इस आवश्यकता ने एक नए दृष्टिकोण को जन्म दिया है जिसे अक्सर सटीक हामीदारी कहा जाता है। सटीक हामीदारी एक आधुनिक दृष्टिकोण है जहां निर्णय व्यक्तिगत व्यवहार के गहन विश्लेषण, वास्तविक समय डेटा और जोखिम भविष्यवाणी के लिए एआई/एमएल मॉडल के उपयोग पर आधारित होते हैं। यह ब्यूरो डेटा को वास्तविक समय नकदी प्रवाह अंतर्दृष्टि के साथ जोड़कर संचालित होता है। यह बदलाव बदल रहा है कि ऋणदाता जोखिम का आकलन कैसे करते हैं, पहुंच का विस्तार करते हैं और डिजिटल वित्तीय पारिस्थितिकी तंत्र में प्रतिस्पर्धा करते हैं।
सटीक हामीदारी की ओर बदलाव
सटीक विश्लेषण का आगमन वैश्विक स्तर पर स्पष्ट है, 78 से अधिक देशों में, 2025 की शुरुआत तक, किसी न किसी रूप में ओपन बैंकिंग या ओपन फाइनेंस ढांचा मौजूद था, जो वित्तीय डेटा तक सुरक्षित और सहमति-संचालित पहुंच को सक्षम करता था। साथ ही, वैश्विक स्तर पर लगभग 85 प्रतिशत टियर1-बैंकों ने पहले ही अपनी प्रक्रियाओं में लेनदेन-स्तर या नकदी प्रवाह डेटा को शामिल कर लिया है। यह सिर्फ प्रौद्योगिकी से प्रेरित प्रवृत्ति नहीं है, बल्कि मजबूत जोखिम प्रबंधन और कम जोखिम सहनशीलता से प्रेरित है।
विभिन्न लेखों के अनुसार, कुछ संस्थानों ने घोषणा की है कि वैकल्पिक डेटा के उपयोग से डिफ़ॉल्ट जोखिम को बढ़ाए बिना अनुमोदन दरों में 15 से 25 प्रतिशत तक सुधार दिखाया गया है, जबकि ब्यूरो और नकदी प्रवाह-आधारित प्रारंभिक चेतावनी संकेतों के संयोजन से डिफ़ॉल्ट दरों को 10 से 20 प्रतिशत तक कम किया जा सकता है और मॉडल सटीकता में काफी सुधार हो सकता है। ये लाभ विशेष रूप से महत्वपूर्ण हैं जब यह विचार किया जाता है कि वैश्विक स्तर पर लगभग 1.4 बिलियन वयस्क बैंकिंग सुविधाओं से वंचित हैं या उनके पास पर्याप्त क्रेडिट इतिहास नहीं है, जिससे अकेले पारंपरिक तरीकों का उपयोग करके उनका आकलन करना मुश्किल हो जाता है।
क्रेडिट इनोवेशन में भारत का क्षण
भारत इस बदलाव के पैमाने पर सबसे सम्मोहक केस अध्ययनों में से एक प्रस्तुत करता है। हमारे पास 800 मिलियन से अधिक इंटरनेट उपयोगकर्ता हैं और यूपीआई द्वारा संचालित एक तेजी से बढ़ता डिजिटल भुगतान पारिस्थितिकी तंत्र है, जो हर महीने अरबों लेनदेन की प्रक्रिया करता है। इसके बावजूद, आबादी का एक बड़ा हिस्सा ऋण के लिए नया बना हुआ है, अनुमानित 30 से 40 प्रतिशत उधारकर्ताओं के पास बहुत कम या कोई ब्यूरो इतिहास नहीं है।
अकाउंट एग्रीगेटर फ्रेमवर्क के रोलआउट ने बैंकों, एनबीएफसी और फिनटेक के बीच वित्तीय डेटा को सहमति-आधारित साझा करने में सक्षम बनाया है, जिससे नकदी प्रवाह-आधारित अंडरराइटिंग के लिए एक आधार तैयार हुआ है। साथ ही, भारत में 60 मिलियन से अधिक एमएसएमई हैं, जिनमें से कई सक्रिय बैंक खाते और लेनदेन ट्रेल्स होने के बावजूद औपचारिक क्रेडिट पहुंच की कमी रखते हैं।
भारत में नकदी प्रवाह-आधारित मॉडल को जल्दी अपनाने से सार्थक सुधार दिखाई दिए हैं, जिसमें नए-क्रेडिट उपयोगकर्ताओं के लिए उच्च अनुमोदन दर और छोटे व्यवसायों के लिए बेहतर जोखिम भेदभाव शामिल है। पैमाने, डिजिटल बुनियादी ढांचे और नियामक समर्थन का यह संयोजन भारत को सटीक हामीदारी नवाचार के लिए एक अग्रणी बाजार बनाता है।
ब्यूरो और नकदी प्रवाह डेटा का संयोजन
