Bakgrunn

Flex Fundings virksomhet består av to søyler som må balanseres for at selskapet skal sikre sitt forretningsgrunnlag.

Den ene søylen består av långivere som investerer i lån for å skape avkastning. Den andre søylen består av låntakere som trenger lån til en rimelig pris for å finansiere sine bedrifter.

For at Flex Funding kan vedlikeholde og utvikle kundeforhold mellom långiver/låntaker på en effektiv og troverdig måte, er en korrekt beregnet risikoklasse nøkkelen til at investorene kan ta sine investeringsbeslutninger.

Det er avgjørende at Flex Funding gir nøyaktig informasjon og risikovurderinger for hver enkelt låntaker for å opprettholde et godt omdømme blant våre långivere og for å fortsette å tiltrekke nye långivere.

Kundesegment og produkttilbud

Flex Funding retter sitt lånetilbud til både mikrobedrifter samt små og mellomstore bedrifter som er registrerte selskaper eller enkeltmannsforetak med et organisasjonsnummer i Selskapsstyrelsens CVR-register.

Målgruppen kjennetegnes av, men er ikke begrenset til, etablerte virksomheter med positiv kontantstrøm, positiv egenkapital og minst to års økonomisk historie.

De typiske låntakerne har kanskje allerede eksisterende finansiering i banken, men leter etter alternativer å kombinere med den nåværende finansieringsløsningen, eller de kan være selvfinansiert, men har nå kommet til et punkt hvor de må akselerere veksten gjennom gjeldsfinansiering.

De formidlede lånene ligger vanligvis i intervallet 200.000 – 2.000.000 kr. med en løpetid på 6 – 60 måneder.

Låneformålet varierer og omfatter arbeidskapital, utvidelse av produksjonsfasiliteter, refinansiering, prosjektfinansiering, kjøp av eiendeler, virksomhetsovertakelser og mye mer.

Flex Funding finansierer ikke Goodwill og IP-rettigheter; disse rettighetene kan imidlertid inngå i et foretakspant.

En hybrid tilnærming

Flex Funding foretar kredittrisikovurdering i samsvar med robuste og konsekvente tilnærminger, basert på et felles sett av elementer med mål om å gi långiver mulighet til å sammenligne ulike lån som tilbys på vår markedsplass. Flex Funding ønsker i den anledning å sikre at opplysningene som gis til långiver om metoden for å beregne kredittscore er nøyaktige, pålitelige og oppdateres regelmessig.

1. Bruk av modeller
Flex Fundings kredittanalyse er basert på en hybrid modell som involverer både kredittvurdering fra ekstern leverandør, prognoser for tilbakebetaling og en manuell kredittvurdering.

Flex Funding utfører både en vurdering av konkursrisikoen for foretaket som låntaker samt risikoen for tap på det konkrete tilbudte lånet. Følgende grunnleggende modell brukes, som inneholder både statistiske og skjønnsmessige elementer:

A. Vurdering av foretakets gjeld ved mislighold (Exposure at default)

1. En forståelse av formålet med lånet

2. En forståelse av typen av finansiering
   
   

B. Estimering av sannsynligheten for mislighold (Probability of default)

3. En strategisk analyse av foretaket

4. En analyse av foretakets regnskapskvalitet

5. En vurdering av foretakets finansielle tilstand basert på finansielle tall

6. En simulering av fremtidige kontantstrømmer for å vurdere foretakets evne til å betjene sin gjeld
   
   

C. Estimering av i hvor stor grad långiver har mulighet for å bli dekket i en konkurssituasjon (Probability of recovery)

7. Tilgjengelige verdier og sikkerheter og deres markedsverdi i tilfelle økonomisk mislighold
   
   

D. Beregning av forventet tap (Expected loss)

8. Oppsummering av resultatene fra kredittratingen, herunder fastsettelse av Risikoklassifikasjon og Lånets risiko

Alle virksomheter klassifiseres i risikoklasser fra A+, A, B, C og C-, der A+ er laveste risiko og C- er høyere enn normal risiko. Risikoklassene uttrykker risikoen for at et foretak vil måtte gå konkurs. I tillegg antydes risikoen for å tape penger på lånet hvis en virksomhet måtte gå konkurs. Risikoen oppgis som lav, middels eller høy.

For å beregne og fastsette et selskaps risikoklasse brukes vurderingsbaserte modeller, der statistiske teknikker er integrert med skjønnsmessige elementer av beslutningstaking.

2. Arten av opplysninger som anvendes i kredittscoremodellen
De statistiske modellene som benyttes til å beregne risikoklassen, er basert på en risikoscore levert av Risika. Risikoscoren er basert på en statistisk modell som er bygget på de mest prediktive variablene for virksomheter som har misligholdt. Risikoscoren er således utelukkende et mål på sannsynligheten for mislighold (Probability of Default – PD) og er ikke i seg selv et uttrykk for virksomhetens kredittverdighet.

