भारत ने क्यूआर कोड स्कैनिंग स्तर तक डिजिटल भुगतानों को सरल बना दिया है। विकास का अगला चरण उपभोक्ताओं को उपयुक्त वित्तीय उत्पादों से जोड़ने और बढ़ती ऑनलाइन खुदरा बिक्री में व्यवसायों को चुनौतियों से उबरने में मदद करने के लिए भुगतान प्रणालियों का उपयोग करना है।
TechSparks 2026 कार्यक्रम में, PhonePe में भुगतान विभाग के प्रमुख दीप अग्रवाल और Razorpay में उत्पाद निदेशक हिलन हरिया, योरस्टोरी के अनुसंधान निदेशक मदनमोहन राव के साथ एक पैनल चर्चा में भाग लिया। चर्चा का विषय था 'लेनदेन से परे: प्रासंगिक धन की मदद से वित्तीय पहुंच की समस्याओं का समाधान'।
चर्चा के दौरान यह बताया गया कि भुगतान व्यापक डिजिटल अनुभव का हिस्सा बन रहे हैं, जो लेनदेन की सफलता दर बढ़ाने और विक्रेताओं के लिए ग्राहकों को आकर्षित करने और बनाए रखने में मदद कर रहे हैं।
अग्रवाल ने उल्लेख किया कि UPI के 500 मिलियन से अधिक उपयोगकर्ताओं के लिए डिजिटल भुगतान रोजमर्रा की वास्तविकता बन गए हैं, जो इस प्रणाली का उपयोग दोस्तों को पैसे भेजने, बिजली बिलों का भुगतान करने, ऑनलाइन खरीदारी करने और दुकानों पर खरीदारी करने के लिए करते हैं।
हालांकि, अगली चुनौती मौजूदा उपयोगकर्ताओं को साधारण भुगतानों से परे वित्तीय उत्पादों तक पहुंच प्रदान करते हुए, अन्य 500 मिलियन लोगों को डिजिटल भुगतान पारिस्थितिकी तंत्र में एकीकृत करना है।
व्यवसाय के लिए भुगतान स्वीकार करना केवल पहला कदम है। हरिया ने बताया कि लाखों छोटे और मध्यम उद्यमों के साथ Razorpay के अनुभव से पता चला है कि विक्रेता भुगतान संग्रह के लिए बुनियादी ढांचा स्थापित करने के बाद कई चुनौतियों का सामना करते हैं, जिसमें ग्राहकों को आकर्षित करना, रूपांतरण बढ़ाना और पुनर्खरीद को प्रोत्साहित करना शामिल है।
उन्होंने जोर देकर कहा: 'इन वर्षों में, हमने लाखों MSMEs के साथ काम करते हुए सीखा है। एक बड़ी समस्या कभी-कभी भुगतानों से परे होती है। भुगतान वह है जिसे मैं अब MSME के लिए अपनी डिजिटल वाणिज्य या ऑनलाइन व्यवसाय को स्थापित करने के लिए आवश्यक मुख्य बुनियादी ढांचा कहता हूं। लेकिन इसके अलावा, अधिकांश व्यवसाय किस चीज से जूझते हैं, वह सवाल है: मुझे मांग कैसे मिलेगी? प्रतिधारण को अधिकतम कैसे करें? रूपांतरण कैसे बढ़ाएं?'
