与付款与贷款的贷款如何降低MSME的信用风险：Arun Poojari

通过付款链接贷款（PLL）通过将信用还款与实际收入同步，重新塑造了小型企业的现金流现实。该模型为MSME提供了控制营运资金所需的便利性，而不会承受固定还款时间表的负担。近年来，由于数字化的加速，金融科技创新的增长以及接触替代贷款模型，MSME处于更好的财务状况。其中，PLL是满足日常财务需求的方便，及时的方式，比传统信贷系统更灵活的资金来源。

这种模型的需求来自长期存在的差距。正式的信贷系统传统上服务不足的小型企业。通过传统渠道借贷通常是一个缓慢而苛刻的过程。有抵押贷款需要抵押；无抵押的通常成本更高。在这种情况下，PLL这样的模型提供了急需的中间立场，为MSME提供了响应迅速，可访问的资金，而没有传统贷款的障碍。

技术，信任和数据：金融科技在贷款中的作用

印度的PLL模型有可能在关键行业参与者的支持下推动财务包容性和稳定性。金融科技公司及其先进技术和RBI设定的监管框架正在合作推动这一领域的进步。 首先，随着金融科技继续扩展，预计印度将在2030年接待约150个独角兽，总估值为5000亿美元，而关键领域的付款，贷款和新银行等领域为这种增长提供了准备。这种扩展的关键部分是信用评估模型的发展。

传统上，信誉依赖于严格的标准，例如信用评分和基于资产的评估。但是，金融科技和银行现在利用数字支付数据来重新定义贷款结构。通过实时交易分析，贷方可以摆脱传统方式，采取更具动态的风险评估方法。这对于小型企业至关重要，在小型企业中，由移动交易，电子商务活动和其他非传统来源驱动的数据正在开放新的可能性。

除此之外，在线支付平台越来越成为概述MSME财务简介的核心，这使贷方可以提供定制且灵活的融资解决方案。此外，金融科技公司越来越多地利用基于AI的模型来优化风险回避机制。这些模型实时处理大量数据并识别模式和异常，这可以通过常规的风险确定方法遗漏。通过使用ML算法，贷方可以预测潜在的违约，裁缝贷款主张并预期信用风险。

鉴于此，诸如帐户汇总者（AA）和公共信用注册表（PCR）之类的技术支持的监管框架正在通过转移信用评估方法来借用更多数据驱动和访问。 AA框架允许借款人从多个来源（例如银行对帐单，税收记录和数字交易）中安全地共享财务数据，从而使贷款人更全面，实时的财务状况。这有助于那些根据现金流量有限或没有信用记录访问贷款的人，而不仅仅是过去的借贷行为。同时，PCR巩固了跨金融机构的信贷信息，减少信息差距并提高透明度。当贷方可以访问完整的财务状况时，他们可以更好地衡量风险，并提供真正满足借款人需求的贷款条款。

同时，旨在推动金融技术创新的RBI监管沙盒倡议使金融科技公司能够利用PPL模型来开发更具包容性的信用解决方案。 最近的队列
预计在沙箱中，尤其是以MSME贷款为中心的沙箱，可以通过利用技术和数据分析来弥合小型企业信用差距的创新。这一进步加强了风险评估，确保了向边缘化公司更有效的贷款解决方案。

最后，PLL在不确定的商业环境中提供了一个更灵活，更可行的融资框架，在这种环境中，每日收入很常见。特别是对于MSME的运营和收入是不可预测的。随着数字交易的增加，该框架更加适用，使公司可以以反映其收入来源的方式借贷。将来，PLL将改变贷款，从而变得更加响应，风险调整和包容性，从而实现财务稳定。