दुनिया भर के उपभोक्ता और व्यवसाय वास्तविक समय में धन की बढ़ती रुचि और आवश्यकता को प्रदर्शित करते हैं, जो नकदी की कमी वाली अर्थव्यवस्था में और भी बढ़ जाती है। वैश्विक स्तर पर कुल वास्तविक समय भुगतान मात्रा 63.2 में 2022% बढ़कर 195B की नई ऊंचाई पर पहुंच गई और 500* तक 2027B+ के निशान तक पहुंचने का अनुमान है। सेंट्रल बैंक द्वारा फेडनाउ का आगामी लॉन्च घरेलू अमेरिकी बाजार में नवीनतम प्रविष्टि है और आने वाले वर्षों में वॉल्यूम में आश्चर्यजनक वृद्धि देखने की उम्मीद है, जबकि मौजूदा सिस्टम, ज़ेले और एसीएच के नेतृत्व वाले आरटीपी, बाजार में 1.2% की मामूली हिस्सेदारी रखते हैं। .
वास्तविक समय भुगतान न केवल गति, पारदर्शिता और दक्षता की आवश्यकता को पूरा करता है, बल्कि अधिकांश पारंपरिक भुगतान रेल की तुलना में यह काफी सस्ता है। जबकि कार्ड लेनदेन स्वीकार करने पर व्यापारियों से एक परिवर्तनीय आधार बिंदु शुल्क लिया जाता है, आरटीपी का कम फ्लैट शुल्क व्यापारियों और संस्थानों को अधिक लागत लाभ प्रदान करता है जो वर्तमान लागत-बाधित अर्थव्यवस्था में बहुत बड़ा प्रोत्साहन है।
वास्तविक समय भुगतान की चुनौतियाँ -
- अपरिवर्तनीय - वास्तविक समय निपटान और फंड ट्रांसफर रिफंड और विवादों की अनुमति नहीं देता है; इसलिए धोखाधड़ी की लागत बहुत अधिक है।
- खंडित - वास्तविक समय भुगतान रेल स्थानीयकृत हैं और यहां तक कि कई रेल एक ही देश में संचालित होती हैं, उदाहरण के लिए आरटीपी (एसीएच) और फेडनाउ में अंतर्संचालनीयता अंतर्निहित नहीं है, जिसका अर्थ है कि यदि प्रेषक और प्राप्तकर्ता की एफआई नहीं हैं तो आप भुगतान शुरू नहीं कर सकते हैं उसी वास्तविक समय रेल में भाग लेना। FI को अपने ग्राहकों तक बेहतर पहुंच की अनुमति देने के लिए कई रेलों के साथ एकीकृत होने की आवश्यकता है।
- सीमा पार से भुगतान - हालाँकि भारत ने हाल ही में सिंगापुर जैसे कुछ देशों से सीमा पार धन हस्तांतरण को सक्षम करने की दिशा में एक कदम की घोषणा की है, लेकिन सीमा पार प्रेषण को मुख्यधारा बनने से पहले अभी एक लंबा रास्ता तय करना है। जैसे-जैसे छोटे व्यवसाय विश्व स्तर पर व्यापार कर रहे हैं, सीमा पार वास्तविक समय में धन होना और एफएक्स के जोखिम को खत्म करना उनके कार्यशील पूंजी प्रबंधन के लिए एक बड़ा बढ़ावा होगा।
- सरकारी भागीदारी - G2C या G2B भुगतान या इसके विपरीत जैसे लाभ संवितरण, बीमा भुगतान या कर संग्रह (उदाहरण के लिए भारत में UPI आधारित भुगतान) के माध्यम से वास्तविक समय के उपयोग के मामलों को अपनाने के लिए सरकारी हस्तक्षेप के अभाव में, अच्छी स्थिति हासिल करना कठिन है।
वास्तविक समय भुगतान रेल ISO20022 संदेश प्रारूप का पालन करती है जो दो-तरफ़ा, डेटा-समृद्ध संदेश सेवा प्रदान करती है और धीरे-धीरे सभी योजनाओं में भुगतान संदेश के लिए वास्तविक मानक बन रही है। इसमें ~250 संरचित डेटा तत्व शामिल हैं और विशेषताओं में शामिल हैं -
