Otomatisasi dalam keuangan, khususnya dalam sektor perbankan, secara tradisional dimulai dengan proses dan transaksi berfrekuensi tinggi. Dalam perbankan, aktivitas yang paling sering dilakukan melibatkan pemrosesan transaksi dan pinjaman ritel.

Area ini telah menjadi fokus utama upaya otomatisasi, yang mencakup aspek-aspek seperti pemrosesan aplikasi, penilaian risiko, dan transisi dari peninjauan manual formulir dan dokumen ke pemeriksaan otomatis dan evaluasi berbasis model.

Pembiayaan mezzanine sangat kontras dengan proses-proses berfrekuensi tinggi ini. Dicirikan oleh sifatnya yang unik dan dibuat khusus, pembiayaan mezzanine menempati ruang khusus dalam lanskap keuangan: pembiayaan ini merupakan solusi pembiayaan dengan tingkat risiko yang lebih tinggi, yang diposisikan secara strategis di antara pinjaman perusahaan standar dan investasi ekuitas.

Pembiayaan mezzanine melibatkan penyediaan pendanaan di tingkat pemegang saham (yang merupakan subordinasi struktural) atau melalui akuisisi ekuitas yang digabungkan dengan instrumen pengembalian seperti opsi jual (subordinasi kontraktual).

Mengingat sifat transaksi mezzanine yang sangat individual dan sekali jadi, mengotomatisasi proses di area ini menghadirkan tantangan yang signifikan. Pertanyaan yang muncul adalah: bagaimana bank, terutama bank besar, dapat menjalankan tugas meningkatkan profitabilitas bisnis mezzanine mereka melalui otomatisasi dan transformasi digital?

Sebagai seorang pakar dengan pengalaman substansial di bidang Ekuitas Swasta, Manajemen Risiko, dan Keuangan, saya bermaksud memberikan eksplorasi pengantar mengenai transformasi digital dalam pinjaman mezzanine yang berupaya mengurai kompleksitas dan memberikan kisah sukses dalam penerapan kemajuan teknologi pada area perbankan yang secara tradisional bergantung pada pembuatan kesepakatan yang disesuaikan dan individual.

Pemandangan Tradisional Pinjaman Mezzanine

Pembiayaan mezzanine merupakan sektor yang unik dan penuh nuansa dalam lanskap keuangan yang lebih luas. Seperti yang telah disebutkan sebelumnya, sektor ini menempati posisi tengah antara pinjaman korporasi konvensional dan investasi ekuitas serta dicirikan oleh tingkat risiko yang tinggi.

Uniknya, setiap transaksi mezzanine dibuat khusus, dan dibuat untuk memenuhi kebutuhan dan keadaan spesifik setiap klien, seperti halnya setelan jas yang dibuat khusus.

Tantangan dalam Pinjaman Mezzanine Tradisional

Sifat pembiayaan mezzanine secara inheren menimbulkan tantangan yang signifikan. Metode tradisional terutama bergantung pada proses manual dan pembuatan kesepakatan yang bersifat individual. Pendekatan ini menuntut pemahaman yang mendalam tentang aspek unik dari setiap kesepakatan, seperangkat keterampilan yang seringkali langka dan mahal .

Di bank-bank besar dengan divisi pinjaman korporat yang mapan, manajer klien dan kredit sangat memahami produk-produk kredit standar. Namun, mereka jarang bertransaksi dengan transaksi mezzanine, yang pada gilirannya membatasi keahlian mereka dalam menjual atau menarik transaksi semacam itu secara efektif.

Membentuk tim manajer klien khusus untuk produk mezzanine tidak hanya mahal, tetapi juga meningkatkan biaya dibandingkan dengan prosedur pinjaman yang lebih standar.

Meskipun dimungkinkan untuk menggabungkan produk investasi yang kompleks ke dalam kelompok untuk mengurangi biaya, digitalisasi dalam hal ini muncul sebagai alternatif yang lebih ekonomis dan efisien.

Digitalisasi sebagai Solusi

Transformasi digital dalam pinjaman mezzanine terutama berfokus pada identifikasi dan penarikan transaksi. Sebagian besar spesialis kredit dan klien di bank menggunakan sistem yang mencatat negosiasi, ide transaksi, dan parameter transaksi awal.

Mengintegrasikan kriteria mezzanine ke dalam sistem yang ada dapat mengotomatiskan identifikasi potensi transaksi mezzanine.

Bila transaksi memenuhi kriteria ini, transaksi tersebut dapat secara otomatis diteruskan ke divisi mezzanine untuk diproses lebih lanjut. Kemajuan lebih lanjut dapat mencakup model AI yang dilatih untuk membedakan antara pinjaman perusahaan standar dan transaksi mezzanine berdasarkan berbagai parameter transaksi yang masuk.

