Η αυτοματοποίηση στα οικονομικά, ιδιαίτερα στον τραπεζικό τομέα, παραδοσιακά ξεκίνησε με διαδικασίες και συναλλαγές υψηλής συχνότητας. Στον τραπεζικό τομέα, οι πιο συχνές δραστηριότητες περιλαμβάνουν τη διεκπεραίωση συναλλαγών και τον δανεισμό λιανικής.

Αυτοί οι τομείς αποτέλεσαν το κύριο επίκεντρο των προσπαθειών αυτοματισμού, περιλαμβάνοντας πτυχές όπως η επεξεργασία αιτήσεων, η αξιολόγηση κινδύνου και η μετάβαση από τη μη αυτόματη εξέταση εντύπων και εγγράφων σε αυτοματοποιημένους ελέγχους και αξιολογήσεις βάσει μοντέλων.

Η χρηματοδότηση του mezzanine έρχεται σε πλήρη αντίθεση με αυτές τις διαδικασίες υψηλής συχνότητας. Χαρακτηρίζεται από τη μοναδική, εξατομικευμένη φύση της, η χρηματοδότηση με mezzanine καταλαμβάνει μια συγκεκριμένη θέση στο χρηματοπιστωτικό τοπίο: αντιπροσωπεύει μια χρηματοδοτική λύση με αυξημένα επίπεδα κινδύνου, στρατηγικά τοποθετημένη μεταξύ τυπικών εταιρικών δανείων και επενδύσεων σε μετοχές.

Η ενδιάμεση χρηματοδότηση περιλαμβάνει είτε την παροχή χρηματοδότησης σε επίπεδο μετόχων (που είναι διαρθρωτική υποταγή) είτε μέσω απόκτησης μετοχικού κεφαλαίου σε συνδυασμό με μέσα απόδοσης όπως τα δικαιώματα πώλησης (συμβατική υποχώρηση).

Δεδομένης της εφάπαξ και εξαιρετικά εξατομικευμένης φύσης των συμφωνιών στο mezzanine, η αυτοματοποίηση των διαδικασιών σε αυτόν τον τομέα αποτελεί σημαντική πρόκληση. Το φυσικό ερώτημα θα ήταν το εξής: πώς μπορούν οι τράπεζες, ιδιαίτερα οι μεγάλες, να προσεγγίσουν το έργο της ενίσχυσης της κερδοφορίας της ενδιάμεσης επιχείρησής τους μέσω της αυτοματοποίησης και του ψηφιακού μετασχηματισμού;

Ως εμπειρογνώμονας με σημαντική εμπειρία στους τομείς του Private Equity, της Διαχείρισης Κινδύνων και των Οικονομικών, στοχεύω να παρέχω μια εισαγωγική εξερεύνηση στον ψηφιακό μετασχηματισμό στον ενδιάμεσο δανεισμό που επιδιώκει να ξεδιαλύνει τις πολυπλοκότητες και να προσφέρει ιστορίες επιτυχίας στην εφαρμογή τεχνολογικών προόδων σε έναν τομέα της τραπεζικής που παραδοσιακά στηρίζεται σε εξατομικευμένες συναλλαγές κατά παραγγελία.

Το παραδοσιακό τοπίο του ημιώροφου δανεισμού

Η ενδιάμεση χρηματοδότηση είναι ένας ξεχωριστός και διαφοροποιημένος τομέας στο ευρύτερο χρηματοοικονομικό τοπίο. Όπως αναφέρθηκε προηγουμένως, καταλαμβάνει μια μέση οδό μεταξύ των συμβατικών εταιρικών δανείων και των επενδύσεων σε μετοχές και χαρακτηρίζεται από υψηλό επίπεδο κινδύνου.

Με μοναδικό τρόπο, κάθε προσφορά στον ημιώροφο είναι προσαρμοσμένη στα μέτρα σας και έχει δημιουργηθεί για να ταιριάζει στις συγκεκριμένες ανάγκες και περιστάσεις κάθε πελάτη, σαν ένα κοστούμι κατά παραγγελία.