शुरुआत में, Razorpay इन जरूरतों में से कुछ को वेतन गणना, वेतन भुगतान और आपूर्तिकर्ता भुगतानों के लिए उत्पादों के माध्यम से हल करता था। हालांकि, विक्रेताओं के साथ बातचीत से पता चला कि व्यवसायों को धन प्रबंधन से परे समर्थन की आवश्यकता है; उन्हें अपने ऑनलाइन संचालन के निर्माण और विकास में भी सहायता की आवश्यकता थी।
हरिया ने जोड़ा कि अधिक छोटे व्यवसायों को ऑनलाइन उपस्थिति बनाने और डिजिटल वाणिज्य में सफल होने में मदद करने से भारत की डिजिटल अर्थव्यवस्था को बढ़ने में मदद मिल सकती है।
प्रत्येक डिजिटल लेनदेन जानकारी उत्पन्न करता है जिसका उपयोग भुगतान प्लेटफॉर्म ग्राहकों की जरूरतों को बेहतर ढंग से समझने, जोखिमों की पहचान करने और भुगतान उपयोगकर्ता अनुभव को बेहतर बनाने के लिए कर सकते हैं।
हरिया ने Razorpay के लेनदेन-आधारित मॉडल, Vulcan 5.2 का परिचय दिया, जिसे 'भुगतान भाषा' को समझने के लिए विकसित किया गया है। उनके अनुसार, प्रत्येक लेनदेन में लगभग 3000 विशेषताएँ होती हैं। उनका विश्लेषण करके, मॉडल लापता जानकारी की भविष्यवाणी कर सकता है, धोखाधड़ी की संभावना का आकलन कर सकता है और यह निर्धारित कर सकता है कि लेनदेन का रूपांतरण होने की कितनी संभावना है।
यह कंपनियों को संदिग्ध गतिविधियों की पहचान करने, जोखिम कम करने और संभावित खरीदारों को भुगतान करने वाले ग्राहकों में बदलने की संभावना बढ़ाने की अनुमति देता है। हरिया ने समझाया कि पारंपरिक मशीन लर्निंग में आमतौर पर पैटर्न की पहचान करना, परिकल्पना विकसित करना और उनके चारों ओर मॉडल को प्रशिक्षित करना शामिल होता है। हालांकि, ट्रांसफार्मर-आधारित मॉडल छोटे पैटर्न का पता लगाने में सक्षम होते हैं जो पारंपरिक तरीकों का उपयोग करते समय मुश्किल हो सकते हैं।
PhonePe में, मशीन लर्निंग का उपयोग भुगतानों की विश्वसनीयता बढ़ाने के लिए किया जाता है। अग्रवाल ने किल स्विच नामक एक आंतरिक मॉडल के बारे में बताया जो लेनदेन के सफल समापन की संभावना की भविष्यवाणी करता है। यह मॉडल बैंक प्रतिक्रिया समय और लेनदेन की हाल की सफलता दरों जैसे कारकों पर विचार करता है ताकि सफल भुगतान की संभावना का आकलन किया जा सके।
अग्रवाल ने टिप्पणी की: 'उपभोक्ताओं के लिए वास्तव में इससे कोई फर्क नहीं पड़ता कि लेनदेन विफल हो जाता है या नहीं। उनकी चिंता यह है कि यह प्रतीक्षा स्थिति में न रहे।' उन्होंने आगे कहा: 'इस मॉडल में हम ग्राहक को लेनदेन शुरू करने से पहले ही सूचित करते हैं कि शायद आपका बैंक काम नहीं कर रहा है, और सलाह देते हैं कि वे बाद में लेनदेन करने का प्रयास करें।'
यह दृष्टिकोण विश्वास जीतने में मदद करता है और उपयोगकर्ताओं को प्लेटफ़ॉर्म पर लौटने के लिए प्रेरित करता है। लेनदेन का संदर्भ भुगतान प्लेटफॉर्म को ग्राहक की जरूरतों के आधार पर वित्तीय उत्पादों की सिफारिश करने में भी मदद कर सकता है। उदाहरण के लिए, PhonePe के माध्यम से अंतरराष्ट्रीय उड़ान बुक करने वाला ग्राहक यात्रा बीमा की सिफारिश प्राप्त कर सकता है। जो व्यक्ति केवल भारत के भीतर यात्रा कर रहा है, उसके लिए बस बुकिंग अधिक प्रासंगिक हो सकती है।
अग्रवाल ने समझाया कि PhonePe अपने एल्गोरिदम में सीमाकारकों का उपयोग करता है ताकि व्यक्तिगत ग्राहकों के लिए अप्रासंगिक उत्पादों की सिफारिश करने से बचा जा सके।
