“进入、评估、执行”:印度债务融资的创新为了实现业务目标，金融机构可以利用技术驱动的市场，并遵循三管齐下的市场战略

要说印度的债务融资市场很复杂，那就太轻描淡写了。人们可以通过观察该领域内利益相关者的数量来衡量市场的上述特征程度:发行人、贷款人、投资者、监管机构、政策制定者、评级机构、受托人、借款人和律师事务所等。这将导致这样一种情况:不同的产品供应、不同的法规和不断变化的消费者需求创造了一个不透明的环境，其特征是信息不对称、关系碎片化、操作效率低下和执行挑战。

在这样的背景下，金融公司需要依靠创新来多样化他们的服务，并有效地向他们的目标受众提供服务。通过利用尖端技术，服务提供商可以有效地解决与债务发行、价格/投资者发现、交易执行、资本收购和投资有关的问题。

为了实现其业务目标，金融机构可以遵循三管齐下的市场策略:输入，求值，执行。在这一策略的范围内，他们可以改进处理和交付各种债务产品，包括但不限于贷款、债券、商业票据、直接转让、担保支持发行、资产支持证券化、优先股等。为了演示，让我们以证券化为例。

输入:自动化和自助服务

传统上，证券化交易是手动执行的，在到达交易结算的最后阶段之前，这一过程耗时，涉及许多繁琐的步骤和接触点。这包括交易对手和利益相关者之间的广泛沟通，对非标准化格式的原始贷款池进行清理、处理和汇总，根据投资者的风险偏好和评级要求选择贷款，通过结构和瀑布级的无休止组合进行迭代，起草详细的法律文件，捕捉发行的细微差别，等等。考虑到在手工处理过程中需要大量的来回处理，即使是一个高效的程序也需要大约8到10个工作日才能完成。

另一方面，通过利用技术驱动的市场，客户可以通过上传两个包含贷款池详细信息的Excel表格来启动证券化交易。该平台凭借其尖端的设计，将能够处理任何和所有相关的特性，包括丢失的、无关的、格式错误的或不正确的数据，以及深奥的格式等。为了处理用户输入，他们可以利用最先进的工具，如在线机器学习、简单和高级算法，以及包括词干提取、正则表达式匹配、Levenshtein距离近匹配、格式桶等过程的组合，以生成标准化文件，并根据投资者的风险状况选择贷款合同和正确的信用增强和结构水平

在对文件进行即时、高效的处理后，投资者将能够向发行人反馈接受池的规模、接受和拒绝贷款的情况以及相应的原因。通过利用这一过程，他们在处理文件方面达到了近100%的准确率，在处理新客户的文件方面达到了75%以上的准确率。

资产池选择包括精选一个资产池，并努力对其进行改造，以降低风险因素，并使其对投资者更具吸引力。通过技术集成，服务提供商可以使用一种简单而有效的方法，在点击按钮的几秒钟内执行池选择。投资者还可以探索多种贷款合同组合，并根据他们的选择对最终损失数字和信用增强进行情景分析。

评估:分析与数据科学

今天，结构化过程是手动的，因为它依赖于专家使用他们的经验来构建理想的直通证书(ptc)。在技术援助下，金融服务提供商将能够利用广泛的资源，利用庞大的公开可用网络以及自己的专有数据，以及复杂的数学模型、分类算法和启发式方法，开发智能驱动的自动化选择和结构化流程。

新时代，技术支持的解决方案将能够为其投资者和客户提供准确的数据和相关工具，如客户信息、客户过去债务发行的表现、对当前市场趋势的见解等，从而使他们能够做出明智的决策。利用这种数据驱动的情报，投资者将能够更好地评估借款人的信誉，以及他们的杠杆率和资产负债表。此外，平台内置的信用引擎可以进一步增强信用承销，并最终增强结算后的监控流程。一旦投资者出价，发行人也可以使用数字平台上可用的工具和数据对这些出价进行评估。

执行:工作流程和协调

就其本质而言，私人债务发行是定制化的交易，经过大量谈判后进行微调和执行，由70多个相互依赖的步骤组成。不同的交易对手——如评级机构、律师事务所、审计师、受托人、客户、投资者和几个内部团队——都参与到交易中，并在交易完成之前执行相关活动。因此，跟踪交易流程不仅是艰苦和费力的，而且容易出错。

为了克服这一挑战，技术支持的平台与可配置的工作流引擎和组件化的UI引擎集成在一起，这些引擎可以动态地构建和显示相对于每个对手方的任务及其状态。

数字平台可以简化公司团队、交易对手、利益相关者、客户和投资者的工作，同时优化团队之间的协调，增强任务执行力。通过利用数据和机器学习的力量，他们还可以通过使客户和投资者能够执行自助池选择来满足其特定的流动性，定价和投资需求，从而增强客户和投资者的能力。

除了简化其证券化执行工作流程外，技术还可以使公司减少95%以上的手工工作、周转时间和错误。通过这种方式，在技术驱动的服务产品的支持下，金融公司可以利用自动化创新，数据分析作为解锁指数规模的关键。