Деніел Ліхтенштейн, CEO та співзасновник Hypercore — серія інтерв’ю

Daniel Liechtenstein, CEO та співзасновник Hypercore, є фінтех‑підприємцем і фінансовим стратегом з досвідом у технологіях кредитування, розробці програмного забезпечення, бізнес‑консультуванні та масштабному фінансовому плануванні. Він співзаснував Hypercore у 2020 році після того, як раніше працював Business Development Partner у Articode, де зосереджувався на проектах фінтех‑програмного забезпечення та клієнтах у сфері фінансових послуг, а також працював незалежним фінансовим та бізнес‑консультантом для стартапів і зростаючих компаній. На початку кар’єри Ліхтенштейн обіймав старші посади у плануванні фінансів та стратегії в Силах оборони Ізраїлю та Міністерстві оборони Ізраїлю, де його обов’язки включали управління великими ІКТ‑бюджетами, оцінку інвестицій у технології, переговори щодо масштабних угод з глобальними технологічними постачальниками та внесок у хмарну інфраструктуру та стратегічні закупівлі.

Hypercore — це технологічна платформа, створена для фондів приватного кредиту та небанківських кредиторів, призначена для модернізації операційної інфраструктури, що стоїть за кредитуванням. Її комплексна платформа централізує дані про кредити та підтримує весь життєвий цикл від створення та управління пайплайном до обслуговування, управління джерелами фінансування, звітності та погашення, автоматизуючи багато розрахунків і робочих процесів, які традиційно виконувалися у електронних таблицях і розрізнених системах. Останнім часом Hypercore розширив фокус на AI‑нативне управління кредитами, використовуючи AI‑агенти разом зі структурованими даними про кредити та професійним контролем для автоматизації повторюваних обслуговуючих дій, таких як підключення кредитних ліній, розрахунки, платежі, звірка, повідомлення та звітність. Платформа розроблена так, щоб надавати кредиторам можливість бачити портфель у реальному часі, забезпечувати аудиторські робочі процеси та інфраструктуру, необхідну для масштабування операцій без пропорційного збільшення адміністративних команд.

Коли ви заснували Hypercore, що, на вашу думку, бракувало у способі, яким приватні кредитні компанії керували кредитами після закриття? І як ця ідея змінилася з розвитком ШІ?

Ми створили Hypercore, тому що не існувало справжньої системи управління кредитами, розробленої для приватного кредитування.

Багато систем досить добре справляються зі стандартними кредитними продуктами, але приватний кредит не є стандартним. Він включає різні структури, різні механізми платежів, ковенанти, поправки, водоспади, групи кредиторів тощо. Жодна угода не є однаковою, і компанії надто сильно покладаються на електронні таблиці та ручні процеси.

Наша ідея полягала у створенні інфраструктури, яка може коректно представляти кредит і керувати ним протягом усього життєвого циклу.

Ця ідея розвинулася, коли ми зрозуміли, що, маючи таку інфраструктуру в основі, ШІ може зробити з нею щось корисне. Якщо кредит правильно представлений у системі і ви знаєте його поточний стан, ШІ може зрозуміти подію, застосувати умови кредиту, запустити робочий процес, оновити системи, підготувати результат і залучити людину, коли потрібне людське рішення або затвердження.

Це усвідомлення змусило нас почати надавати послуги з адміністрування кредитів разом із програмним забезпеченням. Ми використовуємо вже створену інфраструктуру разом із AI‑агентами та нашою операційною командою, щоб виконувати роботу.

Інфраструктура повинна бути створена першою, але як тільки вона є, ви можете використовувати ШІ, щоб змінити спосіб виконання операцій після закриття.

Більшість розмов про ШІ у приватному кредитуванні стосуються андеррайтингу та дью‑диліженсу. Чому, на вашу думку, більша можливість може з’явитися саме після закриття кредиту?

Андеррайтинг — очевидне місце для початку, оскільки потрібно багато читати і аналізувати, і ШІ дуже добре це робить. Однак цей процес займає лише кілька тижнів. Після закриття ви відповідаєте за кредит протягом років, маючи справу з платежами, змінами ставок, поправками, тестами ковенант, зняттями, повідомленнями, звірками, звітністю тощо. Крім того, кожного разу, коли портфель зростає, вся ця робота зростає разом з ним.

