Outomatisering in finansies, veral binne die banksektor, het tradisioneel begin met hoëfrekwensie prosesse en transaksies. In die bankwese behels die mees algemene aktiwiteite transaksieverwerking en kleinhandellenings.  Hierdie areas was die primêre fokus van outomatiseringspogings, wat aspekte insluit soos aansoekverwerking, risiko-evaluering en die oorgang van handmatige hersiening van vorms en dokumente na outomatiese kontrole en modelgebaseerde evaluerings.   Mezzanine-finansiering staan in skrille kontras met hierdie hoëfrekwensieprosesse. Gekenmerk deur sy unieke, pasgemaakte aard, beslaan mezzanine-finansiering 'n spesifieke nisruimte binne die finansiële landskap: dit verteenwoordig 'n finansieringsoplossing met verhoogde risikovlakke, strategies geposisioneer tussen standaard korporatiewe lenings en aandelebeleggings.   Mezzanine-finansiering behels óf die verskaffing van befondsing op aandeelhouersvlak (wat strukturele ondergeskiktheid is) óf deur aandeleverkryging tesame met opbrengsinstrumente soos verkoopopsies (kontraktuele ondergeskiktheid).  Gegewe die eenmalige en hoogs geïndividualiseerde aard van mezzanine-transaksies, bied outomatisering van prosesse in hierdie area 'n groot uitdaging. Die natuurlike vraag sou die volgende wees:  hoe kan banke, veral groot banke, die taak benader om die winsgewendheid van hul mezzanine-besigheid te verbeter deur outomatisering en digitale transformasie?  As 'n kenner met aansienlike ondervinding in die gebiede van Private Ekwiteit, Risikobestuur en Finansies, beoog ek om 'n inleidende verkenning te bied na die digitale transformasie in mezzanine-lenings wat poog om die kompleksiteite te ontrafel en suksesverhale te verskaf in die toepassing van tegnologiese vooruitgang op 'n gebied van bankwese wat tradisioneel afhanklik is van pasgemaakte, geïndividualiseerde transaksies.   Die tradisionele landskap van mezzanine-uitleen  Mezzanine-finansiering is 'n kenmerkende en genuanseerde sektor binne die breër finansiële landskap. Soos vroeër gesê, beslaan dit 'n middeweg tussen konvensionele korporatiewe lenings en aandelebeleggings en word gekenmerk deur 'n verhoogde risikovlak.  Uniek, elke mezzanine-transaksie is pasgemaak en gemaak om by die spesifieke behoeftes en omstandighede van elke kliënt te pas, baie soos 'n pasgemaakte pak.   Uitdagings in tradisionele mezzanine-lenings  Die aard van mezzanine-finansiering bring inherent beduidende uitdagings mee. Tradisionele metodes maak hoofsaaklik staat op handprosesse en geïndividualiseerde transaksiesluiting. Hierdie benadering vereis 'n diepgaande begrip van die unieke aspekte van elke transaksie, 'n vaardigheidstel wat dikwels   is. skaars en duur  In groot banke met gevestigde korporatiewe uitleenafdelings is kliënte- en kredietbestuurders goed vertroud met standaardkredietprodukte. Hulle ontmoeting met mezzanine-transaksies is egter selde, wat op sy beurt hul kundigheid om sulke transaksies effektief te verkoop of te lok, beperk.  Om 'n gespesialiseerde span kliëntebestuurders uitsluitlik vir mezzanine-produkte te vestig, is nie net duur nie, maar dit verhoog ook die koste in vergelyking met die meer standaard uitleenprosedures.  Alhoewel dit moontlik is om komplekse beleggingsprodukte in groepe te kombineer om koste te verminder,  kom digitalisering in hierdie verband as 'n meer ekonomiese en doeltreffende alternatief na vore.  Digitalisering as 'n oplossing  Die digitale transformasie in mezzanine-lenings fokus hoofsaaklik op transaksie-identifikasie en aantrekkingskrag. Die meeste krediet- en kliëntespesialiste in banke gebruik stelsels wat onderhandelinge, transaksie-idees en aanvanklike transaksieparameters aanteken.  Die integrasie van mezzanine-kriteria in hierdie bestaande stelsels kan die identifikasie van potensiële mezzanine-transaksies outomatiseer.  Wanneer 'n transaksie aan hierdie kriteria voldoen, kan dit outomaties na die mezzanine-afdeling gestuur word vir verdere verwerking. Verdere vooruitgang kan KI-modelle insluit wat opgelei is om te onderskei tussen standaard korporatiewe lenings en mezzanine-transaksies gebaseer op 'n menigte inkomende transaksieparameters.  Die omvang van hierdie transformasie is betekenisvol: terwyl 'n groot bank jaarliks duisende korporatiewe uitleentransaksies kan doen, is mezzanine-finansieringstransaksies baie skaarser, dikwels in enkelsyfers genommer. Die implementering van 'n stelsel vir die identifisering van mezzanine-transaksies kan moontlik lei tot 'n tienvoudige toename in hul volume.   