AI मॉर्गेज में नेतृत्व बदलाव: Better का COO संकेत

19/12/2025 को एक खबर आई जो सतह पर “People Movers” जैसी लगती है—लेकिन प्रॉपटेक और मॉर्गेज-टेक में काम करने वालों के लिए इसका मतलब बड़ा है। Better Home & Finance ने Barry Feierstein को नया COO नियुक्त किया है, और कंपनी का फोकस साफ़ है: AI‑powered mortgage lending platform को 2026 में स्केल करना।

मॉर्गेज इंडस्ट्री में AI की चर्चा बहुत होती है, लेकिन असली बदलाव तब आता है जब ऑपरेशन्स—यानी फाइल कैसे चलती है, डॉक्यूमेंट कैसे पढ़े जाते हैं, जोखिम कैसे मापा जाता है, और ग्राहक को कितना तेज़ “हाँ/ना” मिलता है—वहाँ पर AI को जगह मिलती है। COO की नियुक्ति अक्सर इसी का संकेत होती है: “अब टेक को डेमो से निकालकर रोज़मर्रा की मशीनरी में फिट करना है।”

यह पोस्ट “रियल एस्टेट और प्रॉपटेक में AI” सीरीज़ के संदर्भ में देखती है कि Better का यह नेतृत्व बदलाव 2026 में AI in real estate, AI in mortgage, property valuation, demand forecasting, और operational efficiency जैसी चीज़ों के लिए क्या संकेत देता है—और भारत/हिंदी‑भाषी प्रॉपटेक टीमों के लिए इससे क्या सीख निकलती है।

Better ने COO क्यों बदला—और AI की कहानी इसमें कहाँ फिट होती है?

सीधा जवाब: जब कोई कंपनी AI‑based प्लेटफ़ॉर्म को बड़े पैमाने पर चलाना चाहती है, तो उसे “मॉडल” से ज़्यादा “प्रोसेस” की ज़रूरत पड़ती है—और यह COO का मैदान है।

Better के CEO Vishal Garg ने सार्वजनिक रूप से यह बताया कि Feierstein का अनुभव “entrepreneurial spirit” और “operational discipline” का मिश्रण है। इसे सरल भाषा में पढ़ें तो मतलब यह निकलता है: कंपनी 2026 में growth चाहती है, लेकिन unit economics, cycle time, quality control, और compliance भी हाथ से नहीं जाने देना चाहती।

AI‑powered lending में यह संतुलन सबसे कठिन होता है, क्योंकि:

• AI तेज़ी बढ़ा सकता है, पर गलत डेटा/गलत नियम से गलत फैसले भी तेज़ कर देता है।
• ऑटोमेशन से लागत घटती है, पर regulatory और risk के कारण हर कदम पर नियंत्रण चाहिए।
• ग्राहक को “5 मिनट में pre‑approval” चाहिए, लेकिन बैंक/लेंडर को auditable निर्णय चाहिए।

COO की भूमिका यहाँ “टेक + टीम + नियंत्रण” को जोड़ने की होती है—यानी AI को ऑपरेशनल सिस्टम बनाना, सिर्फ़ फीचर नहीं।

AI‑powered मॉर्गेज प्लेटफ़ॉर्म में COO असल में क्या बदलता है?

सीधा जवाब: COO AI के उपयोग को 3 चीज़ों में बदलता है—(1) तेज़ टर्नअराउंड, (2) कम लागत, (3) स्थिर गुणवत्ता।

1) Cycle Time: “फाइल कितनी जल्दी बंद होती है?”

मॉर्गेज में समय ही पैसा है। हर अतिरिक्त दिन का मतलब:

• ग्राहक का मन बदलना
• डॉक्यूमेंट एक्सपायर होना
• रेट/EMI बदलना
• टीम का ऑपरेशनल बोझ बढ़ना

AI यहाँ कई स्तरों पर मदद करता है:

• Document AI/OCR से बैंक स्टेटमेंट, सैलरी स्लिप, टैक्स डॉक्यूमेंट से डेटा निकालना
• Rules + ML से eligibility checks
• Workflow optimization से केस सही व्यक्ति/टीम को भेजना

लेकिन यह तभी काम करता है जब ऑपरेशन्स में स्पष्ट SLA, exception handling, और root-cause loops हों। COO आम तौर पर यही सिस्टम बनवाता है।

2) Quality & Compliance: “फैसला explainable है या नहीं?”

AI‑driven underwriting में सबसे बड़ा सवाल है: अगर कल audit हो जाए तो आप निर्णय कैसे समझाएँगे?

यहाँ mature ऑपरेशन्स का मतलब:

• Decision logs (किस डेटा पर क्या नियम/स्कोर लगा)
• Human-in-the-loop thresholds (कब इंसान approve/deny करेगा)
• Bias & fairness checks (किस segment में rejection असामान्य तो नहीं)

COO का “operational discipline” इसी में दिखता है—AI को नियंत्रित ढंग से चलाना, ताकि growth के साथ risk न बढ़े।

3) Unit Economics: “हर लोन पर लागत कितनी?”

