ऋण देने की दुनिया में, जोखिम प्रबंधन सफलता के लिए महत्वपूर्ण है। लेकिन ऋण आवेदनों की बढ़ती संख्या और अपराधों की बढ़ती संख्या के साथ, दक्षता का त्याग किए बिना ऋणदाता प्रभावी रूप से जोखिम का प्रबंधन कैसे कर सकते हैं?
इसका उत्तर ऋण देने की प्रक्रिया में चरणों को स्वचालित करने में निहित है।
स्वचालन ऋणदाताओं को अधिक कठोर क्रेडिट जांच, आय सत्यापन और अन्य महत्वपूर्ण सत्यापन करने में सक्षम बनाता है ताकि यह सुनिश्चित किया जा सके कि केवल योग्य उधारकर्ता ही स्वीकृत हैं। स्वचालन का उपयोग करके, ऋणदाता अपने ऋण प्रसंस्करण समय में सुधार कर सकते हैं और नियामक अनुपालन सुनिश्चित करते हुए मानवीय त्रुटि को कम कर सकते हैं।
यह लेख उधार देने की प्रक्रिया में ग्राहकों को जल्दी फ़िल्टर करने के लिए स्वचालन का उपयोग करने के लाभों का पता लगाएगा, जिसमें यह भी शामिल है कि यह कैसे उधारदाताओं को जोखिम कम करने, दक्षता में सुधार करने और लाभप्रदता बढ़ाने में मदद कर सकता है। जैसे-जैसे उधार देने का माहौल बदलता जा रहा है, ऑटोमेशन को अपनाने वाले उधारदाताओं को आगे की चुनौतियों का सामना करने के लिए बेहतर ढंग से सुसज्जित किया जाएगा।
ऋण देने की प्रक्रिया में ग्राहकों को फ़िल्टर करना क्यों महत्वपूर्ण है?
ऋण प्रावधान एक जोखिम भरा व्यवसाय है, जिसमें ऋणदाता ग्राहकों को उनके डिफ़ॉल्ट के जोखिम को कम करते हुए क्रेडिट तक पहुंच प्रदान करने के बीच लगातार एक अच्छी रेखा पर चलते हैं।
यहां तक कि सबसे अनुकूल आर्थिक परिस्थितियों में, कम क्रेडिट स्कोर वाले उधारकर्ता ऐतिहासिक रूप से कार ऋण, व्यक्तिगत ऋण और क्रेडिट कार्ड के भुगतान में पीछे रह जाते हैं।
उदाहरण के लिए, संयुक्त राज्य अमेरिका में, सबप्राइम उधारकर्ता अपने भुगतानों को बनाए रखने के लिए तेजी से संघर्ष कर रहे हैं। 2022 के मध्य में, सबप्राइम क्रेडिट कार्ड और व्यक्तिगत ऋणों पर बढ़ते अपराध, जो कम से कम 60 दिनों की देरी से होते हैं, सामान्य से अधिक तेजी से बढ़ा, उनके पूर्व-महामारी के स्तर के करीब।
यह प्रवृत्ति उधारदाताओं के लिए एक चिंताजनक संकेत है, जिन्हें ऋण स्वीकृत करने से पहले उधारकर्ताओं का सावधानीपूर्वक मूल्यांकन करना चाहिए। जबकि कई लोगों और कंपनियों के लिए क्रेडिट तक पहुंच महत्वपूर्ण है, उधारदाताओं को खुद को डिफ़ॉल्ट के जोखिम से बचाना चाहिए और यह सुनिश्चित करना चाहिए कि वे लंबे समय तक आर्थिक रूप से एकांत रह सकें।
ग्राहकों को छानना ऋण देने की प्रक्रिया का एक अनिवार्य हिस्सा है। यह उधारदाताओं को उधारकर्ताओं की साख का मूल्यांकन करने, डिफ़ॉल्ट के जोखिम का आकलन करने और यह सुनिश्चित करने में मदद करता है कि केवल योग्य आवेदकों को ही ऋण के लिए मंजूरी दी गई है।
उचित फ़िल्टरिंग के बिना, उधारदाताओं को उच्च जोखिम वाले उधारकर्ताओं को मंजूरी देने का जोखिम होता है, जिससे ऋण चूक और घाटे में वृद्धि हो सकती है। फ़िल्टरिंग के प्रभावी तरीके भी उधारदाताओं को विनियामक आवश्यकताओं का अनुपालन करने और धोखाधड़ी गतिविधियों को रोकने में मदद करते हैं, जो उधारदाताओं के लिए गंभीर परिणाम हो सकते हैं।
संक्षेप में, ग्राहकों को फ़िल्टर करना ऋणदाताओं के लिए जोखिम का प्रबंधन करने, ऋण प्रदर्शन सुनिश्चित करने और लाभदायक उधार व्यवसाय को बनाए रखने के लिए महत्वपूर्ण है।
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ऋण देने की प्रक्रिया में ग्राहकों को फ़िल्टर करने के लाभ
ग्राहक फ़िल्टरिंग के लाभों में शामिल हैं:
- एक बंधक के लिए अर्हता प्राप्त करने के कम अवसर वाले संभावित उधारकर्ताओं में निवेश से बचकर समय और धन की बचत।
- खराब-फिट ग्राहकों से बचने से खराब-फिट ग्राहकों को बनाए रखने की लागत को रोका जा सकता है, जो अच्छे-फिट ग्राहकों को प्राप्त करने से अधिक हो सकता है।
- खराब ग्राहकों के साथ ऋण पर चूक करने का मौका मिलने से पहले सड़क पर महंगी समस्याओं को रोका जा सकता है।
- ग्राहकों के चले जाने का इंतजार करने की तुलना में अपनी शर्तों पर संबंधों को सक्रिय रूप से समाप्त करना अधिक फायदेमंद हो सकता है।
- ग्राहक फ़िल्टरिंग उन उधारकर्ताओं को पहचानने में मदद कर सकती है जो खराब फिट हो सकते हैं, यहां तक कि बंधक ऋण देने की प्रक्रिया जहां ऐसे कर्जदारों की पहचान करना मुश्किल हो सकता है।
- गैर-पारंपरिक स्रोतों से आय प्राप्त करने वाले उधारकर्ता के लिए पारंपरिक अंडरराइटिंग प्रक्रियाएं क्रेडिट योग्यता का सही आकलन नहीं कर सकती हैं।
- क्रेडिट स्कोर के अलावा आय और बचत के आधार पर ग्राहकों को छानना बंधक जोखिम का एक मजबूत भविष्यवक्ता हो सकता है।
स्वचालित ग्राहक फ़िल्टरिंग
ऋण देने वाली कंपनियों द्वारा प्राप्त ऋण आवेदनों की भारी संख्या के कारण ग्राहकों को मैन्युअल रूप से फ़िल्टर करना एक कठिन और चुनौतीपूर्ण कार्य है।
क्रेडिट जोखिम प्रबंधकों, क्रेडिट नीति निर्माताओं और कानूनी संसाधनों के पास विशेषज्ञता हो सकती है, लेकिन दस्तावेजों की समीक्षा करना और साख का आकलन करना अभी भी थकाऊ और त्रुटि-प्रवण हो सकता है।
विशेषज्ञों की एक टीम होने के बावजूद, जोखिम को कम करते हुए ऋण देने के सटीक निर्णय लेना एक चुनौती बनी हुई है। यहीं पर ऑटोमेशन गेम-चेंजर हो सकता है!
का उपयोग ऋण स्वचालन प्रणाली ग्राहकों की विश्वसनीयता की जांच करने और ऋण आवेदनों को मंजूरी देने की पारंपरिक रूप से लंबी और जटिल प्रक्रिया को सरल करता है, जो वर्षों से एक बड़ी असुविधा रही है।
के अनुसार "वित्त नेतृत्व कैसे भुगतान करता है” ऑक्सफोर्ड इकोनॉमिक्स द्वारा किए गए सर्वेक्षण में, 73% वित्तीय अधिकारी स्वीकार करते हैं कि स्वचालन से उनकी कंपनी के वित्त कार्यों की दक्षता में सुधार होता है।
क्रेडिट प्रक्रिया स्वचालन मैन्युअल कार्यों को समाप्त करता है और पारंपरिक उधार चुनौतियों से निपटने में मदद करता है। सिस्टम के विश्लेषणात्मक उपकरण ऋणदाताओं को बेहतर ग्राहक अनुभव प्रदान करने और लंबे समय में दक्षता और ऋण प्रदर्शन में सुधार करने में सक्षम बनाते हैं। ऋण उत्पत्ति चरण में स्वचालन की उपस्थिति के परिणामस्वरूप कई लाभ होते हैं, जिसमें ऋण नियमों का पूर्ण अनुपालन, ऋण अनुमोदन समय में कई दिनों की कमी, मैन्युअल ऋण प्रक्रियाओं का उन्मूलन, तेज और अधिक सटीक शामिल है। स्वचालित ऋण हामीदारी, बेहतर ग्राहक संबंध प्रबंधन, धोखाधड़ी का पता लगाना, और डेटा समझौता के जोखिम को कम करना।
स्वचालित ग्राहक फ़िल्टरिंग के लाभ
स्वचालित ग्राहक फ़िल्टरिंग के कुछ विशिष्ट लाभों में शामिल हैं:
- आवेदकों के लिए तेजी से अनुमोदन - स्वचालन कार्यप्रवाह को गति दे सकता है और बहुत कम समय में अधिक उधारकर्ताओं की फाइलों की समीक्षा कर सकता है, जिसके परिणामस्वरूप तेजी से अनुमोदन होता है।
- अधिक कुशल वर्कफ़्लोज़ - स्वचालन मैन्युअल ग्राहक फ़िल्टरिंग प्रक्रियाओं के लिए आवश्यक समय और संसाधनों को कम कर सकता है।
- बढ़ी हुई सटीकता - स्वचालन डेटा प्रविष्टि और प्रसंस्करण में मानवीय त्रुटियों के जोखिम को समाप्त कर सकता है, जिसके परिणामस्वरूप अधिक सटीक ग्राहक फ़िल्टरिंग हो सकती है।
- बेहतर जोखिम मूल्यांकन - स्वचालन ऋणदाताओं को संभावित उधारकर्ताओं पर अधिक विस्तृत वित्तीय जानकारी प्रदान कर सकता है, जिससे वे बेहतर जोखिम मूल्यांकन कर सकें।
- कैश फ्लो एनालिटिक्स तक बेहतर पहुंच - स्वचालन उधारदाताओं को एक संभावित उधारकर्ता के वित्तीय स्वास्थ्य के बारे में अधिक समग्र दृष्टिकोण प्रदान कर सकता है, जिससे उन्हें प्रक्रिया में पहले अच्छे ग्राहकों की पहचान करने में मदद मिलती है।
- घटे हुए खर्च - प्रक्रिया में पहले खराब ग्राहकों को छानकर, ऋणदाता अयोग्य उधारकर्ताओं के खर्चों को कम कर सकते हैं और लाभप्रदता बनाए रख सकते हैं।
- विस्तारित ग्राहक आधार - अंडरराइटिंग से पहले ऑटोमेशन और कैश फ्लो विश्लेषण नए ग्राहकों को पकड़ सकता है जो पारंपरिक उधारदाताओं द्वारा केवल क्रेडिट-ब्यूरो डेटा पर निर्भर नहीं होते हैं।
आश्चर्य नहीं, मैकिन्से की रिपोर्ट 2022 में सर्वेक्षण किए गए 60 प्रतिशत से अधिक वित्तीय संस्थानों ने पिछले दो वर्षों में क्रेडिट पोर्टफोलियो प्रबंधन के लिए डेटा के नए रूपों और उन्नत विश्लेषणात्मक तकनीकों जैसे मशीन लर्निंग के अपने उपयोग में वृद्धि की। इससे भी अधिक प्रतिशत, 75 प्रतिशत से अधिक, ने इन प्रवृत्तियों के अगले दो वर्षों तक जारी रहने का अनुमान लगाया।
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उधार देने के लिए ग्राहक फ़िल्टरिंग को स्वचालित कैसे करें?
एआई और मशीन लर्निंग जैसी उन्नत तकनीकों का लाभ उठाकर, ऋणदाता ग्राहक फ़िल्टरिंग प्रक्रिया में कई महत्वपूर्ण चरणों को स्वचालित कर सकते हैं, जैसे उधारकर्ता ऑनबोर्डिंग, डेटा निष्कर्षण, उधारकर्ता पूर्व-योग्यता, क्रेडिट जोखिम मूल्यांकन और संपार्श्विक मूल्यांकन।
ये स्वचालन उपकरण उधारदाताओं को अपने कार्यों को सुव्यवस्थित करने, मैन्युअल प्रसंस्करण से जुड़े समय और लागत को कम करने और अंततः बेहतर ऋण निर्णय लेने में मदद करते हैं। स्वचालन के साथ, ऋणदाता उधारकर्ता पात्रता आवश्यकताओं को भी अनुकूलित कर सकते हैं और ऋण प्रकार, भौगोलिक स्थिति और उधारकर्ता प्रकार जैसे पूर्वनिर्धारित मापदंडों के आधार पर उधारकर्ताओं को वर्गीकृत कर सकते हैं।
इसके अतिरिक्त, स्वचालन उधारदाताओं को उनकी उपलब्धता और स्थान के आधार पर प्रासंगिक स्टाफ सदस्यों को ऋण प्रसंस्करण कार्य सौंपने, दक्षता में सुधार करने और त्रुटियों को कम करने की अनुमति देता है।
ऐसे कई चरण हैं जिन्हें ग्राहक फ़िल्टरिंग प्रक्रिया में स्वचालित किया जा सकता है:
- उधारकर्ता ऑनबोर्डिंग के लिए कॉन्फ़िगर करने योग्य पंजीकरण फॉर्म का उपयोग करें।
- आंतरिक उधार नीतियों के आधार पर उधारकर्ता पात्रता आवश्यकताओं को निर्धारित करें।
- उधारकर्ता द्वारा प्रदान किए गए दस्तावेज़ों से स्वचालित डेटा निष्कर्षण और सत्यापन।
- एआई-सक्षम उधारकर्ता पूर्व-निर्धारित आवश्यकताओं के विरुद्ध पूर्व-योग्यता।
- उपयोगकर्ता-परिभाषित मापदंडों द्वारा स्वचालित उधारकर्ता वर्गीकरण।
- भूगोल के आधार पर केवाईसी/एएमएल सत्यापित करें।
- विभिन्न स्वरूपों में उधारकर्ता क्रेडिट प्रलेखन का स्वचालित प्रसंस्करण।
- उपयोगकर्ता परिभाषित मानदंडों के आधार पर उधारकर्ता ऋण जोखिम का स्वचालित मूल्यांकन।
- डिफ़ॉल्ट संभावना और दिए गए डिफ़ॉल्ट मॉडल के आधार पर व्यवसाय क्रेडिट जोखिम का स्वचालित स्कोरिंग।
- स्वचालित ऋण प्रसंस्करण उधारकर्ताओं के साथ कार्य और संचार।
ग्राहक फ़िल्टरिंग को स्वचालित करने में नैनोनेट्स कैसे मदद कर सकते हैं?
