भारतातील UPI प्लॅटफॉर्मने July 2026 मध्ये तब्बल **23.66 अब्ज** व्यवहार नोंदवून एक नवा उच्चांक गाठला आहे. मात्र, पेमेंट मार्जिनवरील दबावामुळे आता फिनटेक कंपन्या डिजिटल क्रेडिट आणि AI-आधारित सेवांकडे वळत आहेत, जेणेकरून नफा वाढवता येईल.
UPI व्यवहारांचा नवा उच्चांक!
Unified Payments Interface (UPI) ने July 2026 मध्ये 23.66 अब्ज व्यवहार पूर्ण केले असून, या व्यवहारांचे मूल्य ₹29.88 लाख कोटी इतके आहे. हे आकडे UPI हे भारताच्या डिजिटल अर्थव्यवस्थेचा कणा असल्याचे पुन्हा एकदा सिद्ध करतात.
फायद्यासाठी नवीन मार्ग
सुरुवातीला फिनटेक कंपन्यांनी जास्तीत जास्त लोकांपर्यंत डिजिटल पेमेंट पोहोचवण्यावर लक्ष केंद्रित केले होते. मात्र, UPI व्यवहारांवर सध्या Merchant Discount Rate (MDR) लागू नसल्याने यातून मिळणारा महसूल खूपच कमी आहे. त्यामुळे आता कंपन्या डिजिटल कर्ज (Digital Lending) आणि एम्बेडेड फायनान्स (Embedded Finance) यांसारख्या मार्गांनी कमाई करण्याचा प्रयत्न करत आहेत. UPI च्या माध्यमातून कर्ज देता आल्यास कंपन्यांना फी किंवा व्याजातून उत्पन्न मिळू शकते, जे पेमेंट प्रक्रियेतील कमी मार्जिन भरून काढण्यास मदत करेल.
AI चा वाढता प्रभाव
कृत्रिम बुद्धिमत्ता (Artificial Intelligence - AI) कर्जदार आणि पेमेंट कंपन्यांसाठी एक महत्त्वाचे साधन बनत आहे. AI चा वापर आता ग्राहकांना मदत करण्यासोबतच, 'Predictive Underwriting' साठीही केला जात आहे. यामध्ये ग्राहकाच्या डिजिटल सवयी, युटिलिटी बिल पेमेंट आणि मागील व्यवहारांचा अभ्यास करून कर्ज परतफेडीची क्षमता तपासली जाते. विशेषतः ज्यांच्याकडे क्रेडिट रेकॉर्ड नाही, अशा 'new-to-credit' ग्राहकांसाठी हे फायद्याचे ठरत आहे.
याशिवाय, AI मुळे कामकाजातही कार्यक्षमता येत आहे. कंपन्या मशीन लर्निंगचा वापर करून फसवणूक (Fraud) त्वरित ओळखू शकतात, ज्यामुळे आर्थिक नुकसान टाळता येते. तसेच, AI-आधारित टूल्स लहान व्यवसायांना कलेक्शन आणि इन्व्हेंटरी मॅनेजमेंटमध्ये मदत करत आहेत, ज्यामुळे ते अधिक कर्ज-योग्य बनू शकतात.
धोके आणि नियामक नियमावली
कर्ज व्यवसायात उतरणे धोक्याचे ठरू शकते. भारतीय रिझर्व्ह बँकेने (RBI) विशेषतः असुरक्षित कर्जांच्या (unsecured lending) वाढत्या प्रमाणाबद्दल चिंता व्यक्त केली आहे. नियम कडक असल्याने, क्रेडिट उत्पादने किंवा नॉन-बँकिंग फायनान्शियल कंपनी (NBFC) कर्जांसंबंधीचे नवे नियम कंपन्यांच्या वाढीवर परिणाम करू शकतात.
सिस्टमची विश्वासार्हता देखील महत्त्वाची आहे. व्यवहारांची संख्या वाढत असताना, नेटवर्कमध्ये बिघाड झाल्यास त्याचा परिणाम होऊ शकतो. तसेच, AI चा वापर जरी जलद असला तरी, त्याचे निर्णय पारदर्शक नसण्याची (black-box decision-making) शक्यता असते. त्यामुळे कंपन्यांना नियम आणि पारदर्शकतेचे पालन करावे लागेल.
गुंतवणूकदार आता या नवीन महसूल मॉडेलची टिकाऊपणा तपासतील. फिनटेक कंपन्या आणि बँकांच्या नफ्यात क्रेडिट वाढीचा किती वाटा आहे, आणि वाढत्या कर्ज पोर्टफोलिओसोबत ते मालमत्तेची गुणवत्ता (asset quality) कशी राखतात, हे पाहणे महत्त्वाचे ठरेल.