Automatisering i finanser, især inden for banksektoren, startede traditionelt med højfrekvente processer og transaktioner. I banksektoren involverer de hyppigste aktiviteter transaktionsbehandling og detailudlån.  Disse områder har været det primære fokus for automatiseringsindsatsen, der omfatter aspekter som ansøgningsbehandling, risikovurdering og overgangen fra manuel gennemgang af formularer og dokumenter til automatiserede kontroller og modelbaserede evalueringer.   Mezzaninfinansiering står i skarp kontrast til disse højfrekvente processer. Karakteriseret ved sin unikke, skræddersyede natur, indtager mezzaninfinansiering et specifikt nicheområde i det finansielle landskab: det repræsenterer en finansieringsløsning med forhøjede risikoniveauer, strategisk placeret mellem standard virksomhedslån og aktieinvesteringer.   Mezzaninfinansiering involverer enten finansiering på aktionærniveau (som er strukturel efterstilling) eller gennem aktieopkøb kombineret med afkastinstrumenter som put-optioner (kontraktlig underordning).  I betragtning af den engangsmæssige og meget individualiserede karakter af mezzaninaftaler udgør automatisering af processer på dette område en betydelig udfordring. Det naturlige spørgsmål ville være følgende:  Hvordan kan banker, især større banker, gribe opgaven an med at øge rentabiliteten af deres mezzanineforretning gennem automatisering og digital transformation?  Som en ekspert med betydelig erfaring inden for områderne Private Equity, Risk Management og Finans, sigter jeg efter at give en indledende udforskning af den digitale transformation i mezzaninudlån, som søger at optrevle kompleksiteten og give succeshistorier med at anvende teknologiske fremskridt til et område af bankvirksomhed, der traditionelt er afhængig af skræddersyet, individualiseret aftaleindgåelse.   Mezzaninudlånets traditionelle landskab  Mezzaninfinansiering er en markant og nuanceret sektor inden for det bredere finansielle landskab. Som tidligere nævnt udgør det en mellemting mellem konventionelle erhvervslån og aktieinvesteringer og er karakteriseret ved et forhøjet risikoniveau.  Entydigt er hver mezzanin-aftale skræddersyet og udformet til at passe til hver enkelt kundes specifikke behov og omstændigheder, ligesom et skræddersyet jakkesæt.   Udfordringer i traditionel mezzaninudlån  Karakteren af mezzaninfinansiering medfører i sagens natur betydelige udfordringer. Traditionelle metoder er hovedsageligt afhængige af manuelle processer og individualiseret aftaleindgåelse. Denne tilgang kræver en dyb forståelse af de unikke aspekter af hver aftale, et færdighedssæt, der ofte er   . sparsomt og dyrt  I store banker med etablerede virksomhedsudlånsdivisioner er kunde- og kreditchefer velbevandret i standardkreditprodukter. Deres møde med mezzanintransaktioner er dog sjældent, hvilket igen begrænser deres ekspertise i effektivt at sælge eller tiltrække sådanne aftaler.  Det er ikke kun dyrt at etablere et specialiseret team af kundeadministratorer udelukkende til mezzaninprodukter, men det øger også omkostningerne i forhold til de mere standardiserede låneprocedurer.  Selvom det er muligt at kombinere komplekse investeringsprodukter i grupper for at reducere omkostningerne,  fremstår digitalisering i denne henseende som et mere økonomisk og effektivt alternativ.  Digitalisering som løsning  Den digitale transformation i mezzaninudlån fokuserer primært på aftaleidentifikation og -attraktion. De fleste kredit- og klientspecialister i banker bruger systemer, der registrerer forhandlinger, aftaleideer og indledende aftaleparametre.  Integrering af mezzaninkriterier i disse eksisterende systemer kunne automatisere identifikation af potentielle mezzaninaftaler.  Når en transaktion opfylder disse kriterier, kan den automatisk videresendes til mezzaninafdelingen til videre behandling. Yderligere fremskridt kan omfatte AI-modeller, der er trænet til at skelne mellem standard virksomhedslån og mezzanine-aftaler baseret på en lang række indgående aftaleparametre.  