कैरिंगटन लैब्स ने कैश फ्लो अंडरराइटिंग के लिए विस्तारित व्याख्यात्मकता के साथ कैशफ्लो स्कोर 2.0 लॉन्च किया

अपग्रेड पाँच व्यवहार-आधारित जोखिम श्रेणियाँ और स्पष्ट स्कोर चालक प्रस्तुत करता है, जो ऋणदाताओं को ओपन बैंकिंग डेटा का उपयोग करके उधारकर्ता के क्रेडिट जोखिम का आकलन करने में मदद करता है।

Carrington Labs ने Cashflow Score 2.0 लॉन्च किया है, ताकि ऋणदाताओं के लिए कैश फ्लो अंडरराइटिंग को अधिक सुलभ और अधिक स्पष्ट बनाया जा सके।
-यह अपग्रेड ट्रांज़ेक्शन डेटा को पाँच व्यवहार-आधारित जोखिम श्रेणियों में बदलकर ऋणदाताओं को क्रेडिट जोखिम को बढ़ावा देने वाली वास्तविक आदतों को स्पष्ट रूप से देखने में मदद करता है।
-यह स्कोर ऋणदाताओं को क्रेडिट जोखिम मूल्यांकन में कैश फ्लो अंडरराइटिंग इनसाइट्स जोड़ने का एक रेडी-टू-यूज़ तरीका प्रदान करता है, जो मौजूदा मॉडलों या वर्कफ़्लो को बदले बिना पारंपरिक ब्यूरो स्कोर को पूरक बनाने के लिए वित्तीय व्यवहार का एक वर्तमान दृष्टिकोण प्रदान करता है।

Carrington Labs, कैश फ्लो अंडरराइटिंग और क्रेडिट जोखिम एनालिटिक्स में एक अग्रणी कंपनी, ने आज Cashflow Score 2.0 के लॉन्च की घोषणा की, जो सितंबर 2025 में जारी किए गए अपने पिछले Cashflow Score का एक प्रमुख अपग्रेड है। अपग्रेड किया गया Cashflow Score 2.0 लाखों ऋणों और अरबों डेटा पॉइंट्स के प्रदर्शन द्वारा समर्थित है। केवल बैंक ट्रांज़ेक्शन डेटा पर संचालित, Cashflow Score 2.0 एक 1–100 के बीच की संख्या लौटाता है, जिसमें 100 उच्चतम क्रेडिट गुणवत्ता का प्रतिनिधित्व करता है। स्कोर स्वयं क्रेडिट जोखिम व्यवहार की पाँच श्रेणियों से प्राप्त होता है: Velocity, Liquidity, Stability, Leverage और Resilience। अपग्रेड किया गया मॉडल ट्रांज़ेक्शन-डेटा-संचालित क्रेडिट जोखिम इनसाइट्स को समझना और उपयोग करना आसान बनाने के लिए डिज़ाइन किया गया है, जिससे ऋणदाताओं को क्रेडिट जोखिम बढ़ाए बिना अनुमोदन बढ़ाने और योगदान मार्जिन में सुधार करने के अवसर पहचानने में मदद मिलती है।

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उधारकर्ता के क्रेडिट जोखिम को समझने का एक स्पष्ट तरीका

Cashflow Score 2.0 अपनी सरलीकृत रिक्वेस्ट और रिस्पॉन्स संरचना के साथ मौजूदा लेंडिंग वर्कफ़्लो में कैश फ्लो अंडरराइटिंग को समझना, एकीकृत करना और उपयोग करना आसान बनाता है, जिसका उद्देश्य एकीकरण प्रयास को कम करना और आउटपुट को उपयोग में आसान बनाना है।

मूल Cashflow Score मॉडल ने ऋणदाताओं को एक समग्र स्कोर और अंतर्निहित विशेषताओं का एक विस्तृत सेट प्रदान किया। इस क्षमता पर निर्माण करते हुए, Cashflow Score 2.0 उन संकेतों को पाँच सरल-भाषा श्रेणियों में व्यवस्थित करता है, ताकि ऋणदाताओं को स्कोर के पीछे के वित्तीय व्यवहार से संबंधित सकारात्मक (प्रमोटर्स) और नकारात्मक (डिट्रैक्टर्स) को अधिक तेज़ी से समझने में मदद मिल सके।

"क्रेडिट जोखिम कठिन है, और जब कोई मॉडल व्याख्या योग्य भी हो, तो स्वतंत्र विशेषताओं की एक लंबी सूची को समझना कठिन हो सकता है, जब तक कि आप डेटा साइंस में गहरे न हों," Carrington Labs के Deputy CEO Kasey Kaplan ने कहा। "Cashflow Score 2.0 के साथ, हमने कैश फ्लो अंडरराइटिंग की अंतर्निहित बुद्धिमत्ता को लिया है और इसे ऋणदाताओं के लिए समझना, लागू करना और उस पर कार्य करना आसान बनाया है। यह अपग्रेड ऋणदाताओं को क्रेडिट जोखिम को प्रभावित करने वाले वित्तीय व्यवहारों की एक स्पष्ट तस्वीर देता है, साथ ही स्कोर को वास्तविक दुनिया के निर्णय वातावरण में उपयोग करना अधिक व्यावहारिक बनाता है। ऋणदाताओं को Cashflow Score 2.0 API को 24 घंटे से कम समय में एकीकृत करने में सक्षम होना चाहिए।"

Carrington Labs के Cashflow Score 2.0 की क्रेडिट जोखिम व्यवहार की पाँच श्रेणियाँ:

-Velocity – मूल्यांकन करता है कि क्या उधारकर्ता की खर्च प्रवृत्ति उनकी कुल आय द्वारा समर्थित है।
-Liquidity – यह देखकर उधारकर्ता के तत्काल वित्तीय भंडार की ताकत का आकलन करता है कि उपलब्ध धनराशि अतिरिक्त आय के बिना कितने समय तक चल सकती है।
-Stability – उधारकर्ता की वित्तीय प्रोफ़ाइल की निरंतरता की जाँच करता है, जिसमें आय स्रोत और ऐतिहासिक भुगतान पैटर्न शामिल हैं।
-Leverage – मूल्यांकन करता है कि उधारकर्ता की आय का कितना हिस्सा पहले से मौजूदा ऋण दायित्वों के लिए प्रतिबद्ध है।
-Resilience – देखता है कि महत्वपूर्ण बहिर्प्रवाह के बाद उधारकर्ता का बैलेंस कितनी जल्दी स्थिर होता है, और क्या आवर्ती शुल्क या दंड रिकवरी को प्रभावित करते हैं।

यह अधिक व्याख्यायोग्यता क्रेडिट जोखिम टीमों, उत्पाद टीमों और फ्रंटलाइन लेंडिंग टीमों को जोखिम विभाजन को प्रभावित करने वाले कारकों को बेहतर ढंग से समझने में मदद कर सकती है।

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यह पोस्ट Carrington Labs Launches Cashflow Score 2.0 With Expanded Explainability for Cash Flow Underwriting पहले GlobalFinTechSeries पर प्रकाशित हुई।