Scoringsmodellen er basert på fem sammensatte faktorer: Forretning, Likviditet, Lønnsomhet, Størrelse og Soliditet. Hver av faktorene består av flere underliggende drivere, som for eksempel virksomhetens alder, bransjekode, relaterte konkurser, økonomiske nøkkeltall, balanse­struktur mv.

Modellen er grundig dokumentert, og dens prediktive styrke testes regelmessig. De eksterne scorer er basert på offentlig tilgjengelige finansielle og statiske data. Her inngår data fra Brønnøysundregistrene (innrapporterte regnskaper, kreditt­historikk med informasjon om eventuelle konkurser og tvangsoppløsninger knyttet til selskapets reelle eiere og styre/direksjon, endringer i revisjon mv.), Tinglysningen og Norsk Lysningsblad. Scoremodellen velger ut 25 faktorer av totalt 180 tilgjengelige, som best kan predikere konkurs. Hver faktor blir tillagt en vekt basert på dens forklaringskraft, og summen av disse resulterer i den samlede score, som kan ligge mellom 1 og 10. Det anvendes to modeller i scoren: én modell som benytter logistisk regresjon og én modell som benytter et nevralt nettverk (en multi-layer perceptron – MLP). Det kan ikke forklares presist hvordan hver enkelt faktor vektes, ettersom dette varierer avhengig av om virksomheten har regnskaper eller ikke, og om det er enkeltpersonforetak. Det forekommer også en variasjon over tid, ettersom enkelte faktorer kan bli mer betydningsfulle enn andre. Alt dette fastsettes av modellene selv, ettersom de er basert på maskinlæring (softwaren identifiserer selv hvilke faktorer som best forklarer utfallet – i dette tilfellet sannsynligheten for at en virksomhet går konkurs eller ikke innen de neste 12 månedene).

Ettersom det benyttes maskinlæring, er faktorene og deres vekter ikke faste. Scoringsmodellen er validert av Risika basert på AUC-modellen (Area Under the Curve), og nylige backtester viser en prediktiv styrke på 85 % AUC.

Fordelingen av populasjonen og de registrerte standardverdier for hver score fremgår av nedenstående oversikt.

Vår crowdfundingplattform er integrert med Risika og mottar automatisk et komplett sett kredittopplysninger for hver søknad som er registrert i systemet. Kredittopplysningene inneholder statiske data om søkeren (bransjekode, stiftelsesdato, regnskap og nøkkeltall, finansiell oversikt og enten en risikoscore eller en risikokategori.

Risikoscoren oppgis for alle selskaper og spenner fra 1 til 10, hvor 1 er svakest og 10 er sterkest. Scoren leveres for alle selskaper som har levert regnskap til Næringslivsstyrelsen, mens selskapene som ennå ikke har levert sitt første regnskap, vil Risika score oppgis som "ukjent".

Flex Funding plasserer de enkelte bedriftene til den relevante risikokategorien som er fastsatt i risikostyringsrammen, basert på sunne og godt definerte kriterier og med hensyn til alle de relevante faktorene som kan ha ugunstige effekter på bedriftenes tilbakebetalingsevne.

Bedriften tildeles en total score mellom 1 – 10, som jf. ovenfor anvendes til angivelse av bedriftens risikoklassifikasjon etter følgende inndeling:

For enkeltmannsforetak må det ikke gis noen score eller PD, da enkeltpersonsforetak er knyttet til eierens private økonomi. I stedet gis en ekstern Lav/Middels/Høy risiko. Risikokategorimodellen er basert på svært få variabler som bransjekode, bedriftens alder og adresse.

Ekstern kreditscore mellom 7 – 10 vurderes som lav risiko for mislighold.
Ekstern kreditscore mellom 4 – 6 vurderes som middels risiko for mislighold.
Ekstern kreditscore mellom 1 – 3 vurderes som høy risiko for mislighold.

Risikoklassifikasjonen og estimert sannsynlighet for mislighold angis på alle lån formidlet av Flex Funding på markedsplassen og er dermed tilgjengelig for långiverne.

Øvrige økonomiske faktorer som må tas i betraktning ved fastsettelse av risikoklassifikasjon

Foruten statistiske modeller skal det inkluderes skjønnselementer av beslutningstaking, der det er en subjektiv kvalitativ vurdering som involverer kontroll av de underliggende hovedfaktorene for risikoscoren. Siden den manuelle analysen er basert på både offentlig tilgjengelige data og interne data levert av søkeren, er det en forutsetning for kreditvurderingen at søkeren er villig og i stand til å gi nøyaktige og pålitelige opplysninger.

Kreditvurderingen skal blant annet, der det er relevant, baseres på mottatte informasjoner fra låntakeren. Dette kan inkludere beskrivelse av låneformålet, saldobalanser siden avslutning av siste perioderegnskap, siste kontoutskrifter fra pengeinstituttet, årsoppgaver fra SKAT og budsjetter. Kredittspesialisten må sikre seg en forståelse av formålet med lånet, bransjevilkår, strategisk analyse av selskapet, økonomiske forhold, inkludert lønnsomheten av crowdfunding-prosjektet, pengestrøm generert herav, selskapets gearing, gjeldsnivå og soliditet mv. I tillegg innhentes opplysninger fra offentlig tilgjengelige kilder som CVR.no, Tingboken og Statstidende. Pålideligheten av saldobalanser og ikke-reviderte regnskaper forsøkes verifisert fra årsoppgaver og/eller kontoutskrifter fra selskapets pengeinstitutt, Tingboken, årsoppgaver fra bolijlånsinstitutter o.l. og SKAT.