Якщо ШІ заощаджує інвестиційному професіоналу годину під час андеррайтингу, це корисно. Але якщо він зменшує обсяг ручної роботи, необхідної для щоденного управління портфелем, це величезно.

Що робить обслуговування кредиту протягом п’яти‑семи років важчим для автоматизації, ніж його аналіз під час первинного андеррайтингу?

Якщо попросити ШІ‑систему підсумувати кредитну угоду, це досить базове завдання. Хтось перевіряє відповідь ШІ і переходить далі.

Але обслуговування не працює так. Розрахунок цього місяця може бути впливовим через поправку минулого року, зміну ставки три місяці тому та платіж минулого тижня. Стан кредиту, а фактично і сам кредит, постійно змінюються. Оригінальна угода — лише відправна точка. Потрібно також стежити за поправками, відмовами, виборами та будь‑яким іншим, що було погоджено поза межами оригінального документу.

Це нелегко! Це не просто читання документів; потрібно підтримувати живий фінансовий інструмент протягом кількох років і забезпечувати правильне застосування кожної нової події. Якщо ви зробите помилку на ранньому етапі, вона може вплинути на майбутні розрахунки протягом місяців або навіть років, перш ніж хтось помітить.

Багато менеджерів все ще ведуть власну «тіньову книгу», щоб перевіряти роботу свого адміністратора. Чому це стало таким поширеним? І що має змінитися, щоб компанії відчували себе комфортно, відмовляючись від неї?

Якщо адміністратор надсилає вам розрахунок без жодної інформації про те, як він його отримав, ви, ймовірно, теж розрахуєте його самі! Саме це і є тіньова книга. Вона створює дублювання роботи, але існує з певної причини: менеджеру потрібно знати, що цифри правильні.

Щоб усунути тіньові книги, менеджерам знадобиться набагато більша прозорість у роботі, включаючи дані про використані вхідні параметри, застосовані умови та будь‑які зміни.

Якщо менеджер і адміністратор працюють з однією і тією ж базовою записом про позику, тіньові книги не потрібні. Однак я не думаю, що хтось відмовиться від них лише тому, що новий постачальник каже, що це можливо. Довіру доведеться заслужити за допомогою точних результатів протягом певного часу.

Існує велика різниця між ШІ, який може прочитати кредитний договір, і ШІ, який фактично виконує обслуговуючі роботи. Що потрібно системі, перш ніж ви довірите їй виконання цих процесів?

Потрібно кілька речей, зокрема:

• Надійний запис про позику
• Знання попередніх дій
• Доступ до систем, у яких виконується робота
• Усвідомлення, коли завдання завершено, і що робити, якщо щось виглядає неправильно

Візьмемо, наприклад, платіж. Очевидно, ШІ має розрахувати суму, але це не кінець.

Платіж також треба обробити, можливо, розіслати повідомлення, оновити системи, його може перевірити людина, а після цього треба звірити готівку.

А толерантність до помилок дуже низька. Тому наша команда несе відповідальність за адміністративну послугу, яку ми пропонуємо. ШІ виконує частину роботи під капотом, але ми не приписуємо програмному забезпеченню самостійно відповідальність за результат.

Коли ШІ починає займатися платежами, розподілом коштів та звітністю інвесторам, як визначити, що він може виконувати самостійно, а де все ще потрібна участь людини?

Чесно кажучи, це залежить від того, що станеться, якщо система помилиться. Є безліч ситуацій, коли ШІ може виконувати роботу автоматично: витягувати інформацію, звіряти записи, виявляти аномалії тощо. Але якщо ви переміщуєте гроші або надсилаєте щось зовні, потрібна участь людини.

Тим не менш, я вважаю, що занадто багато уваги приділяється лише кроку людського схвалення, а не тому, що саме людина може бачити. Якщо я даю комусь цифру і кнопку «заперечити», це мало допомагає. Потрібна можливість зрозуміти, звідки взялась цифра, без витрати години на повторний розрахунок.

Коротко: якщо ставка змінюється, система повинна надати стару ставку, нову ставку, документ‑джерело та вхідні дані. Тоді людина зможе їх переглянути.