- लेनदेन के एकल सेट के रूप में भुगतान और परिशिष्ट (अतिरिक्त ग्राहक/लेनदेन डेटा)।
- व्यापक डेटा फ़ील्ड, प्रेषण के लिए प्रासंगिक विस्तृत और पूरक डेटा को समायोजित करते हैं, उदाहरण के लिए भुगतान का उद्देश्य और स्रोत, लाभार्थी विवरण आदि।
- लेन-देन पूर्ण होने की स्थिति के बारे में प्रेषक और प्राप्तकर्ता को संदेश
- भुगतान संदेशों के साथ पीडीएफ/एक्सएमएल प्रारूप में बिल और चालान भेजना
- एंड-टू-एंड भुगतान चरण के माध्यम से डेटा की कोई हानि नहीं
वास्तविक समय के भुगतान में समृद्ध डेटा का आदान-प्रदान अनिवार्य रूप से उद्योग के लिए प्रतिभागियों के लिए मूल्य बनाते हुए अधिक सुरक्षित और लचीली प्रणाली बनाने का अवसर पैदा करता है -
- धोखाधड़ी मॉडल को मजबूत करना
- सीधे-सीधे प्रसंस्करण में सुधार
- बुद्धिमान रूटिंग के साथ मल्टीरेल रणनीति
- नई राजस्व धाराएँ उत्पन्न करना
धोखाधड़ी मॉडल को मजबूत करना
भुगतान धोखाधड़ी हमेशा सबसे व्यापक रूप से उपयोग किए जाने वाले विषयों में से एक रही है और इसका अधिक महत्व है क्योंकि वास्तविक समय रेल पहली बार-सही सिद्धांत पर काम करती है। धोखाधड़ी से निपटने में एआई का उपयोग कोई नई बात नहीं है, हालांकि पर्यवेक्षित शिक्षण से प्रशिक्षित डेटासेट पर आधारित धोखाधड़ी मॉडल पूर्णकालिक हैकर्स द्वारा दुर्भावनापूर्ण प्रयासों को रोकने के लिए पर्याप्त व्यापक नहीं होगा क्योंकि भुगतान के नए रूप नए पैटर्न और लेयरिंग बनाने के अवसर खोलते हैं। इसके अलावा, विरासती धोखाधड़ी रोकथाम रणनीतियाँ आम तौर पर बहुत अधिक गलत सकारात्मक परिणाम उत्पन्न करती हैं जिसके परिणामस्वरूप महंगी मैन्युअल जांच होती है। इसलिए, कुछ विकल्प जो आरटीपी* पारिस्थितिकी तंत्र पर विश्वास बढ़ाने में मदद करेंगे:
- सुदृढीकरण सीखना - पर्यवेक्षित या अनुपयोगी शिक्षण की तुलना में, सुदृढीकरण सीखने के दृष्टिकोण में कोई लेबल या क्लस्टर नहीं है, बल्कि उन एपिसोड का अनुकरण करता है जो पुरस्कारों की श्रृंखला उत्पन्न करते हैं जो मॉडल को लगातार अपडेट करने के लिए सिग्नल के रूप में उपयोग किए जाते हैं। घटनाओं और सूक्ष्म प्रयोगों का अनुकरण करने की इसकी क्षमता एक अधिक मजबूत धोखाधड़ी मॉडल बनाने में मदद करेगी जो गैर-प्रतिसंहरणीय भुगतान वातावरण में अज्ञात स्थितियों से रक्षा कर सकती है।
- लर्निंग हब - एक फ़ेडरेटेड मॉडल जहां सभी रेल अपनी सीख साझा करके, डेटा सुरक्षा और विनियमन को ध्यान में रखते हुए एक केंद्रीय लर्निंग हब बनाने में योगदान करते हैं, व्यक्तिगत स्तर पर प्रयास को पूरक करेगा और सभी के लिए मॉडलिंग की लागत को कम करेगा। इसके लिए एक केंद्रीय निकाय द्वारा विनियमन की आवश्यकता हो सकती है, लेकिन भुगतान रेल में धोखाधड़ी और एएमएल के खिलाफ कदमों को मजबूत करने की अपार संभावनाएं खुलेंगी
