![Search icon](https://hackernoon.imgix.net/search-new.png?w=19&h=19)
Moliyani avtomatlashtirish, xususan, bank sektorida an'anaviy ravishda yuqori chastotali jarayonlar va tranzaktsiyalar bilan boshlandi. Bank sohasida eng tez-tez uchraydigan faoliyat operatsiyalarni qayta ishlash va chakana kreditlashni o'z ichiga oladi.
Ushbu sohalar arizalarni qayta ishlash, xavflarni baholash, shakllar va hujjatlarni qo'lda ko'rib chiqishdan avtomatlashtirilgan tekshirishlar va modelga asoslangan baholashga o'tish kabi jihatlarni o'z ichiga olgan avtomatlashtirish ishlarining asosiy yo'nalishi bo'ldi.
Mezzanine moliyalashtirish ushbu yuqori chastotali jarayonlardan keskin farq qiladi. O'zining noyob, moslashtirilgan tabiati bilan ajralib turadigan mezzanina moliyalashtirish moliyaviy landshaft ichida o'ziga xos joyni egallaydi: u yuqori darajadagi xavf darajasiga ega bo'lgan, standart korporativ kreditlar va aktsiyadorlik investitsiyalari o'rtasida strategik jihatdan joylashtirilgan moliyalashtirish yechimini ifodalaydi.
Mezzanina moliyalashtirish aktsiyadorlar darajasida (tarkibiy bo'ysunish) yoki kapitalni sotib olish va sotish opsionlari (shartnoma bo'ysunishi) kabi mablag'larni sotib olishni o'z ichiga oladi.
Mezanin bitimlarining bir martalik va o'ta individuallashtirilganligini hisobga olgan holda, ushbu sohadagi jarayonlarni avtomatlashtirish katta muammo tug'diradi. Tabiiy savol quyidagicha bo'lishi mumkin: banklar, ayniqsa yirik banklar avtomatlashtirish va raqamli transformatsiya orqali o'zlarining mezzanine biznesining rentabelligini oshirish vazifasiga qanday yondashishlari mumkin?
Xususiy kapital, risklarni boshqarish va moliya sohasida katta tajribaga ega bo'lgan mutaxassis sifatida men murakkabliklarni ochib berishga va texnologik yutuqlarni sohaga tatbiq etishda muvaffaqiyat hikoyalarini taqdim etishga qaratilgan mezzanin kreditlashda raqamli transformatsiyaga kirishni ta'minlashni maqsad qilganman. an'anaviy ravishda buyurtma asosida individual bitimlar tuzishga tayangan bank faoliyati.
Mezzanine moliyalashtirish kengroq moliyaviy landshaftdagi o'ziga xos va nozik sektordir. Yuqorida aytib o'tilganidek, u an'anaviy korporativ kreditlar va aktsiyadorlik investitsiyalari o'rtasida o'rta joyni egallaydi va yuqori xavf darajasi bilan tavsiflanadi.
O'ziga xos tarzda, har bir mezzanin kelishuvi moslashtirilgan bo'lib, har bir mijozning o'ziga xos ehtiyojlari va sharoitlariga mos ravishda ishlab chiqariladi, xuddi maxsus tayyorlangan kostyum kabi.
Mezoninni moliyalashtirishning tabiati o'z-o'zidan muhim muammolarni keltirib chiqaradi. An'anaviy usullar asosan qo'lda jarayonlarga va individual bitimlar tuzishga tayanadi. Ushbu yondashuv har bir bitimning o'ziga xos tomonlarini chuqur tushunishni, ko'pincha kam va qimmat bo'lgan mahorat to'plamini talab qiladi.
Korporativ kreditlash bo'limlari tashkil etilgan yirik banklarda mijozlar va kredit menejerlari standart kredit mahsulotlarini yaxshi bilishadi. Biroq, ularning mezzanin operatsiyalari bilan uchrashishi kamdan-kam uchraydi, bu esa o'z navbatida bunday bitimlarni samarali sotish yoki jalb qilish bo'yicha ularning tajribasini cheklaydi.