Stroomlyn van die proses: outomatisering en standaardisering  Digitale transformasie kan uitvoering stroomlyn deur die proses te outomatiseer en te standaardiseer. In plaas daarvan om direk na volskaalse outomatisering en platformontwikkeling te duik, kan jy aanvanklik fokus op eenvoudiger tegnologieë soos RPA, wat data-insameling, verifikasie, berekening en verslagdoening outomatiseer. Dit verminder handwerk en foute en verbeter rekeningkunde en voldoening.  Gestandaardiseerde mezzanine-instrumente en dokumente soos termynstate en leningsooreenkomste kan ook vinnig vir elke transaksie aangepas word sonder om kwaliteit te verloor. Dit versnel verwerking en dokumentasie, wat deursigtigheid en konsekwentheid verder verbeter.  Digitale platforms en gereedskap soos databasisse en kontroleskerms help om groter transaksievolume en -verskeidenheid op te spoor en te bestuur deur inligting te organiseer. Dit maak dit moontlik om transaksiestatus en vordering te monitor, kwessies te identifiseer en op te los.  Oor die algemeen vereenvoudig outomatisering en standaardisering uitvoering, wat wrywing en koste verminder. Deur die end-tot-end-proses te stroomlyn, maak digitale transformasie mezzanine-lenings meer doeltreffend, skaalbaar en winsgewend.   Die rol van verslagdoeningshulpmiddels  Mezzanine-portefeuljeverslagdoening is problematies sonder gestandaardiseerde data. Hierdie heterogene transaksies het nie deursigtigheid nie, wat dit moeilik maak om konsekwent sleutelopbrengs- en risiko-maatstawwe te evalueer.  Digitale analise-instrumente vir datavisualisering en Business Intelligence kan help deur gefragmenteerde data te integreer vir gekonsolideerde sigbaarheid: dit maak interaktiewe kontroleskerms moontlik wat portefeuljeprestasie visualiseer wat deur die lener, industrie, geografie en ander dimensies gesny word – dit bemagtig holistiese monitering.    maak ook gevorderde analise moontlik, soos voorspellende modellering, scenario-analise en strestoetsing. Uitleners kan toekomstige portefeuljeprestasie onder verskeie aannames en toestande simuleer - hierdie data-gedrewe insigte help om strategie en risikoversagting te optimaliseer. Qlik    en data-analise in hierdie verband is die beste om die deursigtigheid en insigte te verskaf wat nodig is om mezzanine-portefeuljes aktief te bestuur. Deur omvattende verslagdoening en voorspellende ontleding van hierdie komplekse transaksies moontlik te maak, gee digitale transformasie leners die sigbaarheid wat nodig is om opbrengste te maksimeer en risiko te verminder. Dit is 'n kragtige hefboom om resultate in mezzanine-lenings te optimaliseer. Qlik Sense   Gevallestudies  In hierdie afdeling sal ons gevalle van kredietproses-outomatisering ondersoek. Daar is veral beperkte prominente gevalle van die optimalisering van mezzanine-transaksies buite ons werk by Sberbank.  Ek sal egter 'n paar voorbeelde aanbied wat demonstreer hoe soortgelyke benaderings op mezzanine-besigheid toegepas kan word, soortgelyk aan wat ons tussen 2018 en 2021 by Sberbank bereik het, en wat ek later in die teks sal onthul.   Gevallestudie 1: Groot Europese Bank implementeer end-tot-end digitale uitleenplatform    : 'n Groot Europese bank het probeer om sy KMO-leningsbesigheid te herposisioneer te midde van mededinging van ratse fintech-mededingers. Dit het ten doel gehad om 'n digitale ekosisteem te skep met naatlose klantreise. Die eerste stap was om sy kommersiële lenings te herontdek met vaartbelynde toepassings, mobiele toegang en intydse goedkeurings. Agtergrond    : Die bank het met Deloitte saamgewerk om klante- en tegnologievereistes vir 'n nuwe wolkgebaseerde digitale uitleenstelsel te definieer. Deloitte se OpenDATA-platform op AWS het buigsame, skaalbare, modulêre ontwikkeling moontlik gemaak. Dit het die aanvaarding van Agile-metodologieë moontlik gemaak, wat die eerste weergawe binne net 13 weke gelewer het. Benadering  Die stelsel gebruik gevorderde ontledings, insluitend KI en ML, om data van interne stelsels, eksterne databasisse, sosiale media en ander bronne te integreer en te ontleed om omvattende, bygewerkte lenerprofiele te skep.  