Fintech

डिजिटल कर्जपुरवठा प्लॅटफॉर्म्सच्या पुढील पिढीला कोणती AI साधने चालना देत आहेत?

कर्जदाते आधुनिकीकरण करत असताना, अंडररायटिंग आणि फसवणूक शोधण्यापासून ते वसुली आणि ग्राहक सहाय्यापर्यंत सर्व काही व्यापणारी, डिजिटल कर्जपुरवठ्यासाठी विशेषतः बनवलेली AI साधनांची वाढती संख्या तयार होत आहे. अलीकडील फिनटेक निधी उभारणीच्या हालचाली भांडवल, आणि म्हणूनच साधने, कुठे एकवटत आहेत हे दाखवतात.

एकट्या ऑगस्ट 2026 मध्ये, भारतीय AI-नेटिव्ह कर्जपुरवठा प्लॅटफॉर्म Rezolv ने आपले AI-आधारित कर्जपुरवठा आणि वसुली तंत्रज्ञान विस्तारण्यासाठी $12.5 million उभारले, Visa ने AI-आधारित फसवणूक शोध बळकट करण्यासाठी सायबरसुरक्षा कंपनी BioCatch ला $2.4 billion ला विकत घेण्याचे मान्य केले, आणि डच बँक ABN Amro ने सानुकूल AI सोल्यूशन्स उभारण्यासाठी Mistral AI सोबत भागीदारी केली, जे "AI कर्जपुरवठा साधने" हा वर्ग किती वैविध्यपूर्ण बनला आहे हे दर्शवते.

या लेखात आज डिजिटल कर्जपुरवठा प्लॅटफॉर्म्सना आकार देणाऱ्या AI साधनांच्या मुख्य वर्गांचा आढावा घेतला आहे, कर्जदाते ती का स्वीकारत आहेत, आणि एखाद्या साधनाचे मूल्यांकन करताना काय पाहावे हे सांगितले आहे.

संकल्पना स्पष्टीकरण

"AI कर्जपुरवठा साधने" हा एक व्यापक वर्ग आहे ज्यामध्ये वेगवेगळी कार्ये समाविष्ट आहेत: अंडररायटिंग आणि पत-जोखीम स्कोअरिंग मॉडेल्स, ओळख आणि फसवणूक शोध यंत्रणा, कागदपत्र आणि रोख प्रवाह विश्लेषण साधने, आणि संपर्काला प्राधान्य देण्यासाठी व परतफेड योजना सानुकूल करण्यासाठी AI वापरणारे वसुली आणि सेवा प्लॅटफॉर्म्स.

यातील काही साधने AI-नेटिव्ह कर्जदाते त्यांच्या स्वतःच्या प्लॅटफॉर्म्ससाठी बनवतात, जसे Rezolv चे एकत्रित कर्जपुरवठा आणि वसुली तंत्रज्ञान, तर काही विशेष विक्रेत्यांकडून पुरवली जातात, जसे फसवणूक शोधण्यासाठी BioCatch चे वर्तनात्मक बायोमेट्रिक्स, जे प्रस्थापित कर्जदाते स्वतः उभारण्याऐवजी विद्यमान प्रणालींमध्ये एकत्रित करतात.

हे आत्ता का महत्त्वाचे आहे

कर्जदाते ही साधने स्वीकारत आहेत कारण हाताने केल्या जाणाऱ्या, नियम-आधारित प्रक्रिया विशेषतः दुर्लक्षित कर्जदार विभागांसाठी फायदेशीरपणे विस्तारणे कठीण आहे, आणि जलद, AI-आधारित पत निर्णयांबरोबरच फसवणुकीचा धोकाही वाढत आहे. Visa चा AI-सक्षम घोटाळा आणि फसवणुकीचा धोका दूर करण्यासाठी विशेषतः BioCatch ला $2.4 billion ला विकत घेण्याचा निर्णय पेमेंट आणि कर्जपुरवठा कंपन्या हा तोल किती गांभीर्याने घेत आहेत हे दर्शवतो.

Cambridge Centre for Alternative Finance च्या संशोधनानुसार फिनटेक कंपन्यांनी तंत्रज्ञान आणि उत्पादन कार्यांमध्ये 86 percent उत्पादकता वाढ नोंदवली, जी पारंपरिक संस्थांनी नोंदवलेल्या 68 percent पेक्षा खूपच पुढे आहे, यावरून कर्जदाते वाट न पाहता आताच AI साधनांचा अवलंब का प्राधान्याने करत आहेत याचे मोजता येण्याजोगे कारण समजते.