Skala transformasi ini signifikan: sementara bank besar mungkin melakukan ribuan transaksi pinjaman korporat setiap tahun, transaksi pembiayaan mezzanine jauh lebih jarang, sering kali jumlahnya hanya satu digit. Menerapkan sistem untuk mengidentifikasi transaksi mezzanine berpotensi meningkatkan volume transaksi hingga sepuluh kali lipat.

Memperlancar Proses: Otomatisasi dan Standarisasi

Transformasi digital dapat memperlancar pelaksanaan dengan mengotomatiskan dan menstandardisasi proses. Daripada langsung terjun ke otomatisasi skala penuh dan pengembangan platform, Anda dapat terlebih dahulu berfokus pada teknologi yang lebih sederhana seperti RPA, yang mengotomatiskan pengumpulan data, verifikasi, penghitungan, dan pelaporan. Hal ini mengurangi pekerjaan manual dan kesalahan serta meningkatkan akuntansi dan kepatuhan.

Instrumen dan dokumen mezzanine yang terstandarisasi seperti lembar persyaratan dan perjanjian pinjaman juga dapat dengan cepat disesuaikan untuk setiap transaksi tanpa kehilangan kualitas. Hal ini mempercepat pemrosesan dan dokumentasi, yang selanjutnya meningkatkan transparansi dan konsistensi.

Platform dan alat digital seperti basis data dan dasbor membantu melacak dan mengelola peningkatan volume dan variasi transaksi dengan mengatur informasi. Hal ini memungkinkan pemantauan status dan kemajuan transaksi, mengidentifikasi dan menyelesaikan masalah.

Secara keseluruhan, otomatisasi dan standarisasi menyederhanakan pelaksanaan, mengurangi hambatan dan biaya. Dengan menyederhanakan proses menyeluruh, transformasi digital membuat pinjaman mezzanine lebih efisien, terukur, dan menguntungkan.

Peran Alat Pelaporan

Pelaporan portofolio mezzanine bermasalah tanpa data yang terstandarisasi. Transaksi yang heterogen ini kurang transparan, yang membuatnya sulit untuk mengevaluasi metrik risiko dan pengembalian utama secara konsisten.

Alat analitik digital untuk visualisasi data dan Kecerdasan Bisnis dapat membantu dengan mengintegrasikan data yang terfragmentasi untuk visibilitas yang terkonsolidasi: alat ini memungkinkan dasbor interaktif yang memvisualisasikan kinerja portofolio yang dibagi berdasarkan peminjam, industri, geografi, dan dimensi lain — hal ini memberdayakan pemantauan holistik.

Qlik juga memungkinkan analitik tingkat lanjut seperti pemodelan prediktif, analisis skenario, dan pengujian stres. Pemberi pinjaman dapat mensimulasikan kinerja portofolio masa depan dengan berbagai asumsi dan kondisi — wawasan berbasis data ini membantu mengoptimalkan strategi dan mitigasi risiko.

Qlik Sense dan analitik data dalam hal ini adalah yang terbaik untuk memberikan transparansi dan wawasan yang dibutuhkan untuk mengelola portofolio mezzanine secara aktif. Dengan memungkinkan pelaporan yang komprehensif dan analitik prediktif pada transaksi yang rumit ini, transformasi digital memberi pemberi pinjaman visibilitas yang dibutuhkan untuk memaksimalkan keuntungan dan meminimalkan risiko. Ini adalah pengungkit yang kuat untuk mengoptimalkan hasil dalam pinjaman mezzanine.

Studi Kasus

Di bagian ini, kami akan membahas contoh-contoh otomatisasi proses kredit. Khususnya, ada beberapa kasus penting yang terbatas dalam mengoptimalkan transaksi mezzanine di luar pekerjaan kami di Sberbank.

Namun, saya akan memberikan beberapa contoh yang menunjukkan bagaimana pendekatan serupa dapat diterapkan pada bisnis mezzanine, mirip dengan apa yang kami capai di Sberbank antara tahun 2018 dan 2021, dan apa yang akan saya ungkapkan nanti dalam teks.

Studi Kasus 1: Bank Besar Eropa Menerapkan Platform Pinjaman Digital End-to-End

Latar Belakang : Sebuah bank besar Eropa berupaya mengubah posisi bisnis pinjaman UKM-nya di tengah persaingan dari para pesaing fintech yang gesit. Bank ini bertujuan untuk menciptakan ekosistem digital dengan perjalanan pelanggan yang lancar. Langkah pertama adalah mengubah pinjaman komersialnya dengan aplikasi yang disederhanakan, akses seluler, dan persetujuan waktu nyata.

