Figure का बड़ा दांव: Blockchain से Fannie Mae, Freddie Mac को सीधी टक्कर, लोन होंगे बेहद सस्ते?

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AuthorSaanvi Reddy|Published at:
Figure का बड़ा दांव: Blockchain से Fannie Mae, Freddie Mac को सीधी टक्कर, लोन होंगे बेहद सस्ते?
Overview

ब्लॉकचेन फर्म Figure Technology Solutions ने अब मॉर्टगेज (Mortgage) के क्षेत्र में बड़े नामों Fannie Mae और Freddie Mac को चुनौती देने की तैयारी कर ली है। कंपनी के CEO Mike Cagney का कहना है कि वे लोन ओरिजिनेशन की लागत को घटाकर करीब **$1,000** तक ला सकते हैं, जो कि मौजूदा दिग्गजों की **$11,000** की लागत से काफी कम है। इस प्लेटफॉर्म से अप्रूवल और फंडिग तेजी से होगी, जिसका लक्ष्य फर्स्ट-लेन मॉर्टगेज मार्केट का बड़ा हिस्सा हासिल करना है।

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मॉर्टगेज मार्केट में नई क्रांति की तैयारी

Figure Technology Solutions अपनी ब्लॉकचेन तकनीक का इस्तेमाल करके फर्स्ट-लेन ऑरिजनेशन (First-Lien Origination) के लिए मॉर्टगेज दिग्गजों Fannie Mae और Freddie Mac को सीधी टक्कर दे रही है। कंपनी के CEO Mike Cagney ने बताया कि वे प्रति लोन ओरिजिनेशन की लागत को घटाकर लगभग $1,000 तक ला सकते हैं। यह उन गवर्नमेंट-स्पॉन्सर्ड एंटरप्राइजेज (GSEs) की अनुमानित $11,000 की लागत की तुलना में बहुत कम है, जो आमतौर पर लेंडर्स से मॉर्टगेज खरीदते हैं।

स्पीड और लागत में कटौती का फोकस

Figure की रणनीति लागत में कटौती करने और प्रक्रियाओं को तेज करने पर केंद्रित है। कंपनी का दावा है कि उनका प्लेटफॉर्म होम इक्विटी लाइन ऑफ क्रेडिट (HELOC) के अप्रूवल को सिर्फ 5 मिनट में कर सकता है और लोन को 3 दिनों के अंदर फंड कर सकता है। यह इंडस्ट्री के सामान्य 30 से 45 दिनों के मानक से कहीं अधिक तेज है। प्लेटफॉर्म का लक्ष्य ऑरिजनेटर्स (Originators) को उनके लोन के लिए एक गारंटीड खरीदार भी प्रदान करना है, ठीक उसी तरह जैसे Fannie Mae और Freddie Mac करते हैं।

Cagney ने फर्स्ट-लेन मॉर्टगेज मार्केट के $300,000 से कम के सेगमेंट को अपना मुख्य लक्ष्य बताया है। उन्होंने समझाया कि मौजूदा GSE फी स्ट्रक्चर छोटे लोन को Fannie और Freddie के लिए कम फायदेमंद बनाते हैं, जिससे Figure के सुव्यवस्थित दृष्टिकोण के लिए एक अवसर पैदा होता है।

ब्लॉकचेन वैल्यूएशन पर बहस

Figure की ब्लॉकचेन कहानी में एक जटिलता तब आती है जब उनके HELOC टोकन को एक पब्लिक ब्लॉकचेन पर मार्केट वैल्यू के हिसाब से नौवां सबसे बड़ा क्रिप्टो एसेट बताया गया। यह स्थिति लगभग छह हफ्ते पहले बनी थी। हालांकि, इस दावे ने इस बात पर बहस छेड़ दी है कि 'ऑन-चेन' गतिविधि किसे माना जाए। उदाहरण के लिए, DeFiLlama के संस्थापक ने Figure के रिपोर्ट किए गए $12 बिलियन के टोकेनाइज्ड रियल-वर्ल्ड एसेट्स (Tokenized Real-World Assets) पर सवाल उठाया, यह कहते हुए कि Figure से जुड़े Provenance चेन पर केवल एक छोटा सा हिस्सा ही आसानी से दिखाई दे रहा था। DeFiLlama के ट्रैकर के अनुसार, वर्तमान में Figure का कुल वैल्यू लॉक्ड (TVL) लगभग $140 मिलियन है।

फाइनेंशियल परफॉर्मेंस और स्ट्रैटेजिक बदलाव

ब्लॉकचेन वैल्यूएशन की चर्चाओं से परे, Figure के फाइनेंस में बैलेंस-शीट लेंडिंग से मार्केटप्लेस मॉडल की ओर एक रणनीतिक बदलाव दिख रहा है। कंपनी के एडजस्टेड EBITDA मार्जिन में 2025 में 30% से बढ़कर 55% हो गया, और मैनेजमेंट का लक्ष्य एक से दो साल में इसे 80-85% तक पहुंचाना है। साल 2024 में रेवेन्यू $339 मिलियन और 2025 में $510 मिलियन तक पहुंच गया। सेल-साइड एनालिस्ट 2026 के लिए $650 मिलियन से $680 मिलियन के बीच रेवेन्यू का अनुमान लगा रहे हैं। Figure ने मार्च में एक इनिशियल पब्लिक ऑफरिंग (IPO) भी की थी।

भविष्य के इंटीग्रेशन और लिस्टिंग

आगे देखते हुए, Figure Consensys के MetaMask के साथ इंटीग्रेशन की संभावनाएं तलाश रही है ताकि इसके Democratized Prime DeFi प्रोटोकॉल का उपयोग किया जा सके, जिससे ऑनचेन मॉर्टगेज और ऑटो कोलैटरल के खिलाफ लेंडिंग संभव हो सके। कंपनी ने अपने इक्विटी की दूसरी लिस्टिंग OPEN पर भी घोषित की है, जो Figure का अपना ब्लॉकचेन-नेटिव प्लेटफॉर्म है। प्रारंभिक लिस्टिंग में Figure के FIGR शेयर और $150 मिलियन का सेकेंडरी ऑफरिंग शामिल थी। फर्स्ट-लेन मॉर्टगेज सेक्टर में यह कदम स्थापित वित्तीय इंफ्रास्ट्रक्चर को सीधे चुनौती देता है, जिसका उद्देश्य होम लेंडिंग में दक्षता और पहुंच में सुधार करना है।

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Disclaimer:This content is for educational and informational purposes only and does not constitute investment, financial, or trading advice, nor a recommendation to buy or sell any securities. Readers should consult a SEBI-registered advisor before making investment decisions, as markets involve risk and past performance does not guarantee future results. The publisher and authors accept no liability for any losses. Some content may be AI-generated and may contain errors; accuracy and completeness are not guaranteed. Views expressed do not reflect the publication’s editorial stance.