Dit pas voorafbepaalde reëls toe om geskiktheid vir mezzanine-finansiering te filter en te rangskik. RPA, blockchain en slim kontrakte outomatiseer handtake soos dokumentasie, berekeninge en verslagdoening.  Qlik Sense maak interaktiewe datavisualisering, voorspellende modellering, scenario's en strestoetsing moontlik om mezzanine-strategieë en risikobestuur te optimaliseer.  Gevolglik is die leningsaansoektyd van 20 dae tot 15 minute verminder, die goedkeuringskoers het van 50% tot 90% gestyg, en verwerkingskoste het met 70% afgeneem. Loodvloei, kwaliteit en omskakeling het ook verbeter, terwyl deursigtigheid en konsekwentheid van mezzanine-aanbiedinge verbeter is. Analytics en simulasies geoptimaliseerde strategieë en besluite.  Gevallestudie 2: Private uitleenmaatskappy maak gebruik van GoDocs om uitleen te moderniseer    : theLender is 'n private uitleenmaatskappy wat spesialiseer in die verskaffing van bruglenings aan eiendomsbeleggers. theLender het probeer om homself van ander uitleners te onderskei deur 'n vinniger, eenvoudiger en meer deursigtige uitleenproses aan te bied. Agtergrond    : Die maatskappy het 'n vennootskap aangegaan met GoDocs, 'n toonaangewende verskaffer van sagteware vir die generering van kommersiële leningsdokumente, om 'n digitale uitleenplatform te implementeer wat die hele leningsoorsprong en -sluitingsproses outomatiseer. Benadering  Die platform maak gebruik van wolkrekenaarkunde, kunsmatige intelligensie en blokkettingtegnologie om werkvloeie te stroomlyn, foute te verminder en sekuriteit te verbeter.  Verder het theLender se digitale uitleenplatform dit in staat gestel om die tyd om leningsdokumente te genereer van ure tot minute te verminder, handmatige data-invoer en menslike foute uit te skakel, intydse sigbaarheid en samewerking te bied tussen alle partye wat by die leningstransaksie betrokke is, lening veilig te stoor en te deel dokumente op 'n verspreide grootboek, en uiteindelik integreer met derdeparty-dienste soos kredietburo's, titelmaatskappye en borgagente.  Gevolglik het die maatskappy se digitale uitleenplatform hom gehelp om sy leningsvolume en -inkomste met 300% in een jaar te verhoog, sy kliëntetevredenheid en retensiekoerse te verbeter, sy bedryfskoste en risiko's te verminder, asook om 'n mededingende voordeel in die private lenings te verkry. mark.  Gevolgtrekking  Digitale transformasie bied 'n dwingende geleentheid vir mezzanine-uitleners om te innoveer en waarde te skep. Gevorderde tegnologieë, insluitend outomatisering, KI en data-analise, kan huidige pynpunte rondom transaksieverkryging, prosesdoeltreffendheid en portefeuljebestuur aanspreek.  Die potensiële voordele is veelsydig – verbeterde klantervaring, werknemerproduktiwiteit, risikobestuur en strategiese behendigheid.  Die grootste voordeel is 'n toename in die aantal transaksies, en dus in inkomste.  Deur my ervaring van 2018 tot 2021 by Sberbank te werk, is dit duidelik dat die implementering van sulke veranderinge in die mezzanine-besigheid sowel die volume besigheid as die aantal transaksies aansienlik kan verhoog. Sberbank het aanvanklik ongeveer 10 mezzanine-transaksies per jaar bestuur.  Teen 2022, ná die aanvaarding van effektiewe outomatiseringstrategieë, het die bank se kapasiteit egter tot meer as 100 transaksies jaarliks gestyg.  Hierdie merkwaardige groei beklemtoon die wesenlike invloed van digitale innovasies op die verbetering van beide die skaal en doeltreffendheid van bedrywighede in mezzanine-lenings.

Read My Stories

Hierdie oudio word in die oorspronklike taal van die storie vervaardig!

Te lank; Om te lees

Download free Tech Leaders Productivity Report!

Digitale transformasie-suksesverhale in mezzanine-uitleen

About Author

KOMMENTAAR

HANG TAGS

HIERDIE ARTIKEL IS AANGEBIED IN

Related Stories

Meet the Writer: HackerNoon Contributor Daniil Sitdikov, Software Engineer

Uber Still Can't Turn a Profit

Hurry! One Month Left to Win from $5000 in the Web3 Development Writing Contest

The AI Writing Contest by Bright Data & HackerNoon: Results Announcement 🎉

Meet the Writer: HackerNoon Contributor Daniil Sitdikov, Software Engineer

Uber Still Can't Turn a Profit

Hurry! One Month Left to Win from $5000 in the Web3 Development Writing Contest

The AI Writing Contest by Bright Data & HackerNoon: Results Announcement 🎉

Light-Mode

Classic

Newspaper

Dark-Mode

Neon Noir

Minty

HN StartUps