Προκλήσεις στον παραδοσιακό δανεισμό ημιώροφου

Η φύση της ενδιάμεσης χρηματοδότησης φέρνει εγγενώς σημαντικές προκλήσεις. Οι παραδοσιακές μέθοδοι βασίζονται κυρίως σε χειροκίνητες διαδικασίες και εξατομικευμένες συναλλαγές. Αυτή η προσέγγιση απαιτεί βαθιά κατανόηση των μοναδικών πτυχών κάθε συμφωνίας, ενός συνόλου δεξιοτήτων που είναι συχνά σπάνιο και ακριβό .

Σε μεγάλες τράπεζες με καθιερωμένα τμήματα εταιρικού δανεισμού, οι πελάτες και οι διαχειριστές πιστώσεων είναι γνώστες των τυπικών πιστωτικών προϊόντων. Ωστόσο, η συνάντησή τους με συναλλαγές στο mezzanine είναι σπάνια, γεγονός που με τη σειρά του περιορίζει την εμπειρία τους στην αποτελεσματική πώληση ή προσέλκυση τέτοιων συμφωνιών.

Η συγκρότηση μιας εξειδικευμένης ομάδας διαχειριστών πελατών αποκλειστικά για προϊόντα μεσόγειου δεν είναι απλώς δαπανηρή, αλλά επίσης κλιμακώνει το κόστος σε σύγκριση με τις πιο τυπικές διαδικασίες δανεισμού.

Ενώ είναι δυνατός ο συνδυασμός σύνθετων επενδυτικών προϊόντων σε ομάδες για τη μείωση του κόστους, η ψηφιοποίηση από αυτή την άποψη αναδεικνύεται ως μια πιο οικονομική και αποτελεσματική εναλλακτική λύση.

Η ψηφιοποίηση ως λύση

Ο ψηφιακός μετασχηματισμός στον ενδιάμεσο δανεισμό εστιάζει κυρίως στον προσδιορισμό και την προσέλκυση συμφωνιών. Οι περισσότεροι ειδικοί πιστώσεων και πελατών στις τράπεζες χρησιμοποιούν συστήματα που καταγράφουν τις διαπραγματεύσεις, τις ιδέες συναλλαγών και τις παραμέτρους αρχικής συμφωνίας.

Η ενσωμάτωση κριτηρίων mezzanine σε αυτά τα υπάρχοντα συστήματα θα μπορούσε να αυτοματοποιήσει τον εντοπισμό πιθανών συμφωνιών στο mezzanine.

Όταν μια συναλλαγή πληροί αυτά τα κριτήρια, θα μπορούσε να προωθηθεί αυτόματα στο ενδιάμεσο τμήμα για περαιτέρω επεξεργασία. Περαιτέρω εξελίξεις μπορεί να περιλαμβάνουν μοντέλα τεχνητής νοημοσύνης που έχουν εκπαιδευτεί να διαφοροποιούν τα τυπικά εταιρικά δάνεια και τις συμφωνίες ενδιάμεσου με βάση μια πληθώρα παραμέτρων εισερχόμενων συμφωνιών.

Η κλίμακα αυτού του μετασχηματισμού είναι σημαντική: ενώ μια μεγάλη τράπεζα μπορεί να πραγματοποιεί χιλιάδες συναλλαγές εταιρικού δανεισμού ετησίως, οι συμφωνίες χρηματοδότησης στο mezzanine είναι πολύ πιο σπάνιες, συχνά αριθμημένες με μονοψήφια. Η εφαρμογή ενός συστήματος για τον προσδιορισμό των συμφωνιών στο ημιώροφο θα μπορούσε ενδεχομένως να οδηγήσει σε δεκαπλάσια αύξηση του όγκου τους.

Εξορθολογισμός της διαδικασίας: Αυτοματοποίηση και Τυποποίηση

Ο ψηφιακός μετασχηματισμός μπορεί να απλοποιήσει την εκτέλεση αυτοματοποιώντας και τυποποιώντας τη διαδικασία. Αντί να βουτήξετε κατευθείαν στον αυτοματισμό πλήρους κλίμακας και στην ανάπτυξη πλατφόρμας, θα μπορούσατε αρχικά να εστιάσετε σε απλούστερες τεχνολογίες όπως το RPA, οι οποίες αυτοματοποιούν τη συλλογή δεδομένων, την επαλήθευση, τον υπολογισμό και την αναφορά. Αυτό μειώνει τη χειρωνακτική εργασία και τα σφάλματα και βελτιώνει τη λογιστική και τη συμμόρφωση.