- जेनरेटिव एआई - लगातार विकसित हो रही धोखाधड़ी की दुनिया में, पैटर्न की परिवर्तनशीलता का उपयोग करके मजबूती लाने के लिए सिंथेटिक डेटा का उपयोग करके एमएल मॉडल बनाना महत्वपूर्ण है। जेनरेटिव एआई वास्तविक लेनदेन के सांख्यिकीय गुणों को सीख सकता है और नए धोखाधड़ी पैटर्न की प्रत्याशा में मॉडल को प्रशिक्षित करने के लिए सिंथेटिक डेटा उत्पन्न कर सकता है।
सीधे-सीधे प्रसंस्करण में सुधार
ईआरपी प्रणाली में परिचालन समाधान आमतौर पर बैंकों के लिए बोझिल और मैन्युअल रूप से गहन गतिविधि है जिसमें जटिल व्यावसायिक तर्क शामिल होते हैं और अतुल्यकालिक रूप से आने वाली अतिरिक्त प्रेषण जानकारी इसे और भी कठिन और समय लेने वाली बनाती है। फ़िसर्व के एक अध्ययन से पता चलता है, एक स्वचालित समाधान 70 के दशक के मध्य में उच्च मिलान दर के साथ बड़ी मात्रा में लेनदेन, प्रति दिन 90 मिलियन या उससे अधिक को जल्दी से समेट सकता है।
ISO20022 का अनुपालन करने वाला RTP संदेशों के वर्गीकरण के साथ सामंजस्य प्रक्रिया को सरल और स्वचालित करने का अवसर देता है क्योंकि उन्हें डोमेन में समूहीकृत किया जाता है और संदेशों को अलग करना आसान हो जाता है; उदाहरण के लिए दर्द.013 भुगतान के लिए अनुरोध को दर्शाता है जबकि पैक्स.008 क्रेडिट हस्तांतरण को दर्शाता है; इसलिए भुगतान निर्देश की उत्पत्ति की पहचान करना आसान है, हालांकि दोनों एक ही खाते में क्रेडिट और डेबिट करेंगे। प्रत्येक लेन-देन विवरण xml टैगिंग का उपयोग करता है जो इसकी संरचित प्रकृति के कारण एसटीपी प्रसंस्करण को सक्षम बनाता है।
बुद्धिमान रूटिंग के साथ मल्टीरेल रणनीति
फिनटेक वास्तविक समय रेल के एकीकरण और तेज पहुंच के लिए एपीआई का निर्माण कर रहे हैं। चूंकि वास्तविक समय रेल में संदेश विनिमय अंतरसंचालनीयता नहीं होती है, इसलिए बी2बी या सी2बी परिदृश्यों में त्वरित भुगतान को व्यापक रूप से अपनाने के लिए, ग्राहकों को घर्षण रहित अनुभव प्रदान करने के लिए कई एपीआई के साथ एकीकरण की आवश्यकता होती है। किसी व्यवधान की स्थिति में, तुरंत धन हस्तांतरित करने की ग्राहक की इच्छा को पूरा करने के लिए एक फ़ॉलबैक तंत्र होना चाहिए। वास्तविक समय प्रणालियों और एसीएच या वायर जैसी पारंपरिक रेल के सह-अस्तित्व के लिए लेनदेन को सर्वोत्तम अनुकूलित पथ पर रूट करने के लिए एक प्रभावी मल्टी-रेल रणनीति की आवश्यकता होती है।
आईपीआर (इंटेलिजेंट पेमेंट रूटिंग) भुगतान संदेशों से जुड़ी जानकारी का लाभ उठाकर और सही-फिट, सबसे तेज़ और सबसे सस्ते भुगतान रेल की सिफारिश करके, विशेष रूप से बी 2 बी परिदृश्यों में खाता देय (एपी) के लिए अत्यधिक मूल्य बढ़ाता है। स्थिर व्यावसायिक नियमों से दूर जाने और एक बुद्धिमान एमएल मॉडल-आधारित रूटिंग बनाने के लिए ISO20022 संदेशों में एम्बेडेड समृद्ध जानकारी का उपयोग करने से भुगतान विफलता के जोखिम को कम करने में मदद मिलेगी और FI, व्यवसाय और उपभोक्ताओं के लिए अनुभव में वृद्धि होगी।
