商業貸款流程經常使企業老闆們非常煩惱,所需處理時間普遍未能趕及資金需要。傳統商業銀行的貸款流程,由申請開始至資金到戶一般需時三個月。從經驗富豐的銀行經理眼中,這個處理時間十分合理:由信息收集、認識你的客戶(Know Your Customer)、行業分析、核證信息、內部商議、審批以至開立戶口,各程序都會佔用時間。然而,從企業老闆的角度,商機變化迅速,等待三個月並不合理。考慮到此市場痛點,FinMonster決心改變市場操作,鑑於分散式記賬技術(或區塊鏈)能夠提高數據的安全度及私隱度,FinMonster將以分散式記賬技術和另類信息的應用,目標令企業可以在兩星期內貸款資金到戶。
我們在<<企業銀行的未來>>一文提到,傳統企業銀行作為中介促進商業發展,其政策及內部流程受政府相關機構監管。為了符合法規,傳統企業貸款比起個人貸款來得複雜。在信貸審批的過程上,有如觀賞藝術品般從多角度考慮業務表現,並無絕對標準。
在今天的商業貸款,即使簡單如中小企貸款亦一般需時三至五星期。很多客戶不明白為何需要如此冗長時間,其實包括以下流程。
沒錯,當中任何一個流程如果遇到阻滯,整個貸款便會延遲甚至否決。很多讀者會認為銀行內部有超級電腦處理,其實大部分都是由銀行職員人手輸入各種系統作記錄但並非貸款審批。
冗長的貸款流程不但嚇怕企業客戶,也同時令銀行苦惱,妨礙貸款業務發展,特別是中小企的貸款需求。這是因為銀行的營運成本高昂,需要善用人力資源。大型企業客戶的貸款金額大、收入較高,更𥤮顯中小企業務的成本收入比例較高。因此,各主要區域銀行均希望透過數碼化的貸款流程,以優化成本收入指數。為了突破這個瓶頸,北歐的銀行正與金融科技公司拓展中小企金融。
就今天而言,沒有完美方案能夠即時數碼化整個信貸流程。部分歐洲銀行或金融科技公司現時正提供吸引方案以縮短個別中小企貸款產品的處理時間。曾有不少銀行提出自動化部分貸款流程,但礙於需要兼容古老的電腦系統,以及缺乏金融科技專才設計及執行整個計劃,而導致效果欠佳。數碼化的成功要訣是需要掌握銀行業務、營運、風險和資訊科技去應對以上20項程序。然而,這類的人才有如鳳毛麟角。相比起靈活的金融科技公司,銀行內部彷彿並沒有一個特定負責人去擔當和推進整個計劃。
信息收集為銀行業務痛點之一,貸款經理必須確保收集到的信息為真實可信。然而,大部分信息均為私人公司提供,並沒有公眾來源可以核證財務報告信息、發票以至公司營運開支。未經核證和不完整的信息令貸款經理難於批出沒有抵押的貸款。有部分銀行透過公司登記資料或保險公司去交叉查證部分信息,卻未能令銀行完整掌握借款業務。因此,FinMonster正在建立一套貸款申請系統,以供企業直接向亞洲區內金融機構申請融資。該自動化系統聚合企業的另類信息,因此能夠核證內容。例如,一家電商的網站流量數據正正可以証明此網站客戶的忠誠度及受歡迎程度。因此,銀行能夠自動化收集和核證信息,節省時間以便銀行經理能夠專注客戶關係和交叉營銷以增加銀行收入。更重要的是,數碼化進程降低了銀行經理為賺取盈利不惜進取銷售的壓力。
自動化信貸決定和放款處理因為銀行受規管而難於執行。據McKinsey研究,一家中歐銀行因為需要應付清單上過千條關於貸款合同和放款條件規則而延遲整個貸款業務流程。很多時候,清單的要求是為了應付本地法規而非銀行本身。國際大型銀行嘗試借助信貸審批經理的協助,以信息為本的信貸審批系統進行自動化,信貸審批經理則可以專注於有風險的貸款上。在國際市場上,其中一個積極的例子是來自香港的香港金融管理局 (簡稱 “金管局”) ,金管局同意香港持牌銀行利用建立於金融科技上的嶄新信貸分析工具,進行信貸審批評估,此舉無疑是為金融科技打下一支強心針。FinMonster的貸款系統聚合多個第三方來源的歷史和另類信息,基於大數據分析提供信貸建議。目前,銀行對於自動化的信貸系統的信心不足,因此系統只會應用於基本的貸款品種。待累積充分歷史數據驗證,準確度將會不斷改善。只要信貨審批經理確認貸款決定,貸款文件、認識你的客戶程序和放款將可簡易地自動化處理。
加快商業貸款流程知易行難。然而,FinMonster作為金融科技初創,我們相信艱難之路唯勇者行,企業及時獲得資金,最終帶動整個社會經濟。企業銀行數碼化轉型已經探討多年,惟過程進展仍然緩慢,主因是缺乏有效信息。近年軟件即時服務(Software as a Service, SaaS)發展趨勢加快,現在正是全面改革商業貸款之時,令中小企貸款有如個人借貸一樣便利。在2020年底,大家可以期待有一個技術主導的商業貸款系統面世。
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