जब ब्यूरो डेटा और नकदी प्रवाह डेटा को मिला दिया जाता है, तो परिणाम जोखिम की अधिक संपूर्ण और संतुलित समझ प्राप्त होती है। ब्यूरो डेटा दीर्घकालिक वित्तीय अनुशासन में अंतर्दृष्टि प्रदान करता है, जबकि नकदी प्रवाह डेटा वर्तमान सामर्थ्य और लचीलेपन को दर्शाता है। इस दृष्टिकोण का समर्थन करने के लिए, ऋणदाता आधुनिक डेटा आर्किटेक्चर का निर्माण कर रहे हैं जो वास्तविक समय में कई डेटा स्ट्रीम को ग्रहण, संसाधित और विश्लेषण कर सकता है। ये सिस्टम बैंकों और अन्य वित्तीय स्रोतों से लेनदेन-स्तर के डेटा के साथ-साथ ब्यूरो रिकॉर्ड भी खींचते हैं, फिर उस डेटा को आय, आवश्यक व्यय और विवेकाधीन खर्च जैसे सार्थक संकेतों में साफ़ और वर्गीकृत करते हैं।
उन्नत मॉडल इन संकेतों को आय स्थिरता, व्यय अनुपात और तरलता बफ़र्स सहित जोखिम संकेतकों में बदल देते हैं। फिर इन संकेतकों का उपयोग निर्णय इंजनों के भीतर किया जाता है जो अधिक सटीक क्रेडिट निर्णय उत्पन्न करने के लिए नीति नियमों के साथ सांख्यिकीय मॉडल को जोड़ते हैं। महत्वपूर्ण बात यह है कि यह प्रक्रिया ऋण स्वीकृति पर समाप्त नहीं होती है। निरंतर निगरानी से ऋणदाताओं को उधारकर्ता के व्यवहार में परिवर्तन को ट्रैक करने और तनाव के संकेतों पर शीघ्र प्रतिक्रिया देने की अनुमति मिलती है, जिससे अंडरराइटिंग एक बार की घटना के बजाय एक सतत प्रक्रिया बन जाती है।
बेहतर जोखिम मॉडल के साथ पहुंच का विस्तार
इस मॉडल का रणनीतिक लाभ इस तथ्य में स्पष्ट है कि ऋणदाता अधिक-उधार और कम-उधार दोनों को कम करके अधिक सटीक निर्णय ले सकते हैं। इन मॉडलों को लागू करके, ऋणदाता उन क्षेत्रों को ऋण दे सकते हैं जिन्हें पहले बाहर रखा गया था, जैसे कि गिग श्रमिक, सूक्ष्म और लघु व्यवसाय, और ऐसे व्यक्ति जो औपचारिक क्रेडिट प्रणालियों में नए हैं। इससे निर्णय लेने की प्रक्रिया में तेजी आती है और अंडरराइटिंग का समय दिनों से घटकर मिनटों में रह जाता है, जिससे ग्राहक अनुभव और परिचालन दक्षता में सुधार होता है।
साथ ही, ऋणदाता गतिशील रूप से जोखिम प्रबंधन निर्णय लेने की चपलता प्राप्त करते हैं, जैसे क्रेडिट सीमा समायोजन और वास्तविक समय जोखिम संकेतों पर जोखिम-आधारित मूल्य निर्धारण, अधिक अनुकूली जोखिम प्रबंधन प्रथाओं का निर्माण करते हुए एक लचीला ऋण पोर्टफोलियो बनाते हैं। हालाँकि, अगली पीढ़ी के जोखिम मॉडल को डिजाइन करने के लिए इन डेटा स्रोतों के एकीकरण की आवश्यकता होती है, जो संरचित और मानकीकृत होते हैं। यह सुनिश्चित करता है कि मॉडल विश्वसनीय परिणाम दें। एए पारिस्थितिकी तंत्र डेटा गोपनीयता और सहमति आवश्यकताओं का भी ख्याल रखता है जहां ग्राहकों का अपने डेटा पर नियंत्रण होता है। ऐसा कहा जाता है कि, ऋणदाताओं को डेटा एकीकरण और प्रसंस्करण को संभालने के लिए मजबूत सिस्टम की आवश्यकता होती है।
बेहतर ऋण देने का भविष्य
भविष्य में यह संयुक्त दृष्टिकोण मानक बन जाएगा। ऋणदाता निर्णय लेने के लिए ऐतिहासिक और वास्तविक समय डेटा दोनों पर भरोसा करेंगे। ब्यूरो और खाता एग्रीगेटर तालमेल की शक्ति उधारकर्ता के बारे में संपूर्ण दृष्टिकोण प्रदान करने की क्षमता में निहित है। इससे बेहतर निर्णय, बेहतर समावेशन और मजबूत जोखिम प्रबंधन होता 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
