4 अरब पेमेंट से जुड़े लगभग 3 ट्रिलियन डेटा पॉइंट्स पर ट्रेन किया गया एक ही AI सिस्टम, जिसका मकसद भारत में हर डिजिटल पेमेंट को तेज़, सुरक्षित और स्मार्ट बनाना है।
बैंगलोर, भारत | 18 अगस्त 2026 | भारत की डिजिटल पेमेंट की कहानी तरक्की और इनोवेशन की रही है – फिर भी एक ऐसी कमी है जिस पर ज़्यादा ध्यान नहीं दिया गया है: पेमेंट का पूरा न हो पाना, OTP का देर से आना, सब्सक्रिप्शन का चुपचाप खत्म हो जाना, या धोखाधड़ी की वजह से कार्ड का असुरक्षित हो जाना। पहली बार डिजिटल पेमेंट करने वाले या छोटे शहरों के लाखों खरीदारों के लिए, ऐसा एक भी अनुभव उन्हें वापस कैश इस्तेमाल करने पर मजबूर करने के लिए काफ़ी होता है।
आज, व्यवसायों के लिए भारत के ओम्नीचैनल पेमेंट्स प्लेटफॉर्म ‘रेज़रपे’ ने ‘रेज़रपे वल्कन’ के लॉन्च की घोषणा की। यह भुगतानों के लिए बनाया गया भारत का पहला ट्रांसफॉर्मर-आधारित AI फाउंडेशन मॉडल है, जिसे भारत में हर डिजिटल भुगतान को अधिक विश्वसनीय, सुरक्षित और अनुमान योग्य बनाने के लिए डिज़ाइन किया गया है। एनवीडिया और एडब्ल्यूएस के साथ मिलकर निर्मित, यह एनवीडिया की त्वरित कंप्यूटिंग और एडब्ल्यूएस के क्लाउड इंफ्रास्ट्रक्चर द्वारा संचालित रेज़रपे के पेमेंट्स डेटा को जोड़ता है – यह एक ऐसी बुनियादी नींव है जिसकी भारत के ई-कॉमर्स बाज़ार को 2030 तक अनुमानित $350 अरब तक पहुँचने के लिए आवश्यकता है।
रेज़रपे की एक इंटरनल स्टडी में, जिसमें 15 लाख खरीदार और 51,000 से ज़्यादा बिज़नेस शामिल थे, यह पाया गया कि पेमेंट में आने वाली दिक्कतें – जैसे कि ट्रांज़ैक्शन फेल होना, ड्रॉप-ऑफ़ और देरी – मेट्रो शहरों के बड़े बाज़ारों से लेकर छोटे कस्बों के बाज़ारों तक, एक जैसी ही थीं। इसी बात ने रेज़रपे को हर एक के लिए अलग-अलग मॉडल को बेहतर बनाने के बजाय, एक ही साझा मॉडल बनाने के लिए प्रेरित किया।
अब तक का असर: आज पूरी तरह से लॉन्च होने से पहले, रेज़रपे फ़ाउंडेशन मॉडल के शुरुआती हिस्से कंपनी के नेटवर्क पर 3 ट्रिलियन डेटा पॉइंट्स पर काम कर रहे हैं – ये लाइव ट्रांज़ैक्शन पर रूटिंग, धोखाधड़ी और जोखिम से जुड़े फ़ैसलों की टेस्टिंग कर रहे हैं। ब्लिंकिट, बचत और रेडबस के अलावा समेत कई ग्राहकों को लाइव पेमेंट वातावरण में इन क्षमताओं का फ़ायदा मिलना शुरू हो गया है।
- पेमेंट सक्सेस रेट में 8-10% का सुधार
- अंतर्राष्ट्रीय कार्ड धोखाधड़ी का 8 गुना अधिक पता लगाया गया और उसे रोका गया
- अलर्ट की संख्या बढ़ाए बिना, 5 गुना अधिक धोखाधड़ी या विवादित लेन-देन की पहचान की गई
