قرض کی آٹومیشن قرض کی ابتدا اور مجموعی آپریشنل کارکردگی کو کیسے بہتر بنا سکتی ہے۔

۔ قرض کی ابتداء کا عمل تاریخی طور پر ایک رہا ہے۔ پیچیدہ اور وقت طلب کوشش تجارتی قرض دہندگان اور قرض لینے والوں دونوں کے لیے۔ لیکن حالیہ برسوں میں، ٹیکنالوجی میں ہونے والی پیش رفت نے اس عمل کو ڈیجیٹائز کرنے کی راہ ہموار کی ہے، جس نے عمل کو ہموار کرنے اور آپریشنل کارکردگی کو بہتر بنا کر قرض دینے کی صنعت میں انقلاب برپا کر دیا ہے۔

McKinsey کی ایک رپورٹ میں کہا گیا ہے کہ ڈیجیٹل قرض دینے کے عمل کو اپناتے ہوئے، سرکردہ بینکوں نے "ہاں میں وقت" کو ہفتوں سے منٹوں تک اور "نقد کرنے کا وقت" کو 24 گھنٹے سے کم کر دیا ہے۔

اس بلاگ پوسٹ میں، ہم آج تجارتی قرض دہندگان کو درپیش چیلنجوں، قرض کے عمل میں درد کے نکات، اور قرض کی آٹومیشن ان مسائل کو کس طرح حل کر سکتی ہے اس پر بات کریں گے تاکہ تمام اسٹیک ہولڈرز کو اہم فوائد پہنچ سکیں۔ ہم یہ بھی دیکھیں گے کہ کس طرح Nanonets آپ کے کاروبار کو لون آٹومیشن حاصل کرنے اور قرض کی ابتداء کے عمل اور کاروباری کارکردگی کو بہتر بنانے میں مدد کر سکتی ہے۔

آج تجارتی قرض دہندگان کو درپیش چیلنجز

تجارتی قرض دہندگان آج کے مسابقتی مالیاتی منظر نامے میں کئی چیلنجوں کا سامنا کرتے ہیں، جو ان کی چست اور موثر رہنے کی صلاحیت کو متاثر کرتے ہیں۔ ان چیلنجوں میں شامل ہیں:

1. ریگولیٹری جانچ پڑتال اور تعمیل کی ضروریات میں اضافہ: سخت ضوابط اور تعمیل کے مینڈیٹ قرض دہندگان پر ابھرتے ہوئے قوانین اور معیارات پر عمل کرنے کے لیے ایک اہم بوجھ ڈالتے ہیں۔ اس کے لیے اندرونی عمل کی مسلسل نگرانی اور اپ ڈیٹ کی ضرورت ہوتی ہے، جو کہ وقت طلب اور مہنگا بھی ہو سکتا ہے۔
2. تیز تر، شفاف قرض کی خدمات کے لیے صارفین کی بڑھتی ہوئی توقعات: قرض لینے والے اب قرض کی فوری منظوری، شفاف مواصلات اور بغیر کسی رکاوٹ کے ڈیجیٹل تجربے کا مطالبہ کرتے ہیں۔ قرض دہندگان کو مسابقتی رہنے کے لیے نئی ٹیکنالوجیز کو اپناتے ہوئے اور قرض دینے کے روایتی طریقہ کار پر نظر ثانی کرکے ان توقعات کے مطابق ڈھالنا چاہیے۔
3. قرض دینے کے متبادل ذرائع، جیسے فنٹیک کمپنیوں سے مسابقت میں اضافہ: فنٹیک کمپنیوں اور دیگر غیر روایتی قرض دہندگان کے ظہور نے قرض دینے کی منڈی میں خلل ڈالا ہے، جو قرض لینے والوں کو روایتی بینکنگ خدمات کے لیے تیز تر، زیادہ آسان متبادل پیش کرتا ہے۔ اس بڑھتی ہوئی مسابقت نے کمرشل قرض دہندگان پر دباؤ ڈالا ہے کہ وہ اپنے آپ کو برقرار رکھنے کے ساتھ ساتھ صارفین کو راغب کرنے کے لیے جدت اور فرق کریں۔
4. خطرے کو کم کرنے اور لون پورٹ فولیو کے معیار کو برقرار رکھنے کی ضرورت ہے۔: ایک غیر مستحکم اقتصادی ماحول میں، قرض دہندگان کو اپنے قرض کے محکموں کی حفاظت اور مالی استحکام کو برقرار رکھنے کے لیے خطرے کا احتیاط سے انتظام کرنا چاہیے۔ اس کے لیے مضبوط خطرے کی تشخیص اور کریڈٹ فیصلہ سازی کے عمل کی ضرورت ہوتی ہے، جو مؤثر طریقے سے لاگو کرنے کے لیے وسائل پر مبنی اور چیلنجنگ ہو سکتے ہیں۔
5. آپریشنل اخراجات کو کم کرنے اور کارکردگی کو بہتر بنانے کے لیے دباؤ: منافع کا مارجن کم ہونے کی وجہ سے تجارتی قرض دہندگان پر لاگت کو کم کرنے اور اپنی کارروائیوں کے تمام پہلوؤں میں کارکردگی کو بڑھانے کے لیے مسلسل دباؤ ہے۔ اس میں قرض کی ابتداء کے عمل کو ہموار کرنا، دستی کاموں کو خودکار بنانا، اور زیادہ آپریشنل فضیلت حاصل کرنے کے لیے ٹیکنالوجی کا فائدہ اٹھانا شامل ہے۔