Коли система доводить свою ефективність у певному процесі, ви можете автоматизувати його більше, але не робіть цього лише тому, що випущено нову модель.

Приватні кредитні позики можуть бути надзвичайно індивідуальними. Як автоматизувати процес, не змушуючи ШІ щоразу переосмислювати угоду, коли щось відбувається?

ШІ корисний, коли ви читаєте документи і розбираєтеся, як працює угода. 200‑сторінковий договір плюс поправки — саме те, чим ШІ може допомогти. Потім, зрозумівши структуру, ШІ допомагає відобразити угоду у моделі позики, щоб вона була правильно представлена. Після цього розрахунки детерміновані.

Якщо в позиці є каскад виплат, компонент PIK, кілька траншів або крок зниження ціни, ці правила закодовані в системі. Ми не просимо мовну модель перечитувати документи щоразу, коли надходить платіж! Менеджери повинні мати можливість відтворити і пояснити кожен розрахунок; це неможливо, якщо модель переосмислює угоду щоразу, коли щось відбувається.

Інвестиційний ризик природно привертає більшість уваги у приватному кредитуванні. Які види операційного ризику, на вашу думку, менеджери схильні недооцінювати?

Менеджери недооцінюють дрібниці: поправка, яка відображається в одному місці, а в іншому — ні; звірка, що відбувається пізніше, ніж очікувалося; співробітник, який неусвідомлено працює за старою версією умов.

Зазвичай це не один величезний збій, а невелика проблема, яка залишається помилковою у фоні певний час, перш ніж почне впливати на інші процеси.

Наприклад, якщо ви розраховуєте щось за неправильним параметром, це потрапляє у платіж і потім відображається у звітності. До того часу, коли хтось помітить помилку, вам доведеться переглядати місяці роботи.

ШІ може допомогти, скоротивши це вікно. Якщо ви звіряєте щодня, а не лише в кінці кварталу, проблеми виявляються набагато швидше. Якщо кожна поправка одразу підхоплюється і відображається в системі, ви зменшуєте ймовірність того, що люди працюватимуть з різними версіями позики.

Це не так захоплююче, як ідея про те, що ШІ приймає інвестиційні рішення, але в операційній площині це має велике значення.

Для компанії, у якої роки кредитів розкидані по застарілих системах, електронних таблицях, PDF‑файлах та електронній пошті, що саме важко при переході до нового операційного середовища?

Визначити, які дані є правильними.

У компанії можуть бути умови в кредитній угоді, баланси в іншій системі, поправки у папці, історія платежів у електронній пошті та навіть важливий контекст, який існує лише у пам’яті одного члена команди!

Отже, спочатку треба відтворити кредит у його поточному стані. Потім треба порівняти це з тим, що показує існуюча система. Іноді цифри не збігаються, і треба з’ясувати причину. Можливо, під час міграції щось було неправильно зіставлено?  Можливо, кілька років тому було здійснено ручне коригування? Або ж стара система просто помилкова. У будь‑якому випадку, не можна просто ігнорувати розбіжність.

Ми рекомендуємо протягом певного часу працювати зі старим і новим середовищами паралельно, порівнювати результати, досліджувати відмінності та привести все у порядок перед завершенням міграції.

Це не найшвидший спосіб міграції, але для активного портфеля кредитів швидкість не повинна бути головною метою.

Якщо ШІ дозволяє компаніям керувати набагато більшими портфелями з меншими операційними командами, як, на вашу думку, це змінить роль традиційного кредитного адміністратора?

Адміністрування раніше означало ручну працю, але якщо ШІ може виконати більшість завдань, нова роль кредитного адміністратора – забезпечити правильність цифр і швидко виправляти будь‑які виникаючі проблеми.

Менеджери можуть самі виконувати більше роботи, залежно від кількості співробітників і того, чи можуть вони виконувати завдання точно та прозоро. Однак багато компаній все ж віддаватимуть перевагу аутсорсингу. Менші операційні команди працюватимуть лише за умови, що знання колишніх членів команди будуть зафіксовані десь. Якщо просто виключити людей з процесу, не забезпечивши це, ви не обов’язково щось покращили.

Дякуємо за чудове інтерв’ю, читачі, які хочуть дізнатися більше, повинні відвідати Hypercore.