- 40% अधिक खरीदार ‘रेज़रपे मैजिक चेकआउट’ पर अपना पसंदीदा UPI ऐप देखते हैं, जिससे हर महीने 1-2 लाख अधिक खरीदारी पूरी करने में मदद मिलती है
रेज़रपे ही क्यों: अधिकांश कंपनियाँ भुगतान का केवल एक हिस्सा ही देख पाती हैं। रेज़रपे भुगतानों को एक साथ मर्चेंट्स, माध्यमों , जारीकर्ताओं और गेटवे के बीच स्थानांतरित होते देखता है – यही वह व्यापकता है जो संपूर्ण रूप से भारत के पेमेंट्स इकोसिस्टम को समझने के लिए आवश्यक है।
यह भारत के लिए क्यों महत्वपूर्ण है : भारत का पेमेंट्स परिदृश्य किसी भी अन्य देश से अलग है: एक ही खरीदारी को सैकड़ों बैंकों और गेटवे के माध्यम से UPI, कार्ड, नेट बैंकिंग, वॉलेट या कैश ऑन डिलीवरी के ज़रिये प्रोसेस किया जा सकता है।
मीरा का उदाहरण लीजिए, जो रात 9 बजे ₹2,400 में रनिंग शूज़ खरीद रही हैं: वह “पे” पर टैप करती हैं और उन्हें “पेमेंट असफल। कृपया फिर से कोशिश करें।” दिखाई देता है। उनका कार्ड, बैंक और पैसे सब ठीक हैं – उनके भुगतान के पास बस कई संभावित रास्ते थे, और उस क्षण उनमें से एक गलत रास्ता चुन लिया गया था।
लाखों भारतीयों के साथ बार-बार दोहराए जाने वाले इसी पैटर्न ने रेज़रपे को एक ऐसा मॉडल बनाने के लिए प्रेरित किया जो वास्तविक समय में हर रास्ते का आकलन करता है और भुगतान का प्रयास करने से पहले ही सबसे सही और सुरक्षित रास्ते का चयन कर लेता है।
अब तक किस चीज़ की कमी थी : इस उद्योग ने अब तक अलग-अलग, विशेष मॉडलों – जैसे कि रूटिंग, धोखाधड़ी , जोखिम , और चेकआउट के लिए एक-एक अलग मॉडल – के ज़रिये इस समस्या से निपटने की कोशिश की है, जो आपस में बिल्कुल बात नहीं करते हैं; भले ही एक ही संकेत उन सभी के लिए किसी न किसी रूप में मायने रखते हों। यह बिल्कुल वैसा ही है जैसे कई डॉक्टर किसी एक मरीज की जाँच कर रहे हों, लेकिन हर डॉक्टर केवल अपनी ही टेस्ट रिपोर्ट देख रहा हो।
समाधान: हर पेमेंट के लिए एक साझा इंटेलिजेंस लेयर
रेज़रपे एआई पेमेंट्स फाउंडेशन मॉडल एक समय में किसी एक छोटी समस्या को सुलझाने के बजाय, एक साथ पूरे पेमेंट्स इकोसिस्टम के डेटा पॉइंट्स से सीखता है और अपने द्वारा प्रोसेस किए जाने वाले हर लेन-देन के साथ खुद में सुधार करता रहता है। ट्रांसफॉर्मर तकनीक पर निर्मित — एआई आर्किटेक्चर का वही परिवार जो एलएलएम जैसे आज के कई एआई सिस्टम के पीछे है — इसे विशेष रूप से भारतीय पेमेंट्स डेटा के भीतर छिपे पैटर्न के अनुसार ढाला गया है।