Pendekatan : Bank bermitra dengan Deloitte untuk menentukan persyaratan pelanggan dan teknologi untuk Sistem Peminjaman Digital berbasis cloud yang baru. Platform OpenDATA Deloitte di AWS memungkinkan pengembangan yang fleksibel, terukur, dan modular. Hal ini memungkinkan penerapan metodologi Agile, yang menghasilkan versi pertama hanya dalam waktu 13 minggu.

Sistem ini menggunakan analitik canggih termasuk AI dan ML untuk mengintegrasikan dan menganalisis data dari sistem internal, basis data eksternal, media sosial, dan sumber lain untuk membuat profil peminjam yang komprehensif dan terkini.

Ia menerapkan aturan yang telah ditentukan sebelumnya untuk menyaring dan memberi peringkat kesesuaian untuk pembiayaan mezzanine. RPA, blockchain, dan kontrak pintar mengotomatiskan tugas-tugas manual seperti dokumentasi, kalkulasi, dan pelaporan.

Qlik Sense memungkinkan visualisasi data interaktif, pemodelan prediktif, skenario, dan pengujian stres untuk mengoptimalkan strategi mezzanine dan manajemen risiko.

Hasilnya, waktu pengajuan pinjaman berkurang dari 20 hari menjadi 15 menit, tingkat persetujuan meningkat dari 50% menjadi 90%, dan biaya pemrosesan menurun hingga 70%. Aliran prospek, kualitas, dan konversi juga meningkat, sedangkan transparansi dan konsistensi penawaran mezzanine ditingkatkan. Analisis dan simulasi mengoptimalkan strategi dan keputusan.

Studi Kasus 2: Perusahaan Peminjaman Swasta Memanfaatkan GoDocs untuk Memodernisasi Peminjaman

Latar Belakang : theLender adalah perusahaan pinjaman swasta yang mengkhususkan diri dalam menyediakan pinjaman jembatan kepada investor real estat. theLender berusaha membedakan dirinya dari pemberi pinjaman lain dengan menawarkan proses pinjaman yang lebih cepat, lebih sederhana, dan lebih transparan.

Pendekatan : Perusahaan bermitra dengan GoDocs, penyedia terkemuka perangkat lunak pembuatan dokumen pinjaman komersial, untuk menerapkan platform pinjaman digital yang mengotomatiskan seluruh proses asal dan penutupan pinjaman.

Platform ini memanfaatkan komputasi awan, kecerdasan buatan, dan teknologi blockchain untuk menyederhanakan alur kerja, mengurangi kesalahan, dan meningkatkan keamanan.

Lebih jauh, platform pinjaman digital theLender memungkinkannya mengurangi waktu pembuatan dokumen pinjaman dari jam ke menit, menghilangkan entri data manual dan kesalahan manusia, menyediakan visibilitas dan kolaborasi waktu nyata di antara semua pihak yang terlibat dalam transaksi pinjaman, menyimpan dan berbagi dokumen pinjaman dengan aman pada buku besar terdistribusi, dan akhirnya terintegrasi dengan layanan pihak ketiga seperti biro kredit, perusahaan gelar, dan agen escrow.

Hasilnya, platform pinjaman digital perusahaan membantunya meningkatkan volume pinjaman dan pendapatan hingga 300% dalam satu tahun, meningkatkan kepuasan dan tingkat retensi pelanggan, mengurangi biaya dan risiko operasional, serta memperoleh keunggulan kompetitif di pasar pinjaman swasta.

Kesimpulan

Transformasi digital menghadirkan peluang menarik bagi pemberi pinjaman mezzanine untuk berinovasi dan menciptakan nilai. Teknologi canggih termasuk otomatisasi, AI, dan analisis data dapat mengatasi kendala saat ini seputar pengadaan sumber daya, efisiensi proses, dan manajemen portofolio.

Manfaat potensialnya beragam — pengalaman pelanggan yang lebih baik, produktivitas karyawan, manajemen risiko, dan kelincahan strategis. Manfaat utamanya adalah peningkatan jumlah transaksi, dan karenanya pendapatan.

Berdasarkan pengalaman saya bekerja di Sberbank dari tahun 2018 hingga 2021, jelas bahwa penerapan perubahan tersebut dalam bisnis mezzanine dapat meningkatkan volume bisnis dan jumlah transaksi secara signifikan. Awalnya, Sberbank mengelola sekitar 10 transaksi mezzanine per tahun.

Namun, pada tahun 2022, setelah penerapan strategi otomatisasi yang efektif, kapasitas bank melonjak hingga lebih dari 100 transaksi per tahun.

Pertumbuhan yang luar biasa ini menyoroti pengaruh besar inovasi digital dalam meningkatkan skala dan efisiensi operasi dalam pinjaman mezzanine.