ಸಾಲ ಅಪಾಯ: ತಿಳಿವಳಿಕೆ ಅಗತ್ಯ

ಪ್ರತಿಯೊಂದು ಸರಕು ಮತ್ತು ಸೇವೆಗಳನ್ನು ಖರೀದಿಸುವ ಮತ್ತು ಹಣ ಪಾವತಿಸುವುದು ವ್ಯಕ್ತಿಯೊಬ್ಬನ ವೆಚ್ಚ ಮಾಡುವ ಸಾಮರ್ಥ್ಯವನ್ನು ಸೂಚಿಸುತ್ತದೆ. ಇನ್ನೂ ಸೂಕ್ಷ್ಮವಾಗಿ ವಿಶ್ಲೇಷಿಸುವುದಾದರೆ, ಖರೀದಿದಾರರ ಆರ್ಥಿಕ ಸ್ಥಿತಿ ಏನೆಂಬುದನ್ನು ಅವು ಸ್ಪಷ್ಟಪಡಿಸುತ್ತವೆ.

ಯಾವುದೇ ವಸ್ತುವನ್ನು ಖರೀದಿಸುವಾಗ ಅದರ ಮೊತ್ತವನ್ನು ತಕ್ಷಣ ಪಾವತಿಸುವ ಅಥವಾ ಕ್ರೆಡಿಟ್‌ ಕಾರ್ಡ್‌ ಮೂಲಕ ಸಾಲ ಪಡೆದು, ನಂತರ ಪಾವತಿ ಮಾಡುವ ಆಯ್ಕೆ ಈಗ ಗ್ರಾಹಕರಿಗೆ ಲಭ್ಯ ಇದೆ. ದುಡಿಯುವ ವರ್ಗದ ಮಹತ್ವಾಕಾಂಕ್ಷೆಗಳು ಹೆಚ್ಚುತ್ತಿರುವುದರ ಪರಿಣಾಮವಾಗಿ, ಸಾಲ ಪಡೆಯುವವರ ಸಂಖ್ಯೆಯು ಇತ್ತೀಚೆಗೆ ಗಮನಾರ್ಹವಾಗಿ ಏರಿಕೆಯಾಗುತ್ತಿದೆ. ಅತಿ ಕಡಿಮೆ ಬಡ್ಡಿ ದರಕ್ಕೆ ಅಥವಾ ಬಡ್ಡಿಯೇ ಇಲ್ಲದೆ ಸುಲಭವಾಗಿ ಸಾಲ ಲಭ್ಯವಾಗುತ್ತಿದೆ.

ಪಡೆದ ಸಾಲವನ್ನು ಗ್ರಾಹಕರು ಒಂದು ವೇಳೆ ಸಕಾಲದಲ್ಲಿ ಮರುಪಾವತಿ ಮಾಡಲು ವಿಫಲವಾದರೆ ಸಾಲದ ಮೊತ್ತವು ಅಪಾಯಕ್ಕೆ ಸಿಲುಕುವ ಸಾಧ್ಯತೆ ಇರುತ್ತದೆ. ಆದ್ದರಿಂದ ಹಣಕಾಸು ಸಂಸ್ಥೆಗಳು ಸಾಲ ಮಂಜೂರು ಮಾಡುವುದಕ್ಕೂ ಮುನ್ನ ಸಾಕಷ್ಟು ಮುನ್ನೆಚ್ಚರಿಕೆ ವಹಿಸಿರುತ್ತವೆ. ಸಾಲದ ಉದ್ದೇಶ, ಸಾಲ ಪಡೆಯುವ ವ್ಯಕ್ತಿಯ ಮರುಪಾವತಿ ಸಾಮರ್ಥ್ಯ ಮತ್ತಿತರ ಕೆಲವು ವಿಚಾರಗಳನ್ನು ಅರಿತುಕೊಂಡೇ ಸಂಸ್ಥೆಗಳು ಸಾಲ ಮಂಜೂರು ಮಾಡುತ್ತವೆ.

ಸಾಲ ಮಂಜೂರು ಮಾಡುವ ಸಂದರ್ಭದಲ್ಲಿ ಮಾಡಿದ ಸಣ್ಣ ನಿರ್ಲಕ್ಷ್ಯ, ಸಾಲದ ಮರುಪಾವತಿಯಲ್ಲಿ ಆಗುವ ಲೋಪಗಳು ಹಣಕಾಸು ಸಂಸ್ಥೆಗಳ ಕಾರ್ಯನಿರ್ವಹಣೆಗೆ ಅಡ್ಡಿಪಡಿಸುತ್ತವೆ. ಇಂಥ ‘ಸಾಲ ಅಪಾಯ’ಗಳನ್ನು ತಡೆಯಲು ದತ್ತಾಂಶ, ವಿಶ್ಲೇಷಣೆ ಮತ್ತು ತಂತ್ರಜ್ಞಾನ ನೆರವಿಗೆ ಬರುತ್ತವೆ.