हा दबाव वाढत आहे: जसजसे अधिकाधिक कर्जदाते वेगाने पुढे जाण्यासाठी AI-आधारित अंडररायटिंग स्वीकारत आहेत, तसतसे अजूनही हाताने केल्या जाणाऱ्या प्रक्रियांवर अवलंबून असलेल्या कर्जदात्यांना मंजुरीचा वेग आणि त्यांच्या स्पर्धकांकडे उपलब्ध असलेल्या जोखीम मूल्यांकनाची खोली या दोन्ही बाबतीत मागे पडण्याचा धोका आहे, ज्यामुळे संपूर्ण उद्योगात साधने स्वीकारण्याचे वेळापत्रक पुढे ढकलले जात आहे.

AI या क्षेत्रात कसा बदल घडवत आहे

अंडररायटिंग साधने स्थिर स्कोअरकार्डपासून, नवीन व्यवहार आणि परतफेड डेटा सातत्याने समाविष्ट करणाऱ्या मॉडेल्सकडे सरकत आहेत. फसवणूक आणि ओळख साधने साध्या नियम तपासण्यांपासून, BioCatch विशेषज्ञ असलेल्या वर्तनात्मक बायोमेट्रिक्स आणि पॅटर्न विश्लेषणाकडे सरकत आहेत, जी साध्या तपासण्यांमध्ये सुटून जाणारे AI-निर्मित फसवणुकीचे प्रयत्न पकडू शकतात.

वसुली आणि सेवा साधने कोणती खाती डिफॉल्टच्या धोक्यात आहेत याचा अंदाज लावण्यासाठी आणि त्यानुसार संपर्क व परतफेड योजना सानुकूल करण्यासाठी अशाच तंत्रांचा वापर करत आहेत, कर्जदाराच्या प्रत्यक्ष परिस्थितीचा विचार न करता प्रत्येक थकीत खात्याला तीच वसुली प्रक्रिया लावण्याऐवजी.

ग्राहकांशी थेट संबंधित साधनेही बदलत आहेत, कर्जदारांच्या नेहमीच्या प्रश्नांची उत्तरे देण्यासाठी, अर्जदारांना कागदपत्र आवश्यकतांबद्दल मार्गदर्शन करण्यासाठी आणि कर्जपुरवठ्याचे निर्णय सोप्या भाषेत स्पष्ट करण्यासाठी AI चा वापर वाढत्या प्रमाणात केला जात आहे, ज्यामुळे पुनरावृत्ती होणाऱ्या प्रश्नांसाठी मानवी सहाय्य पथकांवरील कार्यभार कमी होतो.

प्रत्यक्ष जागतिक उदाहरणे

Rezolv हे दुर्लक्षित बाजारपेठांसाठी एकत्रित AI-आधारित कर्जपुरवठा आणि वसुली साधने उभारणाऱ्या विक्रेत्याचे स्पष्ट उदाहरण आहे, ज्यासाठी Norwest च्या नेतृत्वाखालील त्यांची Series A फेरी विशेषतः हे तंत्रज्ञान आणखी विस्तारण्यासाठी उभारण्यात आली.

प्रस्थापित संस्थांच्या बाजूने पाहता, Rabobank ची पुढील तीन वर्षांत AI क्षमता उभारण्यासाठी आणि विस्तारण्यासाठी €2 billion पर्यंत गुंतवणूक करण्याची योजना, आणि ABN Amro ची Mistral AI सोबतची भागीदारी, हे दाखवते की मोठ्या बँका केवळ रेडीमेड सॉफ्टवेअरवर अवलंबून न राहता एकतर मोठ्या प्रमाणावर अंतर्गत AI साधने उभारत आहेत किंवा विशेष AI कंपन्यांसोबत भागीदारी करत आहेत.

Visa चे BioCatch चे $2.4 billion चे अधिग्रहण या वर्गांच्या संगमावर बसते, कारण फसवणूक आणि ओळख साधने आता जोड-वैशिष्ट्य असलेल्या सुरक्षा स्तराऐवजी, ती ज्या कर्जपुरवठा आणि पेमेंट पायाभूत सुविधांचे संरक्षण करतात त्यापासून अविभाज्य मानली जात आहेत.

