Wednesday, July 1, 2026

First time borrowers to lead the next wave of credit growth in India

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भारत ने पिछले कुछ वर्षों में मजबूत मांग-आधारित ऋण वृद्धि देखी है। खुदरा ऋण इस विकास की कहानी को आगे बढ़ा रहा है, जबकि एमएसएमई ऋण गति पकड़ रहा है, और सभी क्षेत्रों के ऋणदाता अपनी ऋण पुस्तिकाओं को बढ़ाने पर ध्यान केंद्रित कर रहे हैं।

नवीनतम उद्योग रिपोर्ट के अनुसार सीआरआईएफ हाई मार्कखुदरा ऋण बुक में साल-दर-साल 14% से अधिक की वृद्धि हुई है। हालाँकि यह एक उत्साहजनक प्रवृत्ति प्रतीत होती है, भारत का घरेलू ऋण अनुपात सकल घरेलू उत्पाद का लगभग 41-42% है।

इसलिए भारत उन्नत और कई उभरती अर्थव्यवस्थाओं की तुलना में संरचनात्मक रूप से कमज़ोर बना हुआ है। इस प्रकार, महत्वपूर्ण प्रश्न यह है कि क्या हम अर्थव्यवस्था में ऋण मांग की पूरी सीमा देख रहे हैं, या केवल उस हिस्से को देख रहे हैं जिसे मापना और पूरा करना सबसे आसान है?

मौजूदा उधारकर्ता

ऋण देने वाला अधिकांश उद्योग अभी भी मौजूदा उधारकर्ताओं को बार-बार ऋण देने पर ध्यान केंद्रित करता है जो ऋणदाताओं से परिचित हैं। स्थिर वेतन, स्थापित क्रेडिट इतिहास और औपचारिक आय दस्तावेज वाले उधारकर्ता अधिकांश उधार पोर्टफोलियो का मूल बने रहते हैं। उनका आकलन करना, ऑनबोर्ड करना और निगरानी करना आसान है। परिणामस्वरूप, नवाचार और उत्पाद डिज़ाइन का एक महत्वपूर्ण हिस्सा इन उधारकर्ताओं के इर्द-गिर्द घूमता रहता है।

हालाँकि, ऋण वृद्धि की अगली लहर उन क्षेत्रों से उभरने की संभावना है जिन्हें ऐतिहासिक रूप से कम सेवा दी गई है, अनदेखा किया गया है, या पारंपरिक तरीकों से मूल्यांकन करना मुश्किल है। आज, लगभग 17.8% नए ऋण पहली बार उधार लेने वालों को वितरित किए जाते हैं।

भारत में जेन जेड और जेन अल्फा की सबसे बड़ी आबादी है, फिर भी केवल 41% नए-क्रेडिट उधारकर्ता इन पीढ़ियों से हैं। यह रेखांकित करता है कि कई वृद्ध लोगों ने अभी तक अपनी औपचारिक क्रेडिट यात्रा शुरू नहीं की है। इन असेवित समूहों में जो खंड शामिल हैं, वे हैं छोटे शहरों से बढ़ते व्यवसाय चलाने वाले स्व-रोज़गार उद्यमी, घर से उद्यम बनाने वाली महिलाएं, डिजिटल अर्थव्यवस्था में भाग लेना, या बढ़ती वित्तीय स्वतंत्रता के साथ घरेलू वित्त का प्रबंधन करना।

यह भी पढ़ें | एआई-संचालित प्रारंभिक चेतावनी प्रणालियाँ क्रेडिट जोखिम प्रबंधन को बदल रही हैं

क्रेडिट के लिए नया

उनमें से कई वर्तमान में दोस्तों और परिवार या स्थानीय साहूकारों जैसे अनौपचारिक स्रोतों से ऋण का उपयोग कर रहे हैं। इनमें से कई उधारकर्ता उस श्रेणी में आते हैं जिन्हें अक्सर पतली फ़ाइल या के रूप में वर्णित किया जाता है क्रेडिट के लिए नया. उनके पास आय, आर्थिक गतिविधि और पुनर्भुगतान क्षमता हो सकती है, लेकिन पारंपरिक क्रेडिट इतिहास का अभाव है, जिस पर कई अंडरराइटिंग मॉडल भरोसा करते हैं, जिसके परिणामस्वरूप सिस्टम में उनकी आर्थिक गतिविधि के बावजूद औपचारिक क्रेडिट तक सीमित पहुंच होती है।

यह आगे विकास का क्षेत्र बना हुआ है। जोखिम मूल्यांकन ढाँचा ऐतिहासिक रूप से उधारकर्ता के व्यवहार के अपेक्षाकृत संकीर्ण दृष्टिकोण के आसपास बनाया गया है। क्रेडिट स्कोरआय दस्तावेज़, और पिछले उधार रिकॉर्ड मूल्यवान उपकरण बने हुए हैं, लेकिन वे उभरते उधारकर्ता खंडों की वास्तविकताओं को पूरी तरह से पकड़ नहीं सकते हैं। यदि ऋणदाता वैकल्पिक डेटा तक पहुंच के बावजूद पारंपरिक संकेतकों पर बहुत अधिक भरोसा करना जारी रखते हैं, तो वे भविष्य की ऋण मांग के एक बड़े हिस्से को नजरअंदाज करने का जोखिम उठाते हैं।

सवाल जोखिम मानकों को कम करने का नहीं है, बल्कि जोखिम को समझने के तरीके में सुधार करने का है।

स्मार्टफ़ोन, डिजिटल भुगतानई-कॉमर्स प्लेटफॉर्म और ऑनलाइन वित्तीय सेवाएं दैनिक जीवन में गहराई से अंतर्निहित हो गई हैं। लाखों व्यक्ति जिनका पहले औपचारिक वित्तीय संस्थानों के साथ सीमित संपर्क था, अब डिजिटल पदचिह्न छोड़ रहे हैं जो वित्तीय व्यवहार और आर्थिक गतिविधि स्थापित करने में मदद कर सकते हैं।

साथ ही, जैसी पहल जीएसटीडिजिटल भुगतान, ई-चालान और बढ़ते व्यापार डिजिटलीकरण ने छोटे व्यवसायों और स्व-रोज़गार व्यक्तियों के लिए अधिक डेटा ट्रेल्स तैयार किए हैं। आर्थिक गतिविधि जिसका आकलन करना कभी मुश्किल था वह अधिक पारदर्शी और मापने योग्य होती जा रही है। तीसरा है डेटा की बढ़ती उपलब्धता। आज ऋणदाताओं के पास उन सूचना स्रोतों तक पहुंच है जो बमुश्किल एक दशक पहले मौजूद थे। लेन-देन डेटा, भुगतान पैटर्न, व्यवसाय नकदी प्रवाह, डिजिटल वाणिज्य गतिविधि और खाता एग्रीगेटर धीरे-धीरे क्रेडिट मूल्यांकन के लिए उपलब्ध जानकारी का विस्तार कर रहे हैं। कुल मिलाकर, ये विकास बहुत बड़े और अधिक विविध उधारकर्ता आधार की नींव तैयार कर रहे हैं। फिर भी ऋण की मांग और कई उधारकर्ताओं की उस तक पहुंचने की क्षमता के बीच एक बड़ा अंतर बना हुआ है।

उधारकर्ताओं के क्रेडिट इतिहास पर बहुत अधिक भरोसा करने के बजाय, ऋणदाता लेनदेन डेटा और अन्य वैकल्पिक डेटा स्रोतों का उपयोग करके यह आकलन कर सकते हैं कि कोई व्यवसाय वास्तव में पैसा कैसे कमाता है, खर्च करता है और पैसे का प्रबंधन कैसे करता है। यह साख की स्पष्ट तस्वीर बनाने में मदद कर सकता है, विशेष रूप से सीमित क्रेडिट इतिहास वाले उधारकर्ताओं के लिए, और, उन्नत विश्लेषण के साथ, पुनर्भुगतान क्षमता की पहचान करता है जो पारंपरिक क्रेडिट मूल्यांकन विधियों में छूट सकती है।

इससे भी महत्वपूर्ण बात यह है कि ऋण पहुंच का विस्तार करने के लिए नए उधार दृष्टिकोण, विचारशील उत्पाद डिजाइन और इन उभरते उधारकर्ता क्षेत्रों के संचालन की गहरी समझ की भी आवश्यकता होती है।

ऋण वृद्धि का अगला चरण पिछले से बहुत अलग दिखेगा। यह परिचित शहरी बाजारों में कम केंद्रित होगा और भौगोलिक क्षेत्रों, व्यवसायों और उधारकर्ता प्रोफाइल में अधिक वितरित होगा। इसे पहली बार उधार लेने वालों और छोटे उद्यमियों के साथ-साथ स्थापित उपभोक्ताओं द्वारा भी संचालित किया जाएगा।

यह भी पढ़ें | वास्तविक समय में ऋण देना: क्यों आधुनिक डिजिटल बुनियादी ढांचा ऋण का भविष्य है

उधारदाताओं के लिए, सवाल यह नहीं है कि क्या यह मांग मौजूद है। सवाल यह है कि क्या मौजूदा मॉडल इसकी पहचान करने में सक्षम हैं। जो लोग साख के बारे में अपना दृष्टिकोण व्यापक करते हैं और जोखिम मूल्यांकन के लिए नए दृष्टिकोण अपनाते हैं, उन्हें पता चल सकता है कि विकास का अगला प्रमुख अवसर हमेशा से ही छिपा हुआ है।

अस्वीकरण: इस लेख में दी गई जानकारी केवल सूचनात्मक उद्देश्यों के लिए है और यह वित्तीय, कानूनी या पेशेवर सलाह नहीं है। हालांकि सटीकता सुनिश्चित करने के लिए हर संभव प्रयास किया गया है, पाठकों को वित्तीय निर्णय लेने से पहले विवरणों को स्वतंत्र रूप से सत्यापित करना चाहिए और संबंधित पेशेवरों से परामर्श करना चाहिए। व्यक्त किए गए विचार वर्तमान उद्योग रुझानों और नियामक ढांचे पर आधारित हैं, जो समय के साथ बदल सकते हैं। इस सामग्री पर आधारित किसी भी निर्णय के लिए न तो लेखक और न ही प्रकाशक जिम्मेदार है।

सचिन सेठ, क्षेत्रीय प्रबंध निदेशक, सीआरआईएफ भारत और दक्षिण एशिया

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