विभिन्न क्षेत्रों की कंपनियां ओपन फाइनेंस और आर्टिफिशियल इंटेलिजेंस के साथ उन्नत डेटा एनालिटिक्स तकनीकों को अपना रही हैं ताकि डिफ़ॉल्ट दरों में वृद्धि किए बिना ऋण उपलब्धता को बढ़ाया जा सके। ये नवाचार अधिक सटीक और व्यक्तिगत ऋण मूल्यांकन की अनुमति देते हैं, जिससे उपभोक्ताओं को अपने वित्त को कुशलतापूर्वक प्रबंधित करने और अपनी ऋण सीमा बढ़ाने में मदद मिलती है। ब्राजील के केंद्रीय बैंक (बैसेन) के आंकड़ों के अनुसार, फरवरी 2024 में समाप्त होने वाले 12 महीनों में व्यक्तियों द्वारा वस्तुओं की खरीद के लिए लिए गए ऋण में 18% की वृद्धि हुई, जो पिछले पांच वर्षों में सबसे अधिक वृद्धि है।.
जोखिम कम करने की रणनीतियों में क्रेडिट पोर्टफोलियो का विविधीकरण और बाजार विभाजन शामिल हैं, जो बढ़ती डिफ़ॉल्ट दर से निपटने के लिए मूलभूत हैं। सेरासा के अनुसार, मई 2024 में ब्राज़ील में डिफ़ॉल्ट की दर 72.54 मिलियन तक पहुंच गई थी। लोकोमोटिवा इंस्टीट्यूट और एमएफएम टेक्नोलोजिया के शोध से पता चला है कि 10 में से 8 ब्राज़ीलियाई परिवार कर्ज में डूबे हुए हैं, जिनमें से 60% बकाया ऋण क्रेडिट कार्ड से संबंधित हैं। विशेषज्ञ इस बात पर जोर देते हैं कि क्रेडिट की उपलब्धता बढ़ाने की प्रभावशीलता जोखिम विश्लेषण की जटिलता में निहित है, जो एआई उपकरणों द्वारा संभव हो पाती है। ये उपकरण क्रेडिट निर्णय लेने की प्रक्रिया को स्वचालित बनाने, धोखाधड़ी का पता लगाने, ऑफ़र को वैयक्तिकृत करने और ग्राहकों को सही ढंग से विभाजित करने में मदद करते हैं, जिससे डिफ़ॉल्ट दरों का अधिक सटीक पूर्वानुमान और प्रोफाइल की निगरानी संभव हो पाती है।.
ओपन फाइनेंस और ओपन डेटा पर आधारित समाधान प्रदान करने वाली कंपनी क्लैवी के बिजनेस और मार्केटिंग डायरेक्टर ब्रूनो मौरा ने इस बात को स्पष्ट किया है। उनका कहना है, “हमारा मानना है कि एक प्रभावी जोखिम विश्लेषण रणनीति मुख्य रूप से डेटा विश्लेषण संस्कृति पर आधारित होनी चाहिए, जिसमें सूचना के नए स्रोतों का लगातार मूल्यांकन किया जाए और पुराने स्रोतों की नियमित रूप से निगरानी की जाए, क्योंकि जनता का व्यवहार अक्सर बदलता रहता है।” विशेषज्ञ इस बात पर भी जोर देते हैं कि 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 किसी भी प्रकार का डेटा शामिल है जिसे सांख्यिकीय रूप से प्रासंगिक साबित किया जा सकता है।.
इसके अलावा, वे उपयोग की जाने वाली तकनीकों की बेहतर निगरानी और निरंतर सुधार की आवश्यकता पर बल देते हैं, साथ ही ग्राहक के क्रेडिट प्रदर्शन, विश्लेषण के लिए उपयोग किए जाने वाले डेटा और मॉडलों के निरंतर पुनर्मूल्यांकन की निगरानी के लिए प्रणालियों को लागू करने और निर्णय लेने की प्रक्रिया में लचीलापन बनाए रखने के लिए तकनीकों को अद्यतन करने की बात कहते हैं। इन दोनों बिंदुओं से जुड़ा हुआ, व्यवहार विश्लेषण के लिए एआई जैसे मजबूत सांख्यिकीय मॉडलों का उपयोग करना भी महत्वपूर्ण है।.
“केवल पारंपरिक डेटा स्रोतों (जैसे क्रेडिट ब्यूरो) का उपयोग करने से न तो आपके ग्राहक की समझ बेहतर होगी और न ही आप अपने प्रतिस्पर्धियों से अलग दिख पाएंगे। डेटा सुरक्षा नियमों और कानूनों का पालन करते हुए अन्य स्रोतों का उपयोग करना सुधार के नए अवसर खोजने के लिए आवश्यक है,” मौरा ने जोर दिया।.
वित्तीय शिक्षा की भूमिका वित्तीय दोषमुक्ति की दर को कम करने में महत्वपूर्ण है।
वित्तीय संसाधनों के उपयोग में उपभोक्ता की जिम्मेदारी भी इस पूरी यात्रा का एक महत्वपूर्ण पहलू है। इस संदर्भ में, ब्रूनो मौरा बताते हैं कि वित्तीय शिक्षा एक मौलिक भूमिका निभाती है, क्योंकि यह साबित करने का सबसे कारगर तरीका है कि यदि ऋण का सही ढंग से प्रबंधन किया जाए, तो यह व्यक्तियों और कंपनियों के लक्ष्यों को प्राप्त करने के लिए महत्वपूर्ण साबित होगा।.
