जेन जेड को बैंकों पर भरोसा नहीं है। 26 वर्ष से कम आयु वर्ग के कई लोग दुनिया की मौजूदा आर्थिक समस्याओं के लिए बैंकों को दोषी मानते हैं। उनकी नज़र में, "असफल होने के लिए बहुत बड़ा" का मतलब है कि मोटी बिल्लियाँ हमेशा जीतती हैं, युवाओं और बहिष्कृत लोगों की कीमत पर।
बहुत से लोग यह नहीं समझते कि बैंकों के अस्तित्व की आवश्यकता क्यों है। उनकी नजर में, ब्लॉकचेन-सक्षम पी2पी प्लेटफॉर्म पर आधारित विकेंद्रीकृत वित्त किसी स्तर पर केंद्रीकृत बैंकिंग की आवश्यकता को खत्म करने जा रहा है।
स्थापित बैंकों के प्रति विश्वास की कमी का पहले से ही बड़ा विघटनकारी प्रभाव पड़ रहा है। जेन ज़ेड समूह के बैंक खाता प्रदाता की अपनी पहली पसंद के साथ बने रहने की संभावना बहुत कम है। अतीत में, कई युवा अपने माता-पिता के साथ उसी बैंक में साइन अप करते थे और जीवन भर वहीं रहते थे। लेकिन यह नाटकीय रूप से तेज़ी से बदल रहा है। उदाहरण के लिए, यूके में, जेन जेड वयस्कों के स्पष्ट बहुमत (57%) ने 18 साल की उम्र के दो साल के भीतर प्रदाता को बदल दिया, जबकि मिलेनियल्स के केवल 26%, जेनरेशन एक्स के 19% और एक ही चरण में 16% बूमर्स की तुलना में उनके जीवन में। बूमर से जेन ज़ेड तक, यह 3.5x है
वृद्धि स्विचिंग की संभावना में.
जब तक बैंक इस क्षेत्र को आगे लाने के लिए तेजी से कुछ नहीं करते, तब तक उनकी दीर्घकालिक संभावनाएं निराशाजनक हैं।
मॉर्गन स्टेनली के अनुसार2026 में जेन जेड शुद्ध नए ऋण मांग के सबसे बड़े चालक के रूप में कार्यभार संभालेगा, जब यह 25 से 40 साल पुराने ऋण देने वाले प्रमुख स्थान पर हावी होना शुरू कर देगा।
जनरल जेड को ऋण देना
बेशक, स्थापित बैंक इस गतिशीलता से अवगत हैं, और इससे निपटने के लिए विभिन्न रणनीतियों की कोशिश कर रहे हैं। इनमें उद्देश्य-आधारित दर्शन को आगे बढ़ाने से लेकर युवा ग्राहकों के साथ बेहतर तालमेल बिठाने से लेकर चुनौती देने वाले नव-बैंकों में हिस्सेदारी लेना शामिल है, जहां उन्हें नए दृष्टिकोण और प्रौद्योगिकियों के प्रभाव तक विशेषाधिकार प्राप्त पहुंच मिलती है।
यह देखते हुए कि ऋण देना बैंकिंग लाभप्रदता का प्राथमिक चालक है, यह रुचि का एक प्रमुख क्षेत्र भी है। समस्या यह है कि बैंकों को जेन ज़ेड को ऋण देना अपेक्षाकृत कठिन लगता है क्योंकि युवा लोगों के पास "पतली फ़ाइलें" होती हैं - क्रेडिट इतिहास जिसमें सटीक निर्णय लेने में सक्षम होने के लिए पर्याप्त विवरण की कमी होती है। इसका कारण काफी सरल है: इन ग्राहकों को पारंपरिक ऋण हामीदारी मॉडल और प्रक्रियाओं का उपयोग करके बैंकों के लिए सार्थक डेटा उत्पन्न करने के लिए पर्याप्त वित्तीय विकल्प चुनने के लिए पर्याप्त वर्ष नहीं मिले हैं।
जेन ज़ेड क्लाइंट-बेस को खोलना मुश्किल होने के साथ-साथ, यह समस्याग्रस्त भी है क्योंकि जेन ज़ेड ऋण लेने और फिर उन ऋणों का भुगतान न करने के बारे में पिछली पीढ़ियों की तुलना में अधिक सहज प्रतीत होता है। यूके में, युवाओं के खिलाफ दिवालियापन के दावे केवल तीन वर्षों में 10 गुना बढ़ गए हैं, जिनमें अब 25 वर्ष से कम उम्र के लोग भी शामिल हैं लेखांकन दिवालियापन के सभी मामलों में से 6.5% के लिए।
मेटाडेटा की कोई कमी नहीं
हालाँकि, एक चीज़ जो Gen Z के पास प्रचुर मात्रा में है, वह है मेटाडेटा। यह दावा करना कोई आश्चर्य की बात नहीं है कि यह पीढ़ी किसी भी पूर्ववर्ती की तुलना में अधिक उपकरणों पर रहती है, जिसके परिणामस्वरूप स्मार्टफोन और ऐप मेटाडेटा में अभूतपूर्व वृद्धि हुई है।
