Hero FinCorp 'ਚ ਆਈ ਤੇਜ਼ੀ! Salesforce AI ਨਾਲ Loan Processing ਦਾ ਸਮਾਂ **72%** ਘਟਿਆ

Hero FinCorp ਨੇ Loan Approval ਪ੍ਰਕਿਰਿਆ ਨੂੰ ਤੇਜ਼ ਕਰਨ ਲਈ Salesforce ਦੇ Agentforce ਪਲੇਟਫਾਰਮ ਨੂੰ ਅਪਣਾਇਆ ਹੈ। ਦਸਤਾਵੇਜ਼ਾਂ ਦੀ ਜਾਂਚ ਅਤੇ ਕ੍ਰੈਡਿਟ ਚੈੱਕ ਨੂੰ ਸੁਚਾਰੂ ਬਣਾ ਕੇ, NBFC ਨੇ ਟੂ-ਵ੍ਹੀਲਰ ਲੋਨ ਲਈ ਪ੍ਰੋਸੈਸਿੰਗ ਸਮੇਂ ਵਿੱਚ **72%** ਦੀ ਕਮੀ ਹਾਸਲ ਕੀਤੀ ਹੈ, ਜੋ ਕਿ ਇਸ ਸੈਕਟਰ ਵਿੱਚ ਇੱਕ ਮਹੱਤਵਪੂਰਨ ਮੁਕਾਬਲੇਬਾਜ਼ੀ ਵਾਲਾ ਮੈਟ੍ਰਿਕ ਹੈ।

ਕੀ ਹੋਇਆ?

Hero FinCorp ਨੇ Salesforce ਨਾਲ ਇੱਕ ਨਵੇਂ ਸਮਝੌਤੇ ਰਾਹੀਂ ਆਪਣੀ ਲੋਨ ਦੇਣ ਦੀ ਪ੍ਰਕਿਰਿਆ ਵਿੱਚ ਵੱਡਾ ਬਦਲਾਅ ਕੀਤਾ ਹੈ। ਕੰਪਨੀ ਆਪਣੇ "Agentforce" ਪਲੇਟਫਾਰਮ, ਨਾਲ ਹੀ Data 360 ਅਤੇ MuleSoft ਵਰਗੇ ਹੋਰ ਟੂਲਸ ਦੀ ਵਰਤੋਂ ਕਰ ਰਹੀ ਹੈ ਤਾਂ ਜੋ ਲੋਨ ਪ੍ਰੋਸੈਸਿੰਗ ਵਰਕਫਲੋ ਨੂੰ ਆਟੋਮੈਟਿਕ ਕੀਤਾ ਜਾ ਸਕੇ। ਇਹ ਟੈਕਨਾਲੋਜੀ ਹੁਣ ਲੋਨ ਲੈਣ ਦੀ ਪ੍ਰਕਿਰਿਆ ਦੇ ਕਈ ਅਹਿਮ ਹਿੱਸਿਆਂ ਨੂੰ ਸੰਭਾਲ ਰਹੀ ਹੈ, ਜਿਵੇਂ ਕਿ ਦਸਤਾਵੇਜ਼ਾਂ ਨੂੰ ਕੱਢਣਾ ਅਤੇ ਪ੍ਰਮਾਣਿਤ ਕਰਨਾ, PAN ਅਤੇ Aadhaar ਵਰਗੇ ਸਰਕਾਰੀ ID ਦੀ ਜਾਂਚ, ਕ੍ਰੈਡਿਟ ਅਤੇ ਬੈਂਕ ਚੈੱਕ ਕਰਨਾ, ਅਤੇ ਡਿਜੀਟਲ ਸਿਗਨੇਚਰ ਸ਼ੁਰੂ ਕਰਨਾ।

ਕੰਪਨੀ ਮੁਤਾਬਕ, ਇਸ ਬਦਲਾਅ ਨਾਲ ਟੂ-ਵ੍ਹੀਲਰ ਲੋਨ ਪ੍ਰੋਸੈਸ ਕਰਨ ਵਿੱਚ ਲੱਗਣ ਵਾਲੇ ਸਮੇਂ ਵਿੱਚ 72% ਦਾ ਸੁਧਾਰ ਹੋਇਆ ਹੈ। ਇਸ ਦਾ ਮੁੱਖ ਮਕਸਦ ਨਵੇਂ ਲੋਨ ਅਰਜ਼ੀਦਾਰਾਂ ਅਤੇ ਮੌਜੂਦਾ ਡੀਲਰ ਨੈੱਟਵਰਕ ਲਈ ਹੱਥੀਂ ਕੰਮ ਕਰਨ ਵਾਲੀਆਂ, ਕਾਗਜ਼ਾਂ 'ਤੇ ਆਧਾਰਿਤ ਪ੍ਰਕਿਰਿਆਵਾਂ ਤੋਂ ਤੇਜ਼, ਡਿਜੀਟਲ-ਪਹਿਲ ਵਾਲੇ ਪਹੁੰਚ ਵੱਲ ਵਧਣਾ ਹੈ।

ਲੋਨ ਦੇਣ ਵਿੱਚ ਕੁਸ਼ਲਤਾ ਕਿਉਂ ਮਾਇਨੇ ਰੱਖਦੀ ਹੈ?

Hero FinCorp ਵਰਗੀ NBFC ਲਈ, ਖਾਸ ਕਰਕੇ ਟੂ-ਵ੍ਹੀਲਰ ਫਾਈਨਾਂਸਿੰਗ ਦੇ ਖੇਤਰ ਵਿੱਚ, ਗਤੀ ਇੱਕ ਮਹੱਤਵਪੂਰਨ ਮੁਕਾਬਲੇਬਾਜ਼ੀ ਫਾਇਦਾ ਹੈ। ਟੂ-ਵ੍ਹੀਲਰ ਲੋਨ ਬਾਜ਼ਾਰ ਵਿੱਚ ਜ਼ਿਆਦਾ ਵੌਲਯੂਮ ਹੁੰਦਾ ਹੈ ਅਤੇ ਕੀਮਤਾਂ ਪ੍ਰਤੀ ਸੰਵੇਦਨਸ਼ੀਲ ਹੁੰਦਾ ਹੈ। ਜਦੋਂ ਕੋਈ ਗਾਹਕ ਡੀਲਰਸ਼ਿਪ 'ਤੇ ਜਾਂਦਾ ਹੈ, ਤਾਂ ਤੇਜ਼ੀ ਨਾਲ ਲੋਨ ਮਨਜ਼ੂਰ ਕਰਨ ਦੀ ਸਮਰੱਥਾ ਅਕਸਰ ਇਹ ਨਿਰਧਾਰਤ ਕਰਦੀ ਹੈ ਕਿ ਵਿਕਰੀ ਕੰਪਨੀ ਨੂੰ ਮਿਲੇਗੀ ਜਾਂ ਕਿਸੇ ਮੁਕਾਬਲੇਬਾਜ਼ ਨੂੰ। ਲੋਨ ਮਨਜ਼ੂਰ ਕਰਨ ਵਿੱਚ ਲੱਗਣ ਵਾਲੇ ਸਮੇਂ ਨੂੰ ਘਟਾ ਕੇ, ਕੰਪਨੀ ਦਾ ਉਦੇਸ਼ ਗਾਹਕਾਂ ਦੀ ਸੰਤੁਸ਼ਟੀ ਵਧਾਉਣਾ ਅਤੇ ਆਪਣੇ ਮੌਜੂਦਾ ਕਰਮਚਾਰੀਆਂ ਨਾਲ ਜ਼ਿਆਦਾ ਲੋਨ ਪ੍ਰੋਸੈਸ ਕਰਨ ਦੀ ਸਮਰੱਥਾ ਵਧਾਉਣਾ ਹੈ।

ਇਸ ਤਰ੍ਹਾਂ ਦੀ ਕੁਸ਼ਲਤਾ ਨਾਲ ਲੰਬੇ ਸਮੇਂ ਵਿੱਚ ਕੰਮਕਾਜੀ ਖਰਚੇ ਵੀ ਘੱਟ ਹੋ ਸਕਦੇ ਹਨ। ਕਰਮਚਾਰੀਆਂ ਦੇ ਦਸਤਾਵੇਜ਼ਾਂ ਦੀ ਹੱਥੀਂ ਜਾਂਚ ਕਰਨ ਵਿੱਚ ਘੰਟੇ ਬਿਤਾਉਣ ਦੀ ਬਜਾਏ, AI-ਡ੍ਰਾਈਵਨ ਸਿਸਟਮ ਇਹ ਦੁਹਰਾਉਣ ਵਾਲੇ ਕੰਮ ਕਰਦਾ ਹੈ। ਇਸ ਨਾਲ ਕੰਪਨੀ ਸੰਭਾਵੀ ਤੌਰ 'ਤੇ ਆਪਣੀ ਕਰਮਚਾਰੀ ਗਿਣਤੀ ਨੂੰ ਉਸੇ ਰੇਟ 'ਤੇ ਵਧਾਏ ਬਿਨਾਂ ਆਪਣੇ ਲੋਨ ਬੁੱਕ ਨੂੰ ਵਧਾ ਸਕਦੀ ਹੈ।

ਟੈਕਨਾਲੋਜੀ ਅਤੇ ਰੈਗੂਲੇਟਰੀ ਪ੍ਰਸੰਗ

ਹਾਲਾਂਕਿ ਇਸ ਡਿਜੀਟਲ ਅਪਗ੍ਰੇਡ ਨਾਲ ਕੰਮਕਾਜੀ ਫਾਇਦੇ ਹੁੰਦੇ ਹਨ, ਇਸ ਵਿੱਚ ਕੁਝ ਖਾਸ ਜੋਖਮ ਵੀ ਹਨ ਜਿਨ੍ਹਾਂ ਨੂੰ ਨਿਵੇਸ਼ਕਾਂ ਨੂੰ ਸਮਝਣਾ ਚਾਹੀਦਾ ਹੈ। ਇਸ ਏਕੀਕਰਨ ਵਿੱਚ ਤੀਜੀ-ਧਿਰ ਟੈਕਨਾਲੋਜੀ ਪਲੇਟਫਾਰਮਾਂ 'ਤੇ ਬਹੁਤ ਜ਼ਿਆਦਾ ਨਿਰਭਰਤਾ ਸ਼ਾਮਲ ਹੈ। ਕਿਸੇ ਵੀ ਸਿਸਟਮ ਡਾਊਨਟਾਈਮ ਜਾਂ API ਏਕੀਕਰਨ ਵਿੱਚ ਤਕਨੀਕੀ ਖਰਾਬੀ ਕਾਰਨ ਲੋਨ ਦੇਣਾ ਅਸਥਾਈ ਤੌਰ 'ਤੇ ਰੁਕ ਸਕਦਾ ਹੈ, ਜਿਸਦਾ ਕਾਰੋਬਾਰੀ ਵੌਲਯੂਮ 'ਤੇ ਅਸਰ ਪਵੇਗਾ।

ਇਸ ਤੋਂ ਇਲਾਵਾ, ਭਾਰਤ ਵਿੱਚ ਵਿੱਤੀ ਖੇਤਰ ਭਾਰਤੀ ਰਿਜ਼ਰਵ ਬੈਂਕ (RBI) ਦੁਆਰਾ ਡਾਟਾ ਗੋਪਨੀਯਤਾ, ਡਿਜੀਟਲ ਉਧਾਰ, ਅਤੇ IT ਸੁਰੱਖਿਆ ਸਬੰਧੀ ਸਖ਼ਤ ਦਿਸ਼ਾ-ਨਿਰਦੇਸ਼ਾਂ ਦੇ ਅਧੀਨ ਹੈ। ਜਿਵੇਂ-ਜਿਵੇਂ ਕੰਪਨੀ ਆਪਣੇ ਸੰਵੇਦਨਸ਼ੀਲ ਗਾਹਕ ਡਾਟਾ ਅਤੇ ਪੜਤਾਲ ਪ੍ਰਕਿਰਿਆਵਾਂ ਨੂੰ AI-ਸੰਚਾਲਿਤ ਪਲੇਟਫਾਰਮਾਂ 'ਤੇ ਲਿਆ ਰਹੀ ਹੈ, ਇਸਨੂੰ ਮਜ਼ਬੂਤ ਸਾਈਬਰ ਸੁਰੱਖਿਆ ਉਪਾਵਾਂ ਨੂੰ ਯਕੀਨੀ ਬਣਾਉਣਾ ਹੋਵੇਗਾ। ਕਿਸੇ ਵੀ ਡਾਟਾ ਲੀਕ ਜਾਂ ਡਿਜੀਟਲ ਉਧਾਰ ਨਿਯਮਾਂ ਦੀ ਪਾਲਣਾ ਕਰਨ ਵਿੱਚ ਅਸਫਲਤਾ ਕਾਰਨ ਰੈਗੂਲੇਟਰੀ ਜਾਂਚ ਜਾਂ ਸਾਖ ਨੂੰ ਨੁਕਸਾਨ ਹੋ ਸਕਦਾ ਹੈ।

ਮੁਕਾਬਲੇਬਾਜ਼ੀ ਅਤੇ ਸੈਕਟਰ ਰੁਝਾਨ

Hero FinCorp ਇਸ ਕਦਮ ਵਿੱਚ ਇਕੱਲੀ ਨਹੀਂ ਹੈ। ਵਿਆਪਕ ਗੈਰ-ਬੈਂਕਿੰਗ ਵਿੱਤੀ ਕੰਪਨੀ (NBFC) ਸੈਕਟਰ ਰਵਾਇਤੀ ਉਧਾਰ ਅਤੇ ਡਿਜੀਟਲ ਸਹੂਲਤ ਦੇ ਵਿਚਕਾਰ ਪਾੜੇ ਨੂੰ ਪੂਰਾ ਕਰਨ ਲਈ ਟੈਕਨਾਲੋਜੀ ਵਿੱਚ ਭਾਰੀ ਨਿਵੇਸ਼ ਕਰ ਰਿਹਾ ਹੈ। ਮੁਕਾਬਲੇਬਾਜ਼ ਵੀ ਪ੍ਰੋਸੈਸਿੰਗ ਸਮੇਂ ਨੂੰ ਘਟਾਉਣ ਅਤੇ 'ਤਤਕਾਲ' ਜਾਂ 'ਉਸੇ ਦਿਨ' ਲੋਨ ਮਨਜ਼ੂਰੀ ਦੀ ਪੇਸ਼ਕਸ਼ ਕਰਨ ਲਈ ਇਸੇ ਤਰ੍ਹਾਂ ਦੇ ਆਟੋਮੇਸ਼ਨ ਟੂਲਸ ਦੀ ਵਰਤੋਂ ਕਰ ਰਹੇ ਹਨ। ਨਿਵੇਸ਼ਕਾਂ ਲਈ, ਇਹਨਾਂ ਨਿਵੇਸ਼ਾਂ ਦੀ ਸਫਲਤਾ ਆਮ ਤੌਰ 'ਤੇ ਕੰਪਨੀ ਦੇ ਕੋਸਟ-ਟੂ-ਇਨਕਮ ਰੇਸ਼ੀਓ ਵਿੱਚ ਪ੍ਰਤੀਬਿੰਬਤ ਹੁੰਦੀ ਹੈ। ਘੱਟ ਰੇਸ਼ੀਓ, ਜਾਂ ਵੱਧ ਕਾਰੋਬਾਰੀ ਵੌਲਯੂਮ ਦੇ ਬਾਵਜੂਦ ਸਥਿਰ ਰੇਸ਼ੀਓ, ਅਕਸਰ ਇਹ ਦਰਸਾਉਂਦਾ ਹੈ ਕਿ ਟੈਕਨਾਲੋਜੀ ਨਿਵੇਸ਼ ਫਲਦਾਇਕ ਸਾਬਤ ਹੋ ਰਹੇ ਹਨ।

ਨਿਵੇਸ਼ਕਾਂ ਨੂੰ ਕੀ ਧਿਆਨ ਦੇਣਾ ਚਾਹੀਦਾ ਹੈ?

ਨਿਵੇਸ਼ਕ ਇਹ ਦੇਖਣਾ ਚਾਹ ਸਕਦੇ ਹਨ ਕਿ ਇਹ ਤਕਨੀਕੀ ਸੁਧਾਰ ਆਉਣ ਵਾਲੇ ਤਿਮਾਹੀਆਂ ਵਿੱਚ ਵਿੱਤੀ ਨਤੀਜਿਆਂ ਵਿੱਚ ਕਿਵੇਂ ਬਦਲਦੇ ਹਨ। ਮੁੱਖ ਨਿਗਰਾਨੀਯੋਗ ਗੱਲਾਂ ਵਿੱਚ ਇਹ ਸ਼ਾਮਲ ਹਨ ਕਿ ਕੀ ਪ੍ਰੋਸੈਸਿੰਗ ਸਮੇਂ ਵਿੱਚ ਸੁਧਾਰ ਲੋਨ ਬਾਜ਼ਾਰ ਹਿੱਸੇਦਾਰੀ ਵਿੱਚ ਮਾਪਣਯੋਗ ਵਾਧਾ ਕਰਦਾ ਹੈ ਅਤੇ ਕੀ ਪ੍ਰਤੀ ਲੋਨ ਕਾਰਜਕਾਰੀ ਖਰਚਿਆਂ ਵਿੱਚ ਕਮੀ ਆਉਂਦੀ ਹੈ। ਇਸ ਤੋਂ ਇਲਾਵਾ, ਲੰਬੇ ਸਮੇਂ ਦੇ ਲਾਗਤ ਲਾਭਾਂ ਬਾਰੇ ਪ੍ਰਬੰਧਨ ਦੀ ਟਿੱਪਣੀ ਅਤੇ ਉਧਾਰ ਵਿੱਚ AI ਦੀ ਵਰਤੋਂ ਸਬੰਧੀ ਕਿਸੇ ਵੀ ਸੰਭਾਵੀ ਰੈਗੂਲੇਟਰੀ ਅਪਡੇਟਸ ਦਾ ਪਾਲਣ ਕਰਨਾ ਮਹੱਤਵਪੂਰਨ ਹੋਵੇਗਾ।