डॉ. अविनाश बरनवाल: एक डेटा साइंस लीडर जो चुपचाप अगली पीढ़ी के फिनटेक समाधान बनाते हैं

वैश्विक टेक वर्कफ़ोर्स में भारत का उभार

आने वाले वर्षों में भारतीय तकनीकी पेशेवरों से उम्मीद है कि वे वैश्विक टेक वर्कफ़ोर्स का सबसे बड़ा हिस्सा बनेंगे। 2025 में भारत के इंजीनियर दुनिया की डेवलपर आबादी का लगभग 15% हैं, और इस मामले में वे केवल संयुक्त राज्य अमेरिकाके बाद दूसरे स्थान पर आते हैं। हालांकि, भारत का टैलेंट पूल अमेरिका की तुलना में लगभग दोगुनी गति से बढ़ रहा है, जिससे 2027 तक देश के सबसे बड़े सॉफ़्टवेयर इंजीनियरिंग मार्केट बनने की संभावना बनती है।

AI और मशीन लर्निंग विशेषज्ञों की मांग विशेष रूप से तेज है, जहां हायरिंग की जरूरतें सालाना 170% से अधिक की दर से बढ़ रही हैं। यह मांग घरेलू कंपनियों से कहीं आगे तक फैली हुई है। इस समय लगभग 6,50,000 भारतीय इंजीनियर वैश्विक संगठनों के लिए रिमोट काम करते हैं, जो भारत के कुल सॉफ़्टवेयर इंजीनियरिंग वर्कफ़ोर्स का लगभग 15% प्रतिनिधित्व करते हैं।

डॉ. अविनाश बरनवाल का प्रोफ़ाइल और वैश्विक प्रभाव

मशीन लर्निंग (ML) की दुनिया की ऐसी ही एक सशक्त प्रतिभा हैं डॉ. अविनाश बरनवाल। वे 15 वर्षों से अधिक अनुभव वाले मशीन लर्निंग विशेषज्ञ और डेटा साइंस इंजीनियर हैं, जिन्हें विश्व स्तर पर वास्तविक दुनिया में प्रभाव पैदा करने वाले उन्नत डेटा साइंस समाधानों को लागू करने के लिए व्यापक रूप से पहचाना जाता है। उनकी तकनीकी उपलब्धियों को पेशेवर समुदायों के साथ-साथ वैश्विक कारोबारी परिदृश्य में भी मान्यता मिली है।

रिसर्च और डेटा साइंस समुदायों में उन्हें मशीन लर्निंग के प्रति उनके दूरदर्शी दृष्टिकोण और तकनीक को उद्योग-व्यापी मूल्य में बदलने की क्षमता के लिए जाना जाता है। एक प्रखर तकनीकी लेखक और थॉट लीडर के रूप में, 2019 से अब तक उनके काम को Google Scholar और ResearchGate जैसे प्लेटफ़ॉर्म्स पर हज़ारों व्यूज़ और साइटेशन्स मिले हैं। उनके कार्य को बार-बार पढ़ा गया, उद्धृत किया गया और आगे के शोध में पुन: उपयोग किया गया, जिससे कई उद्योगों में डॉ. अविनाश की उपलब्धियों का प्रभाव बढ़ा। हालांकि उन्हें अक्सर niche ML कॉन्फ़्रेंसों और पॉडकास्ट्स में बोलने के लिए आमंत्रित किया जाता है, वे आम तौर पर सुर्खियों से दूर रहते हैं और व्यक्तिगत तकनीकी प्रकाशनों के माध्यम से व्यावहारिक अंतर्दृष्टि तथा प्रभावशाली समाधान साझा करना पसंद करते हैं।

डॉ. बरनवाल को प्रमुख फिनटेक कंपनियों में भी ऐसे डेटा लीडर के रूप में पहचाना जाता है जो ठोस व्यावसायिक प्रभाव (commercial impact) डिलिवर करते हैं। पिछले छह वर्षों में उन्होंने Kapitus में छोटे और मध्यम आकार के व्यवसायों (SMBs) के लिए क्रेडिट समाधानों पर व्यापक रूप से ध्यान केंद्रित किया है—यह अमेरिका-आधारित एक अग्रणी फिनटेक है जो वैश्विक स्तर पर छोटे व्यवसायों को सेवाएँ देता है। वहां उन्होंने डेटा विभाग को लगभग शून्य से खड़ा किया, और उत्पाद विकास के लिए अत्यंत महत्वपूर्ण समाधान भी लागू किए।