Τα τυποποιημένα όργανα ενδιάμεσου και έγγραφα, όπως φύλλα προθεσμιών και συμβάσεις δανείου, μπορούν επίσης να προσαρμοστούν γρήγορα για κάθε συμφωνία χωρίς απώλεια ποιότητας. Αυτό επιταχύνει την επεξεργασία και την τεκμηρίωση, γεγονός που βελτιώνει περαιτέρω τη διαφάνεια και τη συνέπεια.

Ψηφιακές πλατφόρμες και εργαλεία, όπως βάσεις δεδομένων και πίνακες εργαλείων, βοηθούν στην παρακολούθηση και διαχείριση του αυξημένου όγκου και ποικιλίας των συναλλαγών οργανώνοντας πληροφορίες. Αυτό επιτρέπει την παρακολούθηση της κατάστασης και της προόδου της συμφωνίας, τον εντοπισμό και την επίλυση προβλημάτων.

Συνολικά, η αυτοματοποίηση και η τυποποίηση απλοποιούν την εκτέλεση, μειώνοντας την τριβή και το κόστος. Με τον εξορθολογισμό της διαδικασίας από άκρο σε άκρο, ο ψηφιακός μετασχηματισμός κάνει τον δανεισμό στο mezzanine πιο αποτελεσματικό, επεκτάσιμο και κερδοφόρο.

Ο ρόλος των εργαλείων αναφοράς

Η αναφορά χαρτοφυλακίου στο ενδιάμεσο είναι προβληματική χωρίς τυποποιημένα δεδομένα. Αυτές οι ετερογενείς συμφωνίες στερούνται διαφάνειας, γεγονός που καθιστά δύσκολη τη συνεπή αξιολόγηση βασικών μετρήσεων απόδοσης και κινδύνου.

Τα εργαλεία ψηφιακής ανάλυσης για οπτικοποίηση δεδομένων και Business Intelligence μπορούν να βοηθήσουν ενσωματώνοντας κατακερματισμένα δεδομένα για ενοποιημένη ορατότητα: επιτρέπει διαδραστικούς πίνακες εργαλείων που οπτικοποιούν την απόδοση του χαρτοφυλακίου σε φέτες ανά οφειλέτη, βιομηχανία, γεωγραφία και άλλες διαστάσεις — αυτό ενισχύει την ολιστική παρακολούθηση.

Το Qlik επιτρέπει επίσης προηγμένα αναλυτικά στοιχεία, όπως προγνωστικά μοντέλα, ανάλυση σεναρίων και δοκιμές ακραίων καταστάσεων. Οι δανειστές μπορούν να προσομοιώσουν τις μελλοντικές επιδόσεις του χαρτοφυλακίου υπό διάφορες υποθέσεις και συνθήκες — αυτές οι πληροφορίες που βασίζονται σε δεδομένα συμβάλλουν στη βελτιστοποίηση της στρατηγικής και στον μετριασμό του κινδύνου.

Το Qlik Sense και η ανάλυση δεδομένων από αυτήν την άποψη είναι τα καλύτερα για την παροχή της διαφάνειας και των πληροφοριών που απαιτούνται για την ενεργή διαχείριση των χαρτοφυλακίων ενδιάμεσου μερών. Επιτρέποντας ολοκληρωμένες αναφορές και προγνωστικά αναλυτικά στοιχεία για αυτές τις πολύπλοκες συμφωνίες, ο ψηφιακός μετασχηματισμός δίνει στους δανειστές την απαιτούμενη ορατότητα για τη μεγιστοποίηση των αποδόσεων και την ελαχιστοποίηση του κινδύνου. Είναι ένας ισχυρός μοχλός για τη βελτιστοποίηση των αποτελεσμάτων στον ενδιάμεσο δανεισμό.

Μελέτες περίπτωσης

Σε αυτήν την ενότητα, θα διερευνήσουμε περιπτώσεις αυτοματοποίησης της διαδικασίας πίστωσης. Σημειωτέον, υπάρχουν περιορισμένες εξέχουσες περιπτώσεις βελτιστοποίησης συναλλαγών στο mezzanine πέρα από τη δουλειά μας στη Sberbank.

