اتوماسیون در امور مالی، به ویژه در بخش بانکی، به طور سنتی با فرآیندها و معاملات با فرکانس بالا آغاز شد. در بانکداری، متداول ترین فعالیت ها شامل پردازش تراکنش ها و وام های خرده فروشی است.

این حوزه‌ها کانون اصلی تلاش‌های اتوماسیون بوده‌اند و جنبه‌هایی مانند پردازش درخواست، ارزیابی ریسک، و انتقال از بررسی دستی فرم‌ها و اسناد به بررسی‌های خودکار و ارزیابی‌های مبتنی بر مدل را در بر می‌گیرند.

تامین مالی میزانسن در تضاد کامل با این فرآیندهای فرکانس بالا قرار دارد. با ماهیت منحصر به فرد و سفارشی خود، تامین مالی میزانسنی فضای ویژه ای را در چشم انداز مالی اشغال می کند: این یک راه حل تامین مالی با سطوح ریسک بالا را نشان می دهد که به طور استراتژیک بین وام های شرکتی استاندارد و سرمایه گذاری های سهام قرار گرفته است.

تامین مالی میزانی یا شامل تامین منابع مالی در سطح سهامداران (که تبعیت ساختاری است) یا از طریق تملک سهام همراه با ابزارهای بازدهی مانند اختیار فروش (فرع قراردادی) است.

با توجه به ماهیت یکباره و بسیار فردی معاملات میزانسن، فرآیندهای خودکار در این زمینه چالش مهمی را به همراه دارد. سوال طبیعی این خواهد بود: چگونه بانک‌ها، به‌ویژه بانک‌های بزرگ، می‌توانند از طریق اتوماسیون و تحول دیجیتال، به کار افزایش سودآوری کسب‌وکار سطحی خود نزدیک شوند؟

به عنوان یک متخصص با تجربه قابل توجه در زمینه‌های سهام خصوصی، مدیریت ریسک، و امور مالی، هدف من ارائه یک کاوش مقدماتی در تحول دیجیتال در وام‌دهی میزانسن است که به دنبال کشف پیچیدگی‌ها و ارائه داستان‌های موفقیت در به‌کارگیری پیشرفت‌های فناوری در یک منطقه است. بانکداری به طور سنتی به معاملات سفارشی و فردی متکی است.

منظره سنتی وام دهی نیم طبقه

تامین مالی میزانسن یک بخش متمایز و ظریف در چشم انداز مالی گسترده تر است. همانطور که قبلاً گفته شد، بین وام‌های معمولی شرکت‌ها و سرمایه‌گذاری‌های سهام جایگاه متوسطی را اشغال می‌کند و با سطح ریسک بالا مشخص می‌شود.

به طور منحصر به فرد، هر معامله میزانسن سفارشی ساخته شده است، و مطابق با نیازها و شرایط خاص هر مشتری، بسیار شبیه به یک کت و شلوار سفارشی ساخته شده است.

چالش ها در وام دهی نیم طبقه سنتی

ماهیت تامین مالی میزانسن به طور ذاتی چالش های مهمی را به همراه دارد. روش‌های سنتی عمدتاً بر فرآیندهای دستی و انجام معاملات فردی تکیه دارند. این رویکرد مستلزم درک عمیق جنبه های منحصر به فرد هر معامله است، مجموعه مهارتی که اغلب کمیاب و گران است.

در بانک‌های بزرگ با بخش‌های وام‌دهی شرکتی مستقر، مشتریان و مدیران اعتباری به خوبی از محصولات اعتباری استاندارد مطلع هستند. با این حال، مواجهه آن‌ها با معاملات نیم‌اندازه به ندرت اتفاق می‌افتد، که به نوبه خود تخصص آنها را در فروش مؤثر یا جذب چنین معاملاتی محدود می‌کند.

ایجاد یک تیم تخصصی از مدیران مشتری به طور انحصاری برای محصولات میزانسن نه تنها گران است، بلکه هزینه ها را در مقایسه با روش های استاندارد وام دهی افزایش می دهد.

