نئی دہلی: سرکاری پریس انفارمیشن بیورو (PIB) کی بدھ کو جاری کردہ ایک رپورٹ کے مطابق مصنوعی ذہانت (AI) پر مبنی قرض دینے کے ماڈلز بھارت کے ایم ایس ایم ایز (MSMEs) کے لیے اندازاً 130 سے 170 ارب امریکی ڈالر کے کریڈٹ گیپ کو کم کرنے میں مددگار ثابت ہو سکتے ہیں۔ یہ نظام روایتی کریڈٹ اسکور کے بجائے ڈیجیٹل ادائیگیوں کے ریکارڈ، جی ایس ٹی فائلنگ اور یوٹیلیٹی بلز جیسے متبادل ڈیٹا کا استعمال کرتے ہیں۔

رپورٹ میں کہا گیا ہے کہ AI پر مبنی کریڈٹ سسٹمز بھارت کے قرض دینے کے نظام کو تبدیل کر رہے ہیں اور “MSMEs، غیر رسمی ورکرز اور پہلی بار قرض لینے والوں” کے لیے رسمی قرضوں تک رسائی بڑھا رہے ہیں، جن کے پاس اکثر روایتی کریڈٹ ہسٹری موجود نہیں ہوتی۔

رپورٹ کے مطابق: “AI پر مبنی حل روایتی کریڈٹ اسکورنگ ماڈلز سے آگے بڑھ کر ڈیجیٹل ادائیگیوں، جی ایس ٹی فائلنگ، بینک اسٹیٹمنٹس اور یوٹیلیٹی ادائیگیوں جیسے متبادل ڈیٹا کا استعمال کرتے ہیں تاکہ قرض کی اہلیت کا اندازہ لگایا جا سکے۔” PIB نے کہا کہ AI پر مبنی کریڈٹ ماڈلز میں تقریباً 130 سے 170 ارب ڈالر تک کے کریڈٹ گیپ کو پورا کرنے کی صلاحیت موجود ہے، جس سے MSMEs کو غیر رسمی قرض دہندگان پر انحصار کم کرنے میں مدد ملے گی۔

رپورٹ میں یہ بھی کہا گیا ہے کہ بھارت کا ڈیجیٹل پبلک انفراسٹرکچر (DPI)، جس میں آدھار، جن دھن اکاؤنٹس، یو پی آئی اور یونیفائیڈ لینڈنگ انٹرفیس (ULI) شامل ہیں، AI پر مبنی مالی شمولیت کے لیے بنیادی ڈھانچہ فراہم کر رہا ہے۔ رپورٹ کے مطابق اب AI ان لاکھوں بھارتیوں کے لیے کریڈٹ کا نیا معیار بن رہا ہے جن کے پاس CIBIL اسکور موجود نہیں ہے۔

یونیفائیڈ لینڈنگ انٹرفیس (ULI) کے ذریعے AI ماڈلز “ڈیجیٹل فٹ پرنٹس” کا تجزیہ کر کے رسک کا اندازہ لگاتے ہیں۔ PIB نے بتایا کہ ULI مختلف ڈیجیٹل ڈیٹا ذرائع تک رسائی فراہم کرتا ہے، جن میں تصدیقی خدمات، زمین کے ریکارڈز، سیٹلائٹ ڈیٹا اور دیگر مالی و غیر مالی معلومات شامل ہیں، تاکہ قرض کے عمل کو تیز اور زیادہ جامع بنایا جا سکے۔ 12 دسمبر 2025 تک 64 قرض دہندگان (41 بینک اور 23 NBFCs) اس پلیٹ فارم سے منسلک ہو چکے ہیں، جبکہ وہ پہلے ہی 12 مختلف قرض کے عمل میں 136 سے زائد ڈیٹا سروسز استعمال کر رہے ہیں۔

رپورٹ میں اکاؤنٹ ایگریگیٹر (AA) فریم ورک کے کردار کو بھی اہم قرار دیا گیا ہے، جو رضامندی کی بنیاد پر مالی ڈیٹا شیئرنگ کو ممکن بناتا ہے۔ PIB کے مطابق: “2.6 ارب سے زائد اکاؤنٹس ڈیٹا شیئر کرنے کے قابل ہیں، جبکہ 252.9 ملین صارفین اپنے اکاؤنٹس کو اکاؤنٹ ایگریگیٹر فریم ورک سے منسلک کر چکے ہیں۔ رپورٹ کے اختتام پر کہا گیا ہے کہ بھارت کا مالیاتی شمولیتی ماڈل اب صرف بینکنگ تک رسائی بڑھانے سے آگے بڑھ کر ایک “ذہین، AI پر مبنی مالی بااختیاری نظام” کی طرف ترقی کر رہا ہے، جو جدید ڈیٹا اینالیٹکس اور ڈیجیٹل انفراسٹرکچر پر مبنی ہے۔