Mijoz menejerlarining ixtisoslashgan guruhini faqat mezzanina mahsulotlari uchun tashkil etish nafaqat qimmat, balki standartroq kreditlash tartib-qoidalariga nisbatan xarajatlarni ham oshiradi.
Xarajatlarni kamaytirish uchun murakkab investitsiya mahsulotlarini guruhlarga birlashtirish mumkin bo'lsa-da, bu borada raqamlashtirish yanada tejamkor va samarali alternativ sifatida paydo bo'ladi.
Mezanin kreditlashdagi raqamli transformatsiya, birinchi navbatda, bitimlarni aniqlash va jalb qilishga qaratilgan. Banklardagi kredit va mijozlarning ko'p mutaxassislari muzokaralar, bitimlar g'oyalari va dastlabki bitim parametrlarini qayd qiluvchi tizimlardan foydalanadilar.
Ushbu mavjud tizimlarga mezzanina mezonlarini integratsiyalash potentsial mezzanina bitimlarini aniqlashni avtomatlashtirishi mumkin.
Agar tranzaktsiya ushbu mezonlarga javob bersa, u avtomatik ravishda keyingi ishlov berish uchun mezzanina bo'limiga yuborilishi mumkin. Keyingi yutuqlar qatoriga kiruvchi bitim parametrlarining koʻpligi asosida standart korporativ kreditlar va mezzanin bitimlari oʻrtasida farqlash uchun oʻrgatilgan AI modellari boʻlishi mumkin.
Ushbu o'zgarishlarning ko'lami katta: yirik bank har yili minglab korporativ kreditlash operatsiyalarini amalga oshirishi mumkin bo'lsa-da, mezzanin moliyalashtirish bitimlari juda kam uchraydi, ko'pincha bir xonali raqamlar bilan raqamlanadi. Mezanin bitimlarini aniqlash tizimini joriy qilish, ular hajmining o'n baravar oshishiga olib kelishi mumkin.
Raqamli transformatsiya jarayonni avtomatlashtirish va standartlashtirish orqali bajarilishini soddalashtirishi mumkin. To'g'ridan-to'g'ri to'liq miqyosdagi avtomatlashtirish va platformani ishlab chiqishga sho'ng'ish o'rniga, dastlab ma'lumotlarni yig'ish, tekshirish, hisoblash va hisobot berishni avtomatlashtiradigan RPA kabi sodda texnologiyalarga e'tibor qaratishingiz mumkin. Bu qo'lda ishlash va xatolarni kamaytiradi va buxgalteriya hisobi va muvofiqlikni yaxshilaydi.
Standartlashtirilgan mezzanina asboblari va muddatli varaqlar va kredit shartnomalari kabi hujjatlar ham sifatni yo'qotmasdan har bir bitim uchun tezda moslashtirilishi mumkin. Bu qayta ishlash va hujjatlarni tezlashtiradi, bu esa shaffoflik va izchillikni yanada yaxshilaydi.
Raqamli platformalar va ma'lumotlar bazalari va asboblar paneli kabi vositalar ma'lumotlarni tartibga solish orqali bitimlar hajmi va xilma-xilligini kuzatish va boshqarishga yordam beradi. Bu bitim holati va borishini kuzatish, muammolarni aniqlash va hal qilish imkonini beradi.
Umuman olganda, avtomatlashtirish va standartlashtirish bajarishni soddalashtiradi, ishqalanish va xarajatlarni kamaytiradi. Raqamli transformatsiya jarayoni yakuniy jarayonni soddalashtirish orqali mezzanina kreditlashni yanada samarali, kengaytiriladigan va daromadli qiladi.
Mezzanine portfel hisoboti standartlashtirilgan ma'lumotlarsiz muammoli. Ushbu heterojen bitimlarda shaffoflik yo'q, bu asosiy daromad va xavf ko'rsatkichlarini izchil baholashni qiyinlashtiradi.
