200 буде підставою для зауваження з боку банку. Відхилення можливе лише тоді, коли в умовах прямо вказано допуск, наприклад ±10%.
• Кількість примірників документів має повністю відповідати вимогам акредитива. Якщо зазначено «1 оригінал і 2 копії», подання одного оригіналу та однієї копії або, навпаки, більшої кількості документів також вважається порушенням і може призвести до затримки перевірки.

Так, у разі помилки банк повертав пакет на доопрацювання, витративши 2–3 дні на перевірку. Після цього трейдингова компанія знову проходила весь цикл перевірки зі свого боку, виправлень і повторного подання документів. Увесь цей час кошти фактично «висіли» в банку й не могли бути використані в операційній діяльності або для інших стратегічних цілей компанії-продавця.

Ключові виклики бізнесу

У процесі аналізу SMART business разом із командою клієнта сформували повний перелік проблем, які гальмували бізнес-процеси:

1. Ручна підготовка та перевірка документів, що створювала ризик помилок через людський фактор: команда вручну звіряла десятки параметрів між акредитивом і супровідними документами — від назв товарів до сум і кількості копій — що ускладнювало масштабування процесу.
2. Висока ціна помилки — навіть дрібна неточність призводила до повернення пакета документів.
3. Складність урахування amendments, особливо коли зміни накладалися одна на одну — один і той самий пункт акредитива міг змінюватися кілька разів різними amendments, і без централізованого контролю існував ризик орієнтуватися не на останню, а на застарілу версію вимог.
4. Відсутність єдиного контрольного списку актуальних вимог — інформація була розпорошена між оригінальним Letter of Credit, amendments та окремими документами, що ускладнювало швидку перевірку відповідності всього пакета в одному місці.
5. Тривалий цикл отримання коштів, що напряму впливало на ліквідність і гнучкість бізнесу — кожне повернення документів від банку автоматично подовжувало фінансовий цикл і обмежувало можливість оперативно використовувати кошти для інших бізнес-операцій.
6. Непрозорість причин відмов — розбіжності фіксувалися вже після перевірки банком. Команда клієнта дізнавалася про помилки постфактум, у вигляді списку «discrepancies» від банку, без можливості виявити та усунути проблеми ще на етапі внутрішньої перевірки.

У сукупності саме ці виклики сформували запит на автоматизацію відповідності вимогам Letter of Credit: перехід від ручної підготовки пакета документів до контрольованого процесу з детальним звітом про всі можливі розбіжності. Саме з цього запиту й були сформовані ключові завдання проєкту автоматизації. А саме:

• Автоматизація рутинних процесів — мінімізувати ручну роботу з комерційними документами за допомогою AI-розпізнавання.
• Підвищення точності перевірок — зменшити кількість помилок і ризиків, пов’язаних із людським фактором.
• Прискорення бізнес-операцій — скоротити цикл перевірки та погодження документів до подання в банк.
• Оптимізація витрат — знизити непрямі втрати, пов’язані із затримками платежів і повторними поданнями документів.

У чому суть рішення від SMART business та які були етапи впровадження

Для нас цінність рішення SMART business у тому, що воно не обмежується автоматизованим обробленням документів. Воно включає створення повного контрольованого сценарію роботи з акредитивами та документами — від отримання Letter of Credit до фінального звіту про розбіжності.

Коментар представника клієнта

Основні елементи рішення

Всі дії у рішенні побудовані навколо основних типів вхідних даних:

1. Letter of Credit (LC) — основний акредитив, на підставі якого формуються всі перевірки та контрольні списки.
2. Amendments (зміни до LC) — будь-які зміни до початкового акредитива, які система відстежує та інтегрує у контрольний процес.
3. Presentation package (пакет документів для подання у банк) — рахунки-фактури, сертифікати та інші документи, які потрібно подати до банку.

Система обробляє ці дані послідовно:

• Спершу приймає LC та його amendments і автоматично розпізнає всі умови акредитива.
• Потім формує структурований контрольний список вимог, включно з актуальними змінами — система перетворює кожну вимогу акредитива та його зміни на окремий пункт списку, щоб нічого не загубилося і все можна було перевірити послідовно.
• Після цього перевіряє реальні документи з «presentation package», порівнюючи їх із вимогами контрольного списку — система аналізує пакет документів, порівнює дані (назви товарів, кількість, суми, дати, технічні характеристики) із вимогами акредитива та контрольного списку.
• Фінально генерує детальний звіт про розбіжності — ще до подання документів у банк, щоб користувач міг швидко виправити помилки.