Det foretas en vurdering av selskapets gjeld ved mislighold (Exposure at Default). Her inngår en forståelse av låneformålet – om det er til investering i vekst, kjøp av eiendeler, herunder eiendommer, likviditetsbehov, omlegging av lån mv., samt en forståelse av typen finansiering. Om det er et annuitetslån eller et stående lån og løpetiden på dette. Man må være varsom med stående lån med henblikk på om låntaker faktisk vurderes i stand til å tilbakebetale hovedstolen ved forfall.

Tilbakebetalingskapasitet
Det utføres en tilbakebetalingsanalyse, som er todelt og består av både en systemintegrert modell basert på de innsamlede historiske finansielle tallene samt mellomregninger og prognoser levert av lånesøker. Modellen er en sammenligning av resultatet før skatt og de årlige avdragene på det aktuelle lån og modellen inneholder en buffer på 20 %. Ved utførelse av den manuelle analysen som beskrevet nedenfor, gjøres også en vurdering av tilbakebetalingsevnen. Vurderingen er kanskje bare en bekreftelse av systemkontrollen, men etter hvert som en lånesøknad blir større og mer kompleks, vil det være behov for en dypere vurdering, da disse motparter kan ha låneavtaler med forward star, engangseffekter, store avskrivninger mv. i resultatregnskapet.

Manuell analyse
Grunnleggende prinsipper
Flex Fundings generelle kredittprinsipper er basert på en kaskademodell som involverer inntekt, balanse, garantier og sikkerhetsstillelser.

• Inntekten undersøkes for å vurdere lånsøkerens evne til å generere en kontantstrøm som vil muliggjøre tilbakebetaling av lånet. Den genererte inntekten bør være tilstrekkelig til å betjene tilbakebetalingene av lån og helst med tilstrekkelig margin og/eller en positiv trend for å møte potensiell volatilitet forårsaket av sesongsvingninger eller kortsiktige svingninger. Siden søkerne i Flex Fundings segment veldig sjelden har kontantstrømoppstillinger, er analysen basert på kontantstrømmer som påvirker poster i resultatregnskapet.

• Balanseanalysen evaluerer forpliktelsene på kort sikt og den likviditetseffekten som låneutbetalingene vil få, og en overordnet vurdering av balansen sin totale sammensetning og likviditet for å vurdere selskapets robusthet og motstandskraft.

• Garantier og sikkerhetsstillelser betraktes som en sikkerhet ved mislighold, men tjener også til formålet å få et personlig engasjement fra eier av selskapet og å redusere risikoen for spekulative prosjekter.

Av relevante finansielle nøkkeltall brukes soliditetsgrad, likviditetsgrad, gearing, avkastningsgrad og egenkapitalforrentning. Både historisk opp til de seneste 5 årene og aktuelle.

Videre skal firmainformasjon inngå i vurderingen. Eksempelvis;

• Energikrise. Om bedriften opererer i en industri som er utsatt for stigende strøm- og gasspriser på grunn av energikrisen.

• Likviditet. Om bedriften har en anstrengt likviditet ifølge det siste regnskapet, som medfører en betydelig risiko for handel.

• Revisjonsnivå. Er regnskapet fullstendig, begrenset eller fravalgt revisjon. Et regnskap som verken er satt opp, verifisert eller revidert, vil nedjustere risikoklassifiseringen.

• Andel av immaterielle anleggsmidler, kapitalbeviser i datterselskaper etc. Hvor stor del av egenkapitalen består av immaterielle eiendeler, av kapitalandeler i konsernforbundne selskaper, som kan medføre en økt finansiell risiko.

• Industrittens risiko: Befinner selskapet seg i en industri med høy konkursrisiko.

• Mattilsynets smiley-ordning for matindustrien. Har alle selskapets produksjonsenheter gått fri for merknader under sin siste kontroll.

Selskapets konsernstruktur inkludert juridiske og reelle eiere skal fastslås og dokumenteres. Analysen bør alltid inneholde informasjon om ledelse og eiere. Det gjøres en vurdering av de reelle eiere og direktørens finansielle historie (delta i selskaper som har gått i omstrukturering, konkurs, tvangsoppløsning osv.), først og fremst basert på søk i CVR.dk og fra andre eksterne datakilder. Opplysningene hentes fra Risika, BiQ, CVR, SKAT og lignende leverandører, som også gir informasjon som gjør det mulig for Flex Funding å undersøke relaterte konkurser, kryssavhengigheter mv. Analysen bør også involvere en søk etter negative medier om selskapet selv, dets ledelse og eiere ved å bruke både Google, sosiale medier, Trustpilot osv. Eventuelle negative medier bør noteres i den endelige beslutningsrapporten.