SMBs के लिए क्रेडिट समाधानों में डेटा की भूमिका

दुनिया भर में छोटे व्यवसायों के लिए फाइनेंसिंग तक पहुंच आज भी प्रमुख बाधाओं में से एक है। World Bank Group के अनुसार, औपचारिक (formal) माइक्रो, स्मॉल और मीडियम एंटरप्राइज़ेज़ (MSMEs) में से लगभग 40% को “क्रेडिट-कंस्ट्रेन्ड” माना जाता है। इसका मतलब है कि उन्हें या तो बाहरी वित्तपोषण (external financing) तक पहुंच नहीं होती, या फिर उसे प्राप्त करने में बाधाएँ आती हैं। वास्तव में, पारंपरिक क्रेडिट असेसमेंट तरीके अक्सर किसी संगठन की वास्तविक आर्थिक स्थिति को पहचानने में विफल हो जाते हैं—यह विशेष रूप से उन नई कंपनियों के लिए प्रासंगिक है, जिनका लंबा क्रेडिट इतिहास नहीं होता। इस अंतर को पाटने के लिए फिनटेक क्रेडिट समाधान तेजी से उन्नत डेटा एनालिटिक्स, वैकल्पिक डेटा स्रोतों और स्केलेबल मशीन लर्निंग मॉडलों पर निर्भर हो रहे हैं। अंततः, डेटा लेंडर्स को तेज़ और अधिक सटीक फंडिंग निर्णय लेने में सक्षम बनाता है, जबकि उधार लेने वाले—यानी SMBs—को बाहरी वित्तपोषण तक आसान पहुंच मिलती है।

इस परिवर्तन के केंद्र में डॉ. अविनाश बरनवाल हैं, जिन्होंने SMB फाइनेंसिंग के लिए आधुनिक क्रेडिट डिसीजनिंग के पीछे की डेटा क्षमताओं को आकार देने में निर्णायक भूमिका निभाई है। Kapitus में वे कंपनी के डेटा इवोल्यूशन के प्रमुख प्रेरक बने और उन्होंने डेटा फ़ंक्शन को कंपनी के मुख्य तकनीकी स्तंभों में से एक में बदलने में मदद की। परिणामस्वरूप, उन्होंने डेटा टीम को एक पूर्ण विकसित डिवीजन में विस्तारित किया और इसका आकार पाँच गुना कर दिया। आज डॉ. बरनवाल के नेतृत्व में डेटा विभाग मार्केटिंग, सेल्स, रिस्क मैनेजमेंट, कलेक्शंस, लीगल और फाइनेंस ऑपरेशंस का समर्थन करता है।

गेम-चेंजिंग डेटा समाधान कैसे डिज़ाइन किए जाते हैं

फिनटेक में उच्च प्रभाव वाले डेटा समाधान डिज़ाइन करना केवल “बेहतर एल्गोरिद्म” बनाने से कहीं अधिक है। इसके लिए डेटा साइंस, मशीन लर्निंग और बिज़नेस स्ट्रेटेजी को ऐसे सिस्टम में एकीकृत करना पड़ता है जो बड़े पैमाने पर भरोसेमंद ढंग से काम कर सके। डॉ. अविनाश बरनवाल के अनुसार, सफल डेटा समाधानों की शुरुआत बिज़नेस लक्ष्यों की स्पष्ट समझ से होती है। Kapitus में उद्देश्य सीधा था: मजबूत लाभप्रदता बनाए रखते हुए वार्षिक फंडिंग वॉल्यूम बढ़ाना। इसका अर्थ था ऐसे रिस्क मॉडल बनाना, जो डिफ़ॉल्ट जोखिम बढ़ाए बिना अधिक व्यवसायों को अप्रूव कर सकें।

इस मीलस्टोन को हासिल करने के लिए डॉ. बरनवाल ने Risk Model 5.0 के इम्प्लीमेंटेशन का नेतृत्व किया—यह कंपनी की क्रेडिट डिसीजनिंग प्रणाली का एक रणनीतिक अपग्रेड था, जिसने मापने योग्य व्यावसायिक परिणाम दिए। मासिक फंडिंग वॉल्यूम लगभग 80 मिलियन डॉलर से बढ़कर 86 मिलियन डॉलर हो गया। अप्रूवल रेट 8% बढ़े, जबकि लॉस रेट 2% घटे। इससे अधिक SMBs को फंडिंग मिल सकी और कंपनी के पोर्टफोलियो प्रदर्शन में भी सुधार हुआ।

डॉ. बरनवाल ने डेटा टीम का प्रबंधन किया और साथ ही तकनीकी इम्प्लीमेंटेशन में सीधे योगदान भी दिया। एक महत्वपूर्ण सुधार निर्णय-निर्माण में उपयोग होने वाले डेटा की रेंज और गुणवत्ता बढ़ाने के कारण आया। पहली बार, इन्क्रिमेंटल कैश-फ़्लो डेटा को बड़े पैमाने पर क्रेडिट मॉडलिंग में जोड़ा गया, जिसमें शुरुआत में 10,000 से अधिक वैरिएबल्स का उपयोग किया गया। इससे लेंडिंग निर्णय केवल पारंपरिक क्रेडिट संकेतकों पर निर्भर रहने के बजाय वास्तविक बिज़नेस परफॉर्मेंस को बेहतर ढंग से प्रतिबिंबित करने लगे। इस दृष्टिकोण की सफलता ने व्यापक बाज़ार प्रथाओं को भी प्रभावित किया: OnDeck और Spartan Capital जैसी अन्य लेंडिंग फिनटेक कंपनियों ने भी क्रेडिट रिस्क मॉडलों में कैश-फ़्लो डेटा शामिल करना शुरू कर दिया।

