विभिन्न क्षेत्रों की कंपनियां उन्नत डेटा विश्लेषण तकनीकों, ओपन फाइनेंस और कृत्रिम बुद्धिमत्ता को अपनाकर बिना चूक के स्तर को बढ़ाए बिना ऋण की पेशकश बढ़ा रही हैं। इन नवाचारों से अधिक सटीक और व्यक्तिगत क्रेडिट मूल्यांकन संभव हो पाता है, जो उपभोक्ताओं को अपनी वित्तीय स्थिति का बेहतर प्रबंधन करने और अपने क्रेडिट सीमा बढ़ाने में मदद करता है। बैंक के आंकड़ों के अनुसार, व्यक्तिगत लोगों द्वारा वस्तुओं की खरीद के लिए ऋण प्रदान करना फरवरी 2024 तक 12 महीनों में 18% बढ़ गया है, जो पिछले पांच वर्षों में सबसे अधिक वृद्धि है।
जोखिम कम करने के लिए रणनीतियों में क्रेडिट पोर्टफोलियो का विविधीकरण और बाजार विभाजन शामिल हैं, जो बढ़ती चूक को संभालने के लिए आवश्यक हैं, जो मई 2024 में सेरासा के अनुसार 72.54 मिलियन ब्राजीलियाई लोगों को प्रभावित कर चुका है। इंस्टीट्यूटो लोकॉमिटिवा और MFM टेक्नोलॉजी की एक सर्वेक्षण में पता चला है कि ब्राजील के 8 में से 10 परिवार कर्ज में डूबे हुए हैं, जिसमें क्रेडिट कार्ड 60% देयताओं के लिए जिम्मेदार है। विशेषज्ञों का कहना है कि क्रेडिट उपलब्धता बढ़ाने की प्रभावशीलता जोखिम विश्लेषण की जटिलता में है, जिसे एआई उपकरणों द्वारा सक्षम किया गया है, जो क्रेडिट निर्णय प्रक्रिया, धोखाधड़ी का पता लगाने, प्रस्तावों का व्यक्तिगतकरण और ग्राहकों का सही वर्गीकरण स्वचालित करने में मदद करते हैं, जिससे चूक की अधिक सटीक भविष्यवाणी और प्रोफाइल की निगरानी संभव होती है।
यह ही ब्रुनो मूरा, क्लावी के व्यवसाय और विपणन निदेशक, जो ओपन फाइनेंस और ओपन डेटा पर आधारित समाधानों की पेशकश करने वाली कंपनी है, को समझाता है। हम मानते हैं कि एक प्रभावी जोखिम विश्लेषण रणनीति मुख्य रूप से डेटा विश्लेषण की संस्कृति पर आधारित होनी चाहिए, जिसमें नई सूचना स्रोतों का लगातार मूल्यांकन किया जाता है और पुराने स्रोतों की नियमित निगरानी की जाती है, क्योंकि जनता का व्यवहार अक्सर बदलता रहता है। विशेषज्ञ यह भी जोर देते हैं कि एक सुरक्षित क्रेडिट विश्लेषण के लिए संभावित ग्राहक के बारे में व्यापक जानकारी प्राप्त करना और उसका विश्लेषण करना आवश्यक है, जिसमें इतिहास, आय, वर्तमान वित्तीय क्षमता, पिछले भुगतान व्यवहार और कोई भी डेटा शामिल है जो सांख्यिकीय रूप से उसकी प्रासंगिकता साबित कर सकता है।
इसके अलावा, वह यह भी जोर देता है कि उपयोग की जाने वाली तकनीकों की अच्छी निगरानी और निरंतर सुधार आवश्यक है, ताकि ग्राहकों के क्रेडिट प्रदर्शन की निरंतर निगरानी के लिए प्रणालियों को लागू किया जाए, विश्लेषण के लिए उपयोग किए गए डेटा और मॉडल की लगातार पुनर्मूल्यांकन किया जाए, साथ ही निर्णय लेने की प्रक्रिया में तेजी बनाए रखने के लिए तकनीकों को अपडेट किया जाए। दो बिंदुओं से जुड़ा हुआ, व्यवहार विश्लेषण के लिए AI जैसे मजबूत सांख्यिकीय मॉडल का उपयोग करना भी महत्वपूर्ण है।
केवल पारंपरिक डेटा स्रोतों का उपयोग करना (जैसे क्रेडिट ब्यूरो) आपके ग्राहक के बारे में आपकी दृष्टि को बेहतर नहीं बनाएगा और साथ ही यह आपको अपने प्रतिस्पर्धियों से अलग भी नहीं करेगा। डेटा संरक्षण के नियमों और कानूनों का पालन करते हुए अन्य स्रोतों का उपयोग करना नई सुधार के अवसर खोजने के लिए आवश्यक है, मोउरा ने कहा।
वित्तीय शिक्षा की भूमिका चूक की कमी में
खर्च करने वालों की जिम्मेदारी भी संसाधनों के उपयोग में एक महत्वपूर्ण पहलू है। इस संदर्भ में, ब्रूनो मौर्या बताते हैं कि वित्तीय शिक्षा का एक महत्वपूर्ण भूमिका है, यह सबसे बुद्धिमान तरीका है यह साबित करने का कि यदि सही ढंग से प्रबंधित किया जाए, तो क्रेडिट लोगों और कंपनियों की उपलब्धियों को प्राप्त करने के लिए आवश्यक होगा।
ओपन फाइनेंस के डेटा का उपयोग करने वाले कृत्रिम बुद्धिमत्ता उपकरण इसके लिए आवश्यक हैं और फर्क डाल सकते हैं, जिससे व्यक्ति को उसकी खपत और जीवन के प्रोफ़ाइल के अनुसार सही सलाह दी जा सके, वित्तीय असमानताओं की संभावना को कम करते हुए, और साथ ही उपभोक्ता को दिखाते हुए कि यदि उसकी वित्तीय जीवन स्वस्थ है, तो पूरा पारिस्थितिकी तंत्र लाभान्वित होगा, "मौरा बताते हैं।
ओपन फाइनेंस ब्राजील के आंकड़ों के अनुसार, दिसंबर 2023 तक, 42 मिलियन से अधिक ब्राजीलियाई व्यक्तियों 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, जिससे उत्पादन में मौजूद एपीआई के साथ 30 से अधिक उत्पाद हो गए हैं, जो ओपन फाइनेंस के चरण 2 में साप्ताहिक अरबों कॉल को प्रेरित कर रहे हैं।
वित्तीय शिक्षा से जुड़ी हुई, कंपनियों का कार्य क्रेडिट नीतियों का समावेश करना है ताकि ऋण प्रदान करने और चूक की कम दर बनाए रखने के बीच संतुलन बना रहे। मुख्य नीतियों में शामिल हैं:
(1) जनसंख्या का विभाजनविभिन्न लोग अलग-अलग व्यवहार करते हैं, इसलिए क्रेडिट नीति को प्रत्येक दर्शक, उत्पाद और सेवा के लिए अनुकूलित किया जाना चाहिए।
(2) चर के मूल्यांकन और निगरानी:नीतियों में मौजूद अनेक डेटा चर के कारण, हमें समय के साथ गुणवत्ता पर ध्यान देना चाहिए, जिसमें यह भी मूल्यांकन करना शामिल है कि क्या व्यवहार में बदलाव हुआ है और क्या अपेक्षित परिणामों पर प्रभाव पड़ा है। एक उदाहरण था महामारी: नए व्यवहार बनाए गए और पहले जो डेटा डिफ़ॉल्ट का पूर्वानुमान लगाते थे, उन्हें नए डेटा से बदलना पड़ा और जिसने इसे सबसे जल्दी मॉनिटर किया, उसका प्रभाव कम था।
(3) धोखाधड़ी, सेवा और संग्रह क्षेत्रों के साथ संयुक्त कार्य:क्रेडिट एक पारिस्थितिकी तंत्र है जिसे यह सुनिश्चित करने की आवश्यकता है कि सभी कड़ियाँ स्थिर और एकजुट हों ताकि एक रणनीति का समर्थन किया जा सके, यदि कुछ सही नहीं है, तो इसका प्रभाव पूरे श्रृंखला पर पड़ेगा।
एक उदाहरण कि कैसे एक कंपनी क्रेडिट की उपलब्धता को बिना डिफ़ॉल्ट बढ़ाए महत्वपूर्ण रूप से बढ़ा सकती है, वह है प्रस्तावों को व्यक्तिगत बनाना, सीमाओं का सही प्रबंधन करना और पूरे चक्र में ग्राहकों की निगरानी करना।
कल्पना करें कि आज देश में कितने स्वतंत्र पेशेवर हैं जिनका क्रेडिट का महत्वपूर्ण इतिहास नहीं है, लेकिन जिनकी आय स्थिर है और क्रेडिट उपलब्ध होने पर वे अपने व्यवसाय को बढ़ा सकते हैं, उपकरणों और मशीनरी में निवेश कर सकते हैं जो उन्हें और भी अधिक बढ़ने में मदद कर सकते हैं? ओपन फाइनेंस के साथ, इस व्यक्ति के लिए एक उपयुक्त सीमा निर्धारित करना संभव है, जिससे क्रेडिट की उपलब्धता बढ़ेगी बिना उसकी चूक की संभावना बढ़ाए, आखिरकार आप उसकी वित्तीय क्षमता को सही ढंग से जानते हैं और केवल उसके क्रेडिट इतिहास को नहीं, जो अक्सर शुरू हो रहा होता है," ब्रूनो मौर्या बताते हैं।
इन दृष्टिकोणों के साथ, कंपनियां जिम्मेदारी से क्रेडिट पहुंच का विस्तार करने की उम्मीद करती हैं, स्थायी विकास को बढ़ावा देती हैं और चूक को नियंत्रण में रखती हैं।