Det bør foretas en vurdering av ledelsens kunnskap, omdømme, erfaring og evne til å drive forretningsaktiviteter i den spesifikke sektoren, som selskapet opererer innenfor. Dette er basert på selskapets historiske resultater. For nyetablerte bedrifter baseres det kun på tidligere erfaring og relevant utdanning.

Analysen skal omfatte en grundig analyse av årsrapporten, revisorbemerkninger, budsjetter, låneformål, bransjetilbud, eierskap, ledelse mv.

Den manuelle vurderingen skal også inneholde en grundig analyse av mellomværender som ikke inngår i risikoscoren.

En scoringsmodells prediktive styrke er basert på store porteføljevolumer og modellens evne til å identifisere outliers som negativt påvirker de statistiske resultatene. En scoringsmodell vil derfor ha en begrenset mulighet for å utelukke risikodrivere som i et konkret tilfelle kan være av en tvilsom kvalitet. Dette kan være tilfelle når man undersøker modellens evne til å identifisere oppblåste balanser eller krysshenvise til kvaliteten på fordringer hos tilknyttede selskaper osv. Selv om scoringsmodellen fungerer bra, vil påliteligheten av scoren noen ganger være tvilsom, og en manuell analyse vil derfor alltid inkludere en rimelighetskontroll av risikoscoren ved å se etter åpenbare mangler.

Flex Funding og flere av våre samarbeidspartnere (for eksempel EIFO, EIF, EGF, EIB og EU) stiller krav om at selskapene vi formidler finansiering til, forplikter seg til å forholde seg til ansvarlighet med utgangspunkt i FNs retningslinjer for menneskerettigheter og næringsliv, FN Global Compact samt OECDs Retningslinjer for Multinasjonale Selskaper, dersom dette skulle være relevant. Flex Funding har vedtatt retningslinjer herom, inkludert en ESG-policy og en Etiske Retningslinjer. Kredittspesialisten er forpliktet til å holde seg á jour med dem.

Skulle det vise seg at firmaene ikke lever opp til vår policy for samfunnsansvar, må kredittspesialisten undersøke forholdene og gå i konstruktiv dialog. Målet vil alltid være å påvirke til økt ansvarlighet og vilje til å rette opp på negativ atferd fremfor eksklusjon.

Bærekraftig utvikling i landbruket
Landbruk og matproduksjon er knyttet til store utslipp av klimagasser, og det krever fokusering på arbeid med miljø, sosiale forhold og god selskapsledelse innenfor dansk landbruk.

Deretter utføres en mindre strategisk analyse av virksomheten. Dette inkluderer makroøkonomiske forhold, graden av konkurranse innenfor selskapets bransje, selskapets økonomiske tilstand som beskrevet nedenfor.

Konklusjonen på de skjønnsmessige elementene i beslutningsprosessen er ment å sikre at den statistiske scoren, som danner grunnlaget for virksomhetens risikoklassifisering, er retningsgivende. Virksomhetens risikoklassifisering kan besluttes opprettholdt eller nedjustert, men kan ikke oppjusteres til en bedre risikoklassifisering.

Høyeste verdi er 50 poeng og laveste verdi er -5 poeng. Dersom låntaker oppnår mindre enn 15 poeng, avslås låneanmodningen. Dersom låntaker oppnår mellom 15 og 30 poeng, anbefales det å nedgradere risikoklassifiseringen. Dersom det oppnås mer enn 30 poeng, anbefales det å opprettholde den risikoklassifiseringen som er fastsatt av ekstern rating.

Outputtet fra ovennevnte modell tas ikke i betraktning ved fastsettelsen av et maksimalt lånebeløp til en potensiell låntaker eller maksimal løpetid på et lån. Flex Funding foretar ikke oppdatering av scorer eller tilsvarende vurderinger av et lån i løpetiden.

Risikoklassifisering
For alle lån som tilbys på Flex Fundings crowdfundingplattform, skal det angis en risikoklasse for låntakeren. Det er viktig å understreke at risikoklassen er basert på motparten og derfor ikke nødvendigvis gjenspeiler risikoen knyttet til det enkelte lån. Dette kan for eksempel være tilfelle for et lån der låntaker har risikoklassifiseringen B, men hvor lånet er fullt sikret med sikkerheter. Risikoen for mislighold vurderes som middels, men risikoen for et kredittap reduseres ved at det foreligger et eiendomspant med lav belåningsgrad (Loan to Value – LTV). Risikoen ved et spesifikt lån gjenspeiles i den tilbudte renten.

Flex Fundings kredittboks angir en veiledende risikoklasse basert på den mottatte Risika-scoren. Transformasjonen fra Risika-scoren til en veiledende risikoklassifisering beregnes i henhold til ovennevnte matrise.