ದತ್ತಾಂಶ– ತಂತ್ರಜ್ಞಾನದ ಪರಿಹಾರ

ಗ್ರಾಹಕರ ಬಗ್ಗೆ ಮಾಹಿತಿ ಸಂಗ್ರಹಿಸಲು ಚಿಲ್ಲರೆ ಮಳಿಗೆಗಳು, ಬ್ಯಾಂಕ್‌, ವಿಮಾ ಸಂಸ್ಥೆ, ಹಣಕಾಸು ಸಂಸ್ಥೆಗಳು, ದೂರಸಂಪರ್ಕ ಹಾಗೂ ಇತರ ಕಡೆಗಳಿಂದ ಲಭ್ಯವಾಗುವ ದತ್ತಾಂಶ ಬಳಕೆಯಾಗಲಿದೆ. ಆ ಮೂಲಕ ಗ್ರಾಹಕನ ಮರುಪಾವತಿ ಸಾಮರ್ಥ್ಯ ಅಂದಾಜಿಸಬಹುದು. ಕ್ರೆಡಿಟ್‌ ಬ್ಯೂರೊಗಳು
ಇಂಥ ದತ್ತಾಂಶ ವಿಶ್ಲೇಷಿಸಿ, ಗ್ರಾಹಕರ ಸಾಲ ಮರು ಪಾವತಿ ಸಾಮರ್ಥ್ಯ ನಿರ್ಧರಿಸುತ್ತವೆ. ಇದರ ಆಧಾರದಲ್ಲಿ ಹಣಕಾಸು ಸಂಸ್ಥೆಗಳು ಸಾಲ ಮಂಜೂರು ಮಾಡುತ್ತವೆ.

ತಂತ್ರಜ್ಞಾನದ ಸಹಾಯದಿಂದ ಗ್ರಾಹಕರ ಮೇಲೆ ಸತತ ನಿಗಾ ಇಡುವ ಮೂಲಕ ಕ್ರೆಡಿಟ್‌ ಬ್ಯೂರೊಗಳು ಸಾಲ ಮರುಪಾವತಿ ಸಾಮರ್ಥ್ಯದ ಬಗ್ಗೆ ಮಾಹಿತಿ ನೀಡುತ್ತವೆ. ತಂತ್ರಜ್ಞಾನವು ಸಾಲದ ವಿಶ್ಲೇಷಣೆ ಮಾಡುವಲ್ಲಿಯೂ ನೆರವಾಗುವುದರಿಂದ ಸಾಲದ ಅಪಾಯದ ವಿಚಾರದಲ್ಲಿ ಸಂಸ್ಥೆಗೆ ಇನ್ನಷ್ಟು ಸ್ಪಷ್ಟತೆ ಲಭಿಸುತ್ತದೆ.

ಉತ್ತಮ ಸಾಲ ಮರುಪಾವತಿ ಅಂಕ ಹಾಗೂ ಆದಾಯ ಹೊಂದಿರುವ ವ್ಯಕ್ತಿಗೆ ನೀಡಿದ ಸಾಲವು ನಷ್ಟವಾಗುವ ಅಪಾಯ ಕಡಿಮೆ ಇರುತ್ತದೆ. ಸಾಲ ಮಂಜೂರು ಮಾಡಬೇಕೇ– ಬೇಡವೇ, ಎಷ್ಟು ಸಾಲ ನೀಡಬಹುದು, ಬಡ್ಡಿದರ ಎಷ್ಟು ವಿಧಿಸಬೇಕು ಎಂಬ ಅನೇಕ ವಿಚಾರಗಳನ್ನು ಕ್ರೆಡಿಟ್‌ ಅಂಕಗಳು ನಿರ್ಧರಿಸುತ್ತವೆ.

