当 2020 年冠状病毒危机爆发时，医疗紧急情况伴随着物资严重的短缺，特别是在一些医疗设备方面。这种情况首先出现在呼吸机上：需求激增，供应链中断。这是因为这些设备的生产跨越多个国家，每个部件都依赖于在不同地点制造的其他部件。链条越长，依赖性越复杂，任何点对另一个点的破坏和强制关闭的风险就越大。

供应链问题具有连锁金融效应，称为贸易信贷传染。这就是公司延迟向供应商付款的地方，因为他们的客户延迟向他们付款。货到付款模式可能导致发货取消或延迟，进而导致破产。研究人员目前正在努力开发方法来识别全球供应链中的漏洞并了解其贸易信用传染风险。目标是使这些系统整体上更加健壮。

人工智能和复杂网络理论有助于识别可能构成系统性风险的结构。它们帮助我们问：哪些连接模式可能导致延迟和贸易信用传染，哪些更强大?使用这些工具，我们可以创建应对各种冲击的全球供应链的大规模模拟器，然后使用机器学习技术来检测供应链中的问题部分。然后，这些知识可以用于市场设计，以在另一场大流行或灾难发生之前加强系统。

大流行之后，贸易信用保险可能会增长。它可能依赖于公私伙伴关系，当政府在某些地区实施关闭时，它们会成为重要的参与者。这些资金可用于弥补付款延迟、减少损失并在必要时启动关键生产。供应链也可以重新布线，大规模算法可以识别哪些供应商需要更换，哪些新供应商需要出现。

几年后，供应链可能看起来会有所不同，因为总体目标从大流行之前的成本最小化转变为最大程度地减少延误和贸易信用风险。