Аўтаматызацыя ў сферы фінансаў, асабліва ў банкаўскім сектары, традыцыйна пачыналася з працэсаў і транзакцый з высокай частатой. У банкаўскай сферы найбольш частыя віды дзейнасці ўключаюць апрацоўку транзакцый і рознічнае крэдытаванне.

Гэтыя вобласці былі галоўным цэнтрам намаганняў па аўтаматызацыі, ахопліваючы такія аспекты, як апрацоўка заявак, ацэнка рызыкі і пераход ад ручнога прагляду форм і дакументаў да аўтаматызаваных праверак і ацэнак на аснове мадэляў.

Мезаніннае фінансаванне рэзка кантрастуе з гэтымі працэсамі з высокай частатой. Мезаніннае фінансаванне, якое характарызуецца сваім унікальным, індывідуальным характарам, займае асаблівую нішу ў фінансавым ландшафце: яно ўяўляе сабой фінансавае рашэнне з павышаным узроўнем рызыкі, стратэгічна размешчанае паміж стандартнымі карпаратыўнымі пазыкамі і інвестыцыямі ў акцыянерны капітал.

Мезаніннае фінансаванне прадугледжвае прадастаўленне фінансавання на ўзроўні акцыянераў (што з'яўляецца структурнай субардынацыяй) або праз набыццё ўласнага капіталу ў спалучэнні з інструментамі вяртання, такімі як пут-апцыёны (падпарадкаванне па кантракце).

Улічваючы аднаразовы і вельмі індывідуальны характар мезанінных здзелак, аўтаматызацыя працэсаў у гэтай галіне ўяўляе значную праблему. Узнікае заканамернае пытанне: як банкам, асабліва буйным, падысці да задачы павышэння прыбытковасці мезаніннага бізнесу шляхам аўтаматызацыі і лічбавай трансфармацыі?

Як эксперт са значным вопытам у галіне прыватнага капіталу, кіравання рызыкамі і фінансаў, я імкнуся даць уводнае даследаванне лічбавай трансфармацыі мезаніннага крэдытавання, якое імкнецца раскрыць складанасці і даць гісторыі поспеху ў прымяненні тэхналагічных дасягненняў у вобласці банкаўскіх паслуг традыцыйна абапіраецца на заключэнне індывідуальных здзелак на заказ.

Традыцыйны ландшафт мезанінага крэдытавання

Мезаніннае фінансаванне - гэта адметны сектар з нюансамі ў больш шырокім фінансавым ландшафце. Як было сказана раней, ён займае сярэдняе месца паміж звычайнымі карпаратыўнымі пазыкамі і інвестыцыямі ў акцыянерны капітал і характарызуецца павышаным узроўнем рызыкі.

Унікальна тое, што кожная здзелка на антрэсолях шыецца індывідуальна і распрацоўваецца ў адпаведнасці з канкрэтнымі патрэбамі і абставінамі кожнага кліента, падобна на касцюм, пашыты на заказ.

Праблемы традыцыйнага мезаніннага крэдытавання

Прырода мезаніннага фінансавання па сваёй сутнасці стварае значныя праблемы. Традыцыйныя метады ў асноўным абапіраюцца на ручныя працэсы і індывідуальныя здзелкі. Такі падыход патрабуе глыбокага разумення ўнікальных аспектаў кожнай здзелкі, набору навыкаў, якія часта бываюць дэфіцытнымі і дарагімі .

У буйных банках з створанымі падраздзяленнямі карпаратыўнага крэдытавання кліенты і крэдытныя менеджэры добра разбіраюцца ў стандартных крэдытных прадуктах. Тым не менш, яны нячаста сутыкаюцца з мезаніннымі транзакцыямі, што, у сваю чаргу, абмяжоўвае іх вопыт у эфектыўным продажы або прыцягненні такіх здзелак.

