ਭਾਰਤ 'ਚ ਲੋਨ ਮਿਲਣਾ ਹੋਇਆ ਔਖਾ: ਪੁਰਾਣੀ ਟੈਕਨਾਲੋਜੀ ਰੋਕ ਰਹੀ ਹੈ ਯੋਗ ਬੋਰੋਵਰਜ਼ ਨੂੰ

ਭਾਰਤ 'ਚ ਕ੍ਰੈਡਿਟ (Credit) ਤੱਕ ਪਹੁੰਚ ਦੀ ਸਭ ਤੋਂ ਵੱਡੀ ਸਮੱਸਿਆ ਬੈਂਕਾਂ ਦੇ ਬਹੁਤ ਜ਼ਿਆਦਾ ਕਠੋਰ ਅੰਡਰਰਾਈਟਿੰਗ ਮਾਡਲ (Underwriting Models) ਹਨ।

ਸੋਚੋ, ਜੇਕਰ ਕੋਈ ਵਿਅਕਤੀ ਮਹੀਨੇ ਦੇ ₹1.3 ਲੱਖ ਕਮਾ ਰਿਹਾ ਹੋਵੇ ਅਤੇ ਉਸਦਾ ਕ੍ਰੈਡਿਟ ਸਕੋਰ 774 ਵਰਗਾ ਜ਼ਬਰਦਸਤ ਹੋਵੇ, ਫਿਰ ਵੀ ਉਸਨੂੰ ਲੋਨ ਮਿਲਣ ਤੋਂ ਇਨਕਾਰ ਕੀਤਾ ਜਾ ਸਕਦਾ ਹੈ, ਸਿਰਫ਼ ਇਸ ਲਈ ਕਿ ਉਸਦੀ ਕੰਪਨੀ ਬੈਂਕ ਦੀ ਇੰਟਰਨਲ "ਐਪਰੂਵਡ ਕੰਪਨੀਆਂ" (Approved Companies) ਦੀ ਲਿਸਟ ਵਿੱਚ ਸ਼ਾਮਲ ਨਹੀਂ ਹੈ। ਇਹ ਮਨਮਾਨਾ ਬੈਰੀਅਰ (Barrier) ਅਣਗਿਣਤ ਅਜਿਹੇ ਲੋਕਾਂ ਨੂੰ ਬਾਹਰ ਕਰ ਦਿੰਦਾ ਹੈ ਜੋ ਲੋਨ ਵਾਪਸ ਮੋੜਨ ਦੀ ਸਮਰੱਥਾ ਅਤੇ ਇਰਾਦਾ ਦੋਵੇਂ ਰੱਖਦੇ ਹਨ।

ਕ੍ਰੈਡਿਟ ਇਨਵਿਜ਼ੀਬਿਲਿਟੀ: ਇੱਕ ਵੱਡਾ ਸਵਾਲ

ਭਾਰਤ ਵਿੱਚ ਤਰੱਕੀ ਦੇ ਬਾਵਜੂਦ, ਇੱਕ ਵੱਡਾ ਹਿੱਸਾ ਅਜੇ ਵੀ ਫਾਰਮਲ ਕ੍ਰੈਡਿਟ ਚੈਨਲਾਂ (Formal Credit Channels) ਤੋਂ ਬਾਹਰ ਹੈ ਜਾਂ ਘੱਟ ਸੇਵਾਵਾਂ ਪ੍ਰਾਪਤ ਕਰ ਰਿਹਾ ਹੈ। ਬਹੁਤ ਸਾਰੇ ਲੋਕ ਆਪਣੇ ਕ੍ਰੈਡਿਟ ਸਕੋਰ ਬਾਰੇ ਜਾਣਦੇ ਹੀ ਨਹੀਂ, ਜਾਂ ਫਿਰ ਉਹ ਮੌਜੂਦਾ ਕ੍ਰੈਡਿਟ ਬਿਊਰੋ (Credit Bureaus) ਦੇ ਸਿਸਟਮ ਵਿੱਚ ਆਉਂਦੇ ਹੀ ਨਹੀਂ। ਇੱਕ ਵੱਡਾ ਅੰਤਰ ਦੇਖਣ ਨੂੰ ਮਿਲਦਾ ਹੈ, ਇੱਕ ਸਟੱਡੀ (Study) ਦੱਸਦੀ ਹੈ ਕਿ ਕਈ ਭਾਰਤੀਆਂ ਨੇ ਕਦੇ ਆਪਣਾ ਸਕੋਰ ਚੈੱਕ ਹੀ ਨਹੀਂ ਕੀਤਾ, ਕਿਉਂਕਿ ਉਨ੍ਹਾਂ ਨੂੰ ਡਰ ਸੀ ਕਿ ਇਸ ਨਾਲ ਉਨ੍ਹਾਂ ਦੇ ਸਕੋਰ 'ਤੇ ਬੁਰਾ ਅਸਰ ਪਵੇਗਾ। ਇਹ ਸੰਕਟ ਉਦੋਂ ਹੋਰ ਗੰਭੀਰ ਹੋ ਜਾਂਦਾ ਹੈ ਜਦੋਂ ਲੋਕਾਂ ਨੂੰ ਆਪਣੇ ਘੱਟ ਸਕੋਰ ਬਾਰੇ ਪਤਾ ਲੱਗਦਾ ਹੈ, ਖਾਸ ਕਰਕੇ 21-30 ਸਾਲ ਦੀ ਉਮਰ ਦੇ ਲੋਕਾਂ ਲਈ ਜਿਨ੍ਹਾਂ ਦਾ ਸਕੋਰ ਅਕਸਰ 650 ਤੋਂ ਹੇਠਾਂ ਹੁੰਦਾ ਹੈ, ਇਹ ਕਰਜ਼ਾ ਨਾ ਚੁਕਾਉਣ ਕਾਰਨ ਨਹੀਂ, ਸਗੋਂ ਕ੍ਰੈਡਿਟ ਹਿਸਟਰੀ (Credit History) ਨਾ ਹੋਣ ਕਾਰਨ ਹੁੰਦਾ ਹੈ।

ਇਨਫਾਰਮਲ ਲੋਨ ਦਾ ਜਾਲ

ਜਦੋਂ ਫਾਰਮਲ ਲੈਂਡਿੰਗ ਸੰਸਥਾਵਾਂ (Formal Lending Institutions) ਅਜਿਹੀਆਂ ਰੁਕਾਵਟਾਂ ਖੜ੍ਹੀਆਂ ਕਰਦੀਆਂ ਹਨ, ਤਾਂ ਕ੍ਰੈਡਿਟ-ਇਨਵਿਜ਼ੀਬਲ (Credit-Invisible) ਲੋਕਾਂ ਨੂੰ ਮਜਬੂਰੀ ਵੱਸ ਇਨਫਾਰਮਲ ਕ੍ਰੈਡਿਟ (Informal Credit) ਵੱਲ ਮੁੜਨਾ ਪੈਂਦਾ ਹੈ। ਇਹ ਰਸਤੇ ਆਮ ਤੌਰ 'ਤੇ ਬਹੁਤ ਜ਼ਿਆਦਾ ਮਹਿੰਗੇ, ਘੱਟ ਰੈਗੂਲੇਟਿਡ (Regulated) ਹੁੰਦੇ ਹਨ, ਅਤੇ ਬੋਰੋਵਰਜ਼ ਨੂੰ ਇੱਕ ਅਜਿਹੇ ਕਰਜ਼ੇ ਦੇ ਜਾਲ ਵਿੱਚ ਫਸਾ ਸਕਦੇ ਹਨ ਜਿਸ ਤੋਂ ਨਿਕਲਣਾ ਮੁਸ਼ਕਲ ਹੋ ਜਾਂਦਾ ਹੈ। ਸੈਂਟਰ ਫਾਰ ਮਾਨੀਟਰਿੰਗ ਇੰਡੀਅਨ ਇਕਾਨਮੀ (CMIE) ਦੇ ਅੰਕੜੇ ਇੱਕ ਚਿੰਤਾਜਨਕ ਰੁਝਾਨ ਦਿਖਾਉਂਦੇ ਹਨ: ਵਿੱਤੀ ਸਾਲ 2018-19 ਤੋਂ ਲੈ ਕੇ 2022-23 ਤੱਕ, ਆਰਥਿਕ ਤੌਰ 'ਤੇ ਕਮਜ਼ੋਰ ਵਰਗਾਂ ਦੇ ਲੋਨ ਲੈਣ ਵਾਲਿਆਂ ਦੀ ਗਿਣਤੀ ਵਿੱਚ ਕਮੀ ਆਈ ਹੈ ਜੋ ਫਾਰਮਲ ਕ੍ਰੈਡਿਟ (Formal Credit) ਤੱਕ ਪਹੁੰਚ ਕਰਦੇ ਸਨ।

ਆਲਟਰਨੇਟਿਵ ਡਾਟਾ: ਨਵੇਂ ਰਾਹ

ਸਿਰਫ ਪਰੰਪਰਿਕ ਕ੍ਰੈਡਿਟ ਸਕੋਰ (Traditional Credit Scores) 'ਤੇ ਨਿਰਭਰ ਰਹਿਣਾ ਸੰਭਾਵੀ ਤੌਰ 'ਤੇ ਯੋਗ ਵਿਅਕਤੀਆਂ ਦੇ ਇੱਕ ਵੱਡੇ ਬਾਜ਼ਾਰ ਨੂੰ ਨਜ਼ਰਅੰਦਾਜ਼ ਕਰਦਾ ਹੈ। ਇਸਦਾ ਹੱਲ ਇਹ ਹੈ ਕਿ ਬਿਊਰੋ ਸਕੋਰ (Bureau Scores) ਵਿੱਚ ਆਲਟਰਨੇਟਿਵ ਡਾਟਾ (Alternative Data) ਤੋਂ ਮਿਲੀ ਜਾਣਕਾਰੀ ਨੂੰ ਜੋੜਿਆ ਜਾਵੇ। ਇਨਕਮ ਟ੍ਰਾਂਜੈਕਸ਼ਨ (Income Transactions), ਈ-ਵਾਲਿਟ (E-wallet) ਐਕਟੀਵਿਟੀਜ਼, ਬਿਜਲੀ ਦੇ ਬਿੱਲਾਂ ਦੀ ਅਦਾਇਗੀ (Utility Payments), ਅਤੇ ਵਿਵਹਾਰਕ ਸੰਕੇਤਾਂ (Behavioral Signals) ਦਾ ਵਿਸ਼ਲੇਸ਼ਣ ਕਰਕੇ ਇੱਕ ਵਧੇਰੇ ਵਿਆਪਕ ਅਤੇ ਸੂਖਮ ਬੋਰੋਵਰ ਪ੍ਰੋਫਾਈਲ (Borrower Profile) ਬਣਾਇਆ ਜਾ ਸਕਦਾ ਹੈ। ਇਸ ਤਰ੍ਹਾਂ ਦੇ ਹੱਲ, ਜਿਵੇਂ ਕਿ FinBox DeviceConnect, ਨਾਲ ਲੈਂਡਰਜ਼ (Lenders) ਪਹਿਲਾਂ ਅਣ-ਮੁਲਾਂਕਣਯੋਗ (Unassessable) ਸਮਝੇ ਜਾਣ ਵਾਲੇ ਲੋਨਾਂ ਨੂੰ ਆਤਮ-ਵਿਸ਼ਵਾਸ ਨਾਲ ਮਨਜ਼ੂਰ ਕਰ ਸਕਦੇ ਹਨ, ਜਿਸ ਨਾਲ ਵਿੱਤੀ ਸਮਾਵੇਸ਼ (Financial Inclusion) ਨੂੰ ਹੁਲਾਰਾ ਮਿਲਦਾ ਹੈ ਅਤੇ ਆਰਥਿਕ ਵਿਕਾਸ (Economic Growth) ਨੂੰ ਉਤਸ਼ਾਹ ਮਿਲਦਾ ਹੈ। ਇੱਕ ਨਿਰਪੱਖ ਕ੍ਰੈਡਿਟ ਈਕੋਸਿਸਟਮ (Credit Ecosystem) ਲਈ, ਪਰੰਪਰਿਕ ਸਕੋਰਾਂ ਨੂੰ ਡਾਇਨਾਮਿਕ ਆਲਟਰਨੇਟਿਵ ਡਾਟਾ (Dynamic Alternative Data) ਨਾਲ ਮਿਲਾਉਣ ਵਾਲੀ ਇੱਕ ਸਮੁੱਚੀ ਰਣਨੀਤੀ (Holistic Strategy) ਜ਼ਰੂਰੀ ਹੈ।