در حالی که امکان ترکیب محصولات سرمایه گذاری پیچیده در گروه ها برای کاهش هزینه ها وجود دارد، دیجیتالی شدن در این زمینه به عنوان یک جایگزین اقتصادی تر و کارآمدتر ظاهر می شود.

دیجیتالی شدن به عنوان یک راه حل

دگرگونی دیجیتال در وام دهی میزانسن در درجه اول بر شناسایی و جذب معامله متمرکز است. اکثر متخصصان اعتبار و مشتری در بانک ها از سیستم هایی استفاده می کنند که مذاکرات، ایده های معامله و پارامترهای معامله اولیه را ثبت می کنند.

ادغام معیارهای میزانسن در این سیستم های موجود می تواند شناسایی معاملات بالقوه میزانسن را به صورت خودکار انجام دهد.

هنگامی که یک تراکنش این معیارها را برآورده می کند، می تواند به طور خودکار برای پردازش بیشتر به بخش میزانسن ارسال شود. پیشرفت‌های بیشتر ممکن است شامل مدل‌های هوش مصنوعی باشد که برای تمایز بین وام‌های استاندارد شرکتی و معاملات میزانسن بر اساس بسیاری از پارامترهای معامله دریافتی آموزش دیده‌اند.

مقیاس این دگرگونی قابل توجه است: در حالی که یک بانک بزرگ ممکن است سالانه هزاران تراکنش وام دهی شرکتی را انجام دهد، معاملات مالی میانی بسیار نادرتر است و اغلب به صورت تک رقمی شماره گذاری می شود. پیاده‌سازی سیستمی برای شناسایی معاملات نیم‌ساختی به طور بالقوه می‌تواند منجر به افزایش ده برابری حجم آنها شود.

ساده سازی فرآیند: اتوماسیون و استانداردسازی

دگرگونی دیجیتال می تواند با خودکارسازی و استانداردسازی فرآیند، اجرا را ساده کند. به جای اینکه مستقیماً به سمت اتوماسیون در مقیاس کامل و توسعه پلت فرم بروید، در ابتدا می توانید بر روی فناوری های ساده تری مانند RPA تمرکز کنید که جمع آوری داده ها، تأیید، محاسبه و گزارش را خودکار می کند. این کار دستی و خطاها را کاهش می دهد و حسابداری و انطباق را بهبود می بخشد.

ابزارها و اسناد سطح استاندارد شده مانند برگه های مدت و قراردادهای وام نیز می توانند به سرعت برای هر معامله بدون افت کیفیت سفارشی شوند. این امر پردازش و مستندسازی را سرعت می بخشد که شفافیت و سازگاری را بیشتر می کند.

پلتفرم‌ها و ابزارهای دیجیتالی مانند پایگاه‌های داده و داشبوردها با سازمان‌دهی اطلاعات به ردیابی و مدیریت حجم و تنوع افزایش یافته معاملات کمک می‌کنند. این امکان نظارت بر وضعیت معامله و پیشرفت، شناسایی و حل مسائل را فراهم می کند.

به طور کلی، اتوماسیون و استانداردسازی، اجرا را ساده می کند، اصطکاک و هزینه ها را کاهش می دهد. با ساده‌سازی فرآیند end-to-end، تحول دیجیتال وام‌دهی میزانسن را کارآمدتر، مقیاس‌پذیرتر و سودآورتر می‌کند.

نقش ابزار گزارش

گزارش پورتفولیو میزانسن بدون داده های استاندارد مشکل ساز است. این معاملات ناهمگن فاقد شفافیت هستند، که ارزیابی مداوم معیارهای بازده و ریسک را دشوار می‌کند.

ابزارهای تجزیه و تحلیل دیجیتال برای تجسم داده ها و هوش تجاری می توانند با ادغام داده های تکه تکه شده برای دید تلفیقی کمک کنند: این ابزار داشبوردهای تعاملی را فعال می کند که عملکرد نمونه کارها را بر اساس وام گیرنده، صنعت، جغرافیا و ابعاد دیگر تجسم می کند - این امر نظارت جامع را تقویت می کند.

Qlik همچنین تجزیه و تحلیل های پیشرفته مانند مدل سازی پیش بینی، تجزیه و تحلیل سناریو، و تست استرس را فعال می کند. وام دهندگان می توانند عملکرد پرتفوی آینده را تحت مفروضات و شرایط مختلف شبیه سازی کنند - این بینش های مبتنی بر داده به بهینه سازی استراتژی و کاهش ریسک کمک می کند.

Qlik Sense و تجزیه و تحلیل داده ها در این زمینه بهترین برای ارائه شفافیت و بینش مورد نیاز برای مدیریت فعال پورتفولیوهای میزانسن هستند. با فعال کردن گزارش‌دهی جامع و تجزیه و تحلیل پیش‌بینی‌کننده در مورد این معاملات پیچیده، تحول دیجیتال به وام دهندگان دید لازم برای به حداکثر رساندن بازده و به حداقل رساندن ریسک را می‌دهد. این یک اهرم قدرتمند برای بهینه سازی نتایج در وام دهی نیم طبقه است.

مطالعات موردی

در این بخش، نمونه هایی از اتوماسیون فرآیند اعتباری را بررسی خواهیم کرد. قابل ذکر است، موارد برجسته محدودی از بهینه سازی تراکنش های میزانسن فراتر از کار ما در Sberbank وجود دارد.

با این حال، من نمونه‌هایی را ارائه می‌دهم که نشان می‌دهد چگونه می‌توان رویکردهای مشابهی را برای کسب‌وکار میزانسن به کار برد، مشابه آنچه که در Sberbank بین سال‌های 2018 و 2021 به دست آوردیم، و آنچه که بعداً در متن معرفی خواهم کرد.

مطالعه موردی 1: بانک بزرگ اروپایی پلتفرم وام دیجیتالی سرتاسری را پیاده‌سازی می‌کند

زمینه : یک بانک بزرگ اروپایی به دنبال تغییر موقعیت کسب و کار وام دهی SME خود در میان رقابت رقبای چابک فین تک بود. هدف آن ایجاد یک اکوسیستم دیجیتال با سفرهای یکپارچه مشتری بود. اولین گام، اختراع مجدد وام‌دهی تجاری خود با برنامه‌های کاربردی ساده، دسترسی به تلفن همراه و تأییدیه‌های بلادرنگ بود.

رویکرد : بانک با Deloitte شریک شد تا نیازهای مشتری و فناوری را برای سیستم جدید وام دیجیتال مبتنی بر ابر تعریف کند. پلت فرم OpenDATA Deloitte در AWS توسعه انعطاف پذیر، مقیاس پذیر و ماژولار را فعال کرد. این امکان پذیرش متدولوژی های Agile را فراهم کرد و اولین نسخه را تنها در 13 هفته ارائه کرد.

این سیستم از تجزیه و تحلیل های پیشرفته از جمله هوش مصنوعی و ML برای ادغام و تجزیه و تحلیل داده ها از سیستم های داخلی، پایگاه های داده خارجی، رسانه های اجتماعی و سایر منابع برای ایجاد پروفایل های جامع و به روز وام گیرندگان استفاده می کند.

قوانین از پیش تعیین شده را برای فیلتر و رتبه بندی مناسب بودن برای تامین مالی میزانسن اعمال می کند. قراردادهای RPA، بلاک چین و هوشمند، کارهای دستی مانند مستندسازی، محاسبات و گزارش را خودکار می‌کنند.

Qlik Sense تجسم داده‌های تعاملی، مدل‌سازی پیش‌بینی‌کننده، سناریوها و تست استرس را برای بهینه‌سازی استراتژی‌های میزانسن و مدیریت ریسک فعال می‌کند.

در نتیجه، زمان درخواست وام از 20 روز به 15 دقیقه کاهش یافت، نرخ تایید از 50٪ به 90٪ افزایش یافت و هزینه های پردازش 70٪ کاهش یافت. جریان سرب، کیفیت و تبدیل نیز بهبود یافته است، در حالی که شفافیت و سازگاری پیشنهادات میزانسن افزایش یافته است. تجزیه و تحلیل و شبیه سازی استراتژی ها و تصمیمات را بهینه کرد.

مطالعه موردی 2: شرکت وام دهی خصوصی از GoDocs برای مدرن کردن وام استفاده می کند

سابقه و هدف : TheLender یک شرکت وام دهی خصوصی است که در ارائه وام های پل به سرمایه گذاران املاک و مستغلات تخصص دارد. TheLender با ارائه یک فرآیند وام دهی سریع تر، ساده تر و شفاف تر به دنبال متمایز کردن خود از سایر وام دهندگان بود.

رویکرد : این شرکت با GoDocs، ارائه‌دهنده پیشرو نرم‌افزار تولید اسناد وام تجاری، برای پیاده‌سازی یک پلت‌فرم وام‌دهی دیجیتال که کل فرآیند اعطای وام و بسته شدن وام را خودکار می‌کند، شریک شد.

این پلتفرم از محاسبات ابری، هوش مصنوعی و فناوری بلاک چین برای ساده‌سازی گردش کار، کاهش خطاها و افزایش امنیت استفاده می‌کند.

علاوه بر این، پلتفرم وام‌دهی دیجیتال TheLender آن را قادر می‌سازد تا زمان تولید اسناد وام را از ساعت‌ها به دقیقه کاهش دهد، ورود اطلاعات دستی و خطاهای انسانی را حذف کند، دید در زمان واقعی و همکاری بین همه طرف‌های درگیر در تراکنش وام، ذخیره ایمن و اشتراک‌گذاری وام را فراهم کند. اسناد در یک دفتر کل توزیع شده، و در نهایت با خدمات شخص ثالث مانند دفاتر اعتباری، شرکت های عنوان، و نمایندگی های امانی ادغام شود.

در نتیجه، پلتفرم وام دیجیتال این شرکت به این شرکت کمک کرد تا حجم وام و درآمد خود را تا 300 درصد در یک سال افزایش دهد، میزان رضایت و حفظ مشتری خود را بهبود بخشد، هزینه‌ها و ریسک‌های عملیاتی خود را کاهش دهد و همچنین مزیت رقابتی در وام‌دهی خصوصی به دست آورد. بازار

نتیجه گیری

تحول دیجیتال فرصت قانع‌کننده‌ای را برای وام‌دهندگان میزانسنی برای نوآوری و ایجاد ارزش ارائه می‌دهد. فن‌آوری‌های پیشرفته از جمله اتوماسیون، هوش مصنوعی و تجزیه و تحلیل داده‌ها می‌توانند به نقاط دردناک کنونی پیرامون منبع‌یابی معامله، کارایی فرآیند و مدیریت پورتفولیو رسیدگی کنند.

مزایای بالقوه چند وجهی است - بهبود تجربه مشتری، بهره وری کارکنان، مدیریت ریسک و چابکی استراتژیک. مزیت اصلی افزایش تعداد معاملات و در نتیجه افزایش درآمد است.

با تکیه بر تجربه کاری من در Sberbank از سال 2018 تا 2021، واضح است که اجرای چنین تغییراتی در کسب و کار میزانسن می تواند به میزان قابل توجهی حجم تجارت و تعداد معاملات را افزایش دهد. در ابتدا، Sberbank حدود 10 معامله میزانسن در سال را مدیریت می کرد.

با این حال، تا سال 2022، به دنبال اتخاذ استراتژی‌های اتوماسیون مؤثر، ظرفیت بانک به بیش از 100 معامله در سال افزایش یافت.

این رشد قابل توجه تأثیر قابل توجه نوآوری های دیجیتال را در افزایش مقیاس و کارایی عملیات در وام دهی نیم طبقه برجسته می کند.