विभिन्न क्षेत्रों की कंपनियां ओपन फाइनेंस और आर्टिफिशियल इंटेलिजेंस के साथ उन्नत डेटा विश्लेषण तकनीकों को अपनाकर ऋण की पेशकश बढ़ा रही हैं बिना डिफॉल्ट दरों को बढ़ाए. ये नवाचार अधिक सटीक और व्यक्तिगत क्रेडिट मूल्यांकन की अनुमति देते हैं, उपभोक्ताओं को अपनी वित्तीय प्रबंधन को प्रभावी ढंग से करने और अपने क्रेडिट लिमिट बढ़ाने में मदद करना. बैकन के आंकड़ों के अनुसार, व्यक्तिगत खरीद के लिए ऋण की स्वीकृति फरवरी 2024 तक के 12 महीनों में 18% बढ़ी है, पिछले पांच वर्षों में सबसे बड़ी वृद्धि.
जोखिमों को कम करने की रणनीतियों में क्रेडिट पोर्टफोलियो का विविधीकरण और बाजार का विभाजन शामिल है, बढ़ती हुई डिफॉल्ट से निपटने के लिए मौलिक, जो 72 तक पहुंचा,54 मिलियन ब्राज़ीलियाई मई 2024 में, सेरासा के अनुसार. एक शोध से पता चला है कि 10 में से 8 ब्राज़ीलियाई परिवार कर्ज में हैं, क्रेडिट कार्ड 60% बकाया ऋण के लिए जिम्मेदार है. विशेषज्ञों का कहना है कि ऋण की उपलब्धता बढ़ाने की प्रभावशीलता जोखिम विश्लेषण की जटिलता में है, आईए टूल्स द्वारा सक्षम किया गया, जो क्रेडिट निर्णय प्रक्रिया के स्वचालन में मदद करते हैं, धोखाधड़ी का पता लगाना, ऑफर्स की व्यक्तिगतकरण और ग्राहकों का सही विभाजन, सफलता की अधिक सटीक भविष्यवाणी और प्रोफाइल की निगरानी की अनुमति देना.
यह ब्रूनो मोउरा द्वारा समझाया गया है, क्लावी के व्यवसाय और विपणन निदेशक – कंपनी जो ओपन फाइनेंस और ओपन डेटा पर आधारित समाधान प्रदान करती है. हम मानते हैं कि एक प्रभावी जोखिम विश्लेषण रणनीति को मुख्य रूप से डेटा विश्लेषण की संस्कृति पर आधारित होना चाहिए, जहां नए सूचना स्रोतों का लगातार मूल्यांकन किया जाता है और पुराने स्रोतों की नियमित रूप से निगरानी की जाती है, चूंकि जनता का व्यवहार अक्सर बदलता है, मूल्यांकन. विशेषज्ञ ने जोर दिया, अभी भी, कि एक सुरक्षित क्रेडिट विश्लेषण के लिए संभावित ग्राहक के बारे में व्यापक जानकारी प्राप्त करना और उसका विश्लेषण करना आवश्यक है, इतिहास सहित, आय, वर्तमान वित्तीय क्षमता, भुगतान के पिछले व्यवहार और कोई भी प्रकार का डेटा जो सांख्यिकीय रूप से इसकी प्रासंगिकता को साबित कर सकता है.
इसके अलावा, वह यह जोर देता है कि उपयोग की जाने वाली तकनीकों की अच्छी निगरानी और निरंतर सुधार आवश्यक है, ग्राहकों के क्रेडिट प्रदर्शन की निरंतर निगरानी के लिए सिस्टम लागू करना, आंकड़ों का उपयोग मॉडल के निरंतर विश्लेषण और पुनर्मूल्यांकन के लिए किया जाता है, इसके अलावा, निर्णय लेने की प्रक्रिया में निरंतरता बनाए रखने के लिए प्रौद्योगिकियों को अपडेट करना. दो बिंदुओं से जुड़ा हुआ, यह भी महत्वपूर्ण है कि व्यवहारात्मक विश्लेषण के लिए मजबूत सांख्यिकीय मॉडल जैसे एआई का उपयोग किया जाए.
केवल पारंपरिक डेटा स्रोतों (जैसे क्रेडिट ब्यूरो) का उपयोग करने से आपके ग्राहक के बारे में आपकी दृष्टि में सुधार नहीं होगा और, एक ही समय में, यह तुम्हें तुम्हारे प्रतिस्पर्धियों से अलग नहीं करेगा. अन्य स्रोतों का उपयोग करना, बशर्ते कि डेटा सुरक्षा के नियमों और कानूनों का पालन किया जाए, सुधार के नए अवसरों को खोजने के लिए आवश्यक है, मौरा को उजागर करता है.