Når det treffes beslutning om den endelige risikoklassen for søkeren, kan den veiledende risikoklassifiseringen – avhengig av resultatet av den manuelle analysen fra kredittspesialisten – bli nedgradert, men aldri oppgradert. Ved vurdering av en endring kan dette for eksempel være basert på justeringer for «engangseffekter» eller en balansejustering for oppblåste aktiva. På den annen side kan en positiv tendens, eksempelvis vist i en mellombalanse eller en ordreinngang som viser økt aktivitetsnivå, gjøres kjent for långiverne ved at dette fremgår av låneinformasjonen. Kredittspesialisten bør tilstrebe å reflektere funnene fra den manuelle kredittanalysen ved fastsettelse av den endelige risikoklassen, og søke å holde risikoklassen på linje med risikoklassene i den eksisterende låneporteføljen.

Nedenfor beskrives noen av de typiske kjennetegn ved en virksomhet innenfor hver av risikoklassene. Ettersom hver virksomhet vurderes på bakgrunn av en kombinasjon av flere faktorer og forutsetninger – herunder flere kvalitative vurderinger som den opplevde kvaliteten og påliteligheten av det underliggende materialet, ledelsens profesjonelle erfaring og kapasitet mv. – er det ikke mulig å etablere en absolutt ramme. Det følgende skal derfor kun anses som veiledende prinsipper:

Risikoklasse A+:
Virksomheter med svært solide balanser, lang historikk med sterke kontantstrømmer og positive resultater samt en positiv utviklingstrend. Kommuner er også plassert i A+.

Risikoklasse A:
Virksomheter med solide balanser, dokumentert historikk med positive resultater og god margin i forhold til vurdert gjeldsbetjeningsevne. Enkeltpersonforetak med minst tre års dokumentert historikk med høye driftsoverskudd og/eller en sterk aktivabase samt begrensede forpliktelser.

Risikoklasse B:
Virksomheter med positiv egenkapital. Avhengig av virksomhetstype og aktivabase er konsolideringsgraden normalt 10 eller høyere. Det kan ha vært svake eller negative resultater i løpet av de siste 3–5 årene, men det mest aktuelle materialet viser et positivt resultat og tilstrekkelig gjeldsbetjeningsevne. Den nåværende likviditetssituasjonen vurderes som rimelig, men med en begrenset buffer. Enkeltpersonforetak med minimum tre årsregnskaper. Inntektsgenereringen skal være positiv, og balansen vurderes inklusive den private virksomheten.

Risikoklasse C:
Virksomheter med positiv, men begrenset egenkapital. De siste finansielle resultatene viser et svakt resultat på EBITDA-nivå, og gjeldsbetjeningsevnen kan være begrenset. Kredittyting baseres på en analyse av den dokumenterte historiske track record, nåværende utsikter/ordrebok eller annen dokumentasjon som kan rettferdiggjøre et fremtidig cashflow som muliggjør tilbakebetaling av lånet. Enkeltpersonforetak med minimum to årsregnskaper. Positive resultater, men med en begrenset aktivabase (inkludert private eiendeler, eiendom osv.).

Risikoklasse C-:
Virksomheter som har tapt mer enn 50 % av den registrerte kapitalen, eller som fortsatt har intakt kapital, men hvor den siste innrapporteringen viser et negativt resultat som vil medføre en vesentlig svekkelse av balansen. Enkeltpersonforetak med mindre enn to årsregnskaper og med begrenset aktivabase (inkludert private eiendeler, eiendom osv.).

Nystartet:
Virksomheter i en utviklingsfase som ennå ikke har vist et positivt resultat, men hvor det kan forventes en positiv kontantstrøm innenfor en overskuelig tidshorisont. Kredittyting skjer kun på grunnlag av sterke personlige garantier eller på basis av fullgode sikkerheter.

Vurdering av sikkerheter
Deretter foretas en vurdering av de sikkerheter som stilles for lånet. Som hovedregel kreves det minimum selvskyldnerkausjon for lån til virksomheter som har inntil tre reelle eiere eller reelle eiere med en eierandel på 25 % eller mer.

Den stilte sikkerhet vurderes, og avhengig av aktivtypen kan dette innebære en takstrapport, en revisorbekreftelse eller lignende dokumentasjon, men kan også baseres på bokført verdi, online vurdering (for eksempel av eiendom ved bruk av DinGeo eller kjøretøy ved bruk av Skatteetatens vurderingsmodell).

Når virkelig verdi er vurdert, beregnes sikkerhetsverdien basert på aktivtypen i henhold til følgende matrise:

Sikkerhetsstillelser som overstiger sikkerhetsverdiene i det ovennevnte anses som en kontrollforanstaltning som er risikopositiv fra et strukturelt synspunkt, men som ikke utgjør en formell risikoreduksjon ved vurderingen av lånet.

Deretter beregnes engasjementsverdien (den samlede eksponeringen på låntaker ved mislighold) og tapsandelen (LGD) dersom låntaker misligholder sine forpliktelser.

Beregningen brukes til rentefastsettelse av lånet samt en angivelse av lånets estimerte risiko, det vil si hvorvidt långiver kan forvente å tape penger ved en konkurs.