Стварэнне спецыялізаванай каманды кліенцкіх мэнэджэраў выключна для антрэсольных прадуктаў каштуе не толькі дорага, але і павялічвае выдаткі ў параўнанні з больш стандартнымі працэдурамі крэдытавання.

У той час як магчыма аб'яднанне складаных інвестыцыйных прадуктаў у групы для зніжэння выдаткаў, лічбаўізацыя ў гэтым плане становіцца больш эканамічнай і эфектыўнай альтэрнатывай.

Аблічбоўка як рашэнне

Лічбавая трансфармацыя мезаніннага крэдытавання ў першую чаргу накіравана на ідэнтыфікацыю і прыцягненне здзелак. Большасць крэдытных і кліенцкіх спецыялістаў у банках выкарыстоўваюць сістэмы, якія запісваюць перамовы, ідэі здзелак і першапачатковыя параметры здзелкі.

Інтэграцыя мезанінных крытэрыяў у гэтыя існуючыя сістэмы можа аўтаматызаваць ідэнтыфікацыю патэнцыйных мезанінных здзелак.

Калі транзакцыя адпавядае гэтым крытэрам, яна можа быць аўтаматычна перанакіравана ў мезанінны аддзел для далейшай апрацоўкі. Далейшыя ўдасканаленні могуць уключаць у сябе мадэлі штучнага інтэлекту, навучаныя адрозніваць стандартныя карпаратыўныя пазыкі і антрэсольныя здзелкі на аснове мноства ўваходных параметраў здзелак.

Маштаб гэтай трансфармацыі значны: у той час як буйны банк можа штогод праводзіць тысячы здзелак карпаратыўнага крэдытавання, здзелкі мезаніннага фінансавання сустракаюцца значна радзей, часта нумаруюцца адназначнымі лічбамі. Укараненне сістэмы ідэнтыфікацыі мезанінавых здзелак патэнцыйна можа прывесці да дзесяціразовага павелічэння іх аб'ёму.

Упарадкаванне працэсу: аўтаматызацыя і стандартызацыя

Лічбавая трансфармацыя можа спрасціць выкананне за кошт аўтаматызацыі і стандартызацыі працэсу. Замест таго, каб паглыбляцца адразу ў поўнамаштабную аўтаматызацыю і распрацоўку платформы, вы можаце спачатку засяродзіцца на больш простых тэхналогіях, такіх як RPA, якія аўтаматызуюць збор даных, праверку, разлік і справаздачнасць. Гэта памяншае колькасць ручной працы і памылак, а таксама паляпшае ўлік і адпаведнасць патрабаванням.

Стандартызаваныя антрэсольныя інструменты і дакументы, такія як спісы ўмоў і крэдытныя дагаворы, таксама можна хутка наладзіць для кожнай здзелкі без страты якасці. Гэта паскарае апрацоўку і дакументацыю, што яшчэ больш павышае празрыстасць і паслядоўнасць.

Лічбавыя платформы і інструменты, такія як базы даных і прыборныя панэлі, дапамагаюць адсочваць і кіраваць павелічэннем аб'ёму і разнастайнасці здзелак шляхам арганізацыі інфармацыі. Гэта дазваляе кантраляваць стан і прагрэс здзелкі, выяўляць і вырашаць праблемы.

У цэлым, аўтаматызацыя і стандартызацыя спрашчаюць выкананне, памяншаючы трэнне і выдаткі. Дзякуючы аптымізацыі скразнога працэсу, лічбавая трансфармацыя робіць антрэсольнае крэдытаванне больш эфектыўным, маштабуемым і прыбытковым.

Роля сродкаў справаздачнасці

Справаздачнасць аб мезанінным партфелі праблематычна без стандартызаваных даных. Гэтым гетэрагенным здзелкам не хапае празрыстасці, што ўскладняе паслядоўную ацэнку ключавых паказчыкаў даходнасці і рызыкі.