वित्तीय शिक्षा की भूमिका चूक की कमी में
उपभोक्ताओं की वित्तीय संसाधनों के उपयोग में जिम्मेदारी भी यात्रा के दौरान एक महत्वपूर्ण पहलू है. इस संदर्भ में, ब्रूनो मोउरा बताते हैं कि वित्तीय शिक्षा की एक महत्वपूर्ण भूमिका है, सबसे बुद्धिमान तरीके से साबित करना कि, अगर अच्छी तरह से प्रबंधित किया जाए, क्रेडिट व्यक्तियों और कंपनियों की उपलब्धियों को हासिल करने के लिए महत्वपूर्ण होगा.
ओपन फाइनेंस के डेटा का उपयोग करने वाले आर्टिफिशियल इंटेलिजेंस के उपकरण इसके लिए आवश्यक हैं और यह अंतर ला सकते हैं, व्यक्ति को उसकी उपभोग और जीवन शैली के अनुसार सही सलाह दी जा रही है, वित्तीय असहमति की संभावना को कम करते हुए और साथ ही, उपभोक्ता को दिखाते हुए कि अगर उसकी वित्तीय स्थिति स्वस्थ है, संपूर्ण पारिस्थितिकी तंत्र को लाभ होगा, मौरा को समझाओ.
ओपन फाइनेंस ब्राज़ील के अनुसार, दिसंबर 2023 में 42 मिलियन से अधिक ब्राज़ीलियाई लोगों के पास बैंकों और वित्तीय संस्थानों के बीच डेटा साझा करने के लिए सक्रिय सहमति थी. इसके अलावा, 2023 में 15 नई एपीआई लॉन्च की गईं, 30 से अधिक उत्पादों को उत्पादन में एपीआई के साथ कुल मिलाकर, सप्ताह में अरबों कॉल को ओपन फाइनेंस के चरण 2 में प्रेरित करना.
वित्तीय शिक्षा से जुड़ी, कंपनियों की भूमिका ऋण नीतियों को लागू करना है ताकि ऋण देने को संतुलित किया जा सके और डिफॉल्ट के निम्न स्तर को बनाए रखा जा सके. मुख्य नीतियों में शामिल हैं:
(1) जनसंख्या का विभाजनविभिन्न लोगों के विभिन्न व्यवहार होते हैं, इसलिए, क्रेडिट नीति को प्रत्येक जनसंख्या के लिए अनुकूलित किया जाना चाहिए, उत्पाद और सेवा.
(2) चर के मूल्यांकन और निगरानी:नीति में मौजूद अनगिनत डेटा चर के कारण, हमें समय के साथ गुणवत्ता पर ध्यान देना चाहिए, समावेशी यह मूल्यांकन करने के लिए कि क्या व्यवहार में कोई बदलाव हुआ है और क्या अपेक्षित परिणामों पर प्रभाव पड़ा है. एक उदाहरण महामारी थी: नए व्यवहार बनाए गए और डेटा जो पहले चूक की भविष्यवाणी करते थे, उन्हें नए से बदलने की आवश्यकता थी और जिसने इसे सबसे जल्दी मॉनिटर किया, कम प्रभाव पड़ा.
(3) धोखाधड़ी के क्षेत्रों के साथ संयुक्त कार्य, सेवा और वसूलीक्रेडिट एक पारिस्थितिकी तंत्र है जिसे सभी पक्षों को एक रणनीति के लिए संगत और एकजुट होना आवश्यक है, अगर कुछ सही नहीं है, प्रभाव पूरे श्रृंखला में होगा.
एक उदाहरण है कि एक कंपनी कैसे बिना डिफॉल्ट बढ़ाए क्रेडिट की उपलब्धता को महत्वपूर्ण रूप से बढ़ा सकती है, यह है कि ऑफ़र को व्यक्तिगत बनाना, सही सीमाओं का प्रबंधन करना और पूरे चक्र में ग्राहकों की निगरानी करना.
कल्पना करें कि आज देश में कितने स्वतंत्र पेशेवर हैं और जिनका कोई महत्वपूर्ण क्रेडिट इतिहास नहीं है, लेकिन जिनकी आय में स्थिरता है और जिनके पास उपलब्ध क्रेडिट है, उनके लिए अपने व्यवसाय को बढ़ाने की संभावना होगी, उपकरणों और औजारों में निवेश करना जो आपको और भी बढ़ने में मदद कर सकते हैं? ओपन फाइनेंस से, इस व्यक्ति के लिए एक उचित सीमा निर्धारित करना संभव है, क्रेडिट की उपलब्धता बढ़ाना बिना डिफॉल्ट बढ़ाए, आखिरकार आप व्यक्ति की वित्तीय क्षमता को सटीकता से जानते हैं और केवल उनके क्रेडिट इतिहास को नहीं जो अक्सर शुरू हो रहा होता है, ब्रूनो Moura बताता.
इन दृष्टिकोणों के साथ, कंपनियाँ जिम्मेदारी से ऋण तक पहुँच का विस्तार करने की उम्मीद कर रही हैं, सतत विकास को बढ़ावा देना और डिफॉल्ट को नियंत्रण में रखना.
