वित्तीय संस्थान खराब ऋणों से छुटकारा पाने के लिए प्रौद्योगिकी का उपयोग कर सकते हैं

वित्तीय संस्थान खराब ऋणों से छुटकारा पाने के लिए प्रौद्योगिकी का उपयोग कर सकते हैं

न केवल कोविद -19 ने इस सदी के सबसे विनाशकारी स्वास्थ्य संकटों में से एक को जन्म दिया है, इसने विश्व स्तर पर अर्थव्यवस्थाओं को भी हिला दिया है, जो कि बेमेल मूल सिद्धांतों के साथ संघर्ष कर रहे हैं। क्लोजर, मांग में कमी, नौकरी छूटना और वित्तीय चिंता के कारण कई व्यवसायों के साथ-साथ व्यक्तियों के लिए नकदी प्रवाह में कमी आई है। परिणाम यह था कि वाणिज्यिक और खुदरा गैर-निष्पादित परिसंपत्ति (एनपीए) दोनों में बड़े पैमाने पर स्पाइक था, क्योंकि उधारकर्ता अपने चुकौती दायित्वों का प्रबंधन करने के लिए संघर्ष करते थे।

भारत में, नेशनल एक्शन प्लान्स की व्यापक आकार और गंभीरता को इस तथ्य से समझा जा सकता है कि सरकार और बैंकिंग नियामक RBI दोनों “बैड बैंक” के निर्माण का गंभीरता से मूल्यांकन कर रहे हैं, जो विभिन्न बैंकों से NPA लेता है और उन्हें साफ रखने की अनुमति देता है। पुस्तकें। सूत्रों के अनुसार, इनमें से एक की जरूरत तब और भी स्पष्ट हो गई है, जब वित्त वर्ष की तीसरी तिमाही में 21 बड़े बैंकों ने अपनी किताबों से 25,500 करोड़ रु।

जबकि NPA के मुद्दे को संबोधित करने के लिए नीतियों और नियामक उपायों में समय लगेगा, बड़े डेटा, कृत्रिम बुद्धिमत्ता और इंटरनेट ऑफ थिंग्स जैसी तकनीकों में प्रगति पहले से ही इस दिशा में एक बड़ी भूमिका निभाने लगी है। इस तरह से आप खेल को बदलते हैं:

आभासी प्रबंधन के लिए एक नया युग दृष्टिकोण

परंपरागत रूप से, बैंक और गैर-बैंक वित्तीय कंपनियां फोन कॉल, ईमेल या व्यक्तिगत यात्राओं के माध्यम से ग्राहकों या संभावित “जोखिमपूर्ण” ग्राहकों से निपटती हैं। संग्रह विधियों को अक्सर घुसपैठ और अप्रभावी के रूप में देखा जाता है। हालांकि, परंपराओं को तोड़ना अब समय की जरूरत है। इसलिए, वित्तीय संस्थान प्रौद्योगिकी द्वारा समर्थित कई क्षेत्रों में तेजी से निवेश कर रहे हैं:

संभावित डिफॉल्टरों की पहचान: ऋण उधारकर्ता की साख के रूप में अच्छा है। अधिक उधारदाताओं के पास संभावित उधारकर्ता के बारे में डेटा होता है, जो उनकी साख का आकलन करने के लिए बेहतर होता है। बैंक जमा खातों और भुगतान पैटर्न की जानकारी को मिलाकर उधारकर्ताओं का एक बेहतर दृष्टिकोण प्राप्त कर सकते हैं। यह बैंकों को डिफ़ॉल्ट की संभावना का अनुमान लगाने और तदनुसार निवारक उपाय करने की अनुमति देता है। उदाहरण के लिए, मशीन लर्निंग (एमएल) और प्राकृतिक भाषा प्रसंस्करण (एनएलपी) द्वारा समर्थित समाधान व्यक्तिगत उधारकर्ता के डिजिटल पैरों के निशान और प्रगति में किसी भी प्रतिकूल वित्तीय स्थितियों की स्थिति में एक परियोजना का विश्लेषण करने में मदद कर सकते हैं। उदाहरण के लिए, एक व्यक्ति का बचत खाता आंतरिक प्रवाह में अचानक गिरावट का अनुभव कर सकता है और उनकी डिजिटल गतिविधि इसे नौकरी के नुकसान से संबंधित करती है। ऐसी स्थिति में, उधारदाताओं को डिफ़ॉल्ट के जोखिम के बारे में अधिक पता चल सकता है

व्यक्तिगत संग्रह रणनीति: प्रौद्योगिकी बैंकों और गैर-बैंक वित्तीय कंपनियों को व्यक्तिगत उधारकर्ताओं के लक्षणों के अनुसार अपनी संग्रह रणनीति को अनुकूलित करने की अनुमति देता है। यह पिछले चुकौती रणनीतियों से डेटा बिंदुओं का आकलन करके किया जाता है जो समान प्रोफाइल वाले उधारकर्ताओं से प्राप्तियों को पुनर्प्राप्त करने में मदद करते हैं। इन जानकारियों का उपयोग करके, बैंक पात्रों के आधार पर एक पूर्वानुमान मॉडल का निर्माण कर सकते हैं। बैंक को कड़ी मेहनत करने और लगातार सुधार करने वाले रिटर्न को बनाए रखने के लिए ऐसे मॉडलों को लगातार अद्यतन और संशोधित करने की आवश्यकता है। बड़ा डेटा, कृत्रिम बुद्धिमत्ता और मशीन लर्निंग इन कारकों को सुधारने के लिए महत्वपूर्ण कारकों और चर को पहचानने में महत्वपूर्ण भूमिका निभाएंगे और इस प्रकार परिचालन की प्रभावशीलता को बनाए रखने के लिए मौजूदा रणनीतियों को संशोधित करेंगे।

उपरोक्त उदाहरण केवल हिमशैल के टिप पर चर्चा करते हैं और प्रौद्योगिकी के माध्यम से ऋण, संग्रह और सुधार में सुधार की बहुत संभावना है। गैर-दखल देने वाले लेकिन प्रभावी ग्राहकों के साथ बातचीत के लिए इन नई तकनीकों को लागू करने के लिए बैंक अपने प्रौद्योगिकी भागीदारों के साथ काम कर रहे हैं। कोशिश न केवल एनपीए को कम करने की है, बल्कि ग्राहकों के अनुभव को बेहतर बनाने की भी है।

लेखक Datacultr के सीईओ और सह-संस्थापक हैं

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