नई राजस्व धाराएँ उत्पन्न करना
वास्तविक समय भुगतान के लिए वर्तमान उपयोग के अधिकांश मामले पी2पी या बी2सी उपयोग के मामलों तक ही सीमित हैं और बैंकों ने खुदरा भुगतान के लिए ज्यादातर आरटीपी को अपनाया है। हालाँकि, प्रत्यक्ष-बैंक हस्तांतरण और अनुरोध-भुगतान जैसे त्वरित भुगतान उपयोग के मामलों में B2B भुगतान लगभग बाधित होने वाला क्षेत्र है। बड़े बैंकों ने ज्यादातर ISO2002 को लागू किया है, लेकिन अभी तक उत्पाद-पेशकश को अनुकूलित करने या हाइपर-वैयक्तिकृत अभियान बनाने में समृद्ध डेटा-आधारित बुद्धिमत्ता का पूरा लाभ नहीं उठाया है।
वास्तविक समय में फंड ट्रांसफर राजस्व का एक बड़ा स्रोत नहीं हो सकता है, लेकिन ग्राहकों या व्यापारियों के लिए मूल्य वर्धित सेवाओं का अपार अवसर संभावित रूप से बैंकों के लिए नए राजस्व स्रोत खोलेगा। प्रत्यक्ष डेबिट की तुलना में आरटीपी सदस्यता आधारित सेवाओं के लिए एक बढ़िया विकल्प हो सकता है क्योंकि यह बिलर्स को बेहतर तरलता और उपभोक्ताओं को अधिक पारदर्शिता और लचीलापन प्रदान कर सकता है। डेटा समृद्ध आरटीपी सिस्टम बेहतर रिपोर्टिंग और विश्लेषण प्रदान करते हैं जो एसएमबी के लिए उनके परिचालन या विपणन निर्णयों के लिए वास्तविक समय की जानकारी प्राप्त करने के लिए बेहद उपयोगी पेशकश हो सकते हैं।
वास्तविक समय में भुगतान को अपनाने के लिए इस गेम-चेंजिंग इनोवेशन को मुख्यधारा में लाने के लिए पर्याप्त शिक्षा, अंतरसंचालनीयता और टॉप-डाउन विनियमन की आवश्यकता होगी। जबकि वास्तविक समय हस्तांतरण अपने आप में ग्राहकों या व्यवसायों के लिए एक बड़ा लाभ है, मूल्य वर्धित सेवाओं के माध्यम से एक लेयरिंग अधिक प्रोत्साहन पैदा करेगी और आरटीपी के उपयोग में तेजी लाने के लिए मामलों का उपयोग करेगी। ISO20022 से डेटा गोल्ड-माइन का पूरी क्षमता से लाभ उठाने की क्षमता का निर्माण करना और स्मार्ट एआई मॉडलिंग के माध्यम से अंतर्दृष्टि और भविष्यवाणी करना उन कुछ प्रमुख चिंताओं के संभावित उत्तर होंगे जिनसे उद्योग को चुनौती मिल रही है।
* संदर्भ: https://insiderealtime.aciworldide.com/prime-time-report-23
*कुछ स्थानों पर "वास्तविक समय भुगतान" को इंगित करने के लिए आरटीपी संक्षिप्त नाम का उपयोग किया गया है। ACH RTP रेल को निर्दिष्ट करने के लिए, इसका स्पष्ट रूप से उल्लेख किया गया है
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- रेल
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- प्रेषण
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