डॉ. बरनवाल आगे जोड़ते हैं, “डेवलपमेंट प्रक्रिया में 10,000 से अधिक वैरिएबल्स का मूल्यांकन शामिल था, जिनमें से 5,000 से अधिक को इंजीनियर करके सुरक्षित सैंडबॉक्स वातावरण में एंड-टू-एंड बनाए गए मॉडलिंग पाइपलाइन्स के भीतर डिप्लॉय किया गया। इसे हासिल करने के लिए डेटा इंजीनियरिंग टीमों के साथ करीबी सहयोग आवश्यक था, ताकि मॉडलों को कुशलतापूर्वक ट्रेन, टेस्ट और डिप्लॉय किया जा सके। टीम और मैंने प्रोडक्शन-स्केल मॉडलिंग को सपोर्ट करने के लिए EMR पर एक स्केल्ड फीचर-इंजीनियरिंग फ्रेमवर्क भी लागू किया, और साथ ही बिज़नेस कॉन्टेक्स्ट से सीधे निकले लगभग 1,000 अतिरिक्त फीचर्स जोड़कर निर्णय की सटीकता को काफी मजबूत किया।”

इसी तरह का एक परिवर्तनकारी प्रभाव Experian Bureau Sandbox के इम्प्लीमेंटेशन से भी आया, जो अत्याधुनिक रिस्क मॉडल बनाने के अगले चरण का प्रतिनिधित्व करता है। Experian Bureau Sandbox एक बड़े पैमाने का क्रेडिट डेटा इकोसिस्टम है, जिसमें लगभग 90 मिलियन व्यवसायों और 300 मिलियन उपभोक्ताओं का परफॉर्मेंस डेटा शामिल है। 2022 में शुरू हुई और 2024 में प्रोडक्शन में डिप्लॉय की गई इस परियोजना का उद्देश्य ऐसा स्केलेबल क्रेडिट डिसीजनिंग इन्फ्रास्ट्रक्चर बनाना था, जो विशाल मल्टी-सोर्स डेटा सेट्स का लाभ उठा सके।

डॉ. बरनवाल टिप्पणी करते हैं, “मेरे नेतृत्व में डेटा साइंस टीम ने स्केलेबल डेटामार्ट्स और मशीन लर्निंग पाइपलाइन्स विकसित कीं, जो लगभग बीस डेटा स्रोतों पर फैले लाखों डेटा पॉइंट्स को प्रोसेस करने में सक्षम थीं। हमने इंडस्ट्रियल स्केल पर मॉडल बनाने के लिए PySpark सहित डिस्ट्रीब्यूटेड कंप्यूटिंग फ्रेमवर्क्स का उपयोग किया। पहली बार, हमने Experian के बिज़नेस डेटा वातावरण के भीतर 15,000 से अधिक वैरिएबल्स का उपयोग करके रिस्क मॉडल ट्रेन किए, जिससे उधारकर्ता का आकलन कहीं अधिक व्यापक और सटीक हो सका।”

एक बार फिर, व्यवसायिक परिणाम ठोस रहे। अप्रूवल रेट 13% से बढ़कर 14% हो गए, जबकि लॉस रेट 7% से घटकर 6.86% रह गए। इससे अधिक छोटे व्यवसायों को फाइनेंसिंग तक पहुंच मिली, जबकि लेंडिंग फिनटेक कंपनी के लिए अनुशासित जोखिम प्रबंधन भी बना रहा।

डेटा नेतृत्व तकनीक को अवसर में कैसे बदलता है

हर सफल फिनटेक प्लेटफ़ॉर्म के पीछे केवल उन्नत इन्फ्रास्ट्रक्चर ही नहीं होता, बल्कि वे पेशेवर भी होते हैं जो डेटा को वास्तविक वित्तीय अवसर में बदलते हैं। स्केलेबल डेटा टीमों का निर्माण करने और परिवर्तनकारी रिस्क मॉडल्स पेश करने के माध्यम से डॉ. अविनाश बरनवाल ने छोटे व्यवसायों के फंडिंग तक पहुंचने के तरीके को नया आकार देने में मदद की है।

उनकी उपलब्धियाँ दर्शाती हैं कि डेटा साइंस का वास्तविक मूल्य एल्गोरिद्म में नहीं, बल्कि परिणामों में मापा जाता है। यह SMBs—जो वैश्विक स्तर पर प्रमुख आर्थिक शक्तियों में से हैं—के लिए बाहरी फंडिंग तक पहुंच को आसान बनाता है और लेंडर्स के बिज़नेस ग्रोथ को भी समर्थन देता है। परिणामस्वरूप, डेटा केवल एक प्रतिस्पर्धी बढ़त नहीं रह जाता; यह ऐसा उपकरण बन जाता है जो पूंजी को उन लोगों तक पहुंचाता है जो इसका उपयोग आर्थिक प्रगति के अगले चरण को बनाने में कर सकते हैं।