Ma'lumotlarni vizuallashtirish va Business Intelligence uchun raqamli tahlil vositalari birlashtirilgan ko'rinish uchun bo'lingan ma'lumotlarni integratsiyalash orqali yordam berishi mumkin: u qarz oluvchi, sanoat, geografiya va boshqa o'lchovlar bo'yicha kesilgan portfel ishlashini vizual tarzda ko'rsatadigan interfaol boshqaruv panelini ta'minlaydi - bu yaxlit monitoringni kuchaytiradi.
Qlik shuningdek, bashoratli modellashtirish, stsenariy tahlili va stress testi kabi ilg'or tahlillarni ham ta'minlaydi. Kreditorlar turli taxminlar va sharoitlarda kelajakdagi portfel ish faoliyatini taqlid qilishlari mumkin - bu ma'lumotlarga asoslangan tushunchalar strategiyani optimallashtirish va xavflarni kamaytirishga yordam beradi.
Qlik Sense va ma'lumotlar tahlili bu borada mezzanine portfellarini faol boshqarish uchun zarur bo'lgan shaffoflik va tushunchalarni taqdim etish uchun eng yaxshisidir. Ushbu murakkab bitimlar bo'yicha keng qamrovli hisobot va bashoratli tahlilni ta'minlash orqali raqamli transformatsiya kreditorlarga daromadlarni maksimal darajada oshirish va xavfni minimallashtirish uchun zarur bo'lgan ko'rinishni beradi. Bu mezzanina kreditlash natijalarini optimallashtirish uchun kuchli dastak.
Ushbu bo'limda biz kredit jarayonini avtomatlashtirish misollarini ko'rib chiqamiz. Shunisi e'tiborga loyiqki, Sberbankdagi ishimizdan tashqari, mezzanin operatsiyalarini optimallashtirishning cheklangan holatlari mavjud.
Biroq, men 2018 va 2021 yillar oralig'ida Sberbankda erishgan narsalarimizga o'xshash mezzanin biznesiga o'xshash yondashuvlarni qanday qo'llash mumkinligini ko'rsatadigan ba'zi misollarni keltiraman va keyinroq matnda ochaman.
Ma'lumot : Yirik Yevropa banki o'zining kichik va o'rta biznesni kreditlash biznesini tezkor fintech raqiblari raqobati sharoitida qayta joylashtirishga harakat qildi. U mijozlarning uzluksiz sayohatlari bilan raqamli ekotizim yaratishni maqsad qilgan. Birinchi qadam soddalashtirilgan ilovalar, mobil aloqa va real vaqt rejimida tasdiqlash bilan tijorat kreditini qayta kashf qilish edi.
Yondashuv : Bank Deloitte kompaniyasi bilan yangi bulutli raqamli kreditlash tizimi uchun mijozlar va texnologiya talablarini aniqlash uchun hamkorlik qildi. Deloitte’ning AWS’dagi OpenDATA platformasi moslashuvchan, kengaytiriladigan, modulli ishlab chiqishni ta’minladi. Bu atigi 13 hafta ichida birinchi versiyani taqdim etgan Agile metodologiyalarini qabul qilishga imkon berdi.
Tizim keng qamrovli, dolzarb qarz oluvchi profillarini yaratish uchun ichki tizimlar, tashqi maʼlumotlar bazalari, ijtimoiy media va boshqa manbalardan olingan maʼlumotlarni birlashtirish va tahlil qilish uchun AI va ML kabi ilgʻor tahlillardan foydalanadi.
U mezzanina moliyalashtirish uchun moslikni filtrlash va tartiblash uchun oldindan belgilangan qoidalarni qo'llaydi. RPA, blokcheyn va aqlli shartnomalar hujjatlar, hisob-kitoblar va hisobotlar kabi qo'lda bajariladigan vazifalarni avtomatlashtiradi.
Qlik Sense interaktiv maʼlumotlarni vizualizatsiya qilish, bashoratli modellashtirish, stsenariylar va stress testlarini mezzanin strategiyalari va risklarni boshqarishni optimallashtirish imkonini beradi.