यह कोई आम एमएल मॉडल या एलएलएम नहीं है : एक पारंपरिक एमएल मॉडल केवल एक काम के लिए बनाया जाता है; कोई नई समस्या हल करनी हो, तो आपको नए सिरे से शुरुआत करनी पड़ती है। वहीं, एक फाउंडेशन मॉडल यह सीखता है कि भुगतान कैसे काम करता है, जिससे उसकी यह समझ बिना दोबारा री-ट्रेनिंग के नए उपयोग मामलों तक भी लागू हो जाती है। हालाँकि यह शब्द एलएलएम से आया है, लेकिन यह कोई एलएलएम नहीं है – एलएलएम टेक्स्ट को समझते हैं; जबकि यह मॉडल पैसों की लेन-देन की भाषा को समझता है।
आंकड़ों के नज़रिए से:
- 4 अरब भुगतानों में लगभग 3 ट्रिलियन डेटा पॉइंट्स पर प्रशिक्षित
- प्रति लेन-देन लगभग 3,000 संकेतों से सीखता है
- 1 ट्रिलियन से अधिक डेटा पॉइंट्स से जानकारी प्राप्त करने वाली इंटेलिजेंस लेयर पर आधारित
- पूरी तरह से एक स्वदेशी/मालिकाना और बिल्कुल शुरुआत से निर्मित मॉडल — इसका आर्किटेक्चर और ट्रेनिंग डेटा दोनों रेज़रपे के हैं
- सामान्य एलएलएम टेक्स्ट को समझते हैं। यह मॉडल बड़े पैमाने पर पैसों की जटिल लेन-देन को समझता है
एनवीडिया और एडब्ल्यूएस के साथ ट्रेनिंग और लाइव फ़ैसले लेना: 4 अरब पेमेंट से जुड़े 3 ट्रिलियन डेटा पॉइंट्स पर मॉडल को ट्रेन करने के लिए बहुत ज़्यादा कंप्यूटिंग पावर की ज़रूरत होती है। एनवीडिया के GPUs ने बड़े पैमाने पर मॉडल की ट्रेनिंग और उसे चलाने में मदद की; एडब्ल्यूएस के क्लाउड इंफ्रास्ट्रक्चर ने, जिसमें अमेज़न सेजमेकर भी शामिल है, डेवलपमेंट, ट्रेनिंग और डिप्लॉयमेंट में मदद की।
- व्यवसायों के लिए, इसका अर्थ है बिक्री में कम नुकसान, ओटीपी ड्रॉप-ऑफ में कमी, धोखाधड़ी से होने वाले नुकसान में गिरावट, और आरटीओ रिटर्न में कमी।
- उपभोक्ताओं के लिए, इसका अर्थ है ऐसे भुगतान जो हर बार, बिना किसी रुकावट के बस काम करते हैं।
रेज़रपे के सीईओ और फ़ाउंडर हर्षिल माथुर ने कहा, “डिजिटल भुगतानों के प्रति भारत की रुचि वास्तविक है, लेकिन यह अभी तक युनिवर्सल नहीं है – देश के एक बड़े हिस्से के लिए, डिजिटल होने का मतलब बस एक बात है: क्या यह हर बार काम करता है? हमने यह उन्हीं ग्राहकों के लिए बनाया है: जो अभी भी यह तय कर रहे हैं कि हाथ में कैश के बजाय स्क्रीन पर भरोसा करें या नहीं। AI-बेस्ड पेमेंट फ़ाउंडेशन मॉडल सिर्फ़ आज की समस्या को हल करके नहीं रुकता। हर पेमेंट सिस्टम को कुछ नया सिखाता है, जिससे अगला पेमेंट और बेहतर होता है। इसी वजह से यह किसी प्रोडक्ट लॉन्च जैसा कम और भारत में पेमेंट के सिस्टम के अपने-आप बेहतर होते रहने की शुरुआत जैसा ज़्यादा लगता है, जो आने वाले कई सालों तक जारी रहेगा।”
