जैसे ही हम मंदी में प्रवेश करते हैं, क्रेडिट प्रदाताओं को एक ऐसे परिदृश्य का सामना करना पड़ता है जो पहले से बहुत अलग दिखता और महसूस होता है। वैश्विक और राष्ट्रीय मंदी के वास्तविक जोखिम का मतलब है कि शुद्ध ब्याज मार्जिन बहुत कम है।
एक ही समय में बैंकों और फिनटेक के लिए सामान्य व्यवसाय (बीएयू) की लागत असामान्य रूप से अधिक है।
आईटी निवेश से लेकर उपयोगिताओं की लागत तक - क्रेडिट प्रदाताओं को परिचालन लागत में लगातार वृद्धि पर प्रतिक्रिया देनी होगी।
संक्षेप में, कई पारंपरिक और गैर-पारंपरिक खिलाड़ियों को घटते मार्जिन, बढ़ती प्रतिस्पर्धा और मांग वाले उपभोक्ताओं के साथ अनिश्चित माहौल में पनपने की चुनौती का सामना करना पड़ता है।
👉इससे लागत कम करना और भी जरूरी हो जाता है।
महत्वपूर्ण बचत की खोज
यह देखते हुए कि मौजूदा माहौल में राजस्व बढ़ाना कितना मुश्किल होगा, मार्जिन में सुधार के वास्तविक अवसर लागत में कमी में निहित हैं।
इस समय परिचालन लागत में वृद्धि करने वाले कई कारक हैं, जिनमें बकाया राशि और संग्रह के अपेक्षित उच्च स्तर से लेकर आपूर्तिकर्ताओं की बढ़ी हुई मल्टी-सोर्सिंग और उच्च धोखाधड़ी लागत शामिल हैं।
यदि कंपनियां स्वचालन और डिजिटलीकरण बढ़ाती हैं तो वे इनमें से कुछ वृद्धि की भरपाई करने में सक्षम हो सकती हैं। लेकिन ये बचत अन्यत्र लागत वृद्धि को कवर करने के लिए पर्याप्त नहीं हो सकती है।
इसलिए हम उम्मीद करते हैं कि कंपनियां महत्वपूर्ण लागत बचत की तलाश में रहेंगी। 💰
"लागत अनुकूलन के साथ कई वित्तीय संस्थानों द्वारा पहले ही महत्वपूर्ण प्रगति की जा चुकी है - लेकिन मंदी ने अब खेल को बदल दिया है और आवश्यकता को काफी बढ़ा दिया है।"
मूलतः, हर चीज़ की समीक्षा की जाएगी: लोग, संपत्ति, प्रौद्योगिकी और बाहरी सेवाएँ।
लेकिन ऋणदाता लागत में कमी के लिए रणनीतिक दृष्टिकोण कैसे अपना सकते हैं?
एक अल्पज्ञात त्वरित जीत आपका खरीदा गया डेटा है।
संक्षेप में, आप क्रेडिट ब्यूरो से डेटा के लिए सही कीमत और सही अनुबंध पर बातचीत करके भारी बचत कर सकते हैं।
इसके अतिरिक्त, कंपनियों को अब अधिक लचीलेपन वाले अनुबंधों की आवश्यकता है ताकि वे क्रेडिट डेटा में अंतराल को भरने की अनुमति दे सकें ताकि यह सुनिश्चित हो सके कि वे समान उत्पादों के लिए अपने प्रतिद्वंद्वियों से अधिक भुगतान नहीं कर रहे हैं।
अधिक नवोन्वेषी बनने के लिए, क्रेडिट जोखिम टीमें क्रेडिट ब्यूरो के साथ साझेदारी करना चाह रही हैं जो क्रेडिट जोखिम और सामर्थ्य मूल्यांकन के लिए सर्वोत्तम कीमत पर पारदर्शिता और सर्वोत्तम उपलब्ध डेटा प्रदान करते हैं, जिससे यह सुनिश्चित होता है कि वे बाजार में प्रतिस्पर्धी हैं।
और यहीं पर डेटा बेंचमार्किंग आती है।
डेटा बेंचमार्किंग क्या है?
सीधे शब्दों में कहें तो बेंचमार्किंग किसी मानक माप (बेंचमार्क) की तुलना में किसी चीज़ का मूल्यांकन करने की प्रक्रिया है।
यह तीन तत्वों से बना है: मीट्रिक, बेंचमार्क मान और तुलना समूह।
अनिवार्य रूप से, यह क्रेडिट जोखिम और खरीद टीमों को उद्योग के साथियों के मुकाबले अपने संगठन के लिए सर्वोत्तम शर्तें खोजने का एक तरीका प्रदान करता है।
और, यह सैकड़ों-हजारों पाउंड बचा सकता है।
आरएफपी दृष्टिकोण या साधारण नवीनीकरण वार्ता की तुलना में बेंचमार्किंग औसतन 25-50% अतिरिक्त बचत प्रदान करती है।
बेंचमार्किंग एक ही प्रदाता द्वारा समान पदचिह्न के साथ-साथ प्रतिस्पर्धी दृष्टिकोण वाले ग्राहकों को दी जा रही कीमतों की तुलना करेगी।
यह प्रक्रिया बहुत तेज़ और कम संसाधन गहन है - साथ ही, पूरी तरह से पारदर्शी और डेटा-आधारित तुलना बेहतर परिणाम देती है।
इसके अलावा, यदि आप डेटा बेंचमार्किंग के मूल्य तुलना परिणामों को डेटा गुणवत्ता मूल्यांकन के साथ जोड़ते हैं, तो आप क्रेडिट जोखिम कार्यक्रमों के लिए उपलब्ध सर्वोत्तम डेटा इनपुट कर सकते हैं, जिससे क्रेडिट डेटा जानकारी में अंतराल को पाटने में मदद मिलेगी।
संयुक्त रूप से, आप लागत कम कर सकते हैं, व्यावसायिक दक्षता में सुधार कर सकते हैं - और अधिक सूचित क्रेडिट जोखिम मूल्यांकन कर सकते हैं।
आप सोच रहे होंगे कि ये सब तो बहुत अच्छा लगता है, लेकिन इसका असर क्या होता है?
डेटा बेंचमार्किंग का प्रभाव
संक्षेप में, डेटा बेंचमार्किंग किसी संगठन के लिए लागत में 25-50% की कमी, वॉल्यूम भत्ते में वृद्धि, बेहतर वाणिज्यिक शर्तें और मजबूत ग्राहक-विक्रेता संबंध प्रदान कर सकता है।
ये सभी तत्व खरीद टीमों को क्रेडिट जोखिम टीम और समग्र रूप से संगठन के लिए मूल्य जोड़ने में मदद करते हैं।
चाहे क्रेडिट जोखिम हो या खरीद टीमों के लिए, प्रदर्शन, कीमत और सटीकता की पूरी समझ विकसित करना महत्वपूर्ण है और बेंचमार्किंग इस प्रक्रिया का एक अभिन्न अंग है।
यह व्यापक विश्लेषण टीमों को यह देखने की अनुमति देता है कि वे उचित मूल्य निर्धारण और सही डेटा तक पहुंच प्राप्त करने के लिए जानकारी को कैसे मापते हैं और उसका उपयोग करते हैं।
लपेटें
मार्जिन कम होने, खराब ऋण प्रावधान बढ़ने और लागत आधार बढ़ने के साथ - कुछ भी मेज से बाहर नहीं होना चाहिए।
वर्तमान व्यापक आर्थिक माहौल ने अनुबंधों और डेटा आपूर्ति को फिर से तैयार करने का अवसर पैदा किया है - साहसिक सोच की आवश्यकता है।
डेटा लागत पर पूर्ण स्पष्टता होनी चाहिए। आप डेटा बेंचमार्किंग के माध्यम से इस स्पष्टता को प्राप्त करना शुरू कर सकते हैं - यह कम से कम 25-50% अंतर ला सकता है। बाद में अनुबंध लचीलेपन को एम्बेड करने के लिए आगे बढ़ें।
