Ֆինանսների ավտոմատացումը, հատկապես բանկային հատվածում, ավանդաբար սկսվում էր բարձր հաճախականությամբ գործընթացներով և գործարքներով: Բանկային ոլորտում առավել հաճախակի գործունեությունը ներառում է գործարքների մշակում և մանրածախ վարկավորում:
Այս ոլորտները եղել են ավտոմատացման ջանքերի առաջնային ուշադրությունը՝ ընդգրկելով այնպիսի ասպեկտներ, ինչպիսիք են դիմումների մշակումը, ռիսկերի գնահատումը և ձևերի և փաստաթղթերի ձեռքով վերանայումից անցումը դեպի ավտոմատացված ստուգումներ և մոդելների վրա հիմնված գնահատումներ:
Միջանկյալ ֆինանսավորումը խիստ հակադրվում է այս բարձր հաճախականության գործընթացներին: Բնութագրվելով իր յուրահատուկ, հարմարեցված բնույթով, միջանկյալ ֆինանսավորումը զբաղեցնում է որոշակի տեղ ֆինանսական լանդշաֆտի ներսում. այն ներկայացնում է ռիսկի բարձր մակարդակով ֆինանսավորման լուծում, որը ռազմավարականորեն տեղակայված է ստանդարտ կորպորատիվ վարկերի և կապիտալ ներդրումների միջև:
Միջանկյալ ֆինանսավորումը կամ ներառում է ֆինանսավորում բաժնետերերի մակարդակով (որը կառուցվածքային ստորադասում է) կամ սեփական կապիտալի ձեռքբերման միջոցով՝ զուգորդված եկամտաբեր գործիքների հետ, ինչպիսիք են վաճառքի օպցիոնները (պայմանագրային ենթակայություն):
Հաշվի առնելով միջնակարգ գործարքների միանվագ և խիստ անհատական բնույթը, այս ոլորտում գործընթացների ավտոմատացումը լուրջ մարտահրավեր է: Բնական հարցը կլինի հետևյալը. ինչպե՞ս կարող են բանկերը, հատկապես խոշորները, մոտենալ ավտոմատացման և թվային փոխակերպման միջոցով իրենց միջանկյալ բիզնեսի շահութաբերության բարձրացման խնդրին:
Որպես մասնավոր կապիտալի, ռիսկերի կառավարման և ֆինանսների ոլորտներում զգալի փորձ ունեցող փորձագետ՝ ես նպատակ ունեմ ներածական ուսումնասիրություն կատարել միջանկյալ վարկավորման թվային վերափոխման մեջ, որը ձգտում է բացահայտել բարդությունները և ապահովել հաջողության պատմություններ՝ տեխնոլոգիական առաջընթացի կիրառման ոլորտում: բանկային գործունեությունը ավանդաբար կախված է պատվերով, անհատականացված գործարքների կայացման վրա:
Միջանկյալ ֆինանսավորումը առանձնահատուկ և նրբերանգային հատված է ավելի լայն ֆինանսական լանդշաֆտում: Ինչպես նշվեց ավելի վաղ, այն զբաղեցնում է միջին դիրք սովորական կորպորատիվ վարկերի և կապիտալ ներդրումների միջև և բնութագրվում է ռիսկի բարձր մակարդակով:
Յուրահատուկ կերպով, յուրաքանչյուր միջնահարկային գործարք հարմարեցված է և պատրաստված է յուրաքանչյուր հաճախորդի հատուկ կարիքներին և հանգամանքներին համապատասխանելու համար, ինչպես պատվերով պատրաստված կոստյումը:
Միջանկյալ ֆինանսավորման բնույթն էականորեն առաջ է բերում զգալի մարտահրավերներ: Ավանդական մեթոդները հիմնականում հիմնվում են ձեռքով գործընթացների և անհատական գործարքների կնքման վրա: Այս մոտեցումը պահանջում է յուրաքանչյուր գործարքի յուրահատուկ ասպեկտների խորը ըմբռնում, հմտությունների հավաքածու, որը հաճախ սակավ է և թանկ :
Կորպորատիվ վարկավորման հաստատված ստորաբաժանումներով խոշոր բանկերում հաճախորդները և վարկային մենեջերները լավ տիրապետում են ստանդարտ վարկային պրոդուկտներին: Այնուամենայնիվ, միջհարկային գործարքների հետ նրանց հանդիպումը հազվադեպ է, ինչն իր հերթին սահմանափակում է նրանց փորձը արդյունավետորեն վաճառելու կամ ներգրավելու նման գործարքներ:
Հաճախորդների մենեջերների մասնագիտացված թիմի ստեղծումը բացառապես միջնահարկ ապրանքների համար ոչ միայն թանկ է, այլև ավելացնում է ծախսերը՝ համեմատած ավելի ստանդարտ վարկավորման ընթացակարգերի հետ:
Թեև հնարավոր է բարդ ներդրումային արտադրանքները միավորել խմբերում՝ ծախսերը նվազեցնելու համար, թվայնացումը այս առումով հայտնվում է որպես ավելի խնայող և արդյունավետ այլընտրանք:
Միջանկյալ վարկավորման թվային փոխակերպումը հիմնականում կենտրոնանում է գործարքների նույնականացման և ներգրավման վրա: Բանկերի վարկային և հաճախորդների մասնագետների մեծ մասը օգտագործում է համակարգեր, որոնք արձանագրում են բանակցությունները, գործարքների գաղափարները և գործարքների սկզբնական պարամետրերը:
Միջանկյալ չափորոշիչների ինտեգրումն այս գոյություն ունեցող համակարգերում կարող է ավտոմատացնել միջանկյալ պոտենցիալ գործարքների նույնականացումը:
Երբ գործարքը համապատասխանում է այս չափանիշներին, այն կարող է ավտոմատ կերպով փոխանցվել միջնակարգ բաժին՝ հետագա մշակման համար: Հետագա առաջխաղացումները կարող են ներառել AI մոդելներ, որոնք պատրաստված են ստանդարտ կորպորատիվ վարկերի և միջանկյալ գործարքների միջև տարբերելու համար՝ հիմնված բազմաթիվ մուտքային գործարքների պարամետրերի վրա:
Այս վերափոխման մասշտաբները նշանակալից են. չնայած խոշոր բանկը կարող է տարեկան հազարավոր կորպորատիվ վարկավորման գործարքներ իրականացնել, միջանկյալ ֆինանսավորման գործարքները շատ ավելի հազվադեպ են լինում՝ հաճախ համարակալված միանիշ թվերով: Միջնահարկային գործարքների նույնականացման համակարգի ներդրումը կարող է հանգեցնել դրանց ծավալի տասնապատիկ աճի:
Թվային փոխակերպումը կարող է հեշտացնել կատարումը՝ ավտոմատացնելով և ստանդարտացնելով գործընթացը: Ամբողջամասշտաբ ավտոմատացման և պլատֆորմի մշակման մեջ ուղղակիորեն սուզվելու փոխարեն դուք կարող եք սկզբում կենտրոնանալ ավելի պարզ տեխնոլոգիաների վրա, ինչպիսին է ՀՀԿ-ն, որոնք ավտոմատացնում են տվյալների հավաքագրումը, ստուգումը, հաշվարկը և հաշվետվությունը: Սա նվազեցնում է ձեռքի աշխատանքն ու սխալները և բարելավում է հաշվապահական հաշվառումն ու համապատասխանությունը:
Ստանդարտացված միջանկյալ գործիքները և փաստաթղթերը, ինչպիսիք են ժամկետային թերթիկները և վարկային պայմանագրերը, կարող են նաև արագ հարմարեցվել յուրաքանչյուր գործարքի համար՝ առանց որակի կորստի: Սա արագացնում է մշակումն ու փաստաթղթավորումը, ինչն էլ ավելի է բարելավում թափանցիկությունն ու հետևողականությունը:
Թվային հարթակները և գործիքները, ինչպիսիք են տվյալների բազաները և վահանակները, օգնում են հետևել և կառավարել գործարքների ծավալն ու բազմազանությունը՝ կազմակերպելով տեղեկատվություն: Սա հնարավորություն է տալիս վերահսկել գործարքի կարգավիճակը և առաջընթացը, բացահայտել և լուծել խնդիրները:
Ընդհանուր առմամբ, ավտոմատացումը և ստանդարտացումը հեշտացնում են կատարումը՝ նվազեցնելով շփումը և ծախսերը: Կարգավորելով ավարտից մինչև վերջ գործընթացը՝ թվային փոխակերպումը միջանկյալ վարկավորումն ավելի արդյունավետ, մասշտաբային և շահավետ է դարձնում:
Միջանկյալ պորտֆելի հաշվետվությունը խնդրահարույց է առանց ստանդարտացված տվյալների: Այս տարասեռ գործարքները բացակայում են թափանցիկությունից, ինչը դժվարացնում է հիմնական եկամտաբերության և ռիսկի չափանիշների հետևողական գնահատումը:
Թվային վերլուծության գործիքները տվյալների վիզուալիզացիայի և Business Intelligence-ի համար կարող են օգնել՝ ինտեգրելով մասնատված տվյալներ համախմբված տեսանելիության համար. այն հնարավորություն է տալիս ինտերակտիվ վահանակներ, որոնք պատկերացնում են վարկառուի, արդյունաբերության, աշխարհագրության և այլ չափումներով կտրատված պորտֆելի կատարումը. սա հզորացնում է ամբողջական մոնիտորինգը:
Qlik-ը նաև հնարավորություն է տալիս առաջադեմ վերլուծություններ, ինչպիսիք են կանխատեսող մոդելավորումը, սցենարների վերլուծությունը և սթրես-թեստավորումը: Վարկատուները կարող են մոդելավորել ապագա պորտֆելի կատարումը տարբեր ենթադրությունների և պայմանների ներքո. տվյալների վրա հիմնված այս պատկերացումներն օգնում են օպտիմալացնել ռազմավարությունը և ռիսկերի նվազեցումը:
Qlik Sense-ը և տվյալների վերլուծությունն այս առումով լավագույնն են՝ ապահովելու թափանցիկություն և պատկերացումներ, որոնք անհրաժեշտ են միջանկյալ պորտֆելները ակտիվորեն կառավարելու համար: Այս բարդ գործարքների վերաբերյալ համապարփակ հաշվետվությունների և կանխատեսող վերլուծությունների հնարավորություն տալով, թվային փոխակերպումը վարկատուներին տալիս է տեսանելիություն, որն անհրաժեշտ է առավելագույն եկամտաբերությունը և ռիսկը նվազագույնի հասցնելու համար: Այն հզոր լծակ է միջանկյալ վարկավորման արդյունքների օպտիմալացման համար:
Այս բաժնում մենք կուսումնասիրենք վարկային գործընթացի ավտոմատացման դեպքերը: Հատկանշական է, որ Sberbank-ում մեր աշխատանքից դուրս միջանկյալ գործարքների օպտիմալացման սահմանափակ ակնառու դեպքեր կան:
Այնուամենայնիվ, ես կներկայացնեմ մի քանի օրինակներ, որոնք ցույց կտան, թե ինչպես կարող են նմանատիպ մոտեցումներ կիրառվել միջանկյալ բիզնեսի նկատմամբ, ինչը նման է այն ամենին, ինչին մենք հասել ենք Սբերբանկում 2018-ից 2021 թվականներին, և այն, ինչ ես կբացահայտեմ ավելի ուշ տեքստում:
Նախապատմություն . Եվրոպական խոշոր բանկը ձգտում էր վերադիրքավորել ՓՄՁ վարկավորման իր բիզնեսը՝ արագաշարժ ֆինտեխ մրցակիցների մրցակցության պայմաններում: Այն նպատակ ուներ ստեղծել թվային էկոհամակարգ՝ հաճախորդների անխափան ճամփորդություններով: Առաջին քայլն իր առևտրային վարկավորման վերահայտնագործումն էր՝ պարզեցված հավելվածներով, բջջային հասանելիությամբ և իրական ժամանակում հաստատումներով:
Մոտեցում . բանկը համագործակցում է Deloitte-ի հետ՝ սահմանելու հաճախորդների և տեխնոլոգիական պահանջները ամպի վրա հիմնված թվային վարկավորման նոր համակարգի համար: Deloitte-ի OpenDATA պլատֆորմը AWS-ի վրա հնարավորություն տվեց ճկուն, մասշտաբային, մոդուլային զարգացում: Սա թույլ տվեց ընդունել Agile մեթոդոլոգիաները՝ առաջին տարբերակը տրամադրելով ընդամենը 13 շաբաթվա ընթացքում:
Համակարգն օգտագործում է առաջադեմ վերլուծություններ, ներառյալ AI և ML՝ ինտեգրելու և վերլուծելու տվյալները ներքին համակարգերից, արտաքին տվյալների բազաներից, սոցիալական լրատվամիջոցներից և այլ աղբյուրներից՝ ստեղծելու համապարփակ, արդիական վարկառուների պրոֆիլներ:
Այն կիրառում է նախապես որոշված կանոններ միջանկյալ ֆինանսավորման համար պիտանիությունը զտելու և դասակարգելու համար: ՀՀԿ-ն, բլոկչեյնը և խելացի պայմանագրերը ավտոմատացնում են ձեռքով առաջադրանքները, ինչպիսիք են փաստաթղթերը, հաշվարկները և հաշվետվությունները:
Qlik Sense-ը հնարավորություն է տալիս ինտերակտիվ տվյալների վիզուալիզացիա, կանխատեսող մոդելավորում, սցենարներ և սթրես-թեստավորում՝ միջանկյալ ռազմավարությունների և ռիսկերի կառավարման օպտիմալացման համար:
Արդյունքում վարկի հայտի ժամկետը 20 օրից կրճատվել է մինչև 15 րոպե, հաստատման տոկոսադրույքը 50%-ից դարձել է 90%, իսկ մշակման ծախսերը նվազել են 70%-ով։ Կապարի հոսքը, որակը և փոխակերպումը նույնպես բարելավվել են, մինչդեռ միջնահարկային առաջարկների թափանցիկությունն ու հետևողականությունը բարելավվել են: Վերլուծություններ և սիմուլյացիաներ օպտիմիզացրել են ռազմավարություններ և որոշումներ:
Նախապատմություն . theLender-ը մասնավոր վարկային ընկերություն է, որը մասնագիտացած է անշարժ գույքի ներդրողներին կամուրջային վարկեր տրամադրելու գործում: theVender-ը ձգտում էր տարբերվել այլ վարկատուներից՝ առաջարկելով ավելի արագ, պարզ և թափանցիկ վարկավորման գործընթաց:
Մոտեցում . Ընկերությունը համագործակցում է GoDocs-ի՝ առևտրային վարկային փաստաթղթերի ստեղծման ծրագրային ապահովման առաջատար մատակարարի հետ՝ ներդրելու թվային վարկավորման հարթակ, որն ավտոմատացնում է վարկի ստացման և փակման ամբողջ գործընթացը:
Պլատֆորմը օգտագործում է ամպային հաշվարկը, արհեստական ինտելեկտը և բլոկչեյն տեխնոլոգիան՝ աշխատանքային հոսքերը հեշտացնելու, սխալները նվազեցնելու և անվտանգությունը բարձրացնելու համար:
Ավելին, theLender-ի թվային վարկավորման հարթակը հնարավորություն է տվել նրան ժամերից րոպե կրճատել վարկային փաստաթղթերի ստեղծման ժամանակը, վերացնել տվյալների ձեռքով մուտքագրումը և մարդկային սխալները, ապահովել իրական ժամանակի տեսանելիություն և համագործակցություն բոլոր կողմերի միջև, որոնք ներգրավված են վարկի գործարքում, ապահով կերպով պահել և կիսել վարկը: փաստաթղթեր բաշխված մատյանում և վերջապես ինտեգրվել երրորդ կողմի ծառայություններին, ինչպիսիք են վարկային բյուրոները, տիտղոսային ընկերությունները և էսքրո գործակալները:
Արդյունքում, ընկերության թվային վարկավորման հարթակը օգնեց նրան մեկ տարում ավելացնել վարկի ծավալը և եկամուտը 300%-ով, բարելավել հաճախորդների գոհունակությունը և պահպանման մակարդակը, նվազեցնել գործառնական ծախսերն ու ռիսկերը, ինչպես նաև մրցակցային առավելություն ստանալ մասնավոր վարկավորման ոլորտում։ շուկա.
Թվային փոխակերպումը միջանկյալ վարկատուների համար նորարարության և արժեք ստեղծելու համոզիչ հնարավորություն է: Ընդլայնված տեխնոլոգիաները, ներառյալ ավտոմատացումը, AI-ն և տվյալների վերլուծությունը, կարող են լուծել ընթացիկ ցավոտ կետերը գործարքների մատակարարման, գործընթացների արդյունավետության և պորտֆելի կառավարման շուրջ:
Պոտենցիալ օգուտները բազմակողմ են՝ հաճախորդների փորձի բարելավում, աշխատակիցների արտադրողականություն, ռիսկերի կառավարում և ռազմավարական շարժունություն: Հիմնական օգուտը գործարքների քանակի, հետևաբար և եկամուտների ավելացումն է։
Հիմնվելով 2018-ից 2021 թվականներին Սբերբանկում աշխատելու իմ փորձից՝ պարզ է դառնում, որ միջհարկային բիզնեսում նման փոփոխությունների իրականացումը կարող է զգալիորեն մեծացնել ինչպես բիզնեսի ծավալը, այնպես էլ գործարքների քանակը: Սկզբում Սբերբանկը տարեկան կառավարում էր մոտ 10 միջանկյալ գործարք:
Այնուամենայնիվ, մինչև 2022 թվականը, արդյունավետ ավտոմատացման ռազմավարությունների որդեգրումից հետո, բանկի կարողությունները տարեկան հասան ավելի քան 100 գործարքների:
Այս ուշագրավ աճը ընդգծում է թվային նորարարությունների զգալի ազդեցությունը միջանկյալ վարկավորման և՛ մասշտաբների, և՛ արդյունավետության բարձրացման վրա: