भारत की नॉन-बैंकिंग फाइनेंशियल कंपनियां (NBFCs), जैसे कि Piramal Finance और Jio Financial Services, अब आर्टिफिशियल इंटेलिजेंस (AI) का इस्तेमाल करके अपने बिजनेस को और बेहतर बना रही हैं। Piramal Finance ने बताया कि AI की मदद से उनकी कलेक्शन (Collections) पिछले साल के ₹84 करोड़ से बढ़कर इस साल Q1 FY27 में ₹1,019 करोड़ हो गई है। यह टेक्नोलॉजी न सिर्फ कंपनी की कमाई बढ़ा रही है, बल्कि कर्मचारियों की मदद भी कर रही है, उन्हें बदलने की जगह नहीं।
AI से NBFCs की एफिशिएंसी में बड़ा उछाल
भारतीय NBFCs तेजी से आर्टिफिशियल इंटेलिजेंस (AI) को अपना रही हैं ताकि अपनी ऑपरेशनल एफिशिएंसी (Operational Efficiency) और मुनाफे को बढ़ाया जा सके। डॉक्यूमेंट वेरिफिकेशन, KYC प्रोसेसिंग और कलेक्शन जैसे रूटीन कामों को ऑटोमेट (Automate) करके, ये कंपनियां अपनी टीम को ज्यादा बढ़ाए बिना ज्यादा ट्रांज़ैक्शन (Transaction) संभालने का लक्ष्य रख रही हैं।
Piramal Finance और Jio Financial Services AI इंटीग्रेशन में सबसे आगे
शुरुआती अपनाने वालों में, Piramal Finance ने अपनी AI-फर्स्ट स्ट्रैटेजी (AI-first Strategy) से काफी फाइनेंशियल फायदे की रिपोर्ट दी है। कंपनी के इंटेलिजेंट कलेक्शंस प्लेटफॉर्म (Intelligent Collections Platform) का परफॉरमेंस (Performance) तेजी से बढ़ा है, जिसमें Q1 FY27 में मंथली कलेक्शन ₹1,019 करोड़ तक पहुंच गया। यह पिछले साल की इसी तिमाही में रिपोर्ट किए गए ₹84 करोड़ की तुलना में बारह गुना से भी ज्यादा है। कंपनी के मुताबिक, ये ऑटोमेशन एफर्ट्स (Automation Efforts) ऑपरेशनल कॉस्ट (Operational Cost) को कम करके और रिकवरी स्पीड (Recovery Speed) बढ़ाकर सीधे प्रॉफिट एंड लॉस स्टेटमेंट (Profit and Loss Statement) पर असर डाल रहे हैं।
Jio Financial Services भी एक AI-नेटिव ऑपरेटिंग मॉडल (AI-native Operating Model) बना रही है। कंपनी फिलहाल रिस्क (Risk), कंप्लायंस (Compliance) और ऑडिटिंग (Auditing) जैसे कॉम्प्लेक्स कामों को मैनेज करने के लिए करीब 130 AI एजेंट्स का इस्तेमाल कर रही है। 800 से ज़्यादा बिहेवियरल एट्रीब्यूट्स (Behavioral Attributes) को प्रोसेस करने के लिए डेटा एनालिटिक्स (Data Analytics) का इस्तेमाल करके, फर्म ने क्रेडिट असेसमेंट (Credit Assessment) टर्नअराउंड टाइम (Turnaround Time) को 76% तक कम कर दिया है। Jio Financial Services का लक्ष्य अपनी AI पहलों से ऑपरेशनल कॉस्ट को 30% तक कम करना है, जिससे डिजिटल लेंडिंग (Digital Lending) और फाइनेंशियल प्रोडक्ट्स (Financial Products) को स्केल करते हुए एक लीन स्ट्रक्चर (Leaner Structure) बनाए रखने में मदद मिलेगी।
प्रॉफिटेबिलिटी और वर्कफोर्स स्ट्रैटेजी पर असर
इन्वेस्टर्स (Investors) के लिए, इन AI डिप्लॉयमेंट्स (AI Deployments) का सबसे बड़ा फायदा बेहतर प्रॉफिट मार्जिन (Profit Margins) की संभावना में है। बैक-ऑफिस प्रोसेस (Back-office Processes) में मैन्युअल काम को 40% तक कम करके, NBFCs बेहतर ऑपरेटिंग लेवरेज (Operating Leverage) हासिल कर सकती हैं - इसका मतलब है कि रेवेन्यू (Revenue), उस ग्रोथ को मैनेज करने की लागत की तुलना में तेजी से बढ़ता है।
इस डर के बावजूद कि ऑटोमेशन (Automation) से अक्सर नौकरियां खत्म होती हैं, Piramal Finance और Jio Financial Services दोनों ने सार्वजनिक रूप से कहा है कि उनका वर्कफोर्स (Workforce) स्थिर है। कंपनियां AI को ऐसे टूल के रूप में पेश कर रही हैं जो दोहराए जाने वाले, नियम-आधारित कामों को संभालते हैं, जिससे स्टाफ स्ट्रेटेजिक डिसीजन-मेकिंग (Strategic Decision-Making) और कॉम्प्लेक्स कस्टमर रिलेशनशिप्स (Complex Customer Relationships) जैसी हाई-वैल्यू एक्टिविटीज (High-value Activities) पर फोकस कर पाता है। असल में, Piramal Finance ने 260 से ज़्यादा सेल्स स्टाफ की भर्ती में मदद के लिए AI टूल्स का इस्तेमाल किया, जो ह्यूमन-मशीन कोलैबोरेशन (Human-Machine Collaboration) की ओर बदलाव को दिखाता है।
रिस्क और भविष्य के मॉनिटरेबल्स
जबकि AI एफिशिएंसी गेन्स (Efficiency Gains) प्रदान करता है, सेक्टर में कुछ अंतर्निहित जोखिम (Risks) हैं। जैसे-जैसे NBFCs अंडरराइटिंग (Underwriting) और फ्रॉड डिटेक्शन (Fraud Detection) के लिए इंटरनल एल्गोरिदम (Internal Algorithms) पर ज़्यादा निर्भर होती जा रही हैं, इन मॉडल्स की रिलायबिलिटी (Reliability) महत्वपूर्ण हो जाती है। ऑटोमेटेड कंप्लायंस (Automated Compliance) या फ्रॉड मैनेजमेंट सिस्टम्स (Fraud Management Systems) में कोई भी विफलता रिजर्व बैंक ऑफ इंडिया (RBI) जैसी नियामक संस्थाओं से जांच का कारण बन सकती है, जो डिजिटल लेंडिंग प्रैक्टिस (Digital Lending Practices) पर सख्त निगरानी रखती है।
इन्वेस्टर्स को यह ट्रैक करना चाहिए कि कलेक्शन और क्रेडिट असेसमेंट में ये एफिशिएंसी गेन्स आगामी तिमाही नतीजों में रिटर्न रेश्यो (Return Ratios) में लगातार सुधार और कम क्रेडिट कॉस्ट (Credit Costs) में बदलते हैं या नहीं। इसके अलावा, डिजिटल लेंडिंग स्पेस (Digital Lending Space) में कॉम्पिटिशन (Competition) बढ़ने के साथ, इन फर्म्स की टेक्नोलॉजी-ड्रिवन कॉस्ट एडवांटेज (Technology-driven Cost Advantage) को बनाए रखने की क्षमता, जबकि संभावित डेटा सिक्योरिटी (Data Security) और मॉडल-बायस रिस्क (Model-Bias Risks) को मैनेज करने की क्षमता, लॉन्ग-टर्म परफॉरमेंस (Long-term Performance) के लिए महत्वपूर्ण होगी।