![Search icon](https://hackernoon.imgix.net/search-new.png?w=19&h=19)
A automatización das finanzas, especialmente no sector bancario, comezou tradicionalmente con procesos e transaccións de alta frecuencia. Na banca, as actividades máis frecuentes son o procesamento de transaccións e o préstamo minorista.
Estas áreas foron o foco principal dos esforzos de automatización, abarcando aspectos como o procesamento de solicitudes, a avaliación de riscos e a transición da revisión manual de formularios e documentos a verificacións automatizadas e avaliacións baseadas en modelos.
O financiamento mezzanine contrasta marcadamente con estes procesos de alta frecuencia. Caracterizado pola súa natureza única e á medida, o financiamento mezzanine ocupa un nicho específico dentro do panorama financeiro: representa unha solución de financiamento con niveis de risco elevados, estratexicamente posicionada entre os préstamos corporativos estándar e os investimentos en capital.
O financiamento intermedio implica proporcionar financiamento a nivel de accionistas (que é a subordinación estrutural) ou mediante a adquisición de capital xunto con instrumentos de retorno como opcións de compra (subordinación contractual).
Dada a natureza puntual e altamente individualizada das ofertas mezzanine, a automatización dos procesos nesta área presenta un reto importante. A pregunta natural sería a seguinte: como poden os bancos, especialmente os grandes, abordar a tarefa de mellorar a rendibilidade do seu negocio mezzanine mediante a automatización e a transformación dixital?
Como experto con experiencia substancial nas áreas de Private Equity, Xestión de Riscos e Finanzas, pretendo ofrecer unha exploración introdutoria na transformación dixital do préstamo mezzanine que busca desentrañar as complexidades e proporcionar casos de éxito na aplicación dos avances tecnolóxicos nunha área. de banca que tradicionalmente depende da negociación individualizada e a medida.
O financiamento mezzanine é un sector distintivo e matizado dentro do panorama financeiro máis amplo. Como se dixo anteriormente, ocupa un punto medio entre os préstamos corporativos convencionais e os investimentos en capital e caracterízase por un nivel de risco elevado.
De xeito exclusivo, cada oferta de mezzanine está feita a medida e está elaborada para adaptarse ás necesidades e circunstancias específicas de cada cliente, como un traxe feito a medida.
A natureza do financiamento mezzanine trae inherentemente importantes desafíos. Os métodos tradicionais dependen principalmente de procesos manuais e de negociación individualizada. Este enfoque esixe unha comprensión profunda dos aspectos únicos de cada negocio, un conxunto de habilidades que adoita ser escaso e caro .
Nos grandes bancos con divisións de préstamos corporativos establecidas, os xestores de clientes e de crédito coñecen ben os produtos de crédito estándar. Non obstante, o seu encontro con transaccións intermedias é pouco frecuente, o que á súa vez limita a súa experiencia para vender ou atraer de forma efectiva tales ofertas.
Establecer un equipo especializado de xestores de clientes exclusivamente para produtos mezzanine non só é caro, senón que tamén aumenta os custos en comparación cos procedementos de préstamo máis estándar.
Aínda que é posible combinar produtos de investimento complexos en grupos para reducir custos, a dixitalización a este respecto emerxe como unha alternativa máis económica e eficiente.
A transformación dixital dos préstamos mezzanine céntrase principalmente na identificación e atracción de acordos. A maioría dos especialistas en crédito e clientes dos bancos usan sistemas que rexistran as negociacións, as ideas de negociación e os parámetros iniciais.
A integración de criterios de mezzanine nestes sistemas existentes podería automatizar a identificación de potenciais ofertas intermedias.
Cando unha transacción cumpre estes criterios, pode ser enviada automaticamente á división mezzanine para o seu procesamento posterior. Outros avances poden incluír modelos de intelixencia artificial adestrados para diferenciar entre préstamos corporativos estándar e ofertas intermedias en función dunha multitude de parámetros de acordos entrantes.
A escala desta transformación é significativa: aínda que un banco importante pode realizar miles de transaccións de préstamos corporativos ao ano, as ofertas de financiamento mezzanine son moito máis raras, a miúdo numeradas cun só díxitos. A implementación dun sistema para identificar as ofertas intermedias podería provocar un aumento de dez veces no seu volume.
A transformación dixital pode axilizar a execución automatizando e estandarizando o proceso. En lugar de mergullarse directamente na automatización a gran escala e no desenvolvemento de plataformas, inicialmente podería centrarse en tecnoloxías máis sinxelas como RPA, que automatizan a recollida, verificación, cálculo e informes de datos. Isto reduce o traballo manual e os erros e mellora a contabilidade e o cumprimento.
Tamén se poden personalizar rapidamente os instrumentos e documentos entresuelos estandarizados, como as follas de termos e os contratos de préstamo, sen perda de calidade. Isto acelera o procesamento e a documentación, o que mellora aínda máis a transparencia e a coherencia.
As plataformas e ferramentas dixitais como as bases de datos e os paneis de control axudan a rastrexar e xestionar o aumento do volume e da variedade de ofertas organizando a información. Isto permite supervisar o estado e o progreso do acordo, identificar e resolver problemas.
En xeral, a automatización e a estandarización simplifican a execución, reducindo a fricción e os custos. Ao racionalizar o proceso de extremo a extremo, a transformación dixital fai que os préstamos mezzanine sexan máis eficientes, escalables e rendibles.
Os informes de carteira de entresuelo son problemáticos sen datos estandarizados. Estes acordos heteroxéneos carecen de transparencia, o que dificulta a avaliación consistente das principais métricas de rendemento e risco.