"ओपन फाइनेंस डेटा का उपयोग करने वाले कृत्रिम बुद्धिमत्ता उपकरण इसके लिए आवश्यक हैं और एक बड़ा बदलाव ला सकते हैं, यह सुनिश्चित करते हुए कि लोगों को उनके उपभोग और जीवनशैली प्रोफ़ाइल के लिए सही सलाह मिले, वित्तीय विसंगतियों की संभावना कम हो और साथ ही, उपभोक्ताओं को यह दिखाया जा सके कि यदि उनका वित्तीय जीवन स्वस्थ है, तो पूरे पारिस्थितिकी तंत्र को लाभ होगा," मौरा बताते हैं।.
ओपन फाइनेंस ब्राज़ील के आंकड़ों के अनुसार, दिसंबर 2023 में 42 मिलियन से अधिक ब्राज़ीलियाई लोगों ने बैंकों और वित्तीय संस्थानों के बीच डेटा साझाकरण के लिए सक्रिय सहमति दे दी थी। इसके अलावा, 2023 में 15 नए एपीआई लॉन्च किए गए, जिससे उत्पादन में एपीआई वाले उत्पादों की कुल संख्या 30 से अधिक हो गई, जो ओपन फाइनेंस के चरण 2 में प्रति सप्ताह अरबों कॉल को संचालित कर रहे हैं।.
वित्तीय शिक्षा से संबंधित, कंपनियों की भूमिका ऋण नीतियों को लागू करना है ताकि ऋण देने और डिफ़ॉल्ट दरों को कम बनाए रखने के बीच संतुलन बना रहे। प्रमुख नीतियों में शामिल हैं:
(1) श्रोता विभेदीकरण: अलग-अलग लोगों का व्यवहार अलग-अलग होता है, इसलिए क्रेडिट नीति को प्रत्येक श्रोता, उत्पाद और सेवा के लिए अनुकूलित करने की आवश्यकता है।
(2) चरों का मूल्यांकन और निगरानी: नीतियों में मौजूद अनेक डेटा चरों को देखते हुए, हमें समय के साथ गुणवत्ता पर ध्यान देने की आवश्यकता है, जिसमें व्यवहार में परिवर्तन का मूल्यांकन करना और अपेक्षित परिणामों पर प्रभाव का आकलन करना शामिल है। महामारी इसका एक उदाहरण है: नए व्यवहार उत्पन्न हुए और पहले डिफ़ॉल्ट की भविष्यवाणी करने वाले डेटा को नए डेटा से बदलना पड़ा, और जो लोग इसकी शीघ्रता से निगरानी करने में सक्षम थे, उन पर इसका प्रभाव कम पड़ा।
(3) धोखाधड़ी, ग्राहक सेवा और वसूली क्षेत्रों के साथ मिलकर काम करना: क्रेडिट एक ऐसा पारिस्थितिकी तंत्र है जिसमें रणनीति की खोज में सभी छोरों को सुसंगत और एकजुट होने की आवश्यकता होती है; अगर कुछ ठीक नहीं है, तो इसका प्रभाव पूरी श्रृंखला में महसूस किया जाएगा।
एक उदाहरण जिससे कोई कंपनी डिफ़ॉल्ट दरों में वृद्धि किए बिना क्रेडिट उपलब्धता को काफी हद तक बढ़ा सकती है, वह है ऑफ़र को वैयक्तिकृत करना, क्रेडिट सीमाओं को सही ढंग से प्रबंधित करना और पूरी प्रक्रिया के दौरान ग्राहकों की निगरानी करना।.
“ज़रा सोचिए, आज देश में कितने ऐसे स्व-रोज़गार पेशेवर हैं जिनका क्रेडिट इतिहास तो अच्छा नहीं है, लेकिन जिनकी आमदनी स्थिर है और क्रेडिट उपलब्ध होने पर वे अपने कारोबार को और भी आगे बढ़ाने के लिए ज़रूरी उपकरणों और साधनों में निवेश कर सकते हैं? ओपन फाइनेंस के ज़रिए ऐसे व्यक्ति को उचित सीमा दी जा सकती है, जिससे डिफ़ॉल्ट दर बढ़ाए बिना क्रेडिट की उपलब्धता बढ़ाई जा सकती है, क्योंकि आपको व्यक्ति की वित्तीय क्षमता का सटीक ज्ञान होता है, न कि केवल उनके क्रेडिट इतिहास का, जो अक्सर अभी शुरू ही हुआ होता है,” ब्रूनो मौरा बताते हैं।.
इन उपायों के माध्यम से, कंपनियां जिम्मेदारीपूर्ण तरीके से ऋण तक पहुंच का विस्तार करने, सतत विकास को बढ़ावा देने और डिफ़ॉल्ट दरों को नियंत्रण में रखने की उम्मीद करती हैं।.
