Finanšu automatizācija, īpaši banku sektorā, tradicionāli sākās ar augstfrekvences procesiem un darījumiem. Banku nozarē biežākās darbības ir darījumu apstrāde un privātpersonu kreditēšana.

Šīs jomas ir bijušas automatizācijas centienu galvenais mērķis, ietverot tādus aspektus kā pieteikumu apstrāde, riska novērtējums un pāreja no veidlapu un dokumentu manuālas pārskatīšanas uz automatizētām pārbaudēm un uz modeļiem balstītiem novērtējumiem.

Mezanīna finansēšana ir krasā pretstatā šiem augstfrekvences procesiem. Mezanīna finansēšana, ko raksturo tās unikālais, īpaši pielāgotais raksturs, aizņem īpašu nišu finanšu vidē: tas ir finansēšanas risinājums ar paaugstinātu riska līmeni, kas ir stratēģiski novietots starp standarta korporatīvajiem aizdevumiem un ieguldījumiem kapitālā.

Mezanīna finansēšana ietver finansējuma nodrošināšanu akcionāru līmenī (kas ir strukturāla subordinācija), vai arī pašu kapitāla iegādi kopā ar atdeves instrumentiem, piemēram, pārdošanas opcijām (līgumiskā subordinācija).

Ņemot vērā starpstāvu darījumu vienreizējo un ļoti individualizēto raksturu, procesu automatizācija šajā jomā rada ievērojamu izaicinājumu. Dabisks jautājums būtu šāds: kā bankas, it īpaši lielākās, var pievērsties uzdevumam palielināt sava mezanīna biznesa rentabilitāti, izmantojot automatizāciju un digitālo transformāciju?

Kā eksperts ar ievērojamu pieredzi privātā kapitāla, riska pārvaldības un finanšu jomās, es cenšos sniegt ievada izpēti digitālajā pārveidē mezanīna kreditēšanā, kuras mērķis ir atrisināt sarežģījumus un sniegt veiksmes stāstus tehnoloģisko sasniegumu pielietošanā šajā jomā. banku darbība tradicionāli balstās uz pasūtījuma, individualizētu darījumu slēgšanu.

Tradicionālā mezonīna kreditēšanas ainava

Mezanīna finansēšana ir atšķirīga un niansēta nozare plašākā finanšu vidē. Kā minēts iepriekš, tas ieņem vidusceļu starp tradicionālajiem korporatīvajiem aizdevumiem un ieguldījumiem kapitālā, un to raksturo paaugstināts riska līmenis.

Unikāli katrs starpstāvu darījums ir īpaši pielāgots un izstrādāts, lai atbilstu katra klienta īpašajām vajadzībām un apstākļiem, līdzīgi kā uzvalks pēc pasūtījuma.

Izaicinājumi tradicionālajā starpstāvu kreditēšanā

Mezanīna finansēšanas būtība pēc savas būtības rada ievērojamas problēmas. Tradicionālās metodes galvenokārt balstās uz manuāliem procesiem un individualizētu darījumu slēgšanu. Šī pieeja prasa dziļu izpratni par katra darījuma unikālajiem aspektiem, prasmju kopumu, kas bieži vien ir ierobežots un dārgs .

Lielajās bankās, kurās ir izveidotas korporatīvās kreditēšanas nodaļas, klientu un kredītu menedžeri labi pārzina standarta kredītproduktus. Tomēr viņu sastapšanās ar mezanīna darījumiem notiek reti, kas savukārt ierobežo viņu zināšanas par šādu darījumu efektīvu pārdošanu vai piesaisti.

Specializētas klientu menedžeru komandas izveide tikai starpstāvu produktiem ir ne tikai dārga, bet arī palielina izmaksas, salīdzinot ar standarta kreditēšanas procedūrām.

Lai gan ir iespējams apvienot sarežģītus ieguldījumu produktus grupās, lai samazinātu izmaksas, digitalizācija šajā ziņā parādās kā ekonomiskāka un efektīvāka alternatīva.

Digitalizācija kā risinājums

Digitālā transformācija mezanīna kreditēšanā galvenokārt ir vērsta uz darījumu identificēšanu un piesaisti. Lielākā daļa kredītu un klientu speciālistu bankās izmanto sistēmas, kas reģistrē sarunas, darījumu idejas un sākotnējos darījumu parametrus.

Mezonīna kritēriju integrēšana šajās esošajās sistēmās varētu automatizēt potenciālo starpstāvu darījumu noteikšanu.

Kad darījums atbilst šiem kritērijiem, to var automātiski pārsūtīt uz mezonīna nodaļu tālākai apstrādei. Papildu sasniegumi varētu ietvert AI modeļus, kas apmācīti atšķirt standarta korporatīvos aizdevumus un starpposma darījumus, pamatojoties uz daudziem ienākošo darījumu parametriem.

Šīs transformācijas mērogs ir ievērojams: lai gan liela banka katru gadu var veikt tūkstošiem korporatīvo kreditēšanas darījumu, mezanīna finansēšanas darījumi ir daudz retāk, bieži vien numurēti ar viencipara ciparu. Mezanīna darījumu identificēšanas sistēmas ieviešana, iespējams, varētu desmitkārtīgi palielināt to apjomu.

Procesa racionalizēšana: automatizācija un standartizācija

Digitālā transformācija var racionalizēt izpildi, automatizējot un standartizējot procesu. Tā vietā, lai tieši pievērstos pilna mēroga automatizācijai un platformu izstrādei, jūs sākotnēji varētu koncentrēties uz vienkāršākām tehnoloģijām, piemēram, RPA, kas automatizē datu vākšanu, verifikāciju, aprēķinus un ziņošanu. Tas samazina manuālo darbu un kļūdas, kā arī uzlabo uzskaiti un atbilstību.

Standartizētus starpstāvu instrumentus un dokumentus, piemēram, termiņa lapas un aizdevuma līgumus, var arī ātri pielāgot katram darījumam, nezaudējot kvalitāti. Tas paātrina apstrādi un dokumentēšanu, kas vēl vairāk uzlabo caurspīdīgumu un konsekvenci.

Digitālās platformas un rīki, piemēram, datu bāzes un informācijas paneļi, palīdz izsekot un pārvaldīt palielināto darījumu apjomu un dažādību, organizējot informāciju. Tas ļauj uzraudzīt darījuma statusu un progresu, identificēt un atrisināt problēmas.

Kopumā automatizācija un standartizācija vienkāršo izpildi, samazinot berzi un izmaksas. Racionalizējot procesu no gala līdz galam, digitālā transformācija padara mezanīna aizdevumus efektīvākus, mērogojamākus un ienesīgākus.

Pārskatu rīku loma

Mezanīna portfeļa pārskatu sniegšana ir problemātiska bez standartizētiem datiem. Šiem neviendabīgajiem darījumiem trūkst pārredzamības, kas apgrūtina konsekventu galveno atdeves un riska rādītāju novērtēšanu.

Digitālie analītikas rīki datu vizualizācijai un biznesa inteliģencei var palīdzēt, integrējot sadrumstalotus datus konsolidētai redzamībai: tas nodrošina interaktīvus informācijas paneļus, kas vizualizē portfeļa veiktspēju, kas sadalīta pēc aizņēmēja, nozares, ģeogrāfijas un citām dimensijām — tas nodrošina holistisku uzraudzību.

Qlik nodrošina arī uzlabotu analīzi, piemēram, paredzamo modelēšanu, scenāriju analīzi un stresa testēšanu. Aizdevēji var simulēt nākotnes portfeļa darbību dažādos pieņēmumos un apstākļos — šie uz datiem balstītie ieskati palīdz optimizēt stratēģiju un riska mazināšanu.

Qlik Sense un datu analīze šajā ziņā ir vislabākie, lai nodrošinātu caurskatāmību un ieskatu, kas nepieciešama, lai aktīvi pārvaldītu mezanīna portfeļus. Iespējojot visaptverošus pārskatus un paredzamo analīzi par šiem sarežģītajiem darījumiem, digitālā transformācija sniedz aizdevējiem redzamību, kas nepieciešama, lai palielinātu atdevi un samazinātu risku. Tā ir spēcīga svira, lai optimizētu mezanīna kreditēšanas rezultātus.

Gadījumu izpēte

Šajā sadaļā mēs izpētīsim kredītprocesa automatizācijas gadījumus. Konkrēti, ir tikai daži pamanāmi mezanīna darījumu optimizēšanas gadījumi ārpus mūsu darba Sberbank.

Tomēr es sniegšu dažus piemērus, kas parāda, kā līdzīgas pieejas var piemērot mezanīna biznesam, līdzīgi tam, ko mēs sasniegām Sberbank laikā no 2018. līdz 2021. gadam, un ko es atklāšu vēlāk tekstā.

1. gadījuma izpēte. Lielākā Eiropas banka ievieš visaptverošu digitālo aizdevumu platformu

Priekšvēsture . Liela Eiropas banka centās mainīt savu MVU kreditēšanas biznesu, konkurējot ar elastīgiem fintech konkurentiem. Tā mērķis bija izveidot digitālu ekosistēmu ar vienmērīgiem klientu braucieniem. Pirmais solis bija komerciālo aizdevumu izgudrošana ar racionalizētām lietojumprogrammām, mobilo piekļuvi un reāllaika apstiprinājumiem.

Pieeja : banka sadarbojās ar Deloitte, lai noteiktu klientu un tehnoloģiju prasības jaunai, mākoņdatošanas digitālajai kreditēšanas sistēmai. Deloitte OpenDATA platforma AWS nodrošināja elastīgu, mērogojamu, modulāru izstrādi. Tas ļāva pieņemt Agile metodoloģiju, nodrošinot pirmo versiju tikai 13 nedēļu laikā.

Sistēma izmanto uzlabotu analīzi, tostarp AI un ML, lai integrētu un analizētu datus no iekšējām sistēmām, ārējām datu bāzēm, sociālajiem medijiem un citiem avotiem, lai izveidotu visaptverošus, atjauninātus aizņēmēju profilus.

Tas piemēro iepriekš noteiktus noteikumus, lai filtrētu un sakārtotu piemērotību mezanīna finansējumam. RPA, blokķēde un viedie līgumi automatizē manuālus uzdevumus, piemēram, dokumentāciju, aprēķinus un atskaites.

Qlik Sense nodrošina interaktīvu datu vizualizāciju, paredzamo modelēšanu, scenārijus un stresa testēšanu, lai optimizētu starpstāvu stratēģijas un riska pārvaldību.

Rezultātā aizdevuma pieteikšanās laiks tika samazināts no 20 dienām līdz 15 minūtēm, apstiprināšanas līmenis palielinājās no 50% līdz 90%, un apstrādes izmaksas samazinājās par 70%. Uzlabojās arī svina plūsma, kvalitāte un konversija, savukārt starpstāvu piedāvājuma pārredzamība un konsekvence tika uzlabota. Analīzes un simulāciju optimizētas stratēģijas un lēmumi.

2. gadījuma izpēte. Privāts kreditēšanas uzņēmums izmanto GoDocs, lai modernizētu kreditēšanu

Pamatinformācija : theLender ir privāts kreditēšanas uzņēmums, kas specializējas pagaidu aizdevumu sniegšanā nekustamā īpašuma investoriem. theLender centās atšķirties no citiem aizdevējiem, piedāvājot ātrāku, vienkāršāku un pārskatāmāku kreditēšanas procesu.

Pieeja : uzņēmums sadarbojas ar GoDocs, vadošo komerciālo aizdevumu dokumentu ģenerēšanas programmatūras nodrošinātāju, lai ieviestu digitālo aizdevumu platformu, kas automatizē visu aizdevuma izsniegšanas un slēgšanas procesu.

Platforma izmanto mākoņdatošanu, mākslīgo intelektu un blokķēdes tehnoloģiju, lai racionalizētu darbplūsmas, samazinātu kļūdas un uzlabotu drošību.

Turklāt TheLender digitālā kreditēšanas platforma ļāva samazināt aizdevuma dokumentu ģenerēšanas laiku no stundām līdz minūtēm, novērst manuālu datu ievadi un cilvēku kļūdas, nodrošināt reāllaika redzamību un sadarbību starp visām aizdevuma darījumā iesaistītajām pusēm, droši uzglabāt un koplietot aizdevumu. dokumentus izplatītajā virsgrāmatā un visbeidzot integrēt ar trešo pušu pakalpojumiem, piemēram, kredītbirojiem, īpašumtiesību uzņēmumiem un darījuma aģentiem.

Rezultātā uzņēmuma digitālā kreditēšanas platforma palīdzēja viena gada laikā par 300% palielināt aizdevumu apjomu un ieņēmumus, uzlabot klientu apmierinātības un saglabāšanas rādītājus, samazināt darbības izmaksas un riskus, kā arī iegūt konkurences priekšrocības privātpersonu kreditēšanā. tirgus.

Secinājums

Digitālā transformācija sniedz pārliecinošu iespēju mezanīna aizdevējiem ieviest jauninājumus un radīt vērtību. Uzlabotas tehnoloģijas, tostarp automatizācija, mākslīgais intelekts un datu analītika, var novērst pašreizējās problēmas saistībā ar darījumu iegūšanu, procesu efektivitāti un portfeļa pārvaldību.

Iespējamie ieguvumi ir daudzpusīgi — uzlabota klientu pieredze, darbinieku produktivitāte, riska pārvaldība un stratēģiskā veiklība. Galvenais ieguvums ir darījumu skaita un līdz ar to arī ienākumu pieaugums.

Balstoties uz savu pieredzi, strādājot Sberbank no 2018. līdz 2021. gadam, ir skaidrs, ka šādu izmaiņu ieviešana mezanīna biznesā var būtiski palielināt gan biznesa apjomu, gan darījumu skaitu. Sākotnēji Sberbank pārvaldīja aptuveni 10 mezanīna darījumus gadā.

Tomēr līdz 2022. gadam pēc efektīvu automatizācijas stratēģiju pieņemšanas bankas kapacitāte pieauga līdz vairāk nekā 100 darījumiem gadā.

Šī ievērojamā izaugsme izceļ digitālo inovāciju būtisko ietekmi uz mezanīna kreditēšanas darbības apjoma un efektivitātes uzlabošanu.