सही सुरक्षा और गोपनीयता सुरक्षा उपायों के साथ, यह वह सारी जानकारी है जिसका उपयोग ऋण देने के बारे में अधिक सटीक निर्णय लेने के लिए किया जा सकता है। पहली बार सुनने में यह असंभावित लग सकता है, लेकिन कई ऋणदाता पहले से ही इस रास्ते पर काफी आगे बढ़ चुके हैं।
यह 2015 में काम पर वापस चला जाता है
अर्थशास्त्री डैनियल ब्योर्कग्रेन, जिन्होंने 3,000 कर्जदारों के फोन रिकॉर्ड की जांच की। उन्होंने कॉल के समय और अवधि और उपयोगकर्ताओं द्वारा अपने फोन पर कितना पैसा खर्च किया, इसका विश्लेषण करके यह निष्कर्ष निकाला कि संबंधित बैंक डिफ़ॉल्ट को 43% तक कम कर सकता है।
मेटाडेटा पर आधारित व्यवहार विश्लेषण का विज्ञान तब से काफी विकसित हुआ है।
2018 का वर्किंग पेपर फ़ेडरल डिपॉज़िट इंश्योरेंस कॉरपोरेशन के सेंटर फ़ॉर फ़ाइनेंशियल रिसर्च ने पाया कि डिवाइस ऑपरेटिंग सिस्टम और ईमेल होस्ट जैसे न्यूनतम मेटाडेटा भी क्रेडिट डिफॉल्ट के लिए पूर्वानुमानित मॉडल तैयार कर सकते हैं।
2021 की एक शोध रिपोर्ट दिखाया गया कि ट्वीट करना भी उपयोगी अंतर्दृष्टि प्रदान करता है जिसका उपयोग व्यवहारिक स्कोरिंग प्रणालियों में किया जा सकता है।
इसलिए यह अवधारणा अच्छी तरह से आधारित है और हम यह भी जानते हैं कि दुनिया भर में कई फिनटेक आज पुनर्भुगतान और जोखिम के लिए प्रॉक्सी के रूप में स्मार्टफोन मेटाडेटा सहित वैकल्पिक डेटा के कई रूपों के आधार पर एआई ऋण मॉडल का निर्माण कर रहे हैं। परिणामस्वरूप, ऋण आवेदन प्रक्रिया या किसी अन्य बातचीत के दौरान, उपयोगकर्ताओं की स्पष्ट सहमति के साथ एकत्र किए गए पारंपरिक डेटा के अलावा अन्य डेटा का उपयोग करके ऋणदाता प्रथम पक्ष धोखाधड़ी और डिफ़ॉल्ट को कम कर रहे हैं।
हम जो खोज रहे हैं वह यह है कि ऐप इंस्टॉलेशन पैटर्न, आईपी एड्रेस, माउस मूवमेंट, टाइपिंग पैटर्न और सत्र अवधि (कुछ नाम) जैसी चीजें भी भविष्य में चुकाने की प्रवृत्ति के बारे में महत्वपूर्ण अंतर्दृष्टि प्रदान करती हैं।
जेन जेड के साथ जुड़ने का अवसर
मेटाडेटा बैंकों और कार्ड प्रदाताओं के लिए जेन जेड के लिए और अधिक प्रासंगिक बनने का अवसर है, जिसमें आबादी के एक ऐसे वर्ग की सेवा करने की अधिक क्षमता है जो ऐतिहासिक रूप से क्रेडिट-फ़ाइल-अदृश्य रहा है। इससे भी अधिक, इसे कम चूक के साथ हासिल किया जा सकता है, यहां तक कि उस समूह में भी जो भुगतान न करने के बारे में कम चिंतित प्रतीत होता है।
उच्च ऋण मात्रा जबकि गैर-भुगतान से लागत कम करने से अधिक लाभप्रदता होती है। स्थापित बैंकों के लिए - जहां परिचालन लागत आम तौर पर बहुत अधिक रही है और जिनके उत्पाद बहुत महंगे रहे हैं - यह उन्हें उन चुनौती देने वालों के मुकाबले अधिक प्रतिस्पर्धी बनाता है जो वर्तमान में जेन जेड बाजार को खाली कर रहे हैं।
और इस दृष्टिकोण से लक्षित ग्राहकों के विमुख होने की संभावना नहीं है। स्मार्टफोन के मूल निवासी के रूप में, जेन ज़ेड पुराने सेगमेंट की तुलना में डेटा साझा करने के बारे में कम चिंतित है।
मैकिन्से द्वारा एक सर्वेक्षण पाया गया कि जेन Z ऐप्स या साइटों को अपना डेटा एकत्र करने की अनुमति देने की सबसे अधिक संभावना है। उन्हें यह दिखाकर कि ऋणदाता उस डेटा का उपयोग जेन जेड को कम लागत पर ऋण तक पहुंच प्रदान करने के लिए कर सकते हैं, फिर वे ऐसे रिश्ते बना सकते हैं जो दशकों तक चल सकते हैं।
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- स्रोत: https://www.finextra.com/blogposting/24897/banks-must-connect-with-gen-z–before-its-too-late?utm_medium=rssfinextra&utm_source=finextrablogs
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