𝗔𝗜 𝗜𝘀 𝗥𝗲𝘀𝗵𝗮𝗽𝗶𝗻𝗴 𝗟𝗼𝗮𝗻 𝗢𝗿𝗶𝗴𝗶𝗻𝗮𝘁𝗶𝗼𝗻
ऋण देना (Lending) वॉल्यूम पर निर्भर करता है। बैंक हर दिन हजारों आवेदनों को प्रोसेस करते हैं। गति और सटीकता आपके राजस्व और जोखिम को निर्धारित करती है।
कई बैंक पुराने सिस्टम का उपयोग करते हैं। ये सिस्टम आधुनिक डेटा या जटिल निर्णयों के लिए नहीं बनाए गए थे। इससे देरी और गलतियाँ होती हैं।
AI आपके ऋण संबंधी निर्णय लेने के तरीके को बदल देता है। यह साधारण ऑटोमेशन से कहीं आगे है।
पुराने सिस्टम धीमे और क्रमिक चरणों का उपयोग करते हैं:
- दस्तावेज़ संग्रह (Document collection)
- डेटा एंट्री (Data entry)
- क्रेडिट पुल (Credit pulls)
- अंडरराइटिंग (Underwriting)
- फंडिंग (Funding)
मैन्युअल हैंडऑफ (Manual handoffs) के कारण देरी होती है। नियम-आधारित लॉजिक (Rule-based logic) जटिल उधारकर्ता प्रोफाइल के साथ विफल हो जाता है। इसके परिणामस्वरूप दिनों तक इंतजार करना पड़ता है। ग्राहक निराश हो जाते हैं। प्रोसेसिंग लागत बढ़ जाती है।
AI इन समस्याओं को इनके माध्यम से हल करता है:
- ऑटोमेटेड अंडरराइटिंग (Automated underwriting): मॉडल आय, लेनदेन और बाजार की स्थितियों का मूल्यांकन करते हैं। इससे जोखिम मूल्यांकन में सुधार होता है और मैन्युअल काम कम होता है।
- इंटेलिजेंट डॉक्यूमेंट प्रोसेसिंग (Intelligent document processing): मशीन लर्निंग टैक्स रिटर्न और बैंक स्टेटमेंट से डेटा निकालती है। इससे सबसे अधिक समय लेने वाले मैन्युअल कार्य समाप्त हो जाते हैं।
- तेज़ निर्णय (Faster decisions): AI साधारण आवेदनों को सेकंडों में पूरा कर देता है। यह जटिल मामलों के लिए सारांश प्रदान करता है ताकि मानव अंडरराइटर तेजी से काम कर सकें।
- धोखाधड़ी का पता लगाना (Fraud detection): AI आवेदन के चरण के दौरान पहचान की धोखाधड़ी (identity fraud) का पता लगा लेता है। इससे फंड जारी करने से पहले ही धोखाधड़ी रुक जाती है।
- डायनेमिक प्राइसिंग (Dynamic pricing): आप व्यापक श्रेणियों के बजाय व्यक्तिगत जोखिम प्रोफाइल के आधार पर विशिष्ट दरें पेश कर सकते हैं।
आधुनिक AI सिस्टम रीयल-टाइम में क्रेडिट ब्यूरो और ओपन बैंकिंग डेटा से जुड़ते हैं। आपका डेटा इंफ्रास्ट्रक्चर आपकी सफलता निर्धारित करता है।
स्वच्छ डेटा (Clean data) तेज़ परिनियोजन (deployment) की अनुमति देता है। खंडित डेटा आपकी गति को धीमा कर देता है। AI तैनात करने से पहले आपको एक मजबूत डेटा आधार बनाना चाहिए।
आपको निष्पक्ष ऋण कानूनों (fair lending laws) का पालन भी करना चाहिए। आपको मॉडल वैलिडेशन और बायस टेस्टिंग (bias testing) के लिए फ्रेमवर्क की आवश्यकता होती है। इसके लिए सावधानीपूर्वक कार्यान्वयन और सही भागीदारों की आवश्यकता होती है।
फिनटेक ऋणदाता पहले से ही तत्काल निर्णय प्रदान कर रहे हैं। प्रतिस्पर्धी बने रहने के लिए एंटरप्राइज बैंकों को AI को अपनाना चाहिए। छोटे सुधारों से संतोष न करें। अपनी निर्णय प्रक्रिया को फिर से बनाएं।
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