Omfanget af denne transformation er betydeligt: Mens en større bank måske udfører tusindvis af virksomhedsudlånstransaktioner årligt, er mezzaninefinansieringsaftaler meget sjældnere, ofte nummereret med enkeltcifrede. Implementering af et system til identifikation af mezzanine-aftaler kan potentielt føre til en tidobling af deres volumen.   Strømlining af processen: Automatisering og standardisering  Digital transformation kan strømline eksekveringen ved at automatisere og standardisere processen. I stedet for at dykke direkte ind i fuldskala automatisering og platformudvikling, kunne du i første omgang fokusere på enklere teknologier som RPA, der automatiserer dataindsamling, verifikation, beregning og rapportering. Dette reducerer manuelt arbejde og fejl og forbedrer regnskab og overholdelse.  Standardiserede mezzanininstrumenter og dokumenter som term sheets og låneaftaler kan også hurtigt tilpasses til hver handel uden tab af kvalitet. Dette fremskynder behandling og dokumentation, hvilket yderligere forbedrer gennemsigtigheden og konsistensen.  Digitale platforme og værktøjer som databaser og dashboards hjælper med at spore og administrere øget handlevolumen og variation ved at organisere information. Dette gør det muligt at overvåge aftalestatus og fremskridt, identificere og løse problemer.  Samlet set forenkler automatisering og standardisering udførelsen, hvilket reducerer friktion og omkostninger. Ved at strømline ende-til-ende-processen gør digital transformation mezzaninudlån mere effektivt, skalerbart og rentabelt.   Rapporteringsværktøjernes rolle  Mezzanin-porteføljerapportering er problematisk uden standardiserede data. Disse heterogene aftaler mangler gennemsigtighed, hvilket gør det vanskeligt konsekvent at evaluere nøgleafkast- og risikomålinger.  Digitale analyseværktøjer til datavisualisering og Business Intelligence kan hjælpe ved at integrere fragmenterede data for konsolideret synlighed: det muliggør interaktive dashboards, der visualiserer porteføljeydelse opdelt efter låntager, industri, geografi og andre dimensioner – dette giver mulighed for holistisk overvågning.    muliggør også avancerede analyser som prædiktiv modellering, scenarieanalyse og stresstest. Långivere kan simulere fremtidig porteføljepræstation under forskellige antagelser og betingelser - disse datadrevne indsigter hjælper med at optimere strategi og risikoreduktion. Qlik    og dataanalyse i denne henseende er de bedste til at give den gennemsigtighed og den indsigt, der er nødvendig for aktivt at administrere mezzanin-porteføljer. Ved at muliggøre omfattende rapportering og forudsigelig analyse af disse komplekse handler giver digital transformation långivere den nødvendige synlighed for at maksimere afkast og minimere risiko. Det er en kraftfuld håndtag til at optimere resultaterne i mezzaninudlån. Qlik Sense   Casestudier  I dette afsnit vil vi udforske tilfælde af kreditprocesautomatisering. Især er der begrænsede fremtrædende tilfælde af optimering af mezzanintransaktioner ud over vores arbejde i Sberbank.  Jeg vil dog præsentere nogle eksempler, der demonstrerer, hvordan lignende tilgange kan anvendes til mezzaninvirksomhed, svarende til det, vi opnåede i Sberbank mellem 2018 og 2021, og hvad jeg vil afsløre senere i teksten.   Case Study 1: Major European Bank implementerer end-to-end digital udlånsplatform    : En stor europæisk bank forsøgte at ompositionere sin SMV-udlånsforretning midt i konkurrence fra agile fintech-rivaler. Det havde til formål at skabe et digitalt økosystem med problemfri kunderejser. Det første skridt var at genopfinde dets kommercielle udlån med strømlinede applikationer, mobiladgang og realtidsgodkendelser. Baggrund    : Banken samarbejdede med Deloitte for at definere kunde- og teknologikrav til et nyt skybaseret digitalt udlånssystem. Deloittes OpenDATA-platform på AWS muliggjorde fleksibel, skalerbar, modulær udvikling. Dette gjorde det muligt at vedtage Agile-metoder, der leverede den første version på kun 13 uger. Fremgangsmåde  Systemet bruger avancerede analyser, herunder AI og ML, til at integrere og analysere data fra interne systemer, eksterne databaser, sociale medier og andre kilder for at skabe omfattende, opdaterede lånerprofiler.  