UPI ट्रांजैक्शन जुलाई 2026 में 23.66 अरब के पार! अब Fintech कंपनियों का फोकस क्रेडिट और AI पर

UPI की रिकॉर्डतोड़ परफॉर्मेंस, पर अब नफा कमाने की नई राह

यूनिफाइड पेमेंट्स इंटरफेस (UPI) ने जुलाई 2026 में ₹29.88 लाख करोड़ के 23.66 अरब ट्रांजैक्शन प्रोसेस करके एक नया रिकॉर्ड बनाया है। ये आंकड़े साफ करते हैं कि UPI भारत की डिजिटल इकोनॉमी की रीढ़ बन चुका है। लेकिन, अब बैंकों और फिनटेक कंपनियों का फोकस सिर्फ ट्रांजैक्शन वॉल्यूम बढ़ाने से हटकर कमाई के नए तरीके खोजने पर है। इंडस्ट्री अब क्रेडिट प्रोडक्ट्स और AI-पावर्ड फाइनेंशियल सर्विसेज के जरिए अपनी इनकम बढ़ाने की ओर बढ़ रही है।

प्रॉफिट (Profit) बढ़ाने पर Fintech कंपनियों का जोर

कई सालों तक, फिनटेक सेक्टर ने डिजिटल पेमेंट्स को ज्यादा से ज्यादा लोगों तक पहुंचाने पर ध्यान दिया। लेकिन, UPI पेमेंट्स पर मर्चेंट डिस्काउंट रेट (MDR) न होने के कारण, अरबों ट्रांजैक्शन से होने वाली कमाई बहुत कम है। ऐसे में, कंपनियां अब ग्रोथ के अगले कदम के तौर पर डिजिटल लेंडिंग (Digital Lending) और एम्बेडेड फाइनेंस (Embedded Finance) की ओर देख रही हैं। UPI फ्लो में सीधे क्रेडिट को शामिल करके, लेंडर्स पॉइंट-ऑफ-सेल पर ही लोन दे सकते हैं। इससे उन्हें फीस या ब्याज से इनकम होती है, जो पेमेंट प्रोसेसिंग में कम मार्जिन की भरपाई के लिए ज़रूरी है।

इंडस्ट्री के लीडर्स इस बात पर बारीकी से नजर रख रहे हैं कि क्रेडिट ट्रांजैक्शन कैसे बढ़ रहे हैं। 'क्रेडिट-ऑन-UPI' के मासिक वॉल्यूम में वृद्धि के साथ, कंपनियां ग्राहकों की खर्च करने की आदतों को बेहतर ढंग से समझने के लिए पेमेंट डेटा का उपयोग करने के तरीके खोज रही हैं। यह डेटा पारंपरिक तरीकों की तुलना में तेज़ और ज़्यादा पर्सनलाइज्ड लोन देने में मदद करता है।

फाइनेंशियल सर्विसेज में AI का बढ़ता रोल

आर्टिफिशियल इंटेलिजेंस (AI) लेंडर्स और पेमेंट कंपनियों के लिए इस बदलाव को संभालने में एक अहम टूल बनता जा रहा है। कस्टमर सपोर्ट से आगे बढ़कर, AI का इस्तेमाल अब प्रेडिक्टिव अंडरराइटिंग (Predictive Underwriting) के लिए भी हो रहा है। यह पारंपरिक क्रेडिट स्कोर पर निर्भर रहने के बजाय, कस्टमर के डिजिटल फुटप्रिंट, जैसे यूटिलिटी बिल पेमेंट्स और ट्रांजैक्शन हिस्ट्री का विश्लेषण करके लोन चुकाने की उनकी क्षमता का आकलन करने का एक तरीका है। यह 'न्यू-टू-क्रेडिट' ग्राहकों के लिए खास तौर पर उपयोगी है जिनके पास औपचारिक क्रेडिट रिकॉर्ड नहीं होता।

AI को ऑपरेशनल एफिशिएंसी (Operational Efficiency) को सुव्यवस्थित करने के लिए भी इस्तेमाल किया जा रहा है। कंपनियां रियल-टाइम में फ्रॉड का पता लगाने के लिए मशीन लर्निंग का उपयोग कर रही हैं, जिससे फाइनेंशियल लॉस का खतरा कम हो जाता है। इसके अलावा, AI-आधारित टूल्स छोटे व्यवसायों को कलेक्शन और इन्वेंट्री मैनेजमेंट को ऑटोमेट करने में मदद कर रहे हैं, जिससे वे समय के साथ ज़्यादा क्रेडिट के योग्य बन सकते हैं।

जोखिम और रेगुलेटरी निगरानी

निवेशकों को यह ध्यान रखना चाहिए कि क्रेडिट की ओर यह झुकाव जोखिमों के साथ आता है। रिजर्व बैंक ऑफ इंडिया (RBI) असुरक्षित लेंडिंग (Unsecured Lending) की तेज़ी से बढ़ती ग्रोथ को लेकर चिंतित है। रेगुलेटरी निगरानी सख्त बनी हुई है, और क्रेडिट प्रोडक्ट्स या नॉन-बैंकिंग फाइनेंशियल कंपनी (NBFC) लेंडिंग से संबंधित कोई भी नए नियम इस बात पर असर डाल सकते हैं कि ये कंपनियां कितनी तेज़ी से अपने लोन पोर्टफोलियो को बढ़ा सकती हैं।

ऑपरेशनल चुनौतियां भी हैं। जैसे-जैसे ट्रांजैक्शन वॉल्यूम रिकॉर्ड ऊंचाई पर पहुंच रहा है, सिस्टम की विश्वसनीयता महत्वपूर्ण है। समय-समय पर नेटवर्क आउटेज या बैंक-साइड के इश्यू चिंता का विषय बने हुए हैं, जिससे रेगुलेटर्स से क्वालिटी-ऑफ-सर्विस के सख्त मानक लागू हो सकते हैं। इसके अलावा, AI जहां तेज़ी प्रदान करता है, वहीं 'ब्लैक-बॉक्स' डिसीजन-मेकिंग जैसे तकनीकी जोखिम भी पैदा करता है, जहां लोन अप्रूवल के पीछे का लॉजिक पारदर्शी नहीं हो सकता। कंपनियों को यह सुनिश्चित करना होगा कि उनके AI मॉडल एक्सप्लेनबिलिटी (Explainability) और फेयरनेस (Fairness) के लिए रेगुलेटरी आवश्यकताओं का पालन करें।

अगला महत्वपूर्ण ट्रेंड इन नए रेवेन्यू मॉडल की स्थिरता को ट्रैक करना होगा। निवेशक इस बात पर अपडेट देख सकते हैं कि क्रेडिट ग्रोथ फिनटेक कंपनियों और बैंकों के बॉटम लाइन में कितना योगदान देता है, और क्या ये कंपनियां अपने लोन पोर्टफोलियो का विस्तार करते हुए स्वस्थ एसेट क्वालिटी बनाए रख सकती हैं।