4 बिलियन डॉलर का शीर्ष और समझाने वाली एक गिरावट
ब्लेंड ने 2021 में अपने नाम से अमेरिकी फिनटेक आवासीय वित्त में ध्यान आकर्षित किया। उनकी स्वचालन प्लेटफ़ॉर्म ने बैंकों और उधारकर्ताओं के लिए ऋण आवेदन प्रक्रिया को आसान बनाया, ऑनबोर्डिंग में कमी लाई, और वित्तीय प्रणाली की सबसे धीमी उद्योगों को आधुनिक बनाने का वादा किया। बाजार ने इस पर विश्वास किया: कंपनी ने अपने शेयर बाजार में 4 बिलियन डॉलर के निकट मूल्यांकन प्राप्त किया। फिर जो हुआ, उसके लिए बहुत अधिक व्याख्या की आवश्यकता नहीं है। फेडरल रिजर्व ने 2022 से 2023 के बीच ब्याज दरों में तेजी से वृद्धि की, अमेरिका में आवासीय आवंटन का मात्रा गिर गया, और ब्लेंड, जिसकी राजस्व मॉडल सीधे इसके बैंक ग्राहकों की लेनदेन गतिविधि से जुड़ा था, को तुरंत और अनुपातिक प्रभाव महसूस हुआ। जब आपका राजस्व जनरेट करने वाला बाजार आधा सिकुड़ जाता है, तो कोई भी सॉफ़्टवेयर, चाहे कितना भी प्रभावी हो, इस झटके को बिना नुकसान के नहीं अवशोषित करता। अब, फॉर्च्यून के अनुसार, सीईओ नीमा घमसारी कंपनी को कृत्रिम बुद्धिमत्ता द्वारा संचालित स्वचालन की ओर पुनर्निर्देशित कर रहे हैं, जिसे वसूली का एक जरिया माना जा रहा है। कागज पर यह परिकल्पना आकर्षक है: यदि IA से लेनदेन को संसाधित करने की लागत कम की जा सकती है, और प्लेटफॉर्म का दायरा आवासीय ऋण से परे विस्तारित किया जा सकता है, तो ब्लेंड अपने राजस्व आधार को एक ऐसी संरचना पर फिर से तैयार कर सकता है जो ब्याज दरों के चक्रों के प्रति कम संवेदनशील हो। लेकिन समस्या यह है कि यह परिकल्पना, वैध होने के लिए, एक प्रकार की संगठनात्मक प्रबंधन की मांग करती है, जो अक्सर अस्तित्व मोड में कंपनियों में नहीं होती।वह गलती जो कोई स्वीकार नहीं करता
ब्लेंड ने अपने व्यापार मॉडल का निर्माण एक निहित धारणा पर किया: कि आवासीय बाजार लंबे समय तक वही रहेगा ताकि उस खंड पर लगभग पूरी तरह से निर्भर रहना उचित हो सके। यह संस्थापक टीम की बुद्धि की आलोचना नहीं है; यह उस तर्क का वर्णन है जो सस्ते पूंजी के माहौल में उच्च-वृद्धि की तर्कशक्ति पर आधारित है। जब धन भरपूर होता है और निवेशक किसी भी कीमत पर वृद्धि को पुरस्कृत करते हैं, तो सबसे अधिक खींचने वाले खंड में संसाधनों को केंद्रित करना अल्पावधि में वित्तीय रूप से सही लगता है। संरचनात्मक समस्या यह है कि यह सांद्रण कंपनी को बिना किसी बफर के छोड़ देता है। एक अच्छी तरह से डिज़ाइन किया गया व्यापार पोर्टफोलियो एक ही राजस्व जनरेटर पर निर्भर नहीं करता है, ताकि एक प्रतिकूल चक्र से बच सकें। जब ब्लेंड अपने उच्चतम मूल्यांकन पर था, तो ऐसा लगता था कि यह समानांतर व्यापार लाइनों का विकास कर रहा है, जिनके पास वह पर्याप्त वित्तीय स्वायत्तता हो ताकि वे तब एक दूसरे जनरेटर बन सकें, जब पहला बंद हो जाए। आवासीय ऋण स्वचालन ही सब कुछ था: उत्पाद, ग्राहक, निवेशकों के सामने तर्क और आंतरिक पहलुओं को मापने का मानदंड। यह पोर्टफोलियो की समानता ठीक वही प्रकार की नाजुकता है जो आईपीओ के रोडशो में नहीं दिखती, लेकिन आर्थिक चक्र हमेशा इसका उजागर करते हैं। और जब यह प्रकट होता है, तो कॉर्पोरेट प्रतिक्रिया सबसे अधिक बार - जो हम यहां देखते हैं - एक उभरती तकनीक को उपाय के रूप में इंगित करना होता है। इस संदर्भ में, IA का उपयोग एक नारेटिव तर्क में बदलने का खतरा है, उससे पहले कि वह एक निर्धारण ऑपरेटिव बल में बदल जाए।स्वचालन करना कुछ और है
यहाँ पर विश्लेषण तकनीकी रूप से अधिक चुनौतीपूर्ण बन जाता है। घमसारी ने मौजूदा व्यापार में ऑपरेशनल लागत को कम करने और मार्जिन में सुधार के लिए IA पर जोर दिया। इसका मतलब यह है कि यह स्वचालित प्रक्रियाएं मौजूदा पोर्टफोलियो के भीतर दक्षता की पहल हैं, नए राजस्व मॉडल की खोज नहीं हैं। यह भेद महत्वपूर्ण है क्योंकि इसके सीधे परिणाम होते हैं कि उस दांव को कैसे प्रबंधित, वित्तपोषित और मापा जाना चाहिए।यदि IA को मौजूदा आवासीय ऋण व्यापार पर दक्षता की एक परत के रूप में तैनात किया जाता है, तो मूल जोखिम समाप्त नहीं होता है: यह केवल संचालन के लिए सस्ता हो जाता है। ब्याज दर के प्रतिकूल चक्र लेनदेन को बाधित करते रहेंगे, और स्वचालन द्वारा लागत में कमी केवल संतुलन बिंदु को बेहतर बनाती है, न कि राजस्व के स्रोतों को विविधता प्रदान करती है। यदि IA का दांव वाकई पोर्टफोलियो के संदर्भ में परिवर्तनकारी होना है, तो ब्लेंड को इसका उपयोग इस तरह से करना चाहिए कि यह सटे हुए श्रेणियों को खोले - अन्य क्रेडिट उत्पाद, अन्य प्रकार के बैंक ग्राहक, अन्य भौगोलिक बाजार - एक सच्ची अन्वेषण लॉजिक्स के साथ, न कि मौजूदा का अनुकूलन।
इस प्रकार के परिवर्तनों में क्लासिक संगठनात्मक खतरा यह होता है कि IA की पहलों को वही लाभकारी मानदंडों के साथ मापा जाता है जो परिपक्व आवासीय व्यापार से जीने के लिए आवश्यक होते हैं। यदि प्रबंधन एक स्मार्ट स्वचालन परियोजना को वित्तपोषित करता है, लेकिन उससे exigir करता है कि वह अपने बजट को तात्कालिक आय मीट्रिक द्वारा सही करे, तो वे एक आंतरिक स्टार्टअप नहीं प्राप्त करते जो नए बाजारों का पता लगाता है; बल्कि यह एक आईटी पहलों के शानदार संस्करण के साथ एक हानि होती है। इस प्रकार का प्रबंधन न तो पोर्टफोलियो का विस्तार करता है, न ही रिपोर्ट तैयार करता है।
क्या ब्लेंड की आवश्यकता है - और यह स्पष्ट नहीं है कि वह इसे लागू कर रहा है - वह है मौजूदा व्यापार को बनाए रखने के लिए जीवित बजट और कल की थ्रेट्स के लिए वित्तपोषित दांव के बीच स्पष्ट अलगाव। इसका मतलब है, ऑपरेशनल मुख्य कोष की सुरक्षा करना, अन्वेषण की परियोजनाओं के लिए अध्ययन के लिए मापदंडों को परिभाषित करना, और उन्हें पर्याप्त स्वायत्तता देना ताकि वे बाजार के हायपोथेसिस को मान्य कर सकें बिना हर तिमाही में परिपक्व व्यापारों के रूप में मापा जाएं।
संगठनात्मक डिज़ाइन निर्धारित करता है कि IA एक उपकरण है या एक तर्क
उन कंपनियों की कहानियाँ जिन्होंने व्यवसाय मॉडल के संकट के बाद उभरती तकनीकों का संचालन किया, एक मान्यता की सीमा हैं। जिन्होंने सफलतापूर्वक इसे किया, उन्होंने समस्याओं से बचने के बजट को स्पष्ट रूप से ज्ञान की नई श्रेणियों के आवेदन के बजट से अलग किया। जो असफल हुए, वे एक नई तकनीक का इस्तेमाल करते हुए पहले से मौजूद को अधिक कुशल बनाने का प्रयास करते रहे, बिना किसी निश्चित रूप से विभिन्न की खोज करने के लिए संगठनात्मक क्षमता का निर्माण किए।
ब्लेंड ऐसे क्षण में है जब ये दोनों दबाव एक साथ विद्यमान हैं: उसे बाजार की संपर्कता को रखने के लिए अल्पकालिक में मार्जिन में सुधार करने की आवश्यकता है, और साथ ही आवासीय वित्तीय चक्रों के प्रति कम संवेदनशील आय सुरक्षित करने की आवश्यकता है। ये दोनों आवश्यकताएँ प्रबंधन की विपरीत तर्कों की होती हैं। पहला नियंत्रण, दक्षता और भविष्यवाणी की मांग करता है। दूसरा प्रयोग करने की सहिष्णुता, लंबे समय के सत्यापन चक्र और ऐसे मानदंडों की मांग करता है जो तिमाही बयानों के अनुरूप नहीं होते।
उपलब्ध जानकारी के साथ, घमसारी का दांव पहले परिपत्र की ओर झुकता प्रतीत होता है: IA का उपयोग करना ताकि जो पहले से है उसे अधिक लाभदायक बनाया जा सके। यह उसके संदर्भ में तार्किक रूप से सही है, लेकिन यह उस संरचनात्मक समस्या का समाधान नहीं करता जिसने ब्लेंड को आवासीय वित्तीय बाजारों में सिकुड़ने के लिए इतना अधिक संवेदनशील बना दिया। एक ऐसा पोर्टफोलियो जो आय जनरेट करने के लिए केवल एक क्षेत्र पर निर्भर करता है, भले ही वह क्षेत्र तकनीकी दक्षता के साथ काम कर रहा हो, फिर भी एक एकल क्षेत्र पर निर्भरता वाला पोर्टफोलियो होता है।
ब्लेंड के रिसेट की संभावना इस पर निर्भर करती है कि क्या प्रबंधन मौजूदा ऑपरेशनों की दक्षता के साथ-साथ अनुसंधान क्षमता का निर्माण करने में सफल हो पाता है, जिसके पास अलग बजट और अपने मीट्रिक हैं। बिना उस अलगाव के, IA एक लाभ मार्जिन का सुधार होगा, न कि पोर्टफोलियो का विस्तार, और अगली प्रतिकूल चक्र कंपनी को फिर से उसी संरचनात्मक स्थिति में पा लेगी जो इसे यहाँ लाया।
