Talouden automatisointi, erityisesti pankkisektorilla, on perinteisesti alkanut korkeataajuisilla prosesseilla ja transaktioilla. Pankkitoiminnassa yleisimmät toiminnot ovat transaktioiden käsittely ja vähittäisluotonanto.

Nämä osa-alueet ovat olleet automaatiotyön ensisijainen painopiste, ja ne kattavat muun muassa hakemusten käsittelyn, riskinarvioinnin ja siirtymisen lomakkeiden ja asiakirjojen manuaalisesta tarkastelusta automaattisiin tarkastuksiin ja mallipohjaisiin arviointeihin.

Mezzanine-rahoitus on jyrkässä ristiriidassa näiden korkeataajuisten prosessien kanssa. Mezzanine-rahoituksella on ainutlaatuinen, räätälöity luonne, ja se on rahoitusmaailmassa tietyn niche-tilan: se edustaa korkean riskitason rahoitusratkaisua, joka on strategisesti sijoitettu tavallisten yrityslainojen ja osakesijoitusten väliin.

Mezzanine-rahoitus sisältää joko rahoituksen tarjoamisen osakkeenomistajatasolla (joka on rakenteellinen etuoikeus) tai oman pääoman hankinnan kautta yhdistettynä tuottoinstrumentteihin, kuten myyntioptioihin (sopimukseen perustuva alisteisuus).

Koska mezzanine-kaupat ovat kertaluonteisia ja erittäin yksilöllisiä, prosessien automatisointi tällä alueella on merkittävä haaste. Luonnollinen kysymys olisi seuraava: miten pankit, varsinkin suuret pankit, voivat lähestyä tehtäväänsä parantaakseen mezzanine-liiketoimintansa kannattavuutta automatisoinnin ja digitaalisen transformaation avulla?

Asiantuntijana, jolla on merkittävää kokemusta pääomasijoittamisen, riskienhallinnan ja rahoituksen aloilta, pyrin tarjoamaan johdattelevan selvityksen mezzanine-lainatoiminnan digitaaliseen muutokseen, joka pyrkii purkamaan monimutkaisuutta ja tarjoamaan menestystarinoita teknologisen kehityksen soveltamisesta tietylle alueelle. pankkitoiminnassa, joka on perinteisesti riippuvainen räätälöidyistä, yksilöllisistä kaupoista.

Mezzanine-lainauksen perinteinen maisema

Mezzanine-rahoitus on erottuva ja vivahteikas toimiala laajemmassa rahoitusmaailmassa. Kuten aiemmin todettiin, se on keskitie perinteisten yrityslainojen ja osakesijoitusten välillä ja sille on ominaista korkea riskitaso.

Ainutlaatuisesti jokainen mezzanine-sopimus on räätälöity ja suunniteltu vastaamaan kunkin asiakkaan erityistarpeita ja olosuhteita, aivan kuten mittatilaustyönä tehty puku.

Haasteet perinteisessä mezzanine-lainauksessa

Mezzanine-rahoituksen luonne tuo mukanaan merkittäviä haasteita. Perinteiset menetelmät perustuvat pääasiassa manuaalisiin prosesseihin ja yksilölliseen kaupantekoon. Tämä lähestymistapa vaatii syvällistä ymmärrystä kunkin sopimuksen ainutlaatuisista näkökohdista, taitosarjasta, joka on usein niukka ja kallis .

Suurissa pankeissa, joissa on vakiintuneet yritysluottoosastot, asiakas- ja luottopäälliköt tuntevat hyvin tavanomaiset luottotuotteet. Heidän kohtaamisensa mezzanine-transaktioiden kanssa on kuitenkin harvinaista, mikä puolestaan rajoittaa heidän asiantuntemustaan tällaisten kauppojen tehokkaassa myynnissä tai houkuttelemisessa.