Natijada kredit olish muddati 20 kundan 15 daqiqagacha qisqardi, ma’qullash stavkasi 50 foizdan 90 foizga oshdi, qayta ishlash xarajatlari 70 foizga kamaydi. Qo'rg'oshin oqimi, sifati va konversiyasi ham yaxshilandi, shu bilan birga mezzanina takliflarining shaffofligi va izchilligi yaxshilandi. Optimallashtirilgan strategiya va qarorlarni tahlil qilish va simulyatsiya qilish.
Umumiy ma'lumot : theLender - bu ko'chmas mulk investorlariga ko'prik kreditlari berishga ixtisoslashgan xususiy kredit kompaniyasi. theLender tezroq, soddaroq va shaffofroq kredit berish jarayonini taklif qilish orqali o'zini boshqa kreditorlardan farqlashga intildi.
Yondashuv : Kompaniya kredit olish va tugatish jarayonini avtomatlashtiradigan raqamli kreditlash platformasini joriy qilish uchun tijorat kredit hujjatlarini yaratish dasturiy ta'minotining yetakchi provayderi GoDocs bilan hamkorlik qildi.
Platforma ish jarayonlarini soddalashtirish, xatolarni kamaytirish va xavfsizlikni yaxshilash uchun bulutli hisoblash, sun'iy intellekt va blokcheyn texnologiyasidan foydalanadi.
Bundan tashqari, kredit beruvchining raqamli kreditlash platformasi unga kredit hujjatlarini yaratish vaqtini soatlab daqiqalarga qisqartirish, qo'lda ma'lumotlarni kiritish va inson xatolarini bartaraf etish, real vaqt rejimida ko'rish va kredit bitimida ishtirok etuvchi barcha tomonlar o'rtasida hamkorlikni ta'minlash, kreditni xavfsiz saqlash va almashish imkonini berdi. tarqatilgan kitobdagi hujjatlar va nihoyat kredit byurolari, titul kompaniyalari va eskrov agentlari kabi uchinchi tomon xizmatlari bilan integratsiya.
Natijada, kompaniyaning raqamli kreditlash platformasi unga bir yil ichida kredit hajmi va daromadini 300% ga oshirishga, mijozlar ehtiyojini qondirish va ushlab turish stavkalarini yaxshilashga, operatsion xarajatlar va risklarni kamaytirishga, shuningdek, xususiy kreditlashda raqobatbardosh ustunlikka ega bo'lishga yordam berdi. bozor.
Raqamli transformatsiya mezzanina kreditorlari uchun innovatsiyalar va qiymat yaratish uchun ajoyib imkoniyatni taqdim etadi. Avtomatlashtirish, AI va ma'lumotlar tahlilini o'z ichiga olgan ilg'or texnologiyalar bitimlar manbasi, jarayon samaradorligi va portfelni boshqarish bilan bog'liq dolzarb muammolarni hal qilishi mumkin.
Potensial imtiyozlar ko'p qirrali - mijozlar tajribasini yaxshilash, xodimlarning samaradorligi, risklarni boshqarish va strategik chaqqonlik. Asosiy foyda - bu bitimlar sonining ko'payishi, shuning uchun daromad.
2018 yildan 2021 yilgacha Sberbankda ishlagan tajribamga asoslanib, mezzanin biznesida bunday o'zgarishlarni amalga oshirish biznes hajmini ham, bitimlar sonini ham sezilarli darajada oshirishi aniq. Dastlab, Sberbank yiliga 10 ga yaqin mezzanin bitimlarini boshqargan.
Biroq, 2022 yilga kelib, samarali avtomatlashtirish strategiyalari qabul qilingandan so'ng, bankning imkoniyatlari har yili 100 dan ortiq bitimga o'sdi.
Ushbu ajoyib o'sish raqamli innovatsiyalarning mezzanina kreditlash bo'yicha operatsiyalar ko'lami va samaradorligini oshirishga sezilarli ta'sirini ta'kidlaydi.