Tuesday, March 5, 2024
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यहां बताया गया है कि कैसे PayU उपभोक्ताओं को नए उत्पाद पेश करने के लिए भुगतान डेटा का लाभ उठा रहा है, IT समाचार, ET CIO

डेटा के लिए धन्यवाद, व्यवसाय आज सूचित निर्णय ले रहे हैं और बुद्धिमान कदम उठा रहे हैं। जबकि ऐतिहासिक डेटा ने कंपनियों को स्टॉक का ट्रैक रखने, जोखिमों का विश्लेषण करने और मांगों का अनुमान लगाने में मदद की है, इसने कंपनियों को अपने उपभोक्ताओं को नए उत्पादों की पेशकश करने और उनकी सिफारिश करने में भी मदद की है।

उसी लाइन पर चलते हुए, पयू से डेटा का उपयोग कर रहा है खर्च पैटर्न अपने उपभोक्ताओं के लिए उन्हें नए क्रेडिट उत्पादों की पेशकश करने के लिए जैसे खरीदें अभी भुगतान करें बाद में भुगतान करें। ETCIO के साथ बातचीत में, सचिन गर्ग, हेड- डेटा साइंस, पेयू इस प्रक्रिया और विचार के बारे में बात करता है।

“हमारे पास व्यवसाय की दो लाइनें हैं, एक क्रेडिट है और दूसरा भुगतान है। एक व्यक्ति हमारे परिवारों को खिलाने के लिए पैसा बनाता है, बुनियादी जरूरतों या आकांक्षात्मक जरूरतों को पूरा करता है। और कभी-कभी जब जरूरतें उसकी कमाई से अधिक हो जाती हैं, तो वह उधार लेता है। पायू के पास इस व्यक्ति के लिए अपनी खर्च की जरूरतों के साथ-साथ उधार की जरूरतों के लिए एक यात्रा बनाई,” गर्ग ने कहा।

PayU अभी खरीदें बाद में भुगतान करें उत्पाद प्रदान करता है, ‘आलसी वेतन‘, जो एक अल्पकालिक सुविधा ऋण है। PayU ने इस प्रोजेक्ट के लिए कई मर्चेंट पार्टनर्स के साथ पार्टनरशिप की है। और विचार यह है कि उपभोक्ता को शाब्दिक रूप से एक-क्लिक भुगतान अनुभव दिया जाए।

उन्होंने कहा, “अब सवाल यह है कि हम यह कैसे सुनिश्चित करें कि हम केवल उसी उपभोक्ता को अनुमति दें जो अगले 15 दिनों में हमें वापस भुगतान करने की क्षमता रखता है। अन्यथा, यह उत्पाद हमारे लिए काम नहीं करेगा।”

“यह सुनिश्चित करने के बारे में है कि हम उन उपभोक्ताओं को अंडरराइट करें जो हमें वापस भुगतान करने की क्षमता रखते हैं और वे अपना सुविधा उत्पाद प्राप्त करने में सक्षम हैं। जब उपभोक्ता ऋण मांगता है, तो संस्थान कई दस्तावेज मांगते हैं। यहां, हमारे पास ऐसा डेटा नहीं है लेकिन हम यह सुनिश्चित करना चाहते हैं कि भुगतान करने की क्षमता रखने वालों को ही वास्तव में यह लाभ मिले।”

इस उत्पाद के लिए PayU उपभोक्ताओं के खर्च करने के पैटर्न पर निर्भर करता है। भुगतान पक्ष पर, पेयू के 250 मिलियन से अधिक उपभोक्ता हैं जो भुगतान करने के लिए इसके प्रवेश द्वार पर हैं और इसलिए कंपनी के अपने खर्च पैटर्न हैं। यही एकमात्र डेटा है जिसका उपयोग पेयू विश्लेषण करने के लिए करता है कि उपभोक्ता वापस भुगतान करने में सक्षम होगा या नहीं।

“हम उन उपभोक्ताओं के समूह को अंडरराइट करने में सक्षम हैं जिनके पास उनके सेट पर एक ब्यूरो के बराबर पैमाने पर है। यह एक ऐसा मामला है जहां हमारे पास उपयोगकर्ताओं के बड़े पैमाने पर लेनदेन संबंधी भुगतान पैटर्न का उपयोग करके, हम वास्तव में उन्हें सुविधा दे सकते हैं अब खरीदें जैसे उत्पाद बाद में भुगतान करें,” गर्ग ने उल्लेख किया।

“एक बार जब हम एक मॉडल बना लेते हैं, तो यह हमेशा नई सुविधाओं के निर्माण की एक सतत प्रक्रिया होती है। हमारे पास यह एक साल के लिए है। हम इसके साथ दो चीजें करना चाह रहे हैं। एक यह है कि हम इस उत्पाद को अधिक से अधिक उपभोक्ताओं तक पहुंचाना चाहते हैं और दूसरा हम यह सुनिश्चित करना चाहते हैं कि मॉडल पर्याप्त पूर्वानुमानित हों ताकि हमारा नुकसान एक निश्चित स्तर से नीचे रहे।

यदि उपभोक्ता हमारे साथ पंजीकृत किसी व्यापारी के पास जाते हैं और आलसी वेतन द्वारा भुगतान का विकल्प देखते हैं। इसका मतलब है कि PayU ने पहले ही भुगतान करने की उनकी क्षमता का आकलन कर लिया है इसलिए कंपनी उन्हें यह उत्पाद पेश कर रही है। इसलिए, उपभोक्ता केवल “पे बाई लेज़ी पे” विकल्प पर क्लिक करता है और लेन-देन अन्य विकल्पों के विपरीत किया जाता है जहाँ हमें अपने कार्ड नंबर, पे आईडी या सीवीवी याद रखने होते हैं।

“अगर कोई ई-कॉमर्स लेनदेन कर रहा है, तो हम उसके जोखिम का आकलन कैसे करते हैं? और अगर हमें लगता है कि यह कम जोखिम वाला लेनदेन है तो हम उन्हें इस उत्पाद का उपयोग करने के लिए कैसे सक्षम कर सकते हैं। तो यह डिजिटल लेनदेन करने वाले लोगों के बारे में है और PayU ने उनके लिए जोखिम उठाते हुए ML और AI का उपयोग करके उपयोगकर्ता के लिए इसे सुविधाजनक बना दिया है। लेकिन हमारे पास यह सुनिश्चित करने के लिए मैन्युअल हस्तक्षेप है कि मॉडल निष्पक्ष हैं, ”उन्होंने निष्कर्ष निकाला।

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