Hvis den estimerte tapsandelen er 0 % eller lavere av lånets hovedstol (lånebeløpet fratrukket verdien av stilte sikkerheter / lånebeløpet x 100) angis lav risiko for lånet. Hvis tapsandelen er under 20 % angis middels risiko, og for øvrige lån angis høy risiko. Angivelsen fremgår på nye lån som tilbys på Flex Fundings markedsplass og oppdateres ikke løpende.

Sammenstilling av risikoen for lånet:
Sammenstillingen av de tre risikodimensjonene er basert på en rentematrise som definerer et rentespenn for hver motpartsrisikoklasse. Rentespennet har en fullt ut usikret del i den ene enden og en fullt sikret del i den andre. Avhengig av typer sikkerheter beregnes garantiene og den stilte sikkerhet, og renten på lånet fastsettes som en vektet rente av den sikrede og den usikrede delen.

Dersom et lån også er garantert av EIF (EGF-garanti), gis det en ytterligere renterabatt. Rabatten beregnes som renten (basert på risikoklasse ved sikkerhetsstillelse) og trekkes fra renten.

Ettersom renten er den mest presise risikoindikatoren for lånet, som både tar hensyn til motpartsrisiko og sikkerhet, brukes renten til å segmentere lånene i lav risiko, middels risiko og høy risiko.

Rentematrisen er delt i én matrise som dekker avdrag på lån med en løpetid på 12–36 måneder, og én matrise som dekker alle andre lån.

Den anbefalte renten på et lån beregnes på basis av variabler som risikofri rente, kapitalkostnader, estimert kredittrisiko mv.

Basert på den oppgitte renten for en risikoklasse beregnes prisfastsettelsen ut fra en risikobasert tilnærming.

Ovennevnte rentesatser er oppgitt i prosent p.a.

Basert på den oppgitte renten for en risikoklasse beregnes prisfastsettelsen ut fra en risikobasert tilnærming, idet det tas hensyn til tilstedeværelsen av sikkerhet eller garantier.

Eksempel: Et lån på NOK 1.000.000 med en løpetid på 48 måneder er sikret med pant i en eiendom hvor sikkerhetsverdien vurderes til NOK 600.000.

Risikoklassen er B.

Det aktuelle rentespennet for risikoklasse B er 10,22 % p.a. dersom lånet er usikret, og 8,32 % dersom det er fullt sikret.

Renten blir dermed: (10,22 % / 1.000.000 × 400.000) + (8,32 % / 1.000.000 × 600.000) = 4,08 % + 4,99 % = 9,07 % p.a.

Kredittprosess og ansvar
Kredittavdelingen er ansvarlig for ekstern vurdering og kredittvurdering. Onboarding-teamet er ansvarlig for innledende screening (enkle nøkkeltall). Innsamling av dokumentasjon utføres av onboarding-teamet. Manuell evaluering og ekspertvurdering utføres av kredittteamet. Risikoklassematrisen overvåkes og oppdateres av kredittteamet. Personlige kausjoner vurderes av kredittteamet. Sikkerhetsstillelser vurderes av kredittteamet, og den endelige registreringen av pantsettelser (for eksempel tinglysing) utføres av backoffice. Formidling av tapsgarantier fra EIFO og EUs fond utstedes etter kredittteamets skjønn.

Kredittgodkjenning og utbetaling
Alle godkjenninger av lån til crowdfundingplattformen krever dualitet, og minst én av godkjennerne skal være fra kredittteamet.

Lån større enn NOK 1 mill. skal godkjennes og medgodkjennes av medlemmer av kredittteamet. Lån større enn NOK 1,5 mill. skal enten godkjennes eller medgodkjennes av CRO eller administrerende direktør.
Alle låneutbetalinger skal medgodkjennes av et medlem av kredittteamet.

Endringer i vilkår og sikkerhetsstillelse
Fra tid til annen vil låntakere fremsette forespørsler om endringer i vilkårene eller den stilte sikkerhet.
Slike endringer omfatter endringer i de stilte sikkerheter, midlertidig behov for betalingsutsettelse, endringer av de avtalte vilkår og eierskifte.
Slike endringer krever en ny kredittanalyse og vurdering av hvordan endringen kan påvirke långiverne, og enhver godkjenning av slike endringer skal ikke resultere i en økning av risikoen.

Godkjenning av slike endringer kan kun foretas av kredittavdelingen i henhold til ovennevnte godkjenningsbeskrivelse.

Overvåkning og rapportering
Hele låneboken overvåkes løpende for endringer fra Risika. Overvåkningen omfatter variabler som endringer i ledelse, eierskap, adresse, risikonivå, årsregnskaper, standardkoder mv.

Låneporteføljens performance overvåkes gjennom LoanClear, som benytter et sett av industristandardiserte målinger som muliggjør benchmarking av performance på tvers av crowdfundingplattformer. LoanClear, som har direkte tilgang til Flex Fundings forvaltede lån, oppdaterer rapporten månedlig, og denne forelegges styret på kvartalsbasis. Nedenfor følger et eksempel på rapporten:

Purreprosedyre
Purreprosessen er helautomatisk og består av to purringer, et oppsigelsesvarsel og et inkassovarsel. Påminnelsene sendes via e-post, og prosessen er helautomatisk. Som supplement kontaktes kunder med forfalt låneytelse minst én gang telefonisk før inndrivelsen påbegynnes.

En vennlig påminnelse genereres 3 dager før kommende betalingsdato og fungerer som en dekningskontroll av låntakers konto.

Påminnelse 1 genereres på forfallsdato +3 dager. Dette gir noen dagers avdragsfrihet for å sikre at alle bankoverføringer er korrekt bokført.

Oppsigelsesvarsel genereres på forfallsdato +13 dager. Oppsigelsesvarselet angir en frist på 10 dager.

Fra og med 23 dager etter forfallsdato overføres lån til ekstern juridisk inkasso.

Inndrivelsesprosessen varierer, men involverer typisk namsmannen.

Informasjon til långivere
Betaling er foretatt til rett tid. Lånet er aktivt og betalingene er oppdatert.

Tabellen nedenfor viser investorens investeringer med betaling av låneytelser til rett tid. Investoren kan filtrere etter betalingsstatus eller etter lånestatus.

Hvis betalingen er forsinket, kan investoren filtrere dem etter filter.

De forfalte betalingene vil bli vist som en total i investorens kontooppsett:

Når betalingene på posisjonene går til betalt, vil låneytelsen bli fordelt til avdrag på lånets restgjeld, og renten vil bli tillagt renteinntekter opptjent etter fradrag av långivningsprovisjon.

Et lån er i restanse dersom låneytelsen ikke er betalt senest den tredje bankdagen i den aktuelle måneden. Låntaker mottar automatisk en purring med krav om betaling av den manglende låneytelsen. Låntaker har en frist på 10 dager til å betale.

På dag 11, dersom betalingen fortsatt ikke er mottatt, endres lånets betalingsstatus til «Sendt til oppsigelse». Låntaker mottar automatisk purring 2, hvor det meddeles at dersom betaling ikke mottas innen 10 dager, sies lånet opp til full innfrielse, og dersom det fortsatt ikke betales, vil det bli oversendt til inkasso via advokat.

Betalingsstatus på lånet endres automatisk fra forfalt til sendt oppsigelse og kan ses under investorens posisjoner.

Investoren kan følge sine investeringer via «Dine posisjoner» – «Detaljer». Dersom låntaker ikke betaler innen den angitte fristen, endres betalingsstatus til inkasso.

Restgjelden på långivers låneandel (det som gjenstår av det investerte beløpet) vises i detaljene, og långiver kan se hvilken potensiell inndrivelse som er nødvendig, eller hva som risikeres tapt eller vil bli avskrevet.

Dersom det gjennom tvangsrealisering av sikkerheter mottas betalinger, vil disse være synlige i kontooppsettet og på kontoutskriften som inndrevet beløp. Dette kan også ses under «Posisjoner».

Flex Funding kan kommunisere med de relevante långivere og legge til informasjon om hva som skjer i forhold til inkassoprosedyren. Det kan angis status, avtaler med advokat, forlik mv.

Metoden for å beregne misligholdelsesrater for lånene
Flex Funding skal minst én gang årlig opplyse misligholdelsesratene for de lån som er formidlet på crowdfundingplattformen siden det første lånet ble formidlet i 2015, og offentliggjøre et resultatregnskap innen fire måneder etter utløpet av hvert regnskapsår med angivelse av den forventede og faktiske misligholdelsesrate for alle lån som er formidlet.

En misligholdelse anses å ha oppstått med hensyn til et bestemt lån når én eller begge av følgende hendelser har funnet sted:

a. Dersom vi vurderer at det er usannsynlig at låntaker vil betale det fulle beløpet eller på annen måte oppfylle sine kreditforpliktelser knyttet til det aktuelle lånet uten å gripe til handlinger som for eksempel realisasjon av sikkerhet.
b. Låntakeren er mer enn 90 dager forsinket med enhver vesentlig kreditforpliktelse knyttet til det aktuelle lånet.

Følgende elementer skal anses som indikatorer på usannsynlighet for betaling:

a. det er gjennomført en nødlidende restrukturering av kreditforpliktelsen for det aktuelle lånet, hvor dette sannsynligvis vil resultere i en redusert finansiell forpliktelse forårsaket av vesentlig ettergivelse eller utsettelse av hovedstol, renter eller, der det er relevant, gebyrer;
b. låntaker har søkt om eller er tatt under konkursbehandling eller tilsvarende beskyttelse, der dette vil forhindre eller forsinke tilbakebetaling til långivere av en kreditforpliktelse i forbindelse med det aktuelle lånet.

En nødlidende restrukturering anses å ha inntruffet når det er gitt innrømmelser overfor en låntaker som står overfor eller er i ferd med å stå overfor vanskeligheter med å oppfylle sine finansielle forpliktelser.

Långivere skal straks informeres ved misligholdelse av et lån. Dette oppdateres automatisk på plattformen, der långiverne kan se oppdatert og sanntidsstatus for hver lånedel de har investert i.

Metode for beregning av misligholdelsesprosent for lånene
Det er et krav i henhold til crowdfundingforordningen at lånenes misligholdelsesrate beregnes som et enkelt gjennomsnitt av den observerte ettårige misligholdelsesraten over hele den historiske observasjonsperioden ved bruk av ikke-overlappende 12-måneders observasjonsvinduer.

Ved beregning av den ettårige misligholdelsesraten skal følgende sikres:

a. nevneren skal bestå av antallet ikke-misligholdte lån observert ved begynnelsen av det 12-måneders observasjonsvinduet;
b. telleren skal inkludere alle lån som inngår i nevneren, og som har hatt minst én misligholdelseshendelse i løpet av det 12-måneders observasjonsvinduet.

Lån som ikke har planlagt betaling i løpet av den aktuelle 12-månedersperioden (for eksempel lån med oppsamlet rente) skal utelukkes fra datasettet som brukes til å beregne misligholdelsesraten for den aktuelle perioden.

Flex Fundings låneavtaler gir ikke låntakere mulighet til å endre betalingsplanen eller å suspendere eller utsette betalinger under visse betingelser.

Telleren skal inkludere alle lån som inngår i nevneren, og som har hatt minst én misligholdelseshendelse knyttet til forpliktelser i forbindelse med det aktuelle lånet uten bruk av tiltak som realisasjon av sikkerhet.

Lengden på den underliggende historiske observasjonsperioden skal være minst 36 måneder for minst én kilde. Observasjonsperioden i Flex Funding strekker seg fra det første lånet ble formidlet i 2015 og er basert på én kilde.

Nevneren og telleren som brukes til å beregne den ettårige misligholdelsesraten skal offentliggjøres på Flex Fundings nettside.

For å sikre en sammenlignbar og rettferdig fremstilling av misligholdelsesprosentene skal det ikke brukes noen vektingsmetode ved beregningen av de årlige misligholdelsesratene (lånebasert beregning). Lånebeløpene skal derfor ikke brukes i beregningen, for å unngå at enkelte lån får uforholdsmessig stor vekt. Dersom det foreligger skjevheter på grunn av tilstedeværelsen av kortsiktige lån, skal beregningen av misligholdelsesraten justeres. Dersom betalinger er endret, suspendert eller utsatt, skal de ikke anses som forfalte, men opptellingen av forfalte dager skal baseres på den nye betalingsplanen når denne foreligger. Crowdfundingtjenesteleverandører skal likevel analysere årsakene til:

Metode for beregning av den faktiske misligholdelsesrate for lån etter risikokategori
Flex Funding skal beregne de enkle gjennomsnittene av den observerte ettårige misligholdelsesraten etter risikokategori over hele den historiske observasjonsperioden ved bruk av ikke-overlappende 12-måneders observasjonsvinduer.

Ved beregning av den ettårige misligholdelsesraten etter risikokategori skal alt følgende være oppfylt:

a. at nevneren består av antallet ikke-misligholdte lån observert ved begynnelsen av det 12-måneders observasjonsvinduet innenfor den risikokategorien som misligholdelsesraten beregnes for;
b. at telleren omfatter alle lån som inngår i nevneren, og som har hatt minst én misligholdelseshendelse i løpet av det 12-måneders observasjonsvinduet.

Lån som ikke har planlagt betaling i løpet av den 12-måneders observasjonsperioden utelukkes fra datasettet som brukes til å beregne misligholdelsesraten for den aktuelle perioden.

Lengden på den anvendte underliggende historiske observasjonsperioden skal være minst 36 måneder for minst én kilde. Observasjonsperioden strekker seg fra det første lånet ble formidlet i 2015.

Nevneren og telleren som brukes til å beregne den ettårige misligholdelsesraten skal offentliggjøres på nettsiden.

Metode for beregning av den forventede misligholdelsesrate for lån etter risikokategori
Flex Funding skal basere estimatene for de forventede misligholdelsesratene per risikokategori på de faktiske misligholdelsesratene for lån per risikokategori beregnet i samsvar med ovenstående.

Lengden på den underliggende historiske observasjonsperioden skal være minst 36 måneder for minst én kilde. Siden Flex Fundings observasjonsperiode strekker seg fra det første lånet ble formidlet i 2015 for én kilde, skal denne lengre perioden anvendes.

Den forventede misligholdelsesraten skal gi et anslag over andelen av ikke-misligholdte lån som forventes å bli misligholdt i en ettårig observasjonsperiode. For å basere estimeringen av en slik forventet misligholdelsesrate på den faktiske misligholdelsesraten, skal beregningen av den faktiske misligholdelsesraten derfor begrenses til lån som er i en ikke-misligholdsstatus ved begynnelsen av den ettårige observasjonsperioden.

Verdiforringede lån og inkasso
Verdiforringede lån håndteres ved ekstern inkasso.