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金融科技助中小企業節省銀行利息【FinMonster專欄】

金融科技助中小企業節省銀行利息【FinMonster專欄】

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鄭文耀為金融科技集團FinMonster的聯合始創人兼行政總裁,以人工智能和區塊鏈技術,為亞洲區內中小企業融資提供更創新和便節方案,迅速解決資金需要。創立FinMonster前,於外資和中資企業銀行管理工作十多年以上,深諳商業貸款市場的運作,熟悉公司財務策略及市場推廣,專長於結構融資及貿易融資項目,希望透過知識、經驗和科技,促進行業發展。鄭氏亦為特許金融分析師(CFA)。

不知道身為中小企業老闆或財務總監的讀者會否有以下經驗?到銀行申請貸款時,相近的授信額度和貸款條件,往往不同銀行的利息和收費差異甚大,甚至同一銀行不同部門的客戶經理,意向價格也甚為不同。與此同時,面向大眾的零售銀行卻又競爭激烈,定價相對透明。為甚麼會有這樣的情況?中小企業又可以如何透應用金融科技去節省利息成本呢?

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首先,銀行審批和定價是以風險回報為指標,風險越低,價格越佳。銀行間會因為得到不同的資訊或風險偏好而導致價格差異。大型跨國或上市公司,由於監管機構的要求,一般都有定時和比較透明的資訊發布,包括年度或季度業績、重大業務或財務狀況等,亦會定期與投資者、投行和評級機構溝通,撰寫研究報告和給予投資級別。銀行可以從多方面獲取公司資訊,因而風險給級別在銀行間會比較接近,價格也趨向一致。

然而,對於中小企業,銀行比較依賴銀行經理跟客戶的溝通和信息採集。各大銀行有自家或外購系統協助分析風險級別和定價,加上比較側重個人化的風險判斷,結果是各銀行的審批條件不盡相同、價格差異較大。筆者在過往十多年的銀行工作經驗,經常發覺會有1-2% 的息差,以每一百萬的貸款金額計算,一年利息成本相差已經一兩萬。

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傳統上,中小企業透過人際網絡或中介去認識銀行經理,可是銀行眾多,各經理的擅長行業和風險偏好不盡相同,這種方法不一定有效率。今天,藉著資訊科技的發展,很多行業的資訊已經去中介化,透過網路平台運用演算法、大數據和用戶行為分析,精準配對供應和需求方。例如有叫車服務平台連繫乘客和司機、去旅行訂機票酒店亦有不同平台結合客人和航空公司或酒店。在銀行業方面,零售業務相關的產品比較平台亦非常有效率地為存款、信用卡和按揭貸款的價格達致市場競爭價格。

企業銀行方面,由於產品較為複雜,企業風險較難掌握,所以相關科技發展在香港較個人業務起步較慢。然而,隨著市場發展,加上海外已有不少成功案例,香港的科技金融公司亦陸續開始打進企業銀行的大門。例如今年已有第一家免費網上平台,利用人工智能和大數據演算法,協助中小企業配對銀行經理,處理商業銀行服務申請,如開立銀行戶口、商業信貸和貿易融資等。平台按照企業的經營業務、基本財務狀況和貸款要求,一站式篩選合適的銀行和經理,比較在同一條件下最佳的價格。由於回覆由真正的銀行經理按照個別企業的情況考量,並非純粹比較銀行產品公價,所以能夠確保配對的成功率。

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隨著香港金管局的銀行業開放API框架去年出台,日後企業可以透過金融科技平台連接各大銀行系統,即時比較、申請和批核銀行服務,提升用戶體驗。就好像今天去旅行,我們會在比較平台上搜尋合適航班,即時確認機票,毋須再到航空公司網站。

每種科技的成功,都會為用戶帶來行為的改變。相信不久將來,企業老闆和財務總監,一想到需要銀行服務時,就會拿起手機利用網上平台即時比較申請,而不再是打電話找朋友推薦。

(原文FinMonster Blog 較早前發表)

(本文經由博客FinMonster授權轉載,並同意BusinessFocus編輯文章與修訂標題。文章內容為博客個人意見,不代表本公司立場。)

Text & photos: FinMonster

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