ان چیلنجوں کو دیکھتے ہوئے، کاروباری اداروں کے لیے اہم عمل میں بہتری کے شعبوں کی نشاندہی کرنا زیادہ ضروری ہو جاتا ہے۔ اگلے حصے میں، ہم قرض کی ابتداء کے عمل کی عام طور پر ناکارہیوں پر غور کریں گے اور قرض دینے والے کاروبار کس طرح قرض کے آٹومیشن کے ذریعے ان سے نمٹ سکتے ہیں یا رہن آٹومیشن.

قرض کے عمل میں درد کے نکات اور قرض کی ابتداء کی لاگت

روایتی قرض کی ابتداء کا عمل درد کے نکات اور ناکارہیوں سے چھلنی ہے، جو زیادہ لاگت، طویل پروسیسنگ کے اوقات اور بڑھتے ہوئے خطرے میں حصہ ڈالتے ہیں۔ ان میں سے کچھ درد کے نکات میں شامل ہیں:

1. دستی ڈیٹا انٹری اور دستاویز جمع کرنا: روایتی قرض کی ابتداء کے عمل میں اکثر تھکا دینے والا دستی ڈیٹا انٹری اور دستاویز جمع کرنا شامل ہوتا ہے۔ یہ محنت پر مبنی نقطہ نظر نہ صرف وقت طلب ہے بلکہ انسانی غلطیوں کا بھی شکار ہے، جو تاخیر، غلطیاں اور ممکنہ ریگولیٹری مسائل کا باعث بن سکتے ہیں۔
2. قرض دہندگان، قرض دہندگان اور تیسرے فریق کے درمیان بکھری ہوئی بات چیت: ایک متحد پلیٹ فارم کی غیر موجودگی میں، قرض لینے والوں، قرض دہندگان، اور تیسرے فریق، جیسے کہ تشخیص کنندگان یا انڈر رائٹرز کے درمیان مواصلت بکھری ہوئی اور متضاد ہو سکتی ہے۔ اس منقطع مواصلات کے نتیجے میں معلومات کا غیر موثر تبادلہ ہوتا ہے اور قرض کے حصول کے عمل کو سست کر دیتا ہے۔
3. ناکافی خطرے کی تشخیص اور کریڈٹ فیصلہ: روایتی خطرے کی تشخیص اور کریڈٹ فیصلہ سازی کے عمل محدود ڈیٹا اور موضوعی فیصلوں پر انحصار کر سکتے ہیں۔ نتیجے کے طور پر، یہ طریقے قرض دہندگان کے حقیقی خطرے کی پروفائل کو درست طریقے سے حاصل نہیں کر سکتے ہیں، جس کے نتیجے میں قرض دہندگان کے لیے سب سے زیادہ بہتر فیصلے اور ممکنہ نقصانات ہوتے ہیں۔
4. وقت طلب اور پیچیدہ ریگولیٹری تعمیل کے طریقہ کار: صنعت سے متعلق مخصوص ضوابط اور داخلی پالیسیوں کے ہمیشہ سے تیار ہونے والے سیٹ کی تعمیل کو یقینی بنانا ایک بوجھل اور وقت طلب کام ہوسکتا ہے۔ دستی تعمیل کے عمل سے عدم تعمیل کا خطرہ بڑھ جاتا ہے اور اس کے نتیجے میں مہنگے جرمانے یا جرمانے لگ سکتے ہیں۔