व्यावहारिक आर्थिक टिप्स

AI साधनांचे मूल्यांकन करणाऱ्या कर्जदात्यांनी आधी स्वतःच्या अडचणी नेमक्या ओळखल्या पाहिजेत, मग ती तुटपुंज्या फाइलची अंडररायटिंग असो, फसवणूक शोध असो किंवा वसुली कार्यक्षमता असो, कारण सर्वात सक्षम AI कर्जपुरवठा साधने सर्वसाधारण उपाय म्हणून विकली जाण्याऐवजी कर्ज जीवनचक्रातील एका विशिष्ट भागासाठी बनवलेली असतात.

एखादे साधन फसवणूक शोधण्यात BioCatch सारख्या त्या विशिष्ट कार्यातील अनुभव असलेल्या विशेष विक्रेत्याकडून पुरवले जाते, की Rezolv च्या एकत्रित कर्जपुरवठा आणि वसुली उत्पादनासारख्या अधिक व्यापक प्लॅटफॉर्मकडून, हे तपासणे उपयुक्त ठरते, कारण योग्य निवड कर्जदाराला एका विशिष्ट समस्येवरील उपाय हवा आहे की अधिक एकत्रित प्लॅटफॉर्म हवा आहे यावर अवलंबून असते.

मर्यादित अभियांत्रिकी संसाधने असलेल्या छोट्या कर्जदाते आणि फिनटेक कंपन्यांनी केवळ क्षमतेबरोबरच एकत्रीकरणासाठी लागणाऱ्या प्रयत्नांचाही विचार केला पाहिजे, कारण विद्यमान प्रणालींमध्ये एकत्रित करणे कठीण असलेल्या अत्यंत सक्षम AI साधनाला, सोप्या अवलंबनासाठी बनवलेल्या थोड्या सोप्या साधनापेक्षा मूल्य देण्यासाठी जास्त वेळ लागू शकतो.

भविष्यातील दिशा

Visa च्या BioCatch च्या अधिग्रहणाच्या आणि ABN Amro च्या Mistral AI सोबतच्या भागीदारीच्या पद्धतीचे अनुसरण करत, या क्षेत्रात एकत्रीकरण आणि भागीदारीच्या हालचाली सुरूच राहतील अशी अपेक्षा आहे, कारण मोठ्या वित्तीय संस्था प्रत्येक साधन सुरुवातीपासून उभारण्याऐवजी विशेष AI क्षमता विकत घेण्याचा किंवा त्यासाठी भागीदारी करण्याचा विचार करत आहेत.

त्याचवेळी, एका एकाच साधनाऐवजी एकत्रित तंत्रज्ञान स्टॅकभोवती उभारलेले Rezolv सारखे AI-नेटिव्ह कर्जदाते हे सुचवतात की सर्वात मजबूत वाढ, कर्जपुरवठा प्रक्रियेतील एका टप्प्यावर काम करणाऱ्या स्वतंत्र साधनांऐवजी, अनेक AI कर्जपुरवठा कार्ये एकत्रित करणाऱ्या प्लॅटफॉर्म्सकडून येऊ शकते.

पुढील काही वर्षांत, येथे वर्णन केलेले साधनांचे वर्ग अधिक अस्पष्ट होण्याची शक्यता आहे, कारण अंडररायटिंग, फसवणूक शोध आणि वसुली साधने प्रत्येकी स्वतंत्र एकत्रीकरण आणि देखभालीची गरज असलेल्या वेगळ्या प्रणाली म्हणून कार्य करण्याऐवजी, वाढत्या प्रमाणात तेच मूळ डेटा आणि मॉडेल्स सामायिक करतील.

अवलंब करण्यापूर्वी AI कर्जपुरवठा साधनाचे मूल्यांकन कसे करावे

AI कर्जपुरवठा साधन स्वीकारण्यापूर्वी, ते नेमका कोणता निर्णय किंवा प्रक्रिया सुधारते, त्याला कोणता डेटा आवश्यक आहे, आणि त्याची कामगिरी कशी मोजली जाते हे विचारा, कारण "AI-चलित" कार्यक्षमतेबद्दलचे अस्पष्ट दावे तुमच्या विशिष्ट कर्जदार लोकसंख्येशी संबंधित पुराव्यांची जागा घेऊ शकत नाहीत.

हे साधन सतत निरीक्षण आणि पुनःप्रशिक्षण कसे हाताळते, नियमपालनाच्या उद्देशाने स्पष्टीकरणक्षमतेला कसे पाठबळ देते, आणि विविध आर्थिक परिस्थितींमधून त्याची चाचणी झाली आहे का, हे विचारणेही उपयुक्त ठरते, कारण एका वातावरणात चांगली कामगिरी करणारे साधन दुसऱ्या वातावरणातही तशीच कामगिरी करेल हे आपोआप सिद्ध होत नाही.