Ang automation sa pananalapi, partikular sa loob ng sektor ng pagbabangko, ay tradisyonal na nagsimula sa mga proseso at transaksyon na may mataas na dalas. Sa pagbabangko, ang pinakamadalas na aktibidad ay kinabibilangan ng pagpoproseso ng transaksyon at retail na pagpapautang.  Ang mga lugar na ito ay naging pangunahing pokus ng mga pagsusumikap sa pag-automate, na sumasaklaw sa mga aspeto tulad ng pagpoproseso ng aplikasyon, pagtatasa ng panganib, at ang paglipat mula sa manu-manong pagsusuri ng mga form at dokumento patungo sa mga awtomatikong pagsusuri at mga pagsusuri na nakabatay sa modelo.   Ang pagpopondo ng mezzanine ay lubos na naiiba sa mga prosesong ito na may mataas na dalas. Nailalarawan sa natatangi, pinasadyang kalikasan nito, ang mezzanine financing ay sumasakop sa isang partikular na angkop na espasyo sa loob ng financial landscape: ito ay kumakatawan sa isang solusyon sa financing na may mas mataas na antas ng panganib, na madiskarteng nakaposisyon sa pagitan ng karaniwang corporate loan at equity investments.   Ang mezzanine financing ay kinabibilangan ng pagbibigay ng pondo sa antas ng shareholder (na structural subordination) o sa pamamagitan ng equity acquisition kasama ng mga return instrument tulad ng put options (contractual subordination).  Dahil sa isa-isa at napaka-indibidwal na katangian ng mga deal sa mezzanine, ang pag-automate ng mga proseso sa lugar na ito ay nagpapakita ng isang malaking hamon. Ang natural na tanong ay ang mga sumusunod:  paano maaaring lapitan ng mga bangko, lalo na ang mga pangunahing, ang gawain ng pagpapahusay ng kakayahang kumita ng kanilang negosyong mezzanine sa pamamagitan ng automation at digital transformation?  Bilang isang dalubhasa na may malaking karanasan sa mga lugar ng Pribadong Equity, Pamamahala sa Panganib, at Pananalapi, nilalayon kong magbigay ng panimulang paggalugad sa digital transformation sa mezzanine lending na naglalayong i-unravel ang mga kumplikado at magbigay ng mga kwento ng tagumpay sa paglalapat ng mga teknolohikal na pagsulong sa isang lugar ng pagbabangko na tradisyonal na umaasa sa pasadya, indibidwal na paggawa ng deal.   Ang Tradisyonal na Landscape ng Mezzanine Lending  Ang mezzanine financing ay isang natatanging at nuanced na sektor sa loob ng mas malawak na financial landscape. Gaya ng nasabi kanina, ito ay sumasakop sa gitna sa pagitan ng maginoo na corporate loan at equity investments at nailalarawan sa pamamagitan ng mataas na antas ng panganib.  Kakaiba, ang bawat mezzanine deal ay pinasadya, at ginawa upang umangkop sa mga partikular na pangangailangan at kalagayan ng bawat kliyente, katulad ng isang custom-made na suit.   Mga Hamon sa Tradisyunal na Mezzanine Lending  Ang likas na katangian ng mezzanine financing ay likas na nagdudulot ng mga makabuluhang hamon. Ang mga tradisyonal na pamamaraan ay pangunahing umaasa sa mga manu-manong proseso at indibidwal na paggawa ng deal. Nangangailangan ang diskarteng ito ng malalim na pag-unawa sa mga natatanging aspeto ng bawat deal, isang hanay ng kasanayan na kadalasang   . kakaunti at mahal  Sa malalaking bangko na may itinatag na mga corporate lending division, ang mga kliyente at mga tagapamahala ng kredito ay bihasa sa mga karaniwang produkto ng kredito. Gayunpaman, ang kanilang pakikipagtagpo sa mga transaksyon sa mezzanine ay madalang, na naglilimita naman sa kanilang kadalubhasaan sa epektibong pagbebenta o pag-akit ng mga naturang deal.  Ang pagtatatag ng isang dalubhasang pangkat ng mga tagapamahala ng kliyente na eksklusibo para sa mga produkto ng mezzanine ay hindi lamang mahal, ngunit pinapataas din nito ang mga gastos kumpara sa mas karaniwang mga pamamaraan ng pagpapautang.  Bagama't posibleng pagsamahin ang mga kumplikadong produkto sa pamumuhunan sa mga grupo upang mabawasan ang mga gastos,  ang digitalization sa bagay na ito ay lumilitaw bilang isang mas matipid at mahusay na alternatibo.  Digitalization bilang isang Solusyon  Ang digital transformation sa mezzanine lending ay pangunahing nakatuon sa pagkilala sa deal at atraksyon. Karamihan sa mga espesyalista sa kredito at kliyente sa mga bangko ay gumagamit ng mga system na nagtatala ng mga negosasyon, mga ideya sa deal, at mga parameter ng paunang deal.  Ang pagsasama ng pamantayan ng mezzanine sa mga kasalukuyang system na ito ay maaaring mag-automate ng pagkilala sa mga potensyal na deal sa mezzanine.  Kapag natugunan ng isang transaksyon ang mga pamantayang ito, maaari itong awtomatikong maipasa sa mezzanine division para sa karagdagang pagproseso. Maaaring kabilang sa mga karagdagang pag-unlad ang mga modelo ng AI na sinanay upang matukoy ang pagkakaiba sa pagitan ng karaniwang corporate loan at mezzanine deal batay sa maraming parameter ng papasok na deal.  Ang sukat ng pagbabagong ito ay makabuluhan: habang ang isang pangunahing bangko ay maaaring magsagawa ng libu-libong mga transaksyon sa pagpapautang ng korporasyon taun-taon, ang mga deal sa pagpopondo sa mezzanine ay mas bihira, kadalasang binibilang sa isang digit. Ang pagpapatupad ng isang sistema para sa pagtukoy ng mga deal sa mezzanine ay maaaring humantong sa isang sampung beses na pagtaas sa kanilang volume.   Pag-streamline ng Proseso: Automation at Standardization  Maaaring i-streamline ng digital transformation ang pagpapatupad sa pamamagitan ng pag-automate at pag-standardize ng proseso. Sa halip na dumiretso sa full-scale automation at pag-develop ng platform, maaari kang tumuon sa simula sa mga mas simpleng teknolohiya tulad ng RPA, na nag-o-automate ng pagkolekta, pag-verify, pagkalkula, at pag-uulat ng data. Binabawasan nito ang manu-manong trabaho at mga error at pinapabuti ang accounting at pagsunod.  Ang mga standardized na instrumento at dokumento ng mezzanine tulad ng mga term sheet at mga kasunduan sa pautang ay maaari ding mabilis na ma-customize para sa bawat deal nang hindi nawawala ang kalidad. Pinapabilis nito ang pagproseso at dokumentasyon, na higit na nagpapahusay sa transparency at consistency.  Tumutulong ang mga digital na platform at tool tulad ng mga database at dashboard na subaybayan at pamahalaan ang tumaas na dami at pagkakaiba-iba ng deal sa pamamagitan ng pag-aayos ng impormasyon. Nagbibigay-daan ito sa pagsubaybay sa status at pag-unlad ng deal, pagtukoy at paglutas ng mga isyu.  Sa pangkalahatan, pinapasimple ng automation at standardization ang pagpapatupad, binabawasan ang friction at mga gastos. Sa pamamagitan ng pag-streamline ng end-to-end na proseso, ang digital transformation ay ginagawang mas mahusay, nasusukat, at kumikita ang mezzanine lending.   Ang Papel ng Mga Tool sa Pag-uulat  Problema ang pag-uulat ng portfolio ng Mezzanine nang walang standardized na data. Walang transparency ang magkakaibang deal na ito, na nagpapahirap sa tuluy-tuloy na pagsusuri ng pangunahing return at risk metrics.  Makakatulong ang mga tool sa digital analytics para sa visualization ng data at Business Intelligence sa pamamagitan ng pagsasama-sama ng fragmented data para sa pinagsama-samang visibility: pinapagana nito ang mga interactive na dashboard na nagvi-visualize sa performance ng portfolio na hiniwa ng borrower, industriya, heograpiya, at iba pang mga dimensyon — binibigyang kapangyarihan nito ang holistic na pagsubaybay.  Binibigyang-daan din   ang advanced na analytics tulad ng predictive modeling, scenario analysis, at stress testing. Maaaring gayahin ng mga nagpapahiram ang pagganap ng portfolio sa hinaharap sa ilalim ng iba't ibang mga pagpapalagay at kundisyon — ang mga insight na batay sa data na ito ay nakakatulong sa pag-optimize ng diskarte at pagpapagaan ng panganib. ng Qlik    at data analytics sa bagay na ito ay ang pinakamahusay na magbigay ng transparency at mga insight na kailangan para aktibong pamahalaan ang mga portfolio ng mezzanine. Sa pamamagitan ng pagpapagana ng komprehensibong pag-uulat at predictive analytics sa mga kumplikadong deal na ito, binibigyan ng digital transformation ang mga nagpapahiram ng visibility na kinakailangan para ma-maximize ang mga return at mabawasan ang panganib. Ito ay isang malakas na pingga para sa pag-optimize ng mga resulta sa pagpapautang sa mezzanine. Ang Qlik Sense   Pag-aaral ng Kaso  Sa seksyong ito, tutuklasin namin ang mga pagkakataon ng automation ng proseso ng kredito. Kapansin-pansin, may limitadong mga kilalang kaso ng pag-optimize ng mga transaksyon sa mezzanine na lampas sa aming trabaho sa Sberbank.  Gayunpaman, magpapakita ako ng ilang halimbawa na nagpapakita kung paano mailalapat ang mga katulad na diskarte sa negosyong mezzanine, katulad ng naabot namin sa Sberbank sa pagitan ng 2018 at 2021, at kung ano ang ipapakita ko sa susunod na teksto.   Pag-aaral ng Kaso 1: Ang Major European Bank ay Nagpapatupad ng End-to-End Digital Lending Platform    : Isang malaking bangko sa Europa ang naghangad na muling iposisyon ang negosyo nito sa pagpapautang ng SME sa gitna ng kumpetisyon mula sa maliksi na mga karibal sa fintech. Nilalayon nitong lumikha ng digital ecosystem na may tuluy-tuloy na paglalakbay ng customer. Ang unang hakbang ay muling likhain ang komersyal na pagpapahiram nito gamit ang mga streamline na application, mobile access, at real-time na pag-apruba. Background    : Nakipagsosyo ang bangko sa Deloitte upang tukuyin ang mga kinakailangan ng customer at teknolohiya para sa isang bagong Cloud-based na Digital Lending System. Pinagana ng OpenDATA platform ng Deloitte sa AWS ang flexible, scalable, modular development. Pinayagan nito ang pag-aampon ng mga pamamaraan ng Agile, na naghahatid ng unang bersyon sa loob lamang ng 13 linggo. Diskarte  Gumagamit ang system ng mga advanced na analytics kabilang ang AI at ML para pagsamahin at pag-aralan ang data mula sa mga internal system, external na database, social media, at iba pang source para lumikha ng komprehensibo, napapanahon na mga profile ng borrower.  Inilalapat nito ang mga paunang natukoy na panuntunan upang i-filter at i-rank ang pagiging angkop para sa mezzanine financing. Ang RPA, blockchain, at mga smart contract ay nag-o-automate ng mga manual na gawain tulad ng dokumentasyon, pagkalkula, at pag-uulat.  Binibigyang-daan ng Qlik Sense ang interactive na visualization ng data, predictive modeling, mga sitwasyon, at stress testing para ma-optimize ang mga diskarte sa mezzanine at pamamahala sa peligro.  Bilang resulta, ang oras ng aplikasyon ng pautang ay nabawasan mula 20 araw hanggang 15 minuto, ang rate ng pag-apruba ay tumaas mula 50% hanggang 90%, at ang mga gastos sa pagproseso ay nabawasan ng 70%. Ang daloy ng lead, kalidad, at conversion ay napabuti rin, samantalang ang transparency at pagkakapare-pareho ng mga handog ng mezzanine ay pinahusay. Mga diskarte at desisyong naka-optimize sa Analytics at simulation.  Pag-aaral ng Kaso 2: Ginagamit ng Pribadong Lending Company ang GoDocs para I-modernize ang Lending    : ang theLender ay isang pribadong lending company na dalubhasa sa pagbibigay ng bridge loan sa mga namumuhunan sa real estate. hinangad ng theLender na ibahin ang sarili nito sa iba pang nagpapahiram sa pamamagitan ng pag-aalok ng mas mabilis, mas simple, at mas malinaw na proseso ng pagpapahiram. Background    : Nakipagsosyo ang kumpanya sa GoDocs, isang nangungunang provider ng software ng pagbuo ng komersyal na dokumento ng pautang, upang ipatupad ang isang digital lending platform na nag-o-automate sa buong proseso ng pagsisimula at pagsasara ng pautang. Diskarte  Ginagamit ng platform ang cloud computing, artificial intelligence, at teknolohiya ng blockchain upang i-streamline ang mga daloy ng trabaho, bawasan ang mga error, at pahusayin ang seguridad.  Dagdag pa, ang digital lending platform ng Lender ay nagbigay-daan dito upang bawasan ang oras upang makabuo ng mga dokumento ng pautang mula oras hanggang minuto, alisin ang manu-manong pagpasok ng data at mga pagkakamali ng tao, magbigay ng real-time na visibility at pakikipagtulungan sa lahat ng mga partido na kasangkot sa transaksyon ng pautang, ligtas na mag-imbak at magbahagi ng pautang mga dokumento sa isang distributed ledger, at sa wakas ay isasama sa mga serbisyo ng third-party gaya ng mga credit bureaus, mga kumpanya ng pamagat, at escrow agent.  Bilang resulta, nakatulong ang digital lending platform ng kumpanya na mapataas ang dami at kita ng utang nito ng 300% sa isang taon, mapabuti ang kasiyahan ng customer at mga rate ng pagpapanatili nito, bawasan ang mga gastos at panganib sa pagpapatakbo nito, pati na rin ang pagkakaroon ng competitive edge sa pribadong pagpapautang. palengke.  Konklusyon  Ang digital transformation ay nagpapakita ng isang nakakahimok na pagkakataon para sa mga nagpapahiram ng mezzanine na magpabago at lumikha ng halaga. Ang mga advanced na teknolohiya kabilang ang automation, AI, at data analytics ay maaaring tumugon sa mga kasalukuyang punto ng sakit sa paligid ng deal sourcing, kahusayan sa proseso, at pamamahala ng portfolio.  Ang mga potensyal na benepisyo ay multifaceted — pinahusay na karanasan ng customer, pagiging produktibo ng empleyado, pamamahala sa peligro, at madiskarteng liksi.  Ang pangunahing benepisyo ay ang pagtaas ng bilang ng mga transaksyon, at samakatuwid ay sa kita.  Batay sa aking karanasan sa pagtatrabaho sa Sberbank mula 2018 hanggang 2021, malinaw na ang pagpapatupad ng mga naturang pagbabago sa negosyong mezzanine ay maaaring makabuluhang mapalakas ang dami ng negosyo at ang bilang ng mga deal. Sa una, pinamamahalaan ng Sberbank ang humigit-kumulang 10 mezzanine deal bawat taon.  Gayunpaman, pagsapit ng 2022, kasunod ng pagpapatibay ng mga epektibong estratehiya sa pag-automate, ang kapasidad ng bangko ay tumaas sa mahigit 100 deal taun-taon.  Itinatampok ng kahanga-hangang paglago na ito ang malaking impluwensya ng mga digital na inobasyon sa pagpapahusay ng parehong sukat at kahusayan ng mga operasyon sa pagpapautang ng mezzanine.

Read My Stories

Ang audio na ito ay ginawa sa orihinal na wika ng kuwento!

Masyadong mahaba; Upang basahin

Download free Tech Leaders Productivity Report!

Mga Kuwento ng Tagumpay ng Digital Transformation sa Mezzanine Lending

About Author

MGA KOMENTO

HANG TAGS

ANG ARTIKULONG ITO AY IPINAKITA SA

Related Stories

COVID-19: We Need More Than Data, We Need Insights!

Getting intimate with Ethereum tokens

How I deployed my spark document classification(Logistic Regression) model/s as a standalone app…

Encrypted Instant Messaging Recommendations January 2017

COVID-19: We Need More Than Data, We Need Insights!

Getting intimate with Ethereum tokens

How I deployed my spark document classification(Logistic Regression) model/s as a standalone app…

Encrypted Instant Messaging Recommendations January 2017

Light-Mode

Classic

Newspaper

Dark-Mode

Neon Noir

Minty

HN StartUps