قرض کے آٹومیشن کے ساتھ ان دردناک نکات کو حل کرنے سے، قرض دینے والے کاروبار قرض کی کارکردگی اور درستگی کو نمایاں طور پر بہتر بنا سکتے ہیں یا رہن کی ابتداء کے عمل، اس طرح لاگت کو کم کرنا اور قرض دہندگان کو اپنے صارفین کی بہتر خدمت کرنے کے قابل بنانا۔

لون آٹومیشن کس طرح قرض دینے کے عمل کے ہر مرحلے کو ہموار کر رہا ہے۔

قرض کی آٹومیشن مصنوعی ذہانت (AI)، مشین لرننگ، اور آٹومیشن ٹیکنالوجیز کو قرض دینے کے عمل کو تبدیل کرنے کے لیے فائدہ اٹھاتی ہے۔

قرض کی ابتداء کے عمل میں مختلف مراحل کو خودکار بنا کر، قرض دہندہ کارکردگی، درستگی اور رسک مینجمنٹ میں نمایاں بہتری حاصل کر سکتے ہیں۔ کچھ اہم طریقے جن میں لون آٹومیشن قرض دینے کے عمل کو ہموار کر رہا ہے ان میں شامل ہیں:

1. ڈیٹا کیپچر اور تصدیق: AI سے چلنے والے حل جیسے Nanonets خود بخود ڈیٹا کو نکال سکتے ہیں اور اس کی تصدیق کر سکتے ہیں۔ بینک کے نچوڑ یا قرض کے دستاویزاتدستی ڈیٹا انٹری کو ختم کرنا اور غلطیوں کے خطرے کو کم کرنا۔ اس میں قرض لینے والے کی معلومات، آمدنی، اور انڈر رائٹنگ کے لیے درکار دیگر متعلقہ تفصیلات شامل ہیں۔
2. کریڈٹ فیصلہ: مشین لرننگ الگورتھم زیادہ درست رسک اسیسمنٹس اور کریڈٹ فیصلے پیدا کرنے کے لیے ڈیٹا کی وسیع مقدار کا تجزیہ کر سکتے ہیں، جس سے لون پورٹ فولیو کا معیار بہتر ہوتا ہے۔ خودکار کریڈٹ اسکورنگ ماڈلز درخواستوں پر تیزی سے کارروائی کر سکتے ہیں، کریڈٹ کی منظوری کے لیے لگنے والے وقت کو کم کرتے ہیں۔
3. تعمیل کی جانچ: آٹومیشن ٹولز مختلف ریگولیٹری تقاضوں، جیسے اینٹی منی لانڈرنگ (AML) اور اپنے گاہک کو جانیں (KYC) کے قواعد کے خلاف قرض کی درخواستوں کی خود بخود جانچ کرکے تعمیل کے طریقہ کار کو آسان بنا سکتے ہیں۔ یہ یقینی بناتا ہے کہ قرض دہندہ تعمیل کرتا ہے اور جرمانے یا جرمانے کے خطرے کو کم کرتا ہے۔
4. لون پروسیسنگ اور انڈر رائٹنگ: خودکار انڈر رائٹنگ سسٹم قرض لینے والے کے خطرے کا اندازہ لگا سکتے ہیں اور قرض کی منظوری کے عمل کو تیز کرتے ہوئے پہلے سے طے شدہ معیار کی بنیاد پر قرض کے فیصلے کر سکتے ہیں۔ مزید برآں، آٹومیشن دستاویز کے جائزے اور تصدیق کو ہموار کر سکتا ہے، اس بات کو یقینی بناتا ہے کہ اگلے مرحلے پر جانے سے پہلے تمام ضروری دستاویزات موجود ہوں۔
5. قرض کی بندش اور دستاویزات: آٹومیشن مطلوبہ قانونی دستاویزات اور انکشافات تیار کرکے، ڈیڈ لائنوں کو ٹریک کرکے، اور فنڈز کی تقسیم کا انتظام کرکے قرض کی بندش کے عمل کو زیادہ مؤثر طریقے سے منظم کرنے میں مدد کر سکتی ہے۔
6. بعد از اختتامی جائزہ اور کوالٹی کنٹرول: خودکار کوالٹی کنٹرول چیکس ریگولیٹری رہنما خطوط کی درستگی اور ان کی پابندی کے لیے بند قرضوں کا جائزہ لے سکتے ہیں، اس بات کو یقینی بناتے ہوئے کہ کسی بھی تضاد یا مسائل کی بروقت نشاندہی کی جائے اور اسے حل کیا جائے۔
7. پورٹ فولیو مانیٹرنگ اور رپورٹنگ: آٹومیشن قرض کے محکموں کی جاری نگرانی میں مدد کر سکتی ہے، قرض کی کارکردگی، بدعنوانی، اور دیگر اہم میٹرکس پر بروقت رپورٹیں تیار کر سکتی ہے۔ یہ قرض دہندگان کو فعال طور پر ممکنہ مسائل کی نشاندہی کرنے اور ضرورت پڑنے پر اصلاحی کارروائی کرنے کے قابل بناتا ہے۔