नैनोनेट्स एक एआई-सक्षम डेटा निष्कर्षण ओसीआर उपकरण है जो ग्राहक द्वारा प्रदान किए गए विभिन्न दस्तावेजों से डेटा के निष्कर्षण को स्वचालित करके ऋण प्रक्रिया में ग्राहक मूल्यांकन को आसान बना सकता है। यह तकनीक बैंक स्टेटमेंट, टैक्स दस्तावेज़, पे स्टब्स और अन्य स्रोतों से महत्वपूर्ण वित्तीय जानकारी को उच्च स्तर की सटीकता के साथ कैप्चर कर सकती है, जिससे मैन्युअल डेटा प्रविष्टि के साथ होने वाली त्रुटियों और अशुद्धियों के जोखिम को कम किया जा सकता है।
नैनोनेट्स का उपयोग करके, ऋणदाता इसे सुव्यवस्थित कर सकते हैं ऋण आवेदन प्रक्रिया, समय की बचत और ऋण अधिकारियों के लिए कार्यभार कम करना। यह उधारदाताओं को बड़ी मात्रा में ऋण आवेदनों को संसाधित करने की अनुमति देता है, जिसके परिणामस्वरूप ऋण स्वीकृतियों के लिए तेजी से बदलाव होता है।
इसके अलावा, नैनोनेट्स उधारदाताओं को संभावित उधारकर्ताओं की वित्तीय स्थिति का अधिक व्यापक और सटीक विश्लेषण करने में सक्षम कर सकते हैं, जिससे उन्हें अच्छे ग्राहकों की पहचान करने और अयोग्य उधारकर्ताओं से बचने में मदद मिलती है। ऋणदाता निकाले गए डेटा का उपयोग आय विश्लेषण, जोखिम मॉडलिंग और नकदी प्रवाह विश्लेषण करने के लिए भी कर सकते हैं, जो अकेले पारंपरिक क्रेडिट ब्यूरो डेटा से परे उधारकर्ता के वित्तीय स्वास्थ्य की अधिक संपूर्ण तस्वीर प्रदान कर सकता है।
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ऋण देने की प्रक्रिया के शुरुआती चरणों में स्वचालन को लागू करने से, ऋणदाता कई लाभों का आनंद ले सकते हैं, जैसे कि उपयुक्त ग्राहकों की पहचान करने और अयोग्य उधारकर्ताओं को फ़िल्टर करने की क्षमता।
नैनोनेट्स की दस्तावेज़ कैप्चर तकनीक जैसी तकनीक के साथ, ऋणदाता कई स्रोतों से नकदी प्रवाह डेटा का विश्लेषण कर सकते हैं, जिससे उन्हें केवल क्रेडिट ब्यूरो डेटा से परे एक उधारकर्ता की वित्तीय स्थिति की व्यापक समझ प्राप्त करने में मदद मिलती है। यह स्वचालन उधारदाताओं को अयोग्य उधारकर्ताओं से जुड़ी लागतों को कम करने, लाभप्रदता में सुधार करने और फ़नल के शीर्ष पर स्वीकार्य क्रेडिट जोखिमों की सीमा को व्यापक बनाने में मदद कर सकता है, संभावित रूप से नए ग्राहकों को आकर्षित कर सकता है जो पारंपरिक उधारदाताओं द्वारा पूरी तरह से निर्भर नहीं हो सकते हैं। क्रेडिट-ब्यूरो डेटा।
- एसईओ संचालित सामग्री और पीआर वितरण। आज ही प्रवर्धित हो जाओ।
- प्लेटोआईस्ट्रीम। Web3 डेटा इंटेलिजेंस। ज्ञान प्रवर्धित। यहां पहुंचें।
- मिंटिंग द फ्यूचर डब्ल्यू एड्रिएन एशले। यहां पहुंचें।
- स्रोत: https://nanonets.com/blog/automated-customer-filtering-for-lending-process/
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