Yksinomaan mezzanine-tuotteisiin erikoistuneen asiakaspäälliköiden tiimin perustaminen ei ole vain kallista, vaan se myös nostaa kustannuksia verrattuna tavanomaisiin lainausmenettelyihin.

Vaikka monimutkaisia sijoitustuotteita on mahdollista yhdistää ryhmiin kustannusten alentamiseksi, digitalisaatio nousee tässä suhteessa taloudellisemmaksi ja tehokkaammaksi vaihtoehdoksi.

Digitalisaatio ratkaisuna

Mezzanine-lainatoiminnan digitaalinen muutos keskittyy ensisijaisesti sopimusten tunnistamiseen ja houkuttelemiseen. Useimmat pankkien luotto- ja asiakasasiantuntijat käyttävät järjestelmiä, jotka tallentavat neuvottelut, sopimusideat ja alustavat sopimusparametrit.

Mezzanine-kriteerien sisällyttäminen näihin olemassa oleviin järjestelmiin voisi automatisoida mahdollisten mezzanine-sopimusten tunnistamisen.

Kun tapahtuma täyttää nämä kriteerit, se voidaan automaattisesti välittää mezzanine-divisioonaan jatkokäsittelyä varten. Muita edistysaskeleita voivat olla tekoälymallit, jotka on koulutettu erottamaan tavalliset yrityslainat ja mezzanine-sopimukset useiden saapuvien sopimusparametrien perusteella.

Tämän muutoksen mittakaava on merkittävä: vaikka suuri pankki saattaa tehdä tuhansia yrityslainaustapahtumia vuosittain, välirahoitussopimukset ovat paljon harvinaisempia, ja ne on usein numeroitu yksinumeroisina. Välikauppojen tunnistamisjärjestelmän käyttöönotto voi mahdollisesti johtaa niiden määrän kymmenkertaiseen kasvuun.

Prosessin virtaviivaistaminen: Automatisointi ja standardointi

Digitaalinen muunnos voi virtaviivaistaa toteutusta automatisoimalla ja standardoimalla prosessia. Sen sijaan, että sukeltaisit suoraan täysimittaiseen automaatioon ja alustan kehittämiseen, voit aluksi keskittyä yksinkertaisempiin teknologioihin, kuten RPA:han, jotka automatisoivat tiedonkeruun, todentamisen, laskennan ja raportoinnin. Tämä vähentää manuaalista työtä ja virheitä sekä parantaa kirjanpitoa ja vaatimustenmukaisuutta.

Standardoidut mezzanine-instrumentit ja -asiakirjat, kuten ehdot ja lainasopimukset, voidaan myös räätälöidä nopeasti jokaiselle kaupalle laadun heikkenemättä. Tämä nopeuttaa käsittelyä ja dokumentointia, mikä parantaa entisestään läpinäkyvyyttä ja johdonmukaisuutta.

Digitaaliset alustat ja työkalut, kuten tietokannat ja kojelautat, auttavat seuraamaan ja hallitsemaan lisääntynyttä sopimusten määrää ja vaihtelua järjestämällä tietoja. Tämä mahdollistaa kaupan tilan ja edistymisen seurannan sekä ongelmien tunnistamisen ja ratkaisemisen.

Kaiken kaikkiaan automaatio ja standardointi yksinkertaistavat toteutusta ja vähentävät kitkaa ja kustannuksia. Virtaviivaistamalla päästä päähän -prosessia digitaalinen muutos tekee mezzanine-lainauksesta tehokkaampaa, skaalautuvampaa ja kannattavampaa.

Raportointityökalujen rooli

Mezzanine-salkun raportointi on ongelmallista ilman standardoituja tietoja. Näistä heterogeenisistä kaupoista puuttuu läpinäkyvyys, mikä vaikeuttaa keskeisten tuotto- ja riskimittareiden johdonmukaista arviointia.

Digitaaliset analytiikkatyökalut tietojen visualisointiin ja Business Intelligencein voivat auttaa integroimalla hajanaisia tietoja konsolidoitua näkyvyyttä varten: se mahdollistaa interaktiiviset kojelaudat, jotka visualisoivat portfolion suorituskykyä lainanottajan, toimialan, maantieteellisen ja muiden ulottuvuuksien mukaan – tämä mahdollistaa kokonaisvaltaisen seurannan.

Qlik mahdollistaa myös edistyneen analytiikan, kuten ennakoivan mallinnuksen, skenaarioanalyysin ja stressitestauksen. Lainanantajat voivat simuloida tulevaisuuden salkun suorituskykyä erilaisilla olettamuksilla ja ehdoilla – nämä tietoihin perustuvat oivallukset auttavat optimoimaan strategiaa ja vähentämään riskejä.

Qlik Sense ja data-analytiikka ovat tässä suhteessa parhaat mahdollisuudet tarjota läpinäkyvyyttä ja oivalluksia, joita tarvitaan mezzanine-salkkujen aktiiviseen hallintaan. Mahdollistaa kattavan raportoinnin ja ennakoivan analytiikan näistä monimutkaisista kaupoista, digitaalinen muutos antaa lainanantajille näkyvyyttä, jota tarvitaan tuoton maksimoimiseksi ja riskien minimoimiseksi. Se on tehokas vipu tulosten optimointiin mezzanine-lainauksessa.

Tapaustutkimukset

Tässä osiossa tutkimme tapauksia luottoprosessien automatisoinnista. On huomattava, että mezzanine-tapahtumien optimointitapauksia Sberbankissa tekemämme työn ohella on vain vähän.

Esitän kuitenkin joitain esimerkkejä, jotka osoittavat, kuinka samanlaisia lähestymistapoja voidaan soveltaa mezzanine-liiketoimintaan, samalla tavalla kuin saavutimme Sberbankissa vuosina 2018–2021, ja mitä paljastan myöhemmin tekstissä.

Tapaustutkimus 1: Suuri Euroopan pankki ottaa käyttöön kokonaisvaltaisen digitaalisen lainausalustan

Taustaa : Suuri eurooppalainen pankki yritti sijoittaa pk-yrityslainatoimintansa uudelleen ketterien fintech-kilpailijoiden kilpailun keskellä. Sen tavoitteena oli luoda digitaalinen ekosysteemi saumattomilla asiakasmatkoilla. Ensimmäinen askel oli kaupallisen lainan keksiminen uudelleen virtaviivaistetuilla sovelluksilla, mobiilikäytöllä ja reaaliaikaisilla hyväksynnöillä.

Lähestymistapa : Pankki teki yhteistyötä Deloitten kanssa määritelläkseen asiakas- ja teknologiavaatimukset uudelle pilvipohjaiselle digitaaliselle lainajärjestelmälle. Deloitten OpenDATA-alusta AWS:ssä mahdollisti joustavan, skaalautuvan ja modulaarisen kehityksen. Tämä mahdollisti Agile-menetelmien käyttöönoton, jolloin ensimmäinen versio toimitettiin vain 13 viikossa.

Järjestelmä käyttää kehittynyttä analytiikkaa, mukaan lukien tekoäly ja ML, integroidakseen ja analysoidakseen tietoja sisäisistä järjestelmistä, ulkoisista tietokannoista, sosiaalisesta mediasta ja muista lähteistä kattavien, ajantasaisten lainanottajaprofiilien luomiseksi.

Se soveltaa ennalta määritettyjä sääntöjä mezzanine-rahoituksen soveltuvuuden suodattamiseen ja luokitteluun. RPA, lohkoketju ja älykkäät sopimukset automatisoivat manuaalisia tehtäviä, kuten dokumentointia, laskelmia ja raportointia.

Qlik Sense mahdollistaa interaktiivisen datan visualisoinnin, ennakoivan mallinnuksen, skenaariot ja stressitestauksen mezzanine-strategioiden ja riskienhallinnan optimoimiseksi.

Tämän seurauksena lainan hakuaika lyheni 20 päivästä 15 minuuttiin, hyväksymisaste nousi 50 %:sta 90 %:iin ja käsittelykustannukset laskivat 70 %. Myös liidien kulku, laatu ja muuntaminen paranivat, kun taas mezzanine-tarjonnan läpinäkyvyys ja johdonmukaisuus paranivat. Analyysi ja simulaatiot optimoivat strategioita ja päätöksiä.

Tapaustutkimus 2: Yksityinen lainayhtiö hyödyntää GoDocsia lainaamisen nykyaikaistamiseen

Taustaa : theLender on yksityinen lainayhtiö, joka on erikoistunut tarjoamaan siltalainoja kiinteistösijoittajille. theLender pyrki erottumaan muista lainanantajista tarjoamalla nopeamman, yksinkertaisemman ja avoimemman lainanantoprosessin.

Lähestymistapa : Yritys teki yhteistyötä GoDocsin kanssa, joka on johtava kaupallisten lainaasiakirjojen luontiohjelmistojen toimittaja, ottaakseen käyttöön digitaalisen lainausalustan, joka automatisoi koko lainan myöntämis- ja sulkemisprosessin.

Alusta hyödyntää pilvilaskentaa, tekoälyä ja lohkoketjuteknologiaa tehostaakseen työnkulkua, vähentääkseen virheitä ja parantaakseen turvallisuutta.

Lisäksi TheLenderin digitaalinen lainausalusta mahdollisti sen, että se lyhensi lainaasiakirjojen luomiseen kuluvaa aikaa tunteista minuutteihin, eliminoi manuaaliset tietojen syöttämiset ja inhimilliset virheet, tarjoaa reaaliaikaista näkyvyyttä ja yhteistyötä kaikkien lainatapahtumaan osallistuvien osapuolten kesken, tallentaa ja jakaa lainaa turvallisesti. asiakirjat hajautettuun pääkirjaan ja lopulta integroida kolmansien osapuolten palveluihin, kuten luottotoimistoihin, omistusoikeusyrityksiin ja sulkuagentteihin.

Tämän seurauksena yrityksen digitaalinen lainausalusta auttoi sitä kasvattamaan lainavolyymia ja -tuloja 300 % vuodessa, parantamaan asiakastyytyväisyyttä ja -säilytysasteita, vähentämään toimintakuluja ja riskejä sekä saamaan kilpailuetua yksityisen luotonannossa. markkinoida.

Johtopäätös

Digitaalinen muutos tarjoaa mezzanine-lainanantajille houkuttelevan mahdollisuuden innovoida ja luoda arvoa. Kehittyneet tekniikat, mukaan lukien automaatio, tekoäly ja data-analytiikka, voivat ratkaista nykyiset ongelmakohdat, jotka liittyvät sopimusten hankintaan, prosessien tehokkuuteen ja portfolion hallintaan.

Mahdolliset hyödyt ovat monitahoisia – parempi asiakaskokemus, työntekijöiden tuottavuus, riskienhallinta ja strateginen ketteryys. Suurin hyöty on liiketoimien määrän ja siten tulojen kasvu.

Vuodesta 2018 vuoteen 2021 Sberbankissa työskennellyni kokemukseni perusteella on selvää, että tällaisten muutosten toteuttaminen mezzanine-liiketoiminnassa voi lisätä merkittävästi sekä liiketoiminnan määrää että sopimusten määrää. Aluksi Sberbank hoiti noin 10 mezzanine-sopimusta vuodessa.

Vuoteen 2022 mennessä, tehokkaiden automaatiostrategioiden käyttöönoton jälkeen, pankin kapasiteetti kuitenkin kasvoi yli 100 kauppaan vuosittain.

Tämä merkittävä kasvu korostaa digitaalisten innovaatioiden merkittävää vaikutusta mezzanine-lainatoiminnan toiminnan mittakaavan ja tehokkuuden lisäämiseen.