Vulcan को सामान्य जनरेटिव AI या टेक्स्ट-आधारित लार्ज लैंग्वेज मॉडल से अलग उद्देश्य के लिए विकसित किया गया है। इसका मुख्य काम डिजिटल ट्रांजैक्शन से जुड़े जटिल पैटर्न को समझना और उस जानकारी का इस्तेमाल पेमेंट सिस्टम को बेहतर बनाने में करना है।
Razorpay के अनुसार, Vulcan की आर्किटेक्चर और ट्रेनिंग डेटा कंपनी के नियंत्रण में हैं। इसे विकसित करने के लिए Razorpay के पेमेंट डेटा के साथ NVIDIA की एक्सेलरेटेड कंप्यूटिंग टेक्नोलॉजी और AWS के क्लाउड इंफ्रास्ट्रक्चर का इस्तेमाल किया गया है।
अरबों डिजिटल पेमेंट पर हुई ट्रेनिंग
Vulcan की सबसे महत्वपूर्ण विशेषताओं में इसके ट्रेनिंग डेटा का विशाल स्तर शामिल है।
Razorpay के मुताबिक, मॉडल को लगभग 4 अरब पेमेंट से तैयार हुए 3 ट्रिलियन डेटा पॉइंट्स पर प्रशिक्षित किया गया है। यह किसी एक ट्रांजैक्शन के लिए करीब 3,000 अलग-अलग संकेतों का विश्लेषण कर सकता है।
इन संकेतों की मदद से मॉडल यह समझने की कोशिश करता है कि कोई पेमेंट सफल होगा या उसमें किसी तरह की समस्या आने की संभावना है।
फाउंडेशन मॉडल का फायदा यह हो सकता है कि हर समस्या के लिए अलग-अलग AI सिस्टम तैयार करने के बजाय एक ही आधारभूत मॉडल का इस्तेमाल पेमेंट रूटिंग, फ्रॉड डिटेक्शन और चेकआउट ऑप्टिमाइजेशन जैसे कई कार्यों में किया जा सके।
पेमेंट सक्सेस रेट में सुधार का दावा
Razorpay ने Vulcan से जुड़े शुरुआती नतीजों को लेकर कई महत्वपूर्ण दावे किए हैं।
कंपनी के अनुसार, इस तकनीक के इस्तेमाल से पेमेंट सक्सेस रेट में लगभग 8% से 10% तक सुधार देखने को मिला है।
Razorpay का यह भी कहना है कि Vulcan से जुड़ी तकनीक ने अंतरराष्ट्रीय कार्ड फ्रॉड को पकड़ने और रोकने की क्षमता में लगभग 8 गुना तक सुधार किया है।
इसके अलावा, सिस्टम कथित रूप से 5 गुना अधिक फ्रॉड या विवादित ट्रांजैक्शन पहचानने में सक्षम रहा, जबकि अलर्ट की संख्या में बढ़ोतरी नहीं हुई।
हालांकि, ये शुरुआती आंकड़े Razorpay द्वारा बताए गए हैं। मॉडल की वास्तविक क्षमता का व्यापक मूल्यांकन तब बेहतर तरीके से किया जा सकेगा जब इसका इस्तेमाल अधिक व्यापारियों, पेमेंट माध्यमों और अलग-अलग ट्रांजैक्शन परिस्थितियों में होगा।
UPI Checkout को बेहतर बनाने में AI की भूमिका
Vulcan से जुड़ी तकनीक का इस्तेमाल ऑनलाइन चेकआउट अनुभव सुधारने के लिए भी किया जा रहा है।
Razorpay के अनुसार, उसके Magic Checkout सिस्टम में इस तकनीक के इस्तेमाल के बाद करीब 40% अधिक ग्राहकों को उनका पसंदीदा UPI ऐप दिखाया जा रहा है।
कंपनी का अनुमान है कि इस ऑप्टिमाइजेशन से व्यापारियों को हर महीने लगभग 1 लाख से 2 लाख अतिरिक्त खरीदारी पूरी कराने में मदद मिल रही है।
डिजिटल कॉमर्स में चेकआउट के दौरान होने वाली छोटी-सी परेशानी भी ग्राहक को खरीदारी छोड़ने के लिए प्रेरित कर सकती है। ऐसे में बड़े स्तर पर पेमेंट सफलता में मामूली प्रतिशत सुधार भी व्यापारियों के लिए महत्वपूर्ण आर्थिक प्रभाव पैदा कर सकता है।
भारत के डिजिटल पेमेंट सेक्टर के लिए क्यों महत्वपूर्ण है Vulcan?