Ωστόσο, θα παρουσιάσω μερικά παραδείγματα που καταδεικνύουν πώς μπορούν να εφαρμοστούν παρόμοιες προσεγγίσεις σε επιχειρήσεις με μεσόγειο, παρόμοια με αυτά που πετύχαμε στη Sberbank μεταξύ 2018 και 2021, και όσα θα αποκαλύψω αργότερα στο κείμενο.

Μελέτη περίπτωσης 1: Μεγάλη Ευρωπαϊκή Τράπεζα Εφαρμόζει Πλατφόρμα Ψηφιακού Δανεισμού από άκρη σε άκρη

Ιστορικό : Μια μεγάλη ευρωπαϊκή τράπεζα προσπάθησε να επανατοποθετήσει τις δραστηριότητές της στον δανεισμό ΜΜΕ εν μέσω ανταγωνισμού από ευέλικτους ανταγωνιστές fintech. Στόχος του ήταν να δημιουργήσει ένα ψηφιακό οικοσύστημα με απρόσκοπτα ταξίδια πελατών. Το πρώτο βήμα ήταν η επανεφεύρεση του εμπορικού δανεισμού της με απλοποιημένες εφαρμογές, πρόσβαση σε κινητά και εγκρίσεις σε πραγματικό χρόνο.

Προσέγγιση : Η τράπεζα συνεργάστηκε με την Deloitte για να καθορίσει τις απαιτήσεις πελατών και τεχνολογίας για ένα νέο σύστημα ψηφιακού δανεισμού που βασίζεται σε cloud. Η πλατφόρμα OpenDATA της Deloitte στο AWS επέτρεψε την ευέλικτη, επεκτάσιμη, αρθρωτή ανάπτυξη. Αυτό επέτρεψε την υιοθέτηση των μεθοδολογιών Agile, παρέχοντας την πρώτη έκδοση σε μόλις 13 εβδομάδες.

Το σύστημα χρησιμοποιεί προηγμένα αναλυτικά στοιχεία, συμπεριλαμβανομένων AI και ML για την ενοποίηση και ανάλυση δεδομένων από εσωτερικά συστήματα, εξωτερικές βάσεις δεδομένων, μέσα κοινωνικής δικτύωσης και άλλες πηγές για τη δημιουργία ολοκληρωμένων, ενημερωμένων προφίλ δανειοληπτών.

Εφαρμόζει προκαθορισμένους κανόνες για το φιλτράρισμα και την κατάταξη της καταλληλότητας για χρηματοδότηση ενδιάμεσου. Τα συμβόλαια RPA, blockchain και έξυπνες συμβάσεις αυτοματοποιούν τις μη αυτόματες εργασίες, όπως η τεκμηρίωση, οι υπολογισμοί και οι αναφορές.

Το Qlik Sense επιτρέπει τη διαδραστική οπτικοποίηση δεδομένων, την προγνωστική μοντελοποίηση, τα σενάρια και τις δοκιμές ακραίων καταστάσεων για τη βελτιστοποίηση των στρατηγικών ενδιάμεσου επιπέδου και τη διαχείριση κινδύνου.

Ως αποτέλεσμα, ο χρόνος αίτησης δανείου μειώθηκε από 20 ημέρες σε 15 λεπτά, το ποσοστό έγκρισης αυξήθηκε από 50% σε 90%, και το κόστος διεκπεραίωσης μειώθηκε κατά 70%. Η ροή του μολύβδου, η ποιότητα και η μετατροπή βελτιώθηκαν επίσης, ενώ βελτιώθηκε η διαφάνεια και η συνέπεια των προσφορών στο mezzanine. Τα Analytics και οι προσομοιώσεις βελτιστοποίησαν στρατηγικές και αποφάσεις.

Μελέτη περίπτωσης 2: Ιδιωτική εταιρεία δανεισμού αξιοποιεί το GoDocs για τον εκσυγχρονισμό του δανεισμού

Ιστορικό : Η theLender είναι μια ιδιωτική εταιρεία δανεισμού που ειδικεύεται στην παροχή δανείων γέφυρας σε επενδυτές ακινήτων. Ο δανειστής προσπάθησε να διαφοροποιηθεί από άλλους δανειστές προσφέροντας μια ταχύτερη, απλούστερη και πιο διαφανή διαδικασία δανεισμού.