Den anvender forudbestemte regler for at filtrere og rangordne egnethed til mezzaninfinansiering. RPA, blockchain og smarte kontrakter automatiserer manuelle opgaver som dokumentation, beregninger og rapportering.  Qlik Sense muliggør interaktiv datavisualisering, prædiktiv modellering, scenarier og stresstest for at optimere mezzaninstrategier og risikostyring.  Som et resultat blev låneansøgningstiden reduceret fra 20 dage til 15 minutter, godkendelsesprocenten steg fra 50 % til 90 %, og behandlingsomkostningerne faldt med 70 %. Blyflow, kvalitet og konvertering blev også forbedret, hvorimod gennemsigtigheden og konsistensen af mezzanin-tilbud blev forbedret. Analyse og simuleringer optimerede strategier og beslutninger.  Casestudie 2: Privat udlånsvirksomhed udnytter GoDocs til at modernisere udlån    : theLender er et privat lånefirma, der er specialiseret i at yde brolån til ejendomsinvestorer. theLender søgte at differentiere sig fra andre långivere ved at tilbyde en hurtigere, enklere og mere gennemsigtig låneproces. Baggrund    : Virksomheden samarbejdede med GoDocs, en førende udbyder af software til generering af kommercielle lånedokumenter, for at implementere en digital låneplatform, der automatiserer hele låneoprettelse og -lukningsprocessen. Fremgangsmåde  Platformen udnytter cloud computing, kunstig intelligens og blockchain-teknologi til at strømline arbejdsgange, reducere fejl og forbedre sikkerheden.  Desuden gjorde theLenders digitale låneplatform det muligt for den at reducere tiden til at generere lånedokumenter fra timer til minutter, eliminere manuel dataindtastning og menneskelige fejl, give real-time synlighed og samarbejde mellem alle parter involveret i lånetransaktionen, sikkert opbevare og dele lån. dokumenter på en distribueret hovedbog, og til sidst integreres med tredjepartstjenester såsom kreditbureauer, titelfirmaer og escrow-agenter.  Som et resultat hjalp virksomhedens digitale udlånsplatform det med at øge lånevolumen og omsætningen med 300 % på et år, forbedre kundetilfredsheden og fastholdelsesrater, reducere driftsomkostninger og risici samt opnå en konkurrencefordel inden for det private udlån. marked.  Konklusion  Digital transformation giver en overbevisende mulighed for mezzaninlångivere til at innovere og skabe værdi. Avancerede teknologier, herunder automatisering, AI og dataanalyse, kan adressere aktuelle smertepunkter omkring indkøb af aftaler, proceseffektivitet og porteføljestyring.  De potentielle fordele er mangefacetterede - forbedret kundeoplevelse, medarbejdernes produktivitet, risikostyring og strategisk smidighed.  Den største fordel er en stigning i antallet af transaktioner og dermed i indkomsten.  Med udgangspunkt i min erfaring med at arbejde hos Sberbank fra 2018 til 2021, er det klart, at implementering af sådanne ændringer i mezzaninforretningen kan øge både omsætningen og antallet af handler betydeligt. Oprindeligt administrerede Sberbank omkring 10 mezzanin-aftaler om året.  Men i 2022, efter vedtagelsen af effektive automatiseringsstrategier, steg bankens kapacitet til over 100 handler årligt.  Denne bemærkelsesværdige vækst fremhæver den væsentlige indflydelse af digitale innovationer på at forbedre både omfanget og effektiviteten af operationer inden for mezzaninudlån.

Read My Stories

Denne lyd er produceret på historiens originalsprog!

For langt; At læse

Download free Tech Leaders Productivity Report!

Succeshistorier om digital transformation i mezzaninudlån

About Author

KOMMENTARER

HÆNG TAGS

DENNE ARTIKEL BLEV PRÆsenterET I

Related Stories

Meet Surfshark: HackerNoon Company of the Week

Meet KuCoin Community Chain: HackerNoon Company of the Week

Meet IONOS: HackerNoon Company of the Week

Meet Sentry: HackerNoon Company of the Week

Meet Surfshark: HackerNoon Company of the Week

Meet KuCoin Community Chain: HackerNoon Company of the Week

Meet IONOS: HackerNoon Company of the Week

Meet Sentry: HackerNoon Company of the Week

Light-Mode

Classic

Newspaper

Dark-Mode

Neon Noir

Minty

HN StartUps