ಸಾಲದ ಅಪಾಯವನ್ನು ಪತ್ತೆಮಾಡಲು ಕೃತಕ ಬುದ್ಧಿಮತ್ತೆ ಹಾಗೂ ಯಂತ್ರಭಾಷೆಯ ನೆರವು ಪಡೆಯುವುದು ಇತ್ತೀಚಿನ ಬೆಳವಣಿಗೆಯಾಗಿದೆ. ಲಭ್ಯವಿರುವ ದತ್ತಾಂಶವನ್ನು ಕೃತಕ ಬುದ್ಧಿಮತ್ತೆ ತಂತ್ರಜ್ಞಾನದ ಸಹಾಯದಿಂದ ಪರಿಣಾಮಕಾರಿಯಾಗಿ ಬಳಸಬಹುದಾಗಿದೆ. ಗ್ರಾಹಕರ ಸ್ವಭಾವ ತಿಳಿಯಲು ಯಂತ್ರಭಾಷೆಯ ತಂತ್ರಜ್ಞಾನ ಬಳಸಬಹುದು. ಆ ಮೂಲಕ ಸಾಲ ಮಂಜೂರು ಮಾಡುವ ಬಗ್ಗೆ ಸರಿಯಾದ ನಿರ್ಧಾರಕ್ಕೆ ಬರಲು ಸಾಧ್ಯವಾಗುತ್ತದೆ.

ಸಾಲ ಪಡೆಯುವವರಿಗೆ ಸಲಹೆ

ಕಡಿಮೆ ಕ್ರೆಡಿಟ್‌ ಅಂಕಗಳನ್ನು ಹೊಂದಿರುವವರಿಗೆ ನೀಡಿದ ಸಾಲವು ಹೆಚ್ಚು ಅಪಾಯದಲ್ಲಿರುತ್ತದೆ. ಇಂಥ ಗ್ರಾಹಕರಿಗೆ ಒಂದುವೇಳೆ ಸಾಲ ಲಭಿಸಿದರೂ ಅವರು ಹೆಚ್ಚಿನ ಬಡ್ಡಿ ನೀಡಬೇಕಾಗುತ್ತದೆ. ಆದ್ದರಿಂದ ಸಾಲ ಪಡೆಯಲು ಇಚ್ಛಿಸುವವರು ಕೆಲವು ಪ್ರಮುಖ ವಿಚಾರಗಳನ್ನು ತಿಳಿದಿರುವುದು ಅಗತ್ಯ.

ಸುಸ್ತಿದಾರರಾಗದಿರಿ

ಯಾವುದೇ ವ್ಯಕ್ತಿಯು ಹಿಂದೆ ಪಡೆದ ಸಾಲ ಹಾಗೂ ಕ್ರೆಡಿಟ್‌ ಕಾರ್ಡ್‌ ಮೂಲಕ ಪಡೆದ ಸಾಲದ ಮರುಪಾವತಿಯ ಇತಿಹಾಸವು ಆತನ ಸಾಲ ಸಾಮರ್ಥ್ಯ ನಿರ್ಧರಿಸಲು ಕಾರಣವಾಗಿರುತ್ತದೆ. ಪ್ರತಿಯೊಬ್ಬರೂ ಸಾಲ ಮರುಪಾವತಿಯ ವಿಚಾರದಲ್ಲಿ ಎಚ್ಚರದಿಂದಿದ್ದು, ಸುಸ್ತಿದಾರರಾಗದಂತೆ ನೋಡಿಕೊಳ್ಳುವುದು ಮುಖ್ಯ.

ಕ್ರೆಡಿಟ್‌ ಬ್ಯೂರೊಗಳು ಪ್ರತಿಯೊಬ್ಬನ ಕ್ರೆಡಿಟ್‌ ಅಂಕಗಳ ಮೇಲೆ ಸತತವಾಗಿ ನಿಗಾ ಇಟ್ಟಿರುತ್ತವೆ. ಸಾಲದ ಗರಿಷ್ಠ ಲಾಭ ಪಡೆಯಬೇಕಾದರೆ, ಇಂಥ ಅಂಕವನ್ನು ಉತ್ತಮಪಡಿಸುವುದು ಅಗತ್ಯ.
ಕ್ರೆಡಿಟ್‌ ಕಾರ್ಡ್‌ ಮೂಲಕ ಪಡೆದ ಸಾಲವನ್ನು ಸಕಾಲದಲ್ಲಿ ಪಾವತಿ ಮಾಡುವುದು ಅಗತ್ಯ. ವಿಳಂಬವಾದರೆ ಅದರ ಪರಿಣಾಮ ಕ್ರೆಡಿಟ್‌ ಅಂಕಗಳ ಮೇಲಾಗುತ್ತದೆ.

(ಲೇಖಕ: ಸಿಆರ್‌ಐಎಫ್‌ ಹೈ ಮಾರ್ಕ್‌ ಮಾರುಕಟ್ಟೆ ವಿಭಾಗದ ನಿರ್ದೇಶಕ)