قرضہ خود کار طریقے سے قرض دینے کے عمل میں ضم کر کے، مالیاتی ادارے اپنی قرض کی ابتدا کی سرگرمیوں کی کارکردگی، درستگی اور رسک مینجمنٹ کو نمایاں طور پر بہتر بنا سکتے ہیں۔

نتیجہ

لون آٹومیشن آج کے مسابقتی مالیاتی ماحول میں تجارتی قرض دہندگان کو درپیش چیلنجوں کا ایک امید افزا حل پیش کرتا ہے۔ یہ آپریشنل اخراجات کو کم کرنے، کارکردگی کو بہتر بنانے، قرض کی کارروائی اور منظوری کے اوقات کو تیز کرنے، خطرے کی تشخیص اور کریڈٹ فیصلہ سازی کو بڑھانے، ریگولیٹری تعمیل اور رپورٹنگ کو آسان بنانے کے ساتھ ساتھ صارفین کے تجربے اور اطمینان کو بہتر بنانے میں مدد کر سکتا ہے۔

قرض کے حصول کے عمل کو ہموار کرکے، اخراجات کو کم کرکے، اور مجموعی آپریشنل کارکردگی کو بہتر بنا کر، قرض کی آٹومیشن ٹیکنالوجی قرض دینے کی صنعت میں انقلاب برپا کرنے کے لیے کھڑی ہے۔ اور جیسا کہ قرض دینے کی صنعت ڈیجیٹل تبدیلی اور AI-ٹیکنالوجیوں جیسے Nanonets کو اپنانا جاری رکھے ہوئے ہے، ہم توقع کر سکتے ہیں کہ AI اور مشین لرننگ ایڈوانسمنٹ کے ذریعے مزید جدید قرض آٹومیشن ٹیکنالوجیز سامنے آئیں گی۔

• SEO سے چلنے والا مواد اور PR کی تقسیم۔ آج ہی بڑھا دیں۔
• پلیٹو بلاک چین۔ Web3 Metaverse Intelligence. علم میں اضافہ۔ یہاں تک رسائی حاصل کریں۔
• ماخذ: https://nanonets.com/blog/loan-automation/