Інструменты лічбавай аналітыкі для візуалізацыі даных і бізнес-аналітыкі могуць дапамагчы шляхам інтэграцыі фрагментаваных даных для кансалідаванай бачнасці: гэта дазваляе інтэрактыўныя панэлі, якія візуалізуюць прадукцыйнасць партфеля ў разрэзе пазычальніка, галіны, геаграфіі і іншых вымярэнняў — гэта забяспечвае цэласны маніторынг.

Qlik таксама дазваляе пашыраную аналітыку, такую як прагназуючае мадэляванне, аналіз сцэнарыяў і стрэс-тэставанне. Крэдыторы могуць змадэляваць будучую прадукцыйнасць партфеля пры розных дапушчэннях і ўмовах — гэтая інфармацыя, заснаваная на дадзеных, дапамагае аптымізаваць стратэгію і знізіць рызыкі.

Qlik Sense і аналітыка даных у гэтым плане з'яўляюцца лепшымі для забеспячэння празрыстасці і разумення, неабходных для актыўнага кіравання антрэсольнымі партфелямі. Забяспечваючы поўную справаздачнасць і прагназуючую аналітыку па гэтых складаных здзелках, лічбавая трансфармацыя дае крэдыторам бачнасць, неабходную для максімізацыі даходаў і мінімізацыі рызыкі. Гэта магутны рычаг для аптымізацыі вынікаў мезаніннага крэдытавання.

Тэматычныя даследаванні

У гэтым раздзеле мы разгледзім прыклады аўтаматызацыі крэдытнага працэсу. Характэрна, што за межамі нашай працы ў Ашчадбанку ёсць абмежаваныя яркія выпадкі аптымізацыі мезанінных транзакцый.

Тым не менш, я прывяду некалькі прыкладаў, якія дэманструюць, як падобныя падыходы можна прымяніць да мезаніннага бізнесу, накшталт таго, чаго мы дасягнулі ў Ашчадбанку ў перыяд з 2018 па 2021 год, і пра што я раскажу далей у тэксце.

Прыклад 1: Буйны Еўрапейскі банк укараняе скразную платформу лічбавага крэдытавання

Даведачная інфармацыя : Буйны еўрапейскі банк імкнуўся рэпазіцыянаваць свой бізнес крэдытавання малога і сярэдняга бізнесу ва ўмовах канкурэнцыі з боку гнуткіх канкурэнтаў у галіне фінтэх. Яго мэта была стварыць лічбавую экасістэму з бясшвоўнымі паездкамі кліентаў. Першым крокам было пераасэнсаванне камерцыйнага крэдытавання з аптымізаванымі праграмамі, мабільным доступам і дазволамі ў рэжыме рэальнага часу.

Падыход : банк супрацоўнічаў з Deloitte, каб вызначыць патрабаванні кліентаў і тэхналогіі для новай воблачнай сістэмы лічбавага крэдытавання. Платформа Deloitte OpenDATA на AWS забяспечвала гнуткую, маштабаваную, модульную распрацоўку. Гэта дазволіла прыняць метадалогіі Agile, даставіўшы першую версію ўсяго за 13 тыдняў.

Сістэма выкарыстоўвае пашыраную аналітыку, уключаючы AI і ML, для інтэграцыі і аналізу даных з унутраных сістэм, знешніх баз даных, сацыяльных сетак і іншых крыніц для стварэння поўных, актуальных профіляў пазычальнікаў.

Ён прымяняе загадзя вызначаныя правілы для фільтрацыі і ранжыравання прыдатнасці для мезаніннага фінансавання. RPA, блокчейн і смарт-кантракты аўтаматызуюць ручныя задачы, такія як дакументацыя, разлікі і справаздачнасць.

Qlik Sense дазваляе інтэрактыўную візуалізацыю даных, прагназуючае мадэляванне, сцэнарыі і стрэс-тэставанне для аптымізацыі мезанінных стратэгій і кіравання рызыкамі.

