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ग्लोबल ई-कॉमर्स में एक महत्वपूर्ण बदलाव आ रहा है, जहाँ मर्चेंट रियल-टाइम पेमेंट (RTP) सिस्टम को तेजी से अपना रहे हैं क्योंकि फ्रॉड रेट्स को लेकर चिंताएं कम हो रही हैं। वीज़ा की 2025 ग्लोबल ई-कॉमर्स पेमेंट्स एंड फ्रॉड रिपोर्ट से पता चलता है कि सर्वे में शामिल 37% मर्चेंट अब RTP विकल्प प्रदान करते हैं, जो इसके तेजी से अपनाने का संकेत देता है। इस ट्रेंड के साथ ही ऑनलाइन व्यवसायों को विश्व स्तर पर फ्रॉड की घटनाओं में उल्लेखनीय कमी देखने को मिल रही है।
रियल-टाइम पेमेंट्स का एडॉप्शन सिर्फ बढ़ नहीं रहा है; यह तेज हो रहा है। वीज़ा की रिपोर्ट, जिसमें 38 देशों के 1,080 से अधिक मर्चेंट्स का सर्वे किया गया, बताती है कि लगभग 80% मर्चेंट जो पहले से RTP ऑफर कर रहे हैं, उन्होंने पिछले साल ग्राहक उपयोग में महत्वपूर्ण वृद्धि देखी है। 2025 के लिए अनुमान भी उतने ही मजबूत हैं, जहाँ लगभग 90% और वृद्धि की उम्मीद कर रहे हैं। महत्वपूर्ण बात यह है कि जो मर्चेंट अभी तक RTP ऑफर नहीