مالیات میں آٹومیشن، خاص طور پر بینکنگ سیکٹر کے اندر، روایتی طور پر اعلی تعدد کے عمل اور لین دین کے ساتھ شروع ہوتا ہے۔ بینکنگ میں، اکثر سرگرمیوں میں ٹرانزیکشن پروسیسنگ اور ریٹیل قرضہ شامل ہوتا ہے۔  یہ علاقے آٹومیشن کی کوششوں کا بنیادی مرکز رہے ہیں، جس میں پہلوؤں کو شامل کیا گیا ہے جیسے کہ درخواست کی پروسیسنگ، رسک اسیسمنٹ، اور فارمز اور دستاویزات کے دستی جائزے سے خودکار جانچ اور ماڈل پر مبنی تشخیص کی طرف منتقلی۔   میزانائن فنانسنگ ان اعلی تعدد کے عمل کے بالکل برعکس ہے۔ اپنی منفرد، درزی ساختہ نوعیت کی خصوصیت کے ساتھ، میزانائن فنانسنگ مالیاتی منظر نامے کے اندر ایک مخصوص جگہ پر قبضہ کرتی ہے: یہ اعلی خطرے کی سطحوں کے ساتھ مالیاتی حل کی نمائندگی کرتا ہے، جو معیاری کارپوریٹ قرضوں اور ایکویٹی سرمایہ کاری کے درمیان حکمت عملی کے مطابق ہے۔   میزانائن فنانسنگ میں یا تو شیئر ہولڈر کی سطح پر فنڈ فراہم کرنا شامل ہے (جو کہ ساختی ماتحت ہے) یا ایکویٹی حصول کے ذریعے واپسی کے آلات جیسے پوٹ آپشنز (معاہدے کی ماتحتی) کے ذریعے۔  میزانائن سودوں کی یک طرفہ اور انتہائی انفرادی نوعیت کے پیش نظر، اس علاقے میں خودکار عمل ایک اہم چیلنج پیش کرتا ہے۔ فطری سوال مندرجہ ذیل ہوگا:  بینک، خاص طور پر بڑے، آٹومیشن اور ڈیجیٹل تبدیلی کے ذریعے اپنے میزانین کاروبار کے منافع کو بڑھانے کے کام سے کیسے رجوع کر سکتے ہیں؟  پرائیویٹ ایکویٹی، رسک مینجمنٹ اور فنانس کے شعبوں میں کافی تجربہ رکھنے والے ماہر کی حیثیت سے، میرا مقصد میزانائن قرضے میں ڈیجیٹل تبدیلی کی ایک تعارفی تحقیق فراہم کرنا ہے جو پیچیدگیوں کو دور کرنے اور کسی علاقے میں تکنیکی ترقی کو لاگو کرنے میں کامیابی کی کہانیاں فراہم کرنا چاہتا ہے۔ بینکنگ کا روایتی طور پر پہلے سے طے شدہ، انفرادی طور پر سودے سازی پر انحصار ہوتا ہے۔   میزانائن قرضے کا روایتی منظر  میزانائن فنانسنگ وسیع تر مالیاتی منظر نامے کے اندر ایک مخصوص اور اہم شعبہ ہے۔ جیسا کہ پہلے بتایا گیا ہے، یہ روایتی کارپوریٹ قرضوں اور ایکویٹی سرمایہ کاری کے درمیان ایک درمیانی زمین پر قابض ہے اور اس کی خصوصیت خطرے کی بلند سطح سے ہوتی ہے۔  منفرد طور پر، ہر میزانائن ڈیل اپنی مرضی کے مطابق بنا ہوا ہے، اور ہر کلائنٹ کی مخصوص ضروریات اور حالات کے مطابق تیار کیا گیا ہے، بالکل اپنی مرضی کے مطابق سوٹ کی طرح۔   روایتی میزانائن قرضے میں چیلنجز  میزانائن فنانسنگ کی نوعیت فطری طور پر اہم چیلنجوں کو جنم دیتی ہے۔ روایتی طریقے بنیادی طور پر دستی عمل اور انفرادی ڈیل پر انحصار کرتے ہیں۔ یہ نقطہ نظر ہر ڈیل کے منفرد پہلوؤں کی گہری سمجھ کا مطالبہ کرتا ہے، ایک ایسا ہنر سیٹ جو اکثر   ہے۔ نایاب اور مہنگا ہوتا  قائم کارپوریٹ قرض دینے والے ڈویژنوں والے بڑے بینکوں میں، کلائنٹ اور کریڈٹ مینیجر معیاری کریڈٹ پروڈکٹس سے بخوبی واقف ہیں۔ تاہم، میزانین کے لین دین کے ساتھ ان کا سامنا کبھی کبھار ہوتا ہے، جس کے نتیجے میں اس طرح کے سودوں کو مؤثر طریقے سے فروخت کرنے یا اپنی طرف متوجہ کرنے میں ان کی مہارت کو محدود کر دیا جاتا ہے۔  خاص طور پر میزانائن مصنوعات کے لیے کلائنٹ مینیجرز کی ایک خصوصی ٹیم قائم کرنا نہ صرف مہنگا ہے، بلکہ یہ قرض دینے کے زیادہ معیاری طریقہ کار کے مقابلے میں اخراجات کو بھی بڑھاتا ہے۔  اگرچہ لاگت کو کم کرنے کے لیے پیچیدہ سرمایہ کاری کی مصنوعات کو گروپوں میں جوڑنا ممکن ہے،  لیکن اس سلسلے میں ڈیجیٹلائزیشن ایک زیادہ اقتصادی اور موثر متبادل کے طور پر ابھرتا ہے۔  ایک حل کے طور پر ڈیجیٹلائزیشن  میزانائن قرضے میں ڈیجیٹل تبدیلی بنیادی طور پر ڈیل کی شناخت اور کشش پر مرکوز ہے۔ بینکوں میں زیادہ تر کریڈٹ اور کلائنٹ ماہرین ایسے نظام استعمال کرتے ہیں جو مذاکرات، ڈیل آئیڈیاز اور ابتدائی ڈیل کے پیرامیٹرز کو ریکارڈ کرتے ہیں۔  ان موجودہ نظاموں میں میزانائن کے معیار کو ضم کرنے سے میزانائن کے ممکنہ سودوں کی شناخت خودکار ہو سکتی ہے۔  جب کوئی لین دین ان معیارات پر پورا اترتا ہے، تو اسے خود بخود مزید پروسیسنگ کے لیے میزانین ڈویژن کو بھیجا جا سکتا ہے۔ مزید پیشرفت میں AI ماڈلز شامل ہو سکتے ہیں جنہیں معیاری کارپوریٹ قرضوں اور میزانائن ڈیلز کے درمیان فرق کرنے کے لیے تربیت دی گئی ہے جو کہ آنے والے ڈیل کے بہت سے پیرامیٹرز کی بنیاد پر ہیں۔  اس تبدیلی کا پیمانہ اہم ہے: جب کہ ایک بڑا بینک سالانہ ہزاروں کارپوریٹ قرضے کے لین دین کر سکتا ہے، میزانائن فنانسنگ کے سودے بہت کم ہوتے ہیں، اکثر ایک ہندسوں میں شمار ہوتے ہیں۔ میزانائن سودوں کی شناخت کے لیے ایک نظام کا نفاذ ممکنہ طور پر ان کے حجم میں دس گنا اضافہ کا باعث بن سکتا ہے۔   عمل کو ہموار کرنا: آٹومیشن اور معیاری کاری  ڈیجیٹل تبدیلی عمل کو خودکار اور معیاری بنا کر عملدرآمد کو ہموار کر سکتی ہے۔ پورے پیمانے پر آٹومیشن اور پلیٹ فارم کی ترقی میں براہ راست غوطہ لگانے کے بجائے، آپ ابتدائی طور پر RPA جیسی آسان ٹیکنالوجیز پر توجہ مرکوز کر سکتے ہیں، جو ڈیٹا اکٹھا کرنے، تصدیق، حساب کتاب اور رپورٹنگ کو خودکار کرتی ہیں۔ یہ دستی کام اور غلطیوں کو کم کرتا ہے اور اکاؤنٹنگ اور تعمیل کو بہتر بناتا ہے۔  معیاری میزانائن آلات اور دستاویزات جیسے ٹرم شیٹس اور قرض کے معاہدے کو بھی معیار کے نقصان کے بغیر ہر ڈیل کے لیے تیزی سے اپنی مرضی کے مطابق بنایا جا سکتا ہے۔ یہ پروسیسنگ اور دستاویزات کو تیز کرتا ہے، جو شفافیت اور مستقل مزاجی کو مزید بہتر بناتا ہے۔  ڈیجیٹل پلیٹ فارمز اور ٹولز جیسے ڈیٹا بیس اور ڈیش بورڈز معلومات کو منظم کرکے ڈیل کے حجم اور مختلف قسم کو ٹریک کرنے اور ان کا نظم کرنے میں مدد کرتے ہیں۔ یہ ڈیل کی حیثیت اور پیشرفت کی نگرانی، مسائل کی نشاندہی اور حل کرنے کے قابل بناتا ہے۔  مجموعی طور پر، آٹومیشن اور معیاری کاری عمل درآمد کو آسان بناتی ہے، رگڑ اور اخراجات کو کم کرتی ہے۔ آخر سے آخر تک کے عمل کو ہموار کرتے ہوئے، ڈیجیٹل تبدیلی میزانائن قرضے کو زیادہ موثر، قابل توسیع اور منافع بخش بناتی ہے۔   رپورٹنگ ٹولز کا کردار  میزانائن پورٹ فولیو رپورٹنگ معیاری ڈیٹا کے بغیر مشکل ہے۔ ان متفاوت سودوں میں شفافیت کا فقدان ہے، جس کی وجہ سے اہم واپسی اور رسک میٹرکس کا مسلسل جائزہ لینا مشکل ہو جاتا ہے۔  ڈیٹا ویژولائزیشن اور بزنس انٹیلی جنس کے لیے ڈیجیٹل اینالیٹکس ٹولز مستحکم مرئیت کے لیے بکھرے ہوئے ڈیٹا کو یکجا کر کے مدد کر سکتے ہیں: یہ انٹرایکٹو ڈیش بورڈز کو قابل بناتا ہے جو قرض لینے والے، صنعت، جغرافیہ، اور دیگر جہتوں کے ذریعے کٹے ہوئے پورٹ فولیو کی کارکردگی کا تصور کرتے ہیں — یہ جامع نگرانی کو تقویت دیتا ہے۔    اعلی درجے کے تجزیات کو بھی قابل بناتا ہے جیسے پیشین گوئی ماڈلنگ، منظر نامے کا تجزیہ، اور تناؤ کی جانچ۔ قرض دہندگان مختلف مفروضوں اور شرائط کے تحت مستقبل کے پورٹ فولیو کی کارکردگی کی تقلید کر سکتے ہیں — ڈیٹا سے چلنے والی یہ بصیرتیں حکمت عملی کو بہتر بنانے اور خطرے کو کم کرنے میں مدد کرتی ہیں۔ Qlik  اس سلسلے میں   اور ڈیٹا کے تجزیات میزانائن پورٹ فولیوز کو فعال طور پر منظم کرنے کے لیے درکار شفافیت اور بصیرت فراہم کرنے کے لیے بہترین ہیں۔ ان پیچیدہ سودوں پر جامع رپورٹنگ اور پیشین گوئی کے تجزیات کو فعال کرنے سے، ڈیجیٹل تبدیلی قرض دہندگان کو زیادہ سے زیادہ منافع اور خطرے کو کم کرنے کے لیے درکار مرئیت فراہم کرتی ہے۔ یہ میزانائن قرضے میں نتائج کو بہتر بنانے کے لیے ایک طاقتور لیور ہے۔ Qlik Sense   کیس اسٹڈیز  اس سیکشن میں، ہم کریڈٹ پروسیس آٹومیشن کی مثالیں تلاش کریں گے۔ خاص طور پر، Sberbank میں ہمارے کام سے ہٹ کر میزانین لین دین کو بہتر بنانے کے محدود نمایاں معاملات ہیں۔  تاہم، میں کچھ ایسی مثالیں پیش کروں گا جو ظاہر کرتی ہیں کہ میزانائن کے کاروبار پر کس طرح اسی طرح کے نقطہ نظر کو لاگو کیا جا سکتا ہے، جیسا کہ ہم نے 2018 اور 2021 کے درمیان Sberbank میں حاصل کیا، اور جس کا میں بعد میں متن میں انکشاف کروں گا۔   کیس اسٹڈی 1: بڑا یورپی بینک اینڈ ٹو اینڈ ڈیجیٹل قرض دینے کا پلیٹ فارم نافذ کرتا ہے    : ایک بڑے یورپی بینک نے فرتیلی فنٹیک حریفوں سے مسابقت کے درمیان اپنے SME قرض دینے کے کاروبار کو دوبارہ ترتیب دینے کی کوشش کی۔ اس کا مقصد صارفین کے بغیر کسی رکاوٹ کے سفر کے ساتھ ایک ڈیجیٹل ماحولیاتی نظام بنانا تھا۔ پہلا قدم ہموار ایپلی کیشنز، موبائل رسائی، اور ریئل ٹائم منظوریوں کے ساتھ اپنے تجارتی قرضے کو دوبارہ ایجاد کرنا تھا۔ پس منظر    : بینک نے نئے کلاؤڈ پر مبنی ڈیجیٹل قرضے کے نظام کے لیے کسٹمر اور ٹیکنالوجی کی ضروریات کی وضاحت کرنے کے لیے Deloitte کے ساتھ شراکت کی۔ AWS پر Deloitte کے OpenDATA پلیٹ فارم نے لچکدار، توسیع پذیر، ماڈیولر ترقی کو فعال کیا۔ اس نے فرتیلی طریقوں کو اپنانے کی اجازت دی، صرف 13 ہفتوں میں پہلا ورژن فراہم کیا۔ نقطہ نظر  یہ نظام AI اور ML سمیت جدید تجزیات کا استعمال کرتا ہے تاکہ داخلی نظام، بیرونی ڈیٹا بیس، سوشل میڈیا، اور دیگر ذرائع سے ڈیٹا کو مربوط اور تجزیہ کیا جا سکے تاکہ جامع، تازہ ترین قرض لینے والے پروفائلز کو تخلیق کیا جا سکے۔  یہ میزانائن فنانسنگ کے لیے فلٹر اور درجہ بندی کے لیے پہلے سے طے شدہ اصولوں کا اطلاق کرتا ہے۔ آر پی اے، بلاکچین، اور سمارٹ کنٹریکٹس دستی کاموں کو خودکار کرتے ہیں جیسے دستاویزات، حساب اور رپورٹنگ۔  Qlik Sense میزانائن کی حکمت عملیوں اور رسک مینجمنٹ کو بہتر بنانے کے لیے انٹرایکٹو ڈیٹا ویژولائزیشن، پیشین گوئی ماڈلنگ، منظرنامے، اور تناؤ کی جانچ کو قابل بناتا ہے۔  اس کے نتیجے میں، قرض کی درخواست کا وقت 20 دن سے کم کر کے 15 منٹ کر دیا گیا، منظوری کی شرح 50% سے بڑھ کر 90% ہو گئی، اور پروسیسنگ کے اخراجات میں 70% کی کمی ہوئی۔ سیسہ کا بہاؤ، معیار، اور تبدیلی بھی بہتر ہوئی، جبکہ میزانائن کی پیشکشوں کی شفافیت اور مستقل مزاجی کو بڑھایا گیا۔ تجزیات اور نقالی حکمت عملیوں اور فیصلوں کو بہتر بناتے ہیں۔  کیس اسٹڈی 2: نجی قرض دینے والی کمپنی قرضے کو جدید بنانے کے لیے GoDocs کا فائدہ اٹھاتی ہے    : دی لینڈر ایک نجی قرض دینے والی کمپنی ہے جو رئیل اسٹیٹ کے سرمایہ کاروں کو پل قرض فراہم کرنے میں مہارت رکھتی ہے۔ قرض دہندہ نے ایک تیز، آسان، اور زیادہ شفاف قرض دینے کے عمل کی پیشکش کرکے خود کو دوسرے قرض دہندگان سے الگ کرنے کی کوشش کی۔ پس منظر    : کمپنی نے ایک ڈیجیٹل قرض دینے والے پلیٹ فارم کو لاگو کرنے کے لیے تجارتی قرض کے دستاویز تیار کرنے والے ایک معروف فراہم کنندہ GoDocs کے ساتھ شراکت داری کی ہے جو پورے قرض کی ابتدا اور بند ہونے کے عمل کو خودکار کرتا ہے۔ نقطہ نظر  یہ پلیٹ فارم کلاؤڈ کمپیوٹنگ، مصنوعی ذہانت، اور بلاک چین ٹیکنالوجی کا فائدہ اٹھاتا ہے تاکہ ورک فلو کو ہموار کیا جا سکے، غلطیوں کو کم کیا جا سکے اور سیکورٹی کو بہتر بنایا جا سکے۔  مزید، دی لینڈر کے ڈیجیٹل قرض دینے والے پلیٹ فارم نے اسے قرض کی دستاویزات بنانے کے لیے گھنٹوں سے منٹوں میں وقت کم کرنے، دستی ڈیٹا کے اندراج اور انسانی غلطیوں کو ختم کرنے، قرض کے لین دین میں شامل تمام فریقوں کے درمیان حقیقی وقت کی نمائش اور تعاون فراہم کرنے، قرض کو محفوظ طریقے سے ذخیرہ کرنے اور شیئر کرنے کے قابل بنایا۔ تقسیم شدہ لیجر پر دستاویزات، اور آخر میں فریق ثالث کی خدمات جیسے کہ کریڈٹ بیورو، ٹائٹل کمپنیاں، اور ایسکرو ایجنٹس کے ساتھ ضم ہوجاتی ہیں۔  نتیجے کے طور پر، کمپنی کے ڈیجیٹل قرض دینے کے پلیٹ فارم نے اسے ایک سال میں اپنے قرض کے حجم اور آمدنی میں 300 فیصد اضافہ کرنے، اپنے صارفین کی اطمینان اور برقرار رکھنے کی شرح کو بہتر بنانے، اس کے آپریشنل اخراجات اور خطرات کو کم کرنے کے ساتھ ساتھ نجی قرضے میں مسابقتی برتری حاصل کرنے میں مدد کی۔ مارکیٹ  نتیجہ  ڈیجیٹل تبدیلی میزانائن قرض دہندگان کے لیے جدت اور قدر پیدا کرنے کا ایک زبردست موقع پیش کرتی ہے۔ آٹومیشن، AI، اور ڈیٹا اینالیٹکس سمیت جدید ٹیکنالوجیز ڈیل سورسنگ، عمل کی کارکردگی، اور پورٹ فولیو مینجمنٹ کے ارد گرد موجودہ درد کے نکات کو حل کر سکتی ہیں۔  ممکنہ فوائد کثیر جہتی ہیں - بہتر گاہک کا تجربہ، ملازم کی پیداواری صلاحیت، رسک مینجمنٹ، اور اسٹریٹجک چستی۔  اہم فائدہ لین دین کی تعداد میں اضافہ ہے، اور اس وجہ سے آمدنی میں.  Sberbank میں 2018 سے 2021 تک کام کرنے کے میرے تجربے کو دیکھتے ہوئے، یہ واضح ہے کہ میزانائن کے کاروبار میں اس طرح کی تبدیلیوں کو لاگو کرنے سے کاروبار کے حجم اور سودوں کی تعداد دونوں میں نمایاں اضافہ ہو سکتا ہے۔ ابتدائی طور پر، سبر بینک ہر سال تقریباً 10 میزانائن ڈیلز کا انتظام کرتا تھا۔  تاہم، 2022 تک، آٹومیشن کی موثر حکمت عملیوں کو اپنانے کے بعد، بینک کی صلاحیت سالانہ 100 سودوں تک بڑھ گئی۔  یہ قابل ذکر ترقی میزانائن قرضے میں آپریشنز کے پیمانے اور کارکردگی دونوں کو بڑھانے پر ڈیجیٹل اختراعات کے خاطر خواہ اثر کو نمایاں کرتی ہے۔

Read My Stories

یہ آڈیو کہانی کی اصل زبان میں تیار کی گئی ہے!

بہت لمبا؛ پڑھنے کے لئے

Boost your HackerNoon story @ $159.99! 🚀

میزانائن قرضے میں ڈیجیٹل تبدیلی کی کامیابی کی کہانیاں

About Author

تبصرے

ہینگ ٹیگز

یہ مضمون اس میں پیش کیا گیا تھا۔

Related Stories

On Sunday, the 26th of November, 1631

HackerNoon Decoded: The Top 10 Countries Where HackerNoon Is the Most Active

Urbain Grandier by Alexandre Dumas - Table of Links

AI Search Traffic Marketshare for Calling HackerNoon Blogs: 52% OpenAI, 30% Amazon & 18% Perplexity

On Sunday, the 26th of November, 1631

HackerNoon Decoded: The Top 10 Countries Where HackerNoon Is the Most Active

Urbain Grandier by Alexandre Dumas - Table of Links

AI Search Traffic Marketshare for Calling HackerNoon Blogs: 52% OpenAI, 30% Amazon & 18% Perplexity

Light-Mode

Classic

Newspaper

Dark-Mode

Neon Noir

Minty

HN StartUps