Razorpay भी विक्रेताओं को दैनिक व्यावसायिक संचालन के प्रबंधन में मदद करने के लिए AI का उपयोग करता है। हरिया ने दो पहलों - Ray और Agent Studio - का वर्णन किया, जिन्हें व्यावसायिक सहायता की पहुंच और स्वचालन को बढ़ाने के लिए बनाया गया है। Ray एक AI सहायक है जो व्यवसाय के लिए ग्राहक संबंध प्रबंधक के रूप में कार्य करता है। हालांकि बड़े ग्राहकों के पास आमतौर पर समर्पित प्रबंधक होते हैं, छोटे विक्रेताओं के लिए इस तरह के समर्थन का विस्तार करना एक कठिन कार्य था।
Ray इस अंतर को पाटने के लिए डिज़ाइन किया गया है, जिससे विक्रेताओं को जटिल डैशबोर्ड और कंसोल पर नेविगेट करने की आवश्यकता के बिना सरल अंग्रेजी में वॉयस नोट्स या व्हाट्सएप संदेशों के माध्यम से अपनी समस्याओं का वर्णन करने की अनुमति मिलती है।
Agent Studio इसे आगे बढ़ाता है, जिससे व्यवसायों को विशिष्ट कार्यों को पूरा करने के लिए स्वायत्त AI एजेंटों का उपयोग करने की अनुमति मिलती है। इन कार्यों में छोड़ी गई खरीदारी कार्ट को पुनर्प्राप्त करना, विवादों में विक्रेताओं का प्रतिनिधित्व करना, डिलीवरी पर भुगतान के साथ ऑर्डर की पुष्टि करना और डिलीवरी पतों का सत्यापन करना शामिल है।
हरिया ने बताया कि Razorpay ने 12 एजेंट लॉन्च किए हैं जिनका उपयोग 600 ब्रांड करते हैं, जिनमें से कुछ कई एजेंटों का उपयोग करते हैं। कंपनी अगले छह महीनों में एजेंटों की संख्या को 100 तक बढ़ाने और अंततः 100,000 उद्यमों तक पहुंचने की योजना बना रही है जो उनका उपयोग करते हैं।
अग्रवाल ने इस बात पर भी चर्चा की कि AI-आधारित उपकरण डिजिटल भुगतान पारिस्थितिकी तंत्र में अधिक लोगों को आकर्षित करने में कैसे मदद कर सकते हैं। उन्होंने उन कठिनाइयों पर प्रकाश डाला जिनका सामना फीचर फोन उपयोगकर्ता करते हैं, जिनमें से कई छोटे शहरों और ग्रामीण इलाकों में रहते हैं या औपचारिक अर्थव्यवस्था में भाग लेना शुरू कर रहे हैं। फीचर फोन में सॉफ़्टवेयर अपडेट प्राप्त करने की असमर्थता सहित कई सीमाएँ होती हैं। उपयोगकर्ताओं को अधिक डिजिटल उपभोक्ताओं की तुलना में प्रक्रियाओं में सहायता की आवश्यकता भी हो सकती है।
इन समस्याओं को हल करने के लिए, PhonePe वॉयस बॉट लागू करता है जो उपयोगकर्ताओं को बैंक खाते जोड़ने और UPI पिन सेट करने जैसे कार्य करने में मदद करते हैं। PhonePe माइक्रो और छोटे विक्रेताओं के लिए ऑनलाइन बिक्री शुरू करने में भी सहायता कर रहा है। Shopify या WooCommerce जैसे प्लेटफार्मों का उपयोग करके वेबसाइट बनाना युवा उद्यमियों के लिए महंगा और जटिल हो सकता है। PhonePe का SmartPages उत्पाद इस प्रक्रिया को सरल बनाने के लिए डिज़ाइन किया गया है, जिससे विक्रेताओं को वेब डेवलपर को नियुक्त किए बिना या अधिक जटिल प्लेटफॉर्म की सदस्यता लिए बिना चेकआउट पेज बनाने, वस्तुओं को सूचीबद्ध करने और बेचना शुरू करने की अनुमति मिलती है।
भारत की डिजिटल भुगतान पारिस्थितिकी तंत्र ने लाखों लोगों के लिए रोजमर्रा के लेनदेन को सरल बना दिया है। अग्रवाल और हरिया के अनुसार, अगला अवसर इस बुनियादी ढांचे का उपयोग उपभोक्ताओं और व्यवसायों की व्यापक आवश्यकताओं को पूरा करने के लिए है। भुगतान की विश्वसनीयता बढ़ाने और प्रासंगिक वित्तीय उत्पादों की पेशकश करने से लेकर विक्रेताओं को संचालन और ग्राहकों को आकर्षित करने में मदद करने तक - प्रासंगिक भुगतान और AI भुगतान प्लेटफॉर्म की भूमिका को साधारण लेनदेन से परे विस्तारित कर सकते हैं।
