Accumn AI, భారతీయ MSME ల్యాండింగ్‌లో డైనమిక్ రిస్క్ ఇంటర్‌ప్రెటేషన్‌తో విప్లవం సృష్టిస్తోంది

Accumn, Yubi Group కంపెనీ, సూక్ష్మ, చిన్న మరియు మధ్య తరహా పరిశ్రమలు (MSMEs) మరియు రిటైల్ రుణగ్రహీతల కోసం భారతీయ రుణ రంగంలో అధునాతన కృత్రిమ మేధస్సు (Artificial Intelligence) ను ఉపయోగించి విప్లవాత్మక మార్పులు చేస్తోంది. ఈ కంపెనీ రుణ రంగంలో రెండు ప్రధాన సమస్యలను పరిష్కరిస్తోంది: నెమ్మదిగా, మరియు తరచుగా అసంపూర్తిగా ఉండే క్రెడిట్ అండర్‌రైటింగ్ (credit underwriting), మరియు లోన్ పోర్ట్‌ఫోలియోలలో అధిక సంఖ్యలో తప్పుడు అలారాలు. సాంప్రదాయ రుణ వ్యవస్థలు తరచుగా ఆదాయ రుజువులు మరియు క్రెడిట్ స్కోర్‌ల వంటి స్టాటిక్ డేటాపై ఆధారపడతాయి, ఇవి భారతీయ వ్యాపారాలు మరియు వ్యక్తుల యొక్క డైనమిక్ ఆర్థిక వాస్తవాలను సంగ్రహించడంలో విఫలమవుతాయి. Accumn యొక్క AI-ఆధారిత ప్లాట్‌ఫారమ్ స్ట్రక్చర్డ్ డేటా (ITRs మరియు GST ఫైలింగ్‌ల వంటివి), అన్‌స్ట్రక్చర్డ్ డేటా (బ్యాంక్ స్టేట్‌మెంట్ కథనాలు, ఇన్వాయిస్ PDFలు), ప్రత్యామ్నాయ డేటా, రుణదాత యొక్క అంతర్గత డేటా, లావాదేవీ రికార్డులు, మరియు వ్యక్తిగత చర్చల నుండి బిహేవియరల్ డేటాను (behavioral data) విశ్లేషిస్తుంది.

Accumn CEO, అనికేత్ షా, వ్యాపారంలో బ్యాంకు బ్యాలెన్స్‌లో వచ్చే సీజనల్ డిప్స్ (seasonal dips) వంటి నిజమైన ఇబ్బందులు (genuine distress) మరియు తాత్కాలిక మందగమనం (temporary slowdowns) మధ్య AI తేడాను గుర్తించగలదని వివరిస్తున్నారు. ఒక పాలసీ ఉల్లంఘనను (policy breach) ఫ్లాగ్ చేసే సంప్రదాయ వ్యవస్థ వలె కాకుండా, Accumn యొక్క AI ఆ డిప్ యొక్క సీజనల్ స్వభావాన్ని గుర్తించగలదు, పండుగ సీజన్ తర్వాత సాధారణ స్థితిని నిర్ధారించగలదు, మరియు మానిటరింగ్ కవనెంట్స్‌తో (monitoring covenants) ఆమోదాన్ని సూచించగలదు. ఈ విధానం లోన్ అప్రూవల్స్ కోసం టర్న్‌అరౌండ్ సమయాన్ని (turnaround times) గణనీయంగా తగ్గిస్తుంది, క్రెడిట్ మేనేజర్ డేటా-ఆధారిత తార్కికత (reasoning) ఆధారంగా తుది నిర్ణయం తీసుకుంటారు.

Accumn ప్లాట్‌ఫారమ్ యొక్క కోర్ దాని AI-ఆధారిత డిజిటల్ ట్విన్ (Digital Twin) ஆகும், ఇది ప్రతి రుణగ్రహీత మరియు రుణ ప్రక్రియ యొక్క నిరంతరం అభివృద్ధి చెందుతున్న ప్రతిరూపం. ఈ డిజిటల్ ట్విన్‌లు బ్యాంకులోని కీలక పాత్రలను అనుకరిస్తాయి (simulate), ఇందులో రిలేషన్‌షిప్ మేనేజర్ (RM) ట్విన్, ఇది రుణగ్రహీత సందర్భాన్ని అర్థం చేసుకుని వ్యక్తిగతీకరించిన చర్చ ప్రశ్నలను రూపొందిస్తుంది; ఫైనాన్షియల్ డేటాను చదివి, పాలసీలను వర్తింపజేసి, పరిమాణాత్మక తార్కికతతో (quantified reasoning) క్రెడిట్ మెమోలను (credit memos) డ్రాఫ్ట్ చేసే అండర్‌రైటర్ ట్విన్; మరియు బ్యాకెండ్ తనిఖీలు మరియు డేటా ధ్రువీకరణను నిర్వహించే క్రెడిట్ ప్రాసెస్ అనలిస్ట్ (CPA) ట్విన్.

Accumn సాంప్రదాయకంగా స్వేచ్ఛగా సాగే పర్సనల్ డిస్కషన్ (PD) దశను క్రమబద్ధీకరించడంలో (structure) కూడా ఆవిష్కరణలు చేస్తోంది. AI, రుణగ్రహీత యొక్క ఫైనాన్షియల్ డేటా ఆధారంగా చర్చ ఫ్రేమ్‌వర్క్‌లను అనుకూలీకరిస్తుంది (customize), రిలేషన్‌షిప్ మేనేజర్‌లను రిస్క్ మేనేజ్‌మెంట్ గురించి (risk management) లక్షిత ప్రశ్నలు అడగడానికి ప్రేరేపిస్తుంది. ప్రతిస్పందనలు బిహేవియరల్ సిగ్నల్స్ కోసం (behavioral signals) విశ్లేషించబడతాయి, ఇవి ఫైనాన్షియల్ రిస్క్ అసెస్‌మెంట్‌లను పూర్తి చేస్తాయి.

అంతేకాకుండా, Accumn యొక్క ఎర్లీ వార్నింగ్ సిస్టమ్ (EWS) సాధారణ హెచ్చరికలకు బదులుగా కాంటెక్స్చువలైజ్డ్ అలర్ట్‌లను (contextualized alerts) అందిస్తుంది. ఉదాహరణకు, బలహీనమైన ప్రొఫైల్ ఉన్న రుణగ్రహీతకు బ్యాంక్ బ్యాలెన్స్‌లో తగ్గుదల ఒక బలమైన ఒత్తిడి సంకేతాన్ని (stress signal) ప్రేరేపిస్తుంది, అయితే బలమైన ఆర్థిక బఫర్‌లు ఉన్న రుణగ్రహీతకు అదే తగ్గుదల సీజనల్ డిప్‌గా ఫ్లాగ్ చేయబడవచ్చు, ఇది 'వేచి చూసే' (wait-and-watch) విధానాన్ని సూచిస్తుంది. ఇది తప్పుడు పాజిటివ్‌లను (false positives) 40% కంటే ఎక్కువగా తగ్గిస్తుంది మరియు రుణదాతలు వనరులను ప్రాధాన్యతపరచడంలో సహాయపడుతుంది.

భవిష్యత్తులో, Accumn ఏజెంటిక్ AI (Agentic AI) ని అభివృద్ధి చేస్తోంది, ఇది విశ్లేషణకు మించి స్వతంత్ర టాస్క్ ఎగ్జిక్యూషన్‌కు (autonomous task execution) వెళ్తుంది, క్రెడిట్ నియమాలను రూపొందించడం, మెమోలను డ్రాఫ్ట్ చేయడం మరియు పాలసీ సిమ్యులేషన్లను (policy simulations) అమలు చేయడం ద్వారా క్రెడిట్ టీమ్‌లకు కో-పైలట్‌గా పనిచేస్తుంది, అయితే మానవ తీర్పు కేంద్రంగా ఉంటుంది.

ప్రభావం: ఈ వార్త భారతీయ ఆర్థిక రంగాన్ని రుణ సామర్థ్యాన్ని మెరుగుపరచడం, డిఫాల్ట్‌లను తగ్గించడం మరియు MSMEలు మరియు రిటైల్ రుణగ్రహీతల కోసం ఆర్థిక చేరికను (financial inclusion) పెంచడం ద్వారా గణనీయంగా ప్రభావితం చేయగలదు. ఇది డేటా-ఆధారిత, కచ్చితమైన క్రెడిట్ రిస్క్ మేనేజ్‌మెంట్ వైపు ఒక మార్పును సూచిస్తుంది. ప్రభావ రేటింగ్ 8/10.