भुगतान के लिए अपने ट्रांसफॉर्मर-आधारित फाउंडेशन मॉडल वल्कन की घोषणा के बाद से, रेज़रपे लाइव लेनदेन पर मॉडल ने जो दिया है उसे साझा कर रहा है। वल्कन को 4 बिलियन भुगतानों में लगभग 3 ट्रिलियन डेटा बिंदुओं पर प्रशिक्षित किया गया था और NVIDIA और AWS के साथ बनाया गया था।

व्यापारी क्या देख रहे हैं

मॉडल के घटक रेजरपे के नेटवर्क पर चल रहे हैं, जो वास्तविक समय में रूटिंग, धोखाधड़ी और जोखिम निर्णयों की जानकारी दे रहे हैं। ब्लिंकिट, बैचैट और रेडबस सहित उनका उपयोग करने वाले व्यवसायों ने रिपोर्ट किया है:

  • भुगतान सफलता दर में 8-10% सुधार

  • ⁠⁠8 गुना अधिक अंतरराष्ट्रीय कार्ड धोखाधड़ी का पता चला और रोका गया

  • ⁠⁠5 गुना अधिक धोखाधड़ी या विवादित लेनदेन की पहचान की गई, अलर्ट की संख्या बढ़ाए बिना

  • ⁠⁠40% अधिक खरीदार रेजरपे मैजिक चेकआउट पर अपना पसंदीदा UPI ऐप देखते हैं, हर महीने 1-2 लाख से अधिक खरीदारी पूरी करने में मदद करते हैं

एक मॉडल से फर्क क्यों पड़ता है

व्यापारियों, भुगतान विधियों, जारीकर्ताओं और गेटवे के बीच भुगतान पैटर्न का विश्लेषण करके, वल्कन अधिक सूचित रूटिंग और धोखाधड़ी का पता लगाने के निर्णय लेने के लिए लेनदेन संकेतों के व्यापक सेट का उपयोग कर सकता है। यह मॉडल को उन पैटर्न की पहचान करने की अनुमति देता है जो व्यक्तिगत भुगतान निर्णयों का अलग-अलग मूल्यांकन करते समय दिखाई नहीं दे सकते हैं।

भारत का भुगतान परिदृश्य किसी अन्य से भिन्न है: एक ही खरीदारी को सैकड़ों बैंकों और गेटवे पर यूपीआई, कार्ड, नेट बैंकिंग, वॉलेट या कैश ऑन डिलीवरी के माध्यम से संसाधित किया जा सकता है। मीरा को ही लीजिए, जो रात 9 बजे ₹2,400 में दौड़ने के जूते खरीद रही है: वह "भुगतान करें" पर टैप करती है और देखती है "भुगतान असफल। कृपया पुनः प्रयास करें।" उसका कार्ड, बैंक और पैसा सब ठीक है - उसके भुगतान के कई संभावित रास्ते थे, और एक उस समय संक्षेप में गलत विकल्प था।

परंपरागत रूप से, उद्योग ने अलग-अलग, विशेष मॉडलों का उपयोग करके इन चुनौतियों से निपटा है - रूटिंग, धोखाधड़ी, जोखिम और चेकआउट के लिए एक-एक - जो सिग्नल साझा नहीं करते हैं, भले ही एक ही जानकारी इन सभी निर्णयों में उपयोगी हो सकती है। वल्कन इन क्षमताओं को एक साथ लाता है, व्यापारियों, भुगतान विधियों, जारीकर्ताओं और गेटवे पर प्रति लेनदेन लगभग 3,000 संकेतों से सीखता है।

इससे प्रत्येक भुगतान को प्रयास करने से पहले सबसे स्वस्थ मार्ग पर ले जाने की सुविधा मिलती है। यह असंबद्ध विक्रेताओं द्वारा उपयोग किए जाने वाले कार्ड को चिह्नित कर सकता है और चेकआउट से पहले व्यापारियों को जोखिम भरे कैश ऑन डिलीवरी ऑर्डर के बारे में चेतावनी दे सकता है।

ये क्षमताएं पहली बार खरीदारी करने वाले और छोटे शहर के खरीदारों के लिए सबसे ज्यादा मायने रखती हैं, जिनके लिए एक असफल भुगतान का मतलब नकद में वापस जाना हो सकता है। रेज़रपे के 1.5 मिलियन खरीदारों और 51,000 से अधिक व्यवसायों के आंतरिक अध्ययन में महानगरों और छोटे शहरों में समान रूप से असफल लेनदेन से लेकर ड्रॉप-ऑफ और देरी तक समान घर्षण पाया गया।

रेज़रपे वल्कन को शुरुआती बिंदु के रूप में देखता है, गंतव्य के रूप में नहीं। कंपनी ने भुगतान यात्रा के अधिक हिस्सों में मॉडल का विस्तार करने की योजना बनाई है, प्रमाणीकरण और रूटिंग से लेकर धोखाधड़ी का पता लगाने और ऋण देने तक, एक निरंतर सीखने वाली खुफिया परत बनाने के उद्देश्य से जो हर लेनदेन में सुधार करती है।

भारत के ई-कॉमर्स बाजार के 2030 तक 350 अरब डॉलर तक पहुंचने के अनुमान के साथ, रेज़रपे का मानना ​​है कि डिजिटल भुगतान को अधिक विश्वसनीय, सुरक्षित और बुद्धिमान बनाना विकास के अगले चरण का समर्थन करने के लिए महत्वपूर्ण होगा। महत्वाकांक्षा सिर्फ व्यक्तिगत लेन-देन को बेहतर बनाने की नहीं है, बल्कि एक भुगतान पारिस्थितिकी तंत्र का निर्माण करने की है जहां हर लेन-देन अगले लेन-देन को और अधिक स्मार्ट बना दे।

रेज़रपे के बारे में

रेज़रपे, व्यवसायों के लिए एक ओमनीचैनल भुगतान प्लेटफ़ॉर्म, व्यवसायों के लिए भुगतान और बैंकिंग यात्रा को संबोधित करने के लिए प्रौद्योगिकी के साथ निर्मित नवीन समाधानों के साथ भारतीय व्यवसायों की मदद करने का प्रयास करता है। आईआईटी रूड़की के पूर्व छात्र शशांक कुमार और हर्षिल माथुर द्वारा 2014 में स्थापित, कंपनी कई व्यवसायों को प्रौद्योगिकी भुगतान समाधान प्रदान करने का प्रयास करती है। कुछ एंजल निवेशकों ने भुगतान और बिजनेस बैंकिंग को सरल बनाने के रेजरपे के मिशन में भी निवेश किया है।