小额信贷机构（MFIS）对于促进信贷获取至关重要，从而为印度某些经济较弱的部分而产生收入。二十年来，他们在扩大足迹的同时一直在完成任务。在2022年之前，有一些时期在MFI投资组合中犯罪，由外源性冲击触发。这些冲击（例如经济低迷，共同19岁）或当地政治问题将MFI投资组合暴露于系统性风险。一旦外源性冲击消退，投资组合就弹回了健康。
但是，从2022年到日期，MFI投资组合的逐渐恶化是不同的。没有外部冲击。可以说，这是由借款人驱动的特定风险，他们最终拥有或获得的债务超出了他们的偿还。 MFI投资组合中的当前恶化主要归因于至少某些实体的风险管理实践的失败。随着MFIS的收集工作加剧，社会政治干预逐渐收集收款。但是这些政治举动并不是当前MFI压力的触发。在当前状况的发展中，印度储备银行（RBI）也引起了人们对MFIS的承销行为和风险胃口的担忧。
尽管卓越的口袋，但如果典型的MFI贷方无法提高风险管理能力，那么投资组合质量就不太可能改善。
从历史上看，典型的MFI贷方将收集99％或以上借款人的未偿还金额。这种收集效率水平可能是大型零售贷方的嫉妒。由于联合责任组（JLG）机制，正常时间的MFI表现出这种表现。在这里，五到10个借款人组成了一个小组。该小组将共同负责确保向JLG所有成员的MFI贷款还清。 JLG倾向于最大程度地减少借款人特异性的风险，而同伴支持和压力确保了低犯罪。但是，当系统性风险事件影响JLG的所有成员时，它们将违约。过去，业务模型的成功以及MFI中的峰值仅在黑天鹅事件期间才能创造出一些傲慢。
MFI可能错过了2007 – 08年零售信贷危机的课程。那时，很少有贷方提供借款人信用记录的背景检查有限的小型个人贷款（STPLS）。此外，具有低预测能力的基本信用记分卡，主要是判断力的信用政策以及反应性投资组合管理使信贷爆炸加剧。令人担忧的是，MFI贷方中存在许多以前的零售贷方弱点。但是，在2007 – 08年的STPL爆炸之后，成功的零售贷方改变了他们的贷款方法。他们的决策变得越来越以日期为导向，改善了分析性的严格性，并提高了信用政策和治理标准。直到最近，它一直为零售贷款人提供服务。小额信贷机构需要沿着这条路旅行。
RBI有理由担心某些贷款实践，因此收紧了某些护栏。这包括将MFI借款人归类为属于每年30万卢比的家庭。它将债务服务要求限制为每月收入的50％。但是，至少对于MFI的一部分，受限的技术分析和数据基础设施已阻止了此类风险准则的全面实施。
找到使用判断力或准分析的经验法则来评估家庭收入的MFI并不少见。酌处权保留在评估债务服务能力中，这使一些贷款决定次优，最终创造了过度杠杆借款人。此外，某些贷方采用了积极的贷款提升策略。这些贷款通常是在JLG结构之外提供的，而无需严格评估债务服务能力。违反了JLG施加的信用纪律。因此，即使没有经济冲击，MFI违约率也飙升也就不足为奇了。显然，该行业需要根据其风险管理能力来重塑自己。
MFI部门需要在以下维度上工作：
：对于现有客户，对于大多数零售借款人来说，行为风险模型（B-Score）通常在MFI中缺少。他们需要更好地利用内部行为数据来预测个人和JLG债务服务模式。在印度，非传统数据来源的成熟速度比预期的要快。诸如位置概况，付款应用程序行为和卫星数据诸如预测信用风险时，被认为具有超过信用局数据基于数据的模型的预测能力。
：经验丰富的MFI承销商对借款人的行为和位置动态具有敏锐的知识。但是，这不是制度化的。建立将这种机构见解与高级数据分析能力结合的信用模型将提供强大而可解释的信用评分。这种透明的风险模型可能会解决监管机构和利益相关者对承保质量和基于风险的定价的问题。
：对于暴露于宏风险的业务，MFI通常没有压力测试模型来模拟不同情况下的损失率。应力测试能力可以预测至少四到六个季度的替代宏观经济情景损失。这将使MFI能够调整信用政策以最大程度地减少损失。
缺乏数字化和弱数据分析能力有时会导致风险文化和治理不佳。在这样的设置中，跟踪遵守法规和治理规范的符合变得具有挑战性。如果贷款决策主要是有判断力的，那么问题就会加重问题，并得到广泛定义的信用政策的支持。酌处权和机会主义的“切断拐角处”逐渐蔓延。承保过程的数字化将增强治理和支持风险文化。
MFI必须迅速进行课程更正。 MFI部门受损将不利于印度最弱部门的信用访问。
