L&T Finance के AI-पावर्ड अंडरराइटिंग प्लेटफॉर्म, Cyclops, ने अपने निवेश पर दस गुना रिटर्न दिया है, जिससे कंपनी के मुनाफे में ₹250 करोड़ का योगदान हुआ है। इस टेक्नोलॉजी ने टू-व्हीलर सेगमेंट में क्रेडिट लागत को काफी कम किया है और लोन डिस्बर्समेंट को बढ़ाया है। यह सफलता कंपनी की व्यापक डिजिटल रणनीति और हाल के ₹902 करोड़ के रिकॉर्ड तिमाही मुनाफे के अनुरूप है, क्योंकि कंपनी पूरी तरह से रिटेल-केंद्रित मॉडल की ओर बढ़ रही है।
L&T Finance को AI से कैसे मिली बड़ी बढ़त?
L&T Finance ने अपने खास आर्टिफिशियल इंटेलिजेंस (AI) प्लेटफॉर्म, Cyclops, से तगड़ा फाइनेंशियल बूस्ट हासिल किया है। कंपनी ने बताया है कि यह AI-पावर्ड अंडरराइटिंग इंजन, जिसे शुरुआत में टू-व्हीलर फाइनेंसिंग बिजनेस में लागू किया गया था, ने शुरुआती निवेश का लगभग दस गुना रिटर्न दिया है। इस पहल ने सीधे तौर पर कंपनी के प्रॉफिट एंड लॉस (Profit and Loss) में करीब ₹250 करोड़ का योगदान दिया है, जिसका मुख्य कारण क्रेडिट लागत में कमी और लोन डिस्बर्समेंट प्रक्रिया का सुव्यवस्थित होना है।
AI का लेंडिंग पर असर
यह वित्तीय लाभ एक चुस्त निवेश रणनीति का नतीजा है। टू-व्हीलर सेगमेंट में प्लेटफॉर्म को लागू करने के लिए शुरुआती तौर पर लगभग ₹20 करोड़ का आवंटन किया गया था, और पिछले 26 महीनों में इस प्लेटफॉर्म ने प्रमुख ऑपरेशनल मेट्रिक्स को बेहतर बनाने में मदद की है। टू-व्हीलर कैटेगरी में मंथली लोन डिस्बर्समेंट ₹650 करोड़ से बढ़कर ₹1,000 करोड़ हो गया। इसी समय, क्रेडिट कॉस्ट्स (जो संभावित बैड लोंस के लिए अलग रखी गई राशि को दर्शाते हैं) में भारी गिरावट आई, जो लगभग 4% से घटकर 1.5% से नीचे आ गई।
यह टेक्नोलॉजी-संचालित दक्षता कंपनी की व्यापक 'लक्ष्य 2031' (Lakshya 2031) रणनीति का हिस्सा है, जिसका उद्देश्य फर्म को मुख्य रूप से रिटेल-केंद्रित लेंडर में बदलना है। Q1 FY27 के अपने लेटेस्ट तिमाही नतीजों में, कंपनी ने ₹902 करोड़ का रिकॉर्ड कंसॉलिडेटेड प्रॉफिट आफ्टर टैक्स (Profit After Tax) दर्ज किया, जो पिछले साल की तुलना में 29% की वृद्धि है। रिटेल सेगमेंट अब कंपनी के कुल लोन बुक का 98% है।
टेक स्ट्रैटेजी और भविष्य का आउटलुक
L&T Finance अपने डिजिटल इंफ्रास्ट्रक्चर में भारी निवेश जारी रखे हुए है, जिसका सालाना टेक्नोलॉजी खर्च उसके ऑपरेटिंग एक्सपेंडिचर (Operating Expenditure) का लगभग 10% है। यह इंडस्ट्री स्टैंडर्ड्स की तुलना में एक उल्लेखनीय उच्च आवंटन है। इसे सपोर्ट करने के लिए, कंपनी अपना प्राइवेट क्लाउड इंफ्रास्ट्रक्चर बना रही है और अपनी डेटा प्रोसेसिंग पावर को बढ़ाने के लिए NVIDIA जैसे टेक्नोलॉजी पार्टनर्स के साथ सहयोग कर रही है।
आगे बढ़ते हुए, फर्म उत्तर प्रदेश, महाराष्ट्र और राजस्थान जैसे राज्यों में अपनी माइक्रोफाइनेंस ऑपरेशंस का विस्तार करने की योजना बना रही है। जबकि टेक्नोलॉजी ने अंडरराइटिंग को मानकीकृत और तेज करने में मदद की है, माइक्रोफाइनेंस सेक्टर अपनी अनूठी चुनौतियाँ पेश करता है। इस इंडस्ट्री ने हाल ही में कस्टमर ओवर-लिवरेजिंग (Customer Over-leveraging) और रेगुलेटरी कंप्लायंस (Regulatory Compliance) के संबंध में बढ़ी हुई जांच का सामना किया है। कंपनी ने कहा है कि वह नवीनतम माइक्रोफाइनेंस इंस्टीट्यूशन नेटवर्क (MFIN) गाइडलाइंस का सख्ती से पालन कर रही है और जोखिमों को प्रबंधित करने के लिए सरकार समर्थित क्रेडिट गारंटी योजनाओं का उपयोग कर रही है।
निगरानी के लिए जोखिम
जबकि AI-संचालित अंडरराइटिंग को अपनाने से मार्जिन और प्रोसेसिंग स्पीड के लिए स्पष्ट लाभ दिख रहे हैं, निवेशकों को व्यापक सेक्टर जोखिमों से अवगत होना चाहिए। माइक्रोफाइनेंस और रूरल लेंडिंग स्पेस मैक्रोइकॉनॉमिक फैक्टर्स (Macroeconomic Factors) के प्रति संवेदनशील है, जिसमें इंफ्लेशनरी प्रेशर (Inflationary Pressures) और रूरल डिमांड में उतार-चढ़ाव शामिल हैं। इसके अलावा, कंपनी को अपने विविध बिजनेस पोर्टफोलियो में इन जटिल AI मॉडल्स को स्केल करने के प्रयासों में एग्जीक्यूशन (Execution) चुनौतियों का सामना करना पड़ता है। जैसे-जैसे लोन बुक बढ़ती है, इन मॉडल्स की विश्वसनीयता और सटीकता बनाए रखना आने वाली तिमाहियों में निवेशकों के लिए ट्रैक करने का एक प्रमुख क्षेत्र होगा।