భారతదేశంలో ఎడ్యుకేషన్ లోన్ల కోసం అప్లికేషన్లు చిన్న పట్టణాల నుంచి ఎక్కువగా వస్తున్నాయి. Kuhoo Finance ప్లాట్ఫామ్ డేటా ప్రకారం, మొత్తం అభ్యర్థనల్లో 86.5% టైర్ II, III నగరాల నుంచే వస్తున్నాయి. దీనితో పాటు, ఉద్యోగాధారిత కోర్సులపై దృష్టి పెరుగుతున్నా, రుణదాతలకు కొత్త రిస్కులు ఎదురవుతున్నాయి.
భారతదేశంలో విద్యార్ధుల రుణాలు (Education Loans) ఒక కొత్త మలుపు తీసుకుంటున్నాయి. ముఖ్యంగా చిన్న పట్టణాల్లోని విద్యార్థులు తమ ఉన్నత చదువులు, వృత్తిపరమైన లక్ష్యాల కోసం లోన్లను ఎక్కువగా ఆశ్రయిస్తున్నారు. ఇటీవల Kuhoo Finance ప్లాట్ఫామ్ లో వచ్చిన డేటా ప్రకారం, జనవరి 2025 నుండి జులై 2026 మధ్య వచ్చిన మొత్తం లోన్ అభ్యర్థనల్లో 86.5% టైర్ II, టైర్ III నగరాల నుంచే వచ్చాయి. దీనిని బట్టి, ఉన్నత విద్య, నైపుణ్యాభివృద్ధి (Skill Development) అవకాశాలు కేవలం పెద్ద నగరాలకే పరిమితం కాకుండా, చిన్న పట్టణాలకు కూడా విస్తరిస్తున్నాయని తెలుస్తోంది.\n\n### ఉద్యోగాధారిత కోర్సులకే తొలి ప్రాధాన్యం\n\nవిద్యార్థులు ఎంచుకుంటున్న కోర్సుల్లో కూడా మార్పు కనిపిస్తోంది. లోన్ డిస్బర్స్మెంట్లలో ఉద్యోగ శిక్షణా కార్యక్రమాలకు (Job-Training Programs) అత్యధికంగా 41.7% వాటా దక్కింది. ఆ తర్వాత MBA ప్రోగ్రామ్లకు 29% వాటా వచ్చింది. ఇంజనీరింగ్, మెడికల్ కోర్సుల వంటివి తక్కువ వాటాను కలిగి ఉన్నాయి. దీనివల్ల, విద్యార్థులు, వారి కుటుంబాలు త్వరగా ఉద్యోగాల్లో చేరేలా, స్పష్టమైన కెరీర్ ఫలితాలను ఇచ్చే విద్యారంగాలకు ప్రాధాన్యత ఇస్తున్నారని అర్థమవుతోంది.\n\nభౌగోళికంగా చూస్తే, అప్లికేషన్ల విషయంలో ఉత్తరప్రదేశ్ (12.87%) మరియు మహారాష్ట్ర (12.52%) ముందున్నాయి. కర్ణాటక, బీహార్, తమిళనాడు వంటి రాష్ట్రాల్లో కూడా గణనీయమైన కార్యకలాపాలు నమోదయ్యాయి. ఇది ఉన్నత విద్య పట్ల దేశవ్యాప్తంగా ఆసక్తి ఉందని స్పష్టం చేస్తోంది.\n\n### పెట్టుబడిదారుల కోణం, రంగంలోని రిస్కులు\n\nఆర్థిక రంగంపై నిఘా ఉంచే పెట్టుబడిదారులకు, ఈ ట్రెండ్ బ్యాంకులు, నాన్-బ్యాంకింగ్ ఫైనాన్షియల్ కంపెనీలు (NBFCs) ఎక్కడ వృద్ధి అవకాశాలను పొందవచ్చో సూచిస్తుంది. అయితే, చిన్న నగరాల్లోకి విస్తరించడం కొన్ని సవాళ్లను తెస్తుంది. ఎడ్యుకేషన్ లెండింగ్ అనేది రిటైల్ ఆస్తి తరగతి (Retail Asset Class) కాబట్టి, అధిక నాన్-పెర్ఫార్మింగ్ అసెట్ (NPA) నిష్పత్తులను కలిగి ఉంటుంది. లోన్లు మొండిబారినప్పుడు, ముఖ్యంగా అసురక్షిత రుణాలు లేదా ప్రస్తుత ఆదాయం కంటే భవిష్యత్ సంపాదన సామర్థ్యంపై ఆధారపడిన రుణాలు తిరిగి పొందడం కష్టమవుతుంది.\n\nఈ రంగంలోని అనేక రుణదాతలు ఇప్పుడు సాంప్రదాయ కొలేటరల్ లేదా క్రెడిట్ చరిత్రపై మాత్రమే ఆధారపడకుండా, విద్యార్థుల సామర్థ్యాన్ని అంచనా వేయడానికి AI-ఆధారిత అండర్రైటింగ్ మోడళ్లను ఉపయోగిస్తున్నారు. ఇది రుణ లభ్యతను విస్తరించడానికి సహాయపడినప్పటికీ, ఆపరేషనల్, మోడల్ రిస్కులను కూడా పెంచుతుంది. ఆస్తుల నాణ్యతను దీర్ఘకాలంలో కొనసాగించగలవా అని పెట్టుబడిదారులు ఈ కొత్త అండర్రైటింగ్ వ్యూహాలను నిశితంగా పరిశీలిస్తున్నారు.\n\nఅంతేకాకుండా, NBFC విభాగంగా, ఎడ్యుకేషన్ లెండింగ్ రిజర్వ్ బ్యాంక్ ఆఫ్ ఇండియా (RBI) నియంత్రణ మార్గదర్శకాలకు, వడ్డీ రేట్ల మార్పులకు సున్నితంగా ఉంటుంది. చిన్న మార్కెట్లలోకి సంస్థలు విస్తరిస్తున్నప్పుడు, డిజిటల్ కస్టమర్ అక్విజిషన్ ఖర్చులను, తక్కువ ఫార్మల్ క్రెడిట్ డేటా ఉన్న ప్రాంతాల్లో క్రెడిట్ యోగ్యతను అంచనా వేయడంలో సాంకేతిక సవాళ్లను కూడా నిర్వహించాలి. ఈ ప్రాంతాలలో దీర్ఘకాలిక చెల్లింపు నమూనాలను పర్యవేక్షించడం పరిశ్రమ స్థిరత్వానికి కీలకం.