भारत दुनिया के सबसे बड़े और तेजी से विकसित हो रहे डिजिटल पेमेंट बाजारों में शामिल है। UPI के जरिए हर महीने अरबों ट्रांजैक्शन किए जा रहे हैं, जबकि कार्ड और अन्य डिजिटल माध्यमों से होने वाले भुगतान भी बड़े स्तर पर बढ़ रहे हैं।
इतने विशाल नेटवर्क में चुनौती केवल ट्रांजैक्शन को प्रोसेस करने की नहीं है। पेमेंट कंपनियों को यह भी तय करना होता है कि किसी ट्रांजैक्शन के लिए सबसे प्रभावी रूट कौन-सा होगा, संभावित फ्रॉड की पहचान कैसे की जाए और वास्तविक ग्राहकों के लिए अनावश्यक बाधाओं को कैसे कम किया जाए।
विशेष रूप से पेमेंट डेटा पर प्रशिक्षित AI मॉडल पारंपरिक नियम-आधारित सिस्टम की तुलना में हजारों संकेतों के बीच जटिल संबंधों को पहचानने की क्षमता विकसित कर सकते हैं।
Razorpay की बड़ी AI रणनीति का हिस्सा
Vulcan का लॉन्च Razorpay की AI रणनीति का अकेला कदम नहीं है। कंपनी पिछले कुछ समय से AI और डिजिटल पेमेंट के बीच गहरा संबंध बनाने की दिशा में काम कर रही है।
Razorpay ने AI असिस्टेंट को अपने पेमेंट इंफ्रास्ट्रक्चर से जोड़ने के लिए MCP Server जैसी तकनीक पेश की थी। इसके अलावा कंपनी ने एजेंटिक पेमेंट, वॉइस-आधारित AI पेमेंट और डेवलपर्स के लिए AI-सक्षम पेमेंट टूल्स की दिशा में भी काम किया है।
Vulcan इस रणनीति को एक कदम आगे ले जाता है। इसका उद्देश्य केवल AI सिस्टम को पेमेंट प्लेटफॉर्म से जोड़ना नहीं, बल्कि ट्रांजैक्शन के व्यवहार को समझने वाली मूल AI तकनीक विकसित करना है।
संतुलित विश्लेषण: संभावनाएं बड़ी, लेकिन चुनौतियां भी मौजूद
Vulcan का लॉन्च दिखाता है कि AI फाउंडेशन मॉडल अब केवल टेक्स्ट, इमेज या चैटबॉट तक सीमित नहीं रह रहे हैं। इनका इस्तेमाल विशेष वित्तीय प्रणालियों और डिजिटल इंफ्रास्ट्रक्चर में भी तेजी से बढ़ सकता है।
व्यापारियों के लिए बेहतर पेमेंट सक्सेस रेट का मतलब बिना अतिरिक्त ग्राहक हासिल किए ज्यादा बिक्री हो सकता है। बेहतर फ्रॉड डिटेक्शन वित्तीय नुकसान कम करने में भी मदद कर सकता है।
हालांकि, इसके साथ कुछ महत्वपूर्ण सवाल भी जुड़े हैं।
शुरुआती प्रदर्शन से जुड़े आंकड़े Razorpay द्वारा बताए गए हैं और इन्हें व्यापक स्तर पर स्वतंत्र रूप से परखने में समय लगेगा। अलग-अलग व्यापारियों, ग्राहकों, पेमेंट तरीकों और बदलती फ्रॉड तकनीकों के बीच मॉडल का प्रदर्शन समान रहता है या नहीं, यह महत्वपूर्ण होगा।
इसके अलावा वित्तीय क्षेत्र में AI के इस्तेमाल के साथ डेटा प्राइवेसी, साइबर सुरक्षा, डेटा गवर्नेंस और मॉडल की विश्वसनीयता जैसे मुद्दे भी महत्वपूर्ण बने रहेंगे।
वैश्विक स्तर पर अन्य बड़ी पेमेंट कंपनियां भी AI आधारित पेमेंट टेक्नोलॉजी विकसित कर रही हैं। इसलिए Vulcan का लॉन्च इस बात का संकेत भी है कि आने वाले वर्षों में पेमेंट कंपनियों के बीच प्रतिस्पर्धा केवल ट्रांजैक्शन प्रोसेसिंग तक सीमित नहीं रहेगी, बल्कि AI क्षमताएं भी एक महत्वपूर्ण भूमिका निभा सकती हैं।
आगे क्या?
यदि Vulcan शुरुआती नतीजों को बड़े स्तर पर बनाए रखने में सफल रहता है, तो भविष्य में AI मॉडल डिजिटल पेमेंट के पीछे मौजूद महत्वपूर्ण इंफ्रास्ट्रक्चर का हिस्सा बन सकते हैं।
आम ग्राहक शायद सीधे Vulcan जैसे मॉडल से बातचीत न करें, लेकिन इसका असर उन्हें कम पेमेंट फेलियर, बेहतर UPI विकल्प, अधिक सहज चेकआउट और मजबूत फ्रॉड सुरक्षा के रूप में दिखाई दे सकता है।
Razorpay के लिए Vulcan का लॉन्च इस दिशा में एक महत्वपूर्ण संकेत है कि कंपनी AI को केवल अतिरिक्त फीचर के रूप में नहीं, बल्कि भविष्य के डिजिटल पेमेंट इंफ्रास्ट्रक्चर के महत्वपूर्ण हिस्से के रूप में देख रही है।