2026 में (खासकर US market में) मॉर्गेज कंपनियाँ cost पर बहुत सख्त हैं। AI के नाम पर अनियंत्रित tool-sprawl—10 vendor, 20 dashboards—लागत बढ़ा देता है।

एक अच्छा ऑपरेशन्स लीडर आम तौर पर:

• redundant टूल्स हटाता है
• data pipeline standard करता है
• measurable KPIs रखता है (जैसे cost per funded loan, touches per file, rework rate)

यही वह जगह है जहाँ “AI adoption” असली business परिणाम देता है।

प्रॉपटेक के लिए संकेत: मॉर्गेज AI का असर valuation और demand forecasting तक जाता है

सीधा जवाब: मॉर्गेज प्लेटफ़ॉर्म का AI केवल लेंडिंग तक सीमित नहीं रहता; यह property valuation और demand forecasting जैसी proptech क्षमताओं को भी मजबूत करता है।

जब किसी प्लेटफ़ॉर्म के पास बड़े पैमाने पर application data, property attributes, borrower behavior, और closing outcomes होते हैं, तो वह:

• valuation मॉडल को “actual transaction outcomes” से calibrate कर सकता है
• market demand को lead indicators से पढ़ सकता है (कौन से zip/इलाके में applications बढ़ रहे)
• pricing और risk को micro‑market स्तर पर adjust कर सकता है

भारत के संदर्भ में सोचें तो यही लॉजिक:

• माइक्रो-मार्केट (सोसाइटी/सेक्टर/वार्ड) स्तर पर demand signals
• builder inventory और resale velocity
• rent vs buy behavior

यह डेटा‑फीडिंग लूप तभी टिकता है जब operations clean हों—garbage in, garbage out। इसलिए COO‑level बदलाव को “AI strategy” के हिस्से की तरह पढ़ना चाहिए।

2026 में रियल एस्टेट और प्रॉपटेक में AI: 4 ऑपरेशनल बदलाव जो मैं लगभग तय मानता हूँ

सीधा जवाब: 2026 में जो टीमें जीतेंगी, वे AI को sales pitch नहीं, operating system बनाएँगी।

1) “Copilot” से “Autopilot” की ओर—लेकिन सीमित दायरे में

कई कंपनियाँ 2024‑2025 में copilots लगा चुकी हैं (agent assist, summary, email drafting)। 2026 में practical shift होगा:

• low‑risk tasks पूरी तरह automation पर
• high‑risk decisions पर human approval

मॉर्गेज में उदाहरण:

• डॉक्यूमेंट classification/validation ऑटो
• final approval में clear audit trail + human oversight

2) Property valuation में AVM + rules का hybrid मॉडल

केवल ML‑based AVM अक्सर edge cases में फिसलते हैं। 2026 में अधिक टीमें:

• AVM output के साथ confidence score दिखाएँगी
• low confidence पर human valuer/field verification trigger करेंगी

3) Demand forecasting अब “search data” से आगे जाएगा

सिर्फ portal views से demand समझना अधूरा है। बेहतर संकेत:

• pre‑qualification starts
• document uploads
• appointment scheduling
• drop-off reasons

ये signals lending + proptech दोनों में मिलते हैं—और इन्हें operationally capture करना एक discipline है, feature नहीं।

4) Trust as a KPI

AI‑driven real estate में भरोसा measurable होगा:

• complaint rate
• dispute turnaround time
• explanation quality score (customer समझ पाया या नहीं)
• audit exceptions

COO‑type roles इन KPIs को board‑level चर्चा बनाते हैं।

अगर आप प्रॉपटेक/रियल एस्टेट कंपनी चलाते हैं: “AI + Operations” के लिए 7‑पॉइंट चेकलिस्ट

सीधा जवाब: AI अपनाने से पहले 7 चीज़ें तय कर लें, वरना ऑटोमेशन बस तेज़ गड़बड़ बन जाता है।

1. एक North Star metric चुनें: जैसे lead-to-visit time, application-to-approval time, या cost per case।
2. Data dictionary लिखें: “कारपेट एरिया” बनाम “सुपर एरिया” जैसी परिभाषाएँ मॉडल से पहले साफ़ हों।
3. Exception paths डिज़ाइन करें: हर केस automation नहीं हो सकता—कब इंसान देखेगा?
4. Audit trail अनिवार्य करें: AI ने क्या देखा और क्यों निर्णय लिया—यह रिकॉर्ड होना चाहिए।
5. Model monitoring सेट करें: drift, false positives/negatives, segment-wise performance।
6. Vendor sprawl रोकें: 2 tools कम, लेकिन integrated—अक्सर बेहतर होता है।
7. Frontline training: ऑप्स टीम AI को “ब्लैक बॉक्स” न माने; उन्हें limits पता हों।

यह चेकलिस्ट बड़े संगठनों के साथ-साथ 20‑50 लोगों की proptech टीमों पर भी लागू होती है—बस scale अलग होता है।

Better के COO अपॉइंटमेंट से असली सीख क्या है?

सीधा जवाब: AI रणनीति का असली टेस्ट leadership deck में नहीं, ऑपरेशनल बदलाव में होता है।

Barry Feierstein की नियुक्ति को मैं एक संकेत की तरह देखता हूँ: Better 2026 में AI‑powered lending को “चलाने” पर दांव लगा रहा है—और चलाने का मतलब है predictability, efficiency, और governance। यही तीन चीज़ें आगे चलकर valuation, demand forecasting, और smart operations (जैसे automated follow-ups, risk alerts) को भी मजबूत करती हैं।

अगर आप रियल एस्टेट, मॉर्गेज, या प्रॉपटेक में AI पर काम कर रहे हैं, तो यह समय “एक और मॉडल” बनाने का नहीं, बल्कि AI को व्यवहार में उतारने का है—जहाँ हर decision traceable हो, हर process measurable हो, और ग्राहक को तेज़ी के साथ भरोसा भी मिले।

आपकी टीम 2026 में AI को किस एक प्रक्रिया में पूरी तरह बैठाने जा रही है—valuation, underwriting, demand forecasting, या property management? वही आपका असली differentiator बनेगा।