एनवीडिया में ग्लोबल इंडस्ट्री बिज़नेस डेवलपमेंट और पेमेंट्स के हेड, पहल पतंगिया ने कहा, “भारत की तेज़ी से बढ़ती डिजिटल इकॉनमी, पेमेंट्स को ज़्यादा स्मार्ट, भरोसेमंद और सुरक्षित बनाने का मौका दे रही है। एडब्ल्यूएस की पार्टनरशिप में रेज़रपे के साथ मिलकर AI पेमेंट फ़ाउंडेशन मॉडल पर एनवीडिया के काम ने एक नई राह खोली है, जिससे पेमेंट से जुड़े जटिल डेटा को रियल-टाइम कॉन्टेक्स्टुअल इंटेलिजेंस में बदला जा रहा है। इसमें एक खास और खास मकसद से बनाई गई सिमेंटिक AI लेयर है, जो डिजिटल फ़ाइनेंशियल सर्विसेज़ की अगली पीढ़ी को आगे बढ़ाने में मदद कर सकती है।”
एडब्ल्यूएस इंडिया और साउथ एशिया के FSI और कांग्लोमरेट्स के प्रमुख किरण जगन्नाथ ने कहा, “रेज़रपे एक AI फाउंडेशन मॉडल के साथ भारत के पैमाने पर पेमेंट्स इंटेलिजेंस की पुनर्कल्पना कर रहा है — जो अमेज़न सेजमेकर पर निर्मित है। यह अरबों ट्रांजेक्शन इनसाइट्स को एक एकल, लगातार सीखने वाली इंटेलिजेंस लेयर में समेकित करता है। यह अलग-अलग फैले एमएल मॉडलों को एक एकीकृत एआई से बदलता है, जो मिशन-क्रिटिकल पेमेंट्स फ्लो के लिए उच्च भुगतान सफलता दर, तीव्र पुनरावृत्ति , और एंटरप्राइज-ग्रेड सुरक्षा प्रदान करता है। जैसे-जैसे भारत की डिजिटल अर्थव्यवस्था बढ़ रही है, हम उस एआई इंफ्रास्ट्रक्चर को सशक्त बनाने के लिए उत्साहित हैं जो ऐसे भुगतानों के पीछे काम करता है जो हर भारतीय के लिए बिना किसी रुकावट के बस काम करते हैं।”
रेज़रपे का एआई पेमेंट्स फ़ाउंडेशनल मॉडल क्या कर सकता है :
- हाइपर-प्रिसिजन रूटिंग: हर पेमेंट को रियल-टाइम में उस रास्ते से भेजता है जिसके सफल होने की सबसे ज़्यादा संभावना हो
- नेटवर्क-लेवल पर धोखाधड़ी का पता लगाना: ऐसी धोखाधड़ी को पहचानता है जो सिर्फ़ मर्चेंट्स के बीच ही दिखती है; जैसे ही कोई चोरी का कार्ड अलग-अलग सेलर्स के पास इस्तेमाल होता है, यह उसे फ़्लैग कर देता है
- आरटीओ रिस्क इंटेलिजेंस: चेकआउट से पहले ही रिस्की ‘कैश ऑन डिलीवरी’ ऑर्डर की पहचान कर लेता है
- प्रेडिक्टिव चेकआउट पर्सनलाइज़ेशन: हर कस्टमर के लिए सबसे सही पेमेंट का तरीका सुझाता है।
भविष्य की राह : रेज़रपे इसे अंतिम मंजिल नहीं, बल्कि एक शुरुआत के रूप में देखता है – जिसका लक्ष्य यह है कि प्रमाणीकरण और रूटिंग से लेकर धोखाधड़ी की पहचान और ऋण तक का हर भुगतान संबंधी निर्णय अंततः एक ही लगातार सीखने वाले मॉडल द्वारा संचालित हो। 2030 तक भारत के डिजिटल ई-कॉमर्स बाजार के $350 बिलियन तक पहुँचने के अनुमान के साथ, रेज़रपे एआई पेमेंट्स फाउंडेशन मॉडल को उस आधारशिला के रूप में देखता है जिसकी आवश्यकता इस विकास को होगी।
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