Automatizácia financií, najmä v bankovom sektore, sa tradične začínala vysokofrekvenčnými procesmi a transakciami. V bankovníctve sú najčastejšími činnosťami spracovanie transakcií a retailové úvery.  Na tieto oblasti sa primárne zameriavalo úsilie v oblasti automatizácie, ktoré zahŕňalo aspekty, ako je spracovanie aplikácií, hodnotenie rizík a prechod od manuálnej kontroly formulárov a dokumentov k automatizovaným kontrolám a hodnoteniam založeným na modeloch.   Mezanínové financovanie je v ostrom kontraste s týmito vysokofrekvenčnými procesmi. Mezanínové financovanie, ktoré je charakteristické svojou jedinečnou, na mieru šitou povahou, zaberá špecifickú medzeru vo finančnom prostredí: predstavuje riešenie financovania so zvýšenou mierou rizika, ktoré je strategicky umiestnené medzi štandardnými podnikovými úvermi a kapitálovými investíciami.   Mezanínové financovanie zahŕňa poskytovanie financovania na úrovni akcionárov (čo je štrukturálna podriadenosť) alebo prostredníctvom akvizície vlastného imania spojeného s nástrojmi návratnosti, ako sú predajné opcie (zmluvná podriadenosť).  Vzhľadom na jednorazový a vysoko individualizovaný charakter mezanínových obchodov predstavuje automatizácia procesov v tejto oblasti značnú výzvu. Prirodzenou otázkou by bolo toto:  ako môžu banky, najmä tie veľké, pristupovať k úlohe zvyšovania ziskovosti ich mezanínového podnikania prostredníctvom automatizácie a digitálnej transformácie?  Ako odborník s rozsiahlymi skúsenosťami v oblastiach Private Equity, Risk Management a Finance sa snažím poskytnúť úvodný prieskum digitálnej transformácie v mezanínovom požičiavaní, ktorý sa snaží odhaliť zložitosť a poskytnúť úspešné príbehy pri aplikovaní technologického pokroku v danej oblasti. bankovníctva, ktoré sa tradične spolieha na zákazkové, individualizované uzatváranie obchodov.   Tradičná krajina mezanínových pôžičiek  Mezanínové financovanie je charakteristickým a diferencovaným sektorom v rámci širšieho finančného prostredia. Ako už bolo uvedené, zaujíma strednú úroveň medzi bežnými podnikovými úvermi a investíciami do akcií a vyznačuje sa zvýšenou mierou rizika.  Jedinečné je, že každý mezanínový obchod je šitý na mieru a vytvorený tak, aby vyhovoval špecifickým potrebám a okolnostiam každého klienta, podobne ako oblek na mieru.   Výzvy v tradičnom mezanínovom požičiavaní  Povaha mezanínového financovania so sebou prináša značné výzvy. Tradičné metódy sa spoliehajú najmä na manuálne procesy a individualizované uzatváranie obchodov. Tento prístup si vyžaduje hlboké pochopenie jedinečných aspektov každého obchodu, súbor zručností, ktorý je často   . vzácny a drahý  Vo veľkých bankách so zavedenými divíziami podnikových úverov sa klienti a úveroví manažéri dobre orientujú v štandardných úverových produktoch. Stretnutie s mezanínovými transakciami je však zriedkavé, čo následne obmedzuje ich odbornosť v efektívnom predaji alebo prilákaní takýchto obchodov.  Zriadenie špecializovaného tímu klientskych manažérov výhradne pre mezanínové produkty je nielen nákladné, ale v porovnaní so štandardnejšími úverovými postupmi zvyšuje aj náklady.  Aj keď je možné kombinovať komplexné investičné produkty do skupín na zníženie nákladov,  digitalizácia sa v tomto smere javí ako ekonomickejšia a efektívnejšia alternatíva.  Digitalizácia ako riešenie  Digitálna transformácia v mezanínových úveroch sa primárne zameriava na identifikáciu a prilákanie obchodov. Väčšina úverových a klientskych špecialistov v bankách používa systémy, ktoré zaznamenávajú rokovania, nápady na obchod a počiatočné parametre obchodu.  Integrácia mezanínových kritérií do týchto existujúcich systémov by mohla zautomatizovať identifikáciu potenciálnych mezanínových obchodov.  Keď transakcia spĺňa tieto kritériá, môže byť automaticky preposlaná mezanínovej divízii na ďalšie spracovanie. Ďalšie vylepšenia môžu zahŕňať modely AI vyškolené na rozlíšenie medzi štandardnými podnikovými pôžičkami a mezanínovými obchodmi na základe množstva parametrov prichádzajúcich obchodov.  Rozsah tejto transformácie je významný: zatiaľ čo veľká banka môže ročne uskutočniť tisícky korporátnych úverových transakcií, obchody s mezanínovým financovaním sú oveľa zriedkavejšie, často očíslované jednocifernými číslami. Implementácia systému na identifikáciu mezanínových obchodov by potenciálne mohla viesť k desaťnásobnému zvýšeniu ich objemu.   Zefektívnenie procesu: automatizácia a štandardizácia  Digitálna transformácia môže zefektívniť vykonávanie automatizáciou a štandardizáciou procesu. Namiesto toho, aby ste sa vrhli priamo na automatizáciu a vývoj platforiem v plnom rozsahu, mohli by ste sa spočiatku zamerať na jednoduchšie technológie, ako je RPA, ktoré automatizujú zber, overovanie, výpočty a vykazovanie údajov. To znižuje ručnú prácu a chyby a zlepšuje účtovníctvo a dodržiavanie predpisov.  Štandardizované mezanínové nástroje a dokumenty, ako sú termínované listy a úverové zmluvy, možno tiež rýchlo prispôsobiť pre každú transakciu bez straty kvality. To urýchľuje spracovanie a dokumentáciu, čo ďalej zlepšuje transparentnosť a konzistentnosť.  Digitálne platformy a nástroje, ako sú databázy a informačné panely, pomáhajú sledovať a spravovať zvýšený objem a rozmanitosť obchodov organizovaním informácií. To umožňuje sledovať stav a priebeh obchodu, identifikovať a riešiť problémy.  Celkovo automatizácia a štandardizácia zjednodušujú vykonávanie, znižujú trenie a náklady. Zefektívnením komplexného procesu digitálna transformácia robí mezanínové požičiavanie efektívnejším, škálovateľnejším a ziskovejším.   Úloha nástrojov na vytváranie prehľadov  Mezanínové vykazovanie portfólia je problematické bez štandardizovaných údajov. Týmto heterogénnym obchodom chýba transparentnosť, čo sťažuje konzistentné vyhodnocovanie kľúčových ukazovateľov návratnosti a rizika.  Nástroje digitálnej analýzy na vizualizáciu údajov a Business Intelligence môžu pomôcť integráciou fragmentovaných údajov pre konsolidovanú viditeľnosť: umožňujú interaktívne dashboardy, ktoré vizualizujú výkonnosť portfólia podľa dlžníka, odvetvia, geografie a iných dimenzií – to umožňuje holistické monitorovanie.    tiež umožňuje pokročilé analýzy, ako je prediktívne modelovanie, analýza scenárov a stresové testovanie. Veritelia môžu simulovať budúcu výkonnosť portfólia za rôznych predpokladov a podmienok – tieto poznatky založené na údajoch pomáhajú optimalizovať stratégiu a zmierňovať riziká. Qlik    a dátová analytika v tomto ohľade najlepšie poskytujú transparentnosť a prehľady potrebné na aktívne spravovanie mezanínových portfólií. Umožnením komplexných správ a prediktívnej analýzy týchto komplexných obchodov poskytuje digitálna transformácia veriteľom prehľad potrebný na maximalizáciu výnosov a minimalizáciu rizika. Je to mocná páka na optimalizáciu výsledkov pri medzipožičiavaní. Qlik Sense   Prípadové štúdie  V tejto časti preskúmame príklady automatizácie úverových procesov. Je pozoruhodné, že existujú obmedzené významné prípady optimalizácie mezanínových transakcií nad rámec našej práce v Sberbank.  Uvediem však niekoľko príkladov, ktoré demonštrujú, ako možno podobné prístupy aplikovať na mezanínové podnikanie, podobne ako to, čo sme dosiahli v Sberbank v rokoch 2018 až 2021, a čo odhalím neskôr v texte.   Prípadová štúdia 1: Veľká Európska banka implementuje komplexnú platformu digitálnych pôžičiek    : Veľká európska banka sa snažila premiestniť svoje podnikanie v oblasti pôžičiek pre malé a stredné podniky v konkurencii agilných rivalov z oblasti fintech. Jeho cieľom bolo vytvoriť digitálny ekosystém s bezproblémovými cestami zákazníkov. Prvým krokom bolo znovuobjavenie komerčného poskytovania úverov so zjednodušenými aplikáciami, mobilným prístupom a schvaľovaním v reálnom čase. Súvislosti    : Banka sa spojila so spoločnosťou Deloitte s cieľom definovať požiadavky zákazníkov a technológie pre nový systém digitálnych pôžičiek založený na cloude. Platforma Deloitte OpenDATA na AWS umožnila flexibilný, škálovateľný a modulárny vývoj. To umožnilo prijatie agilných metodológií a dodanie prvej verzie len za 13 týždňov. Prístup  Systém využíva pokročilé analýzy vrátane AI a ML na integráciu a analýzu údajov z interných systémov, externých databáz, sociálnych médií a iných zdrojov na vytvorenie komplexných a aktuálnych profilov dlžníkov.  Aplikuje vopred stanovené pravidlá na filtrovanie a hodnotenie vhodnosti pre mezanínové financovanie. RPA, blockchain a inteligentné zmluvy automatizujú manuálne úlohy, ako je dokumentácia, výpočty a reporting.  Qlik Sense umožňuje interaktívnu vizualizáciu dát, prediktívne modelovanie, scenáre a stresové testovanie na optimalizáciu mezanínových stratégií a riadenia rizík.  V dôsledku toho sa čas žiadosti o úver skrátil z 20 dní na 15 minút, miera schválenia sa zvýšila z 50 % na 90 % a náklady na spracovanie sa znížili o 70 %. Zlepšil sa aj tok olova, kvalita a konverzia, pričom sa zlepšila transparentnosť a konzistentnosť ponuky medziposchodia. Analýzy a simulácie optimalizovali stratégie a rozhodnutia.  Prípadová štúdia 2: Súkromná pôžičková spoločnosť využíva GoDocs na modernizáciu pôžičiek    : theLender je súkromná úverová spoločnosť, ktorá sa špecializuje na poskytovanie preklenovacích úverov investorom do nehnuteľností. theLender sa snažil odlíšiť od ostatných veriteľov tým, že ponúkal rýchlejší, jednoduchší a transparentnejší proces poskytovania pôžičiek. Pozadie    : Spoločnosť sa spojila s GoDocs, popredným poskytovateľom softvéru na generovanie dokumentov o komerčnej pôžičke, s cieľom implementovať platformu digitálnych pôžičiek, ktorá automatizuje celý proces vytvárania a uzatvárania pôžičky. Prístup  Platforma využíva cloud computing, umelú inteligenciu a technológiu blockchain na zefektívnenie pracovných tokov, zníženie chýb a zvýšenie bezpečnosti.  Platforma digitálnych pôžičiek spoločnosti Lender ďalej umožnila skrátiť čas na generovanie úverových dokumentov z hodín na minúty, eliminovať manuálne zadávanie údajov a ľudské chyby, poskytnúť prehľad v reálnom čase a spoluprácu medzi všetkými stranami zapojenými do úverovej transakcie, bezpečne ukladať a zdieľať úver. dokumenty na distribuovanej účtovnej knihe a nakoniec sa integrujú so službami tretích strán, ako sú úverové úrady, spoločnosti s titulom a escrow agenti.  Výsledkom je, že platforma digitálnych pôžičiek spoločnosti pomohla zvýšiť objem pôžičiek a výnosy o 300 % za jeden rok, zlepšiť spokojnosť a mieru udržania zákazníkov, znížiť prevádzkové náklady a riziká, ako aj získať konkurenčnú výhodu v oblasti súkromných pôžičiek. trhu.  Záver  Digitálna transformácia predstavuje pre mezanínových veriteľov presvedčivú príležitosť inovovať a vytvárať hodnoty. Pokročilé technológie vrátane automatizácie, umelej inteligencie a analýzy údajov môžu riešiť aktuálne problémy súvisiace so získavaním obchodov, efektívnosťou procesov a správou portfólia.  Potenciálne výhody sú mnohostranné – zlepšená zákaznícka skúsenosť, produktivita zamestnancov, riadenie rizík a strategická agilita.  Hlavným prínosom je zvýšenie počtu transakcií, a teda aj príjmov.  Na základe mojich skúseností s prácou v Sberbank v rokoch 2018 až 2021 je jasné, že implementácia takýchto zmien v mezanínovom biznise môže výrazne zvýšiť objem obchodov aj počet obchodov. Spočiatku Sberbank spravovala približne 10 mezanínových obchodov ročne.  Do roku 2022 však po prijatí účinných stratégií automatizácie kapacita banky vzrástla na viac ako 100 obchodov ročne.  Tento pozoruhodný rast poukazuje na podstatný vplyv digitálnych inovácií na rozšírenie rozsahu a efektívnosti operácií v oblasti mezanínových pôžičiek.

Read My Stories

Tento zvuk je vyrobený v pôvodnom jazyku príbehu!

Úspešné príbehy digitálnej transformácie v oblasti mezanínových pôžičiek

About Author

KOMENTÁRE

ZAVISTE ŠTÍTKY

TENTO ČLÁNOK BOL PREDSTAVENÝ V

Related Stories

Mutmut: a Python mutation testing system

16 Best Sklearn Datasets for Building Machine Learning Models

Behavior of a shapely Spider

112 Stories To Learn About Hackernoon Community

Mutmut: a Python mutation testing system

16 Best Sklearn Datasets for Building Machine Learning Models

Behavior of a shapely Spider

112 Stories To Learn About Hackernoon Community

Light-Mode

Classic

Newspaper

Minty

Dark-Mode

Neon Noir

Minty

HN StartUps