Технічні особливості рішення

Щоб забезпечити швидку та точну обробку документів, компанія SMART business побудувала рішення так, щоб усі операції були прозорими, контрольованими і максимально автоматизованими. Можливо це завдяки таким технічним особливостям рішення:

1. Рішення побудоване на Power Platform (Power Apps) із використанням AI-сервісів Azure:

• Power Platform (Power Apps) — це інструмент для створення веб- та мобільних застосунків без складного програмування. У цьому кейсі він дозволив швидко побудувати інтерфейс для роботи з акредитивами та документами, де користувач може бачити всі операції, додавати файли та перевіряти стан кейсу.
• AI-сервіси Azure — сервіси штучного інтелекту від Microsoft, які допомагають системі зчитувати документи, виділяти ключові дані та перевіряти їх відповідність умовам акредитива. Для обробки документів використовується технологія OCR (Azure Document Intelligence) для точного розпізнавання тексту та структуризації даних, а модель LLM з Azure AI Foundry забезпечує аналіз і перевірку логічної відповідності документів умовам акредитива.

2. Система автоматично організовує всі файли за кожним кейсом — створює окремі папки для акредитива, його змін і пакету документів, завантажує необхідні файли та «розбирає» їх, щоб виділити ключову інформацію і правильно класифікувати документи для подальшої перевірки.

3. Можливість легко втрутитися вручну, якщо це необхідно — у випадках, коли потрібне ручне втручання (погана якість документів або нестандартні шаблони), користувач може легко втрутитися через інтерфейс і внести потрібні дані вручну.

4. Користувач отримує повну прозорість процесу — всі зміни, статуси документів і контрольного списку зберігаються у системі та доступні для перевірки.

Якими були кроки впровадження рішення

Рішення впроваджувалося у бізнес-процеси клієнта покроково, що забезпечило чіткий контроль і плавний перехід на автоматизовану систему:

Крок 1 — Запуск проєкту

На першому етапі клієнт разом зі SMART business визначили команду, яка відповідатиме за реалізацію рішення, узгодили базовий графік робіт і провели стартову зустріч. Це дало всім учасникам чітке розуміння цілей, ролей і термінів, а також створило основу для скоординованої роботи на наступних етапах.

Крок 2 — Аналіз бізнес-процесів

Далі проєктна команда провела серію зустрічей з ключовими користувачами: збиралися вимоги, обговорювалися особливості роботи з акредитивами та документами, а також затверджувалася схема бізнес-процесів. Це дозволило побачити повну картину поточної роботи та визначити, де система може реально полегшити щоденні операції.

Крок 3 — Архітектура рішення

На основі зібраних вимог була розроблена високорівнева діаграма архітектури системи та визначені нефункціональні параметри — такі як безпека, швидкість обробки та масштабованість. Цей етап гарантував, що рішення буде ефективним і гнучким для подальшого розвитку компанії клієнта.

Крок 4 — Розробка основної функціональності

Після затвердження архітектури розпочалася розробка ядра системи: обробка даних, автоматичне розпізнавання ключових умов акредитива, створення зручного інтерфейсу для користувачів на базі Power Platform та інтеграція з потоками Power Automate (інструмент для автоматизації бізнес-процесів, який дозволяє налаштовувати послідовність дій у системі без ручного втручання). При цьому SMART business використала останні досягнення AI від Microsoft та OpenAI, щоб знайти оптимальний баланс між точністю обробки документів і вартістю системи. Кожен елемент був спроєктований так, щоб користувачі могли швидко і безпомилково виконувати свої завдання.

Крок 5 — Навчання та підтримка користувачів

Останнім етапом стало навчання ключових співробітників та забезпечення адміністративної підтримки командою SMART business у продуктивному середовищі. Регулярні зустрічі команд проєкту дозволяли розв'язувати питання в режимі реального часу та адаптувати систему під потреби користувачів, забезпечуючи плавний перехід на новий рівень автоматизації.

Такий послідовний і структурований підхід дозволив реалізувати систему, яка автоматизує рутинні процеси й робить роботу з акредитивами прозорою, контрольованою та зручною для користувачів. Наша команда отримала інструмент, що підвищує ефективність, зменшує ризики помилок і дає впевненість у повній відповідності документів вимогам банку.

Коментар представника клієнта

Результати впровадження та бізнес-ефект

Навіть без кількісних KPI вже на етапі впровадження рішення трейдингова компанія отримала відчутний якісний ефект, який безпосередньо впливає на операційну стабільність і фінансову гнучкість бізнесу.

Менше операційного ризику та людського фактора

Ключовим результатом стало суттєве зниження ризику помилок під час підготовки акредитивних документів. Автоматизоване розпізнавання умов Letter of Credit, урахування всіх amendments та перевірка документів за єдиним контрольним списком дозволили перевести критично важливий процес із «ручного режиму» в контрольовану систему.

Команда клієнта більше не покладається виключно на уважність окремих співробітників. Система сама підсвічує потенційні розбіжності ще до подання документів у банк.

Прозорість і контроль на кожному етапі

Усі дії — від отримання акредитива до фінального звіту — стали прозорими й відстежуваними. Користувачі бачать, які умови перевірені, де є ризики та які саме документи потребують коригування. Це спрощує щоденну роботу й створює чіткий аудит-трек, який важливий як для внутрішнього контролю, так і для взаємодії з фінансовими установами.

Прискорення фінансового циклу

Менше повернень документів банком означає коротший шлях до отримання коштів. Для трейдера, що працює з великими обсягами та високою вартістю угод, це напряму впливає на ліквідність і можливість оперативно запускати нові операції.

Масштабованість і готовність до зростання

Рішення заклало основу для масштабування, адже зі збільшенням кількості угод, документів або змін до акредитивів процес не ускладнюється, бо система знімає навантаження з команди. Це дозволяє бізнесу зростати без пропорційного збільшення операційних ризиків і ручної роботи.

Підхід, реалізований у кейсі, повністю відповідає глобальним тенденціям. За даними досліджень McKinsey, фінансові лідери дедалі активніше інвестують у рішення на базі штучного інтелекту. Зокрема, 65% CFO планували збільшити інвестиції в AI-інструменти у 2025 році, і ця тенденція продовжує зростати й сьогодні. Для порівняння: ще декілька років тому про такі плани заявляла лише приблизно чверть респондентів. Це чітко демонструє зсув у сприйнятті AI — від перспективної технології до практичного інструменту підвищення точності, швидкості та керованості фінансових процесів.

Дійсно, практика використання AI у фінансових підрозділах уже дає відчутні результати. McKinsey наводить приклади міжнародних компаній, де AI-рішення взяли на себе значну частину ручної обробки даних. У таких кейсах компанії змогли вивільнити близько 30% робочого часу і спрямувати його на аналіз, контроль ризиків і підтримку бізнес-рішень.

Саме в цю логіку вписується рішення для клієнта SMART business: штучний інтелект не замінює експертизу команди, а підсилює її, знімаючи рутинне навантаження, зменшуючи залежність від людського фактора і забезпечуючи прозорість кожного кроку перевірки документації.

Чому цінність рішення SMART business виходить за межі трейдингу: яка користь для банків і компаній з інтенсивним документообігом

Важливо зазначити, що подібні до цього кейсу AI-підходи актуальні не лише для сторін угоди (продавця або покупця), а й для банків, які здійснюють перевірку акредитивних документів. А саме:

• Для банків це означає швидшу та стабільнішу перевірку поданих пакетів документів.
• Для трейдерів — прогнозований доступ до коштів і менші затримки в угодах.
• А для компаній з великим документообігом — керований процес замість ручної обробки.

У межах ще одного дослідження McKinsey було опитано керівників 44 фінансових установ у всьому світі — від глобальних банків до регіональних гравців — щоб оцінити прогрес упровадження AI у бізнес-процеси. Результати показали, що:

• 47% банків вважають головним драйвером впровадження AI підвищення продуктивності;
• 44% відзначають, що ключовим драйвером впровадження AI є прямі бізнес-потреби: необхідність швидше обробляти документи, зменшувати операційні ризики та підтримувати зростання бізнесу без пропорційного збільшення витрат;
• 25% — фокусуються на дотриманні регуляторних вимог і зниженні ризиків.

Окремо McKinsey зазначає, що банки, які системно використовують AI, можуть досягати зниження витрат на обслуговування на 20–40%, зокрема за допомогою автоматизації перевірок, скорочення ручної роботи та прискорення прийняття рішень.

Хоча рішення SMART business було розроблене для автоматизації перевірки акредитивних документів у міжнародній торгівлі, його прикладна цінність значно ширша. По суті, йдеться про універсальний підхід до роботи зі складними регламентованими документами, де критично важливі точність, відповідність умовам і контроль змін. Адже для компаній з високим обсягом фінансових, юридичних або контрактних документів у сфері логістики, виробництва, енергетики, агробізнесу, дистрибуції чи фінансових сервісів — подібні процеси виглядають дуже схоже: десятки версій документів, численні правки, жорсткі вимоги до формулювань і висока ціна помилки.

AI-рішення від SMART business дозволяє:

• автоматизувати аналіз і звірення умов між пов’язаними документами;
• відстежувати зміни та актуальність версій без ручного контролю;
• зменшити залежність від людського фактору у критичних перевірках;
• забезпечити прозорість і відтворюваність процесу для аудиту та комплаєнсу.

У підсумку рішення перетворюється з вузькоспеціалізованого інструмента на масштабовану платформу для роботи з регламентованими документами, яка може адаптуватися під різні галузі, сценарії та рівні складності бізнес-процесів.

Практика показує, що такі завдання, з якими ми зіштовхнулись під час реалізації цього кейсу, рідко мають універсальні шаблонні рішення. Вони потребують глибокого розуміння бізнес-процесів й адаптації технологій під реальні сценарії роботи. Тому, якщо ваша компанія також працює з великими обсягами фінансових, юридичних або контрактних документів і прагне підвищити точність, швидкість і передбачуваність процесів, ми допоможемо спроєктувати рішення саме під ваші потреби — від ідеї до впровадження.

Артем Степанов

Product Owner SMART Decision Hub, SMART business