Προσέγγιση : Η εταιρεία συνεργάστηκε με την GoDocs, έναν κορυφαίο πάροχο λογισμικού δημιουργίας εμπορικών εγγράφων δανείου, για την εφαρμογή μιας πλατφόρμας ψηφιακής δανεισμού που αυτοματοποιεί ολόκληρη τη διαδικασία δημιουργίας και κλεισίματος δανείου.

Η πλατφόρμα αξιοποιεί το cloud computing, την τεχνητή νοημοσύνη και την τεχνολογία blockchain για να βελτιστοποιήσει τις ροές εργασίας, να μειώσει τα σφάλματα και να ενισχύσει την ασφάλεια.

Επιπλέον, η πλατφόρμα ψηφιακού δανεισμού του theLender του επέτρεψε να μειώνει τον χρόνο δημιουργίας εγγράφων δανείου από ώρες σε λεπτά, να εξαλείφει τη μη αυτόματη εισαγωγή δεδομένων και τα ανθρώπινα λάθη, να παρέχει προβολή και συνεργασία σε πραγματικό χρόνο μεταξύ όλων των μερών που εμπλέκονται στη συναλλαγή δανείου, να αποθηκεύει και να μοιράζεται με ασφάλεια το δάνειο έγγραφα σε ένα κατανεμημένο καθολικό και, τέλος, ενσωματώνονται με υπηρεσίες τρίτων, όπως γραφεία πιστώσεων, εταιρείες τίτλων και πράκτορες μεσεγγύησης.

Ως αποτέλεσμα, η πλατφόρμα ψηφιακού δανεισμού της εταιρείας τη βοήθησε να αυξήσει τον όγκο των δανείων και τα έσοδά της κατά 300% σε ένα χρόνο, να βελτιώσει τα ποσοστά ικανοποίησης και διατήρησης των πελατών της, να μειώσει το λειτουργικό κόστος και τους κινδύνους, καθώς και να αποκτήσει ανταγωνιστικό πλεονέκτημα στον ιδιωτικό δανεισμό. αγορά.

Σύναψη

Ο ψηφιακός μετασχηματισμός προσφέρει μια συναρπαστική ευκαιρία για τους δανειστές ενδιάμεσου μερών να καινοτομήσουν και να δημιουργήσουν αξία. Οι προηγμένες τεχνολογίες, όπως η αυτοματοποίηση, η τεχνητή νοημοσύνη και η ανάλυση δεδομένων μπορούν να αντιμετωπίσουν τα τρέχοντα σημεία πόνου σχετικά με την προμήθεια συμφωνιών, την αποτελεσματικότητα της διαδικασίας και τη διαχείριση χαρτοφυλακίου.

Τα πιθανά οφέλη είναι πολύπλευρα — βελτιωμένη εμπειρία πελατών, παραγωγικότητα εργαζομένων, διαχείριση κινδύνων και στρατηγική ευελιξία. Το κύριο όφελος είναι η αύξηση του αριθμού των συναλλαγών, άρα και του εισοδήματος.

Βασιζόμενη στην εμπειρία μου από τη δουλειά στη Sberbank από το 2018 έως το 2021, είναι σαφές ότι η εφαρμογή τέτοιων αλλαγών στην επιχείρηση του ημιώροφου μπορεί να ενισχύσει σημαντικά τόσο τον όγκο των εργασιών όσο και τον αριθμό των συμφωνιών. Αρχικά, η Sberbank διαχειριζόταν περίπου 10 συμφωνίες στο mezzanine ετησίως.

Ωστόσο, μέχρι το 2022, μετά την υιοθέτηση αποτελεσματικών στρατηγικών αυτοματισμού, η ικανότητα της τράπεζας αυξήθηκε σε πάνω από 100 συμφωνίες ετησίως.

Αυτή η αξιοσημείωτη ανάπτυξη υπογραμμίζει την ουσιαστική επιρροή των ψηφιακών καινοτομιών στη βελτίωση τόσο της κλίμακας όσο και της αποτελεσματικότητας των πράξεων στον ενδιάμεσο δανεισμό.