У выніку час разгляду заяўкі на крэдыт скараціўся з 20 дзён да 15 хвілін, узровень адабрэння павялічаны з 50% да 90%, а выдаткі на апрацоўку паменшыліся на 70%. Паток патэнцыйных кліентаў, якасць і канверсія таксама палепшыліся, у той час як празрыстасць і ўзгодненасць мезанінавых прапаноў палепшыліся. Аналітыка і мадэляванне, аптымізаваныя стратэгіі і рашэнні.

Прыклад 2: Прыватная крэдытная кампанія выкарыстоўвае GoDocs для мадэрнізацыі крэдытавання

Даведка : theLender - гэта прыватная крэдытная кампанія, якая спецыялізуецца на прадастаўленні брыдж-крэдытаў інвестарам у нерухомасць. theLender імкнуўся адрозніць сябе ад іншых крэдытораў, прапаноўваючы больш хуткі, просты і празрысты працэс крэдытавання.

Падыход : кампанія супрацоўнічала з GoDocs, вядучым пастаўшчыком праграмнага забеспячэння для стварэння камерцыйных крэдытных дакументаў, каб укараніць лічбавую платформу крэдытавання, якая аўтаматызуе ўвесь працэс атрымання і закрыцця крэдытаў.

Платформа выкарыстоўвае воблачныя вылічэнні, штучны інтэлект і тэхналогію блокчейн для аптымізацыі працоўных працэсаў, скарачэння памылак і павышэння бяспекі.

Акрамя таго, платформа лічбавага крэдытавання theLender дазволіла скараціць час для стварэння крэдытных дакументаў з некалькіх гадзін да хвілін, пазбавіцца ад ручнога ўводу даных і чалавечых памылак, забяспечыць бачнасць у рэжыме рэальнага часу і супрацоўніцтва паміж усімі бакамі, якія ўдзельнічаюць у крэдытнай транзакцыі, бяспечна захоўваць і абменьвацца крэдытам дакументаў у размеркаванай кнізе і, нарэшце, інтэгравацца са староннімі службамі, такімі як бюро крэдытных гісторый, тытульныя кампаніі і дэпазітныя агенты.

У выніку платформа лічбавага крэдытавання кампаніі дапамагла ёй павялічыць аб'ём крэдытаў і даходы на 300 % за адзін год, павысіць узровень задаволенасці і ўтрымання кліентаў, знізіць аперацыйныя выдаткі і рызыкі, а таксама атрымаць канкурэнтную перавагу ў прыватным крэдытаванні рынак.

Заключэнне

Лічбавая трансфармацыя дае пераканаўчую магчымасць для антрэсольных крэдытораў укараняць інавацыі і ствараць каштоўнасць. Перадавыя тэхналогіі, уключаючы аўтаматызацыю, штучны інтэлект і аналітыку даных, могуць ліквідаваць бягучыя болевыя моманты, звязаныя з пошукам здзелак, эфектыўнасцю працэсаў і кіраваннем партфелем.

Патэнцыйныя перавагі шматгранныя — паляпшэнне ўзаемадзеяння з кліентамі, прадукцыйнасць працы супрацоўнікаў, кіраванне рызыкамі і стратэгічная манеўранасць. Асноўная выгада - павелічэнне колькасці здзелак, а значыць, і даходу.

Зыходзячы з майго вопыту працы ў Ашчадбанку з 2018 па 2021 год, я бачу, што ўкараненне такіх змяненняў у мезанінным бізнэсе можа значна павялічыць як аб'ёмы бізнесу, так і колькасць здзелак. Першапачаткова Ашчадбанк здзяйсняў каля 10 мезанінавых здзелак у год.

Аднак да 2022 года, пасля прыняцця эфектыўных стратэгій аўтаматызацыі, магутнасць банка вырасла да больш чым 100 здзелак штогод.

Гэты выдатны рост падкрэслівае істотны ўплыў лічбавых інавацый на павышэнне як маштабу, так і эфектыўнасці аперацый мезаніннага крэдытавання.