As ferramentas de análise dixital para a visualización de datos e Business Intelligence poden axudar integrando datos fragmentados para unha visibilidade consolidada: permite paneis interactivos que visualizan o rendemento da carteira dividido polo prestatario, a industria, a xeografía e outras dimensións, o que permite un seguimento holístico.
Qlik tamén permite análises avanzadas como modelado preditivo, análise de escenarios e probas de tensión. Os acredores poden simular o rendemento futuro da carteira baixo varios supostos e condicións: estes datos baseados en datos axudan a optimizar a estratexia e a mitigación do risco.
Qlik Sense e a análise de datos neste sentido son o mellor para proporcionar a transparencia e os coñecementos necesarios para xestionar activamente as carteiras intermedias. Ao permitir informes exhaustivos e análises preditivas sobre estas ofertas complexas, a transformación dixital ofrece aos prestamistas a visibilidade necesaria para maximizar os retornos e minimizar o risco. É unha poderosa panca para optimizar os resultados nos préstamos mezzanine.
Nesta sección, exploraremos casos de automatización do proceso de crédito. En particular, hai casos destacados limitados de optimización de transaccións intermedias máis aló do noso traballo en Sberbank.
Non obstante, presentarei algúns exemplos que demostran como se poden aplicar enfoques similares ás empresas intermedias, semellantes ao que conseguimos en Sberbank entre 2018 e 2021, e ao que desvelarei máis adiante no texto.
Antecedentes : un gran banco europeo buscou reposicionar o seu negocio de préstamos para pemes no medio da competencia de rivais de fintech áxiles. Pretendía crear un ecosistema dixital con viaxes sen fisuras dos clientes. O primeiro paso foi reinventar os seus préstamos comerciais con aplicacións simplificadas, acceso móbil e aprobacións en tempo real.
Enfoque : o banco asociouse con Deloitte para definir os requisitos de clientes e tecnoloxía para un novo sistema de préstamo dixital baseado na nube. A plataforma OpenDATA de Deloitte en AWS permitiu o desenvolvemento flexible, escalable e modular. Isto permitiu a adopción de metodoloxías Agile, entregando a primeira versión en só 13 semanas.
O sistema utiliza análises avanzadas, incluíndo intelixencia artificial e ML para integrar e analizar datos de sistemas internos, bases de datos externas, redes sociais e outras fontes para crear perfís de prestatarios completos e actualizados.
Aplica regras predeterminadas para filtrar e clasificar a idoneidade para o financiamento mezzanine. RPA, blockchain e contratos intelixentes automatizan tarefas manuais como documentación, cálculos e informes.
Qlik Sense permite a visualización interactiva de datos, modelado preditivo, escenarios e probas de tensión para optimizar as estratexias intermedias e a xestión de riscos.
Como resultado, o tempo de solicitude de préstamo reduciuse de 20 días a 15 minutos, a taxa de aprobación aumentou do 50% ao 90% e os custos de procesamento diminuíron nun 70%. O fluxo de chumbo, a calidade e a conversión tamén melloraron, mentres que se melloraron a transparencia e a coherencia das ofertas de mezzanine. As análises e simulacións optimizaron estratexias e decisións.
Antecedentes : theLender é unha empresa privada de préstamos especializada en ofrecer préstamos ponte a investidores inmobiliarios. theLender buscou diferenciarse doutros prestamistas ofrecendo un proceso de préstamo máis rápido, sinxelo e transparente.
Enfoque : a compañía asociouse con GoDocs, un provedor líder de software de xeración de documentos de préstamos comerciais, para implementar unha plataforma de préstamo dixital que automatiza todo o proceso de creación e peche do préstamo.
A plataforma aproveita a computación en nube, a intelixencia artificial e a tecnoloxía blockchain para axilizar os fluxos de traballo, reducir os erros e mellorar a seguridade.
Ademais, a plataforma de préstamo dixital de theLender permitiulle reducir o tempo para xerar documentos de préstamo de horas a minutos, eliminar a entrada manual de datos e os erros humanos, proporcionar visibilidade e colaboración en tempo real entre todas as partes implicadas na transacción do préstamo, almacenar e compartir o préstamo de forma segura. documentos nun libro maior distribuído e, finalmente, intégrase con servizos de terceiros, como axencias de crédito, empresas de títulos e axentes de garantía.
Como resultado, a plataforma de préstamo dixital da compañía axudoulle a aumentar o seu volume de préstamos e ingresos nun 300% nun ano, mellorar os seus índices de satisfacción e retención do cliente, reducir os seus custos e riscos operativos, así como gañar unha vantaxe competitiva no crédito privado. mercado.
A transformación dixital presenta unha oportunidade convincente para que os prestamistas mezzanine innoven e creen valor. As tecnoloxías avanzadas, que inclúen a automatización, a intelixencia artificial e a análise de datos, poden abordar os problemas actuais en torno ao abastecemento de ofertas, a eficiencia dos procesos e a xestión da carteira.
Os posibles beneficios son multifacéticos: mellora da experiencia do cliente, produtividade dos empregados, xestión de riscos e axilidade estratéxica. O principal beneficio é o aumento do número de transaccións e, polo tanto, dos ingresos.
A partir da miña experiencia traballando en Sberbank de 2018 a 2021, está claro que a implementación de tales cambios no negocio mezzanine pode aumentar significativamente tanto o volume de negocio como o número de ofertas. Inicialmente, Sberbank xestionaba ao redor de 10 ofertas intermedias ao ano.
Non obstante, en 2022, tras a adopción de estratexias de automatización eficaces, a capacidade do banco aumentou a máis de 100 ofertas anuais.
Este notable crecemento pon de relevo a influencia substancial das innovacións dixitais na mellora tanto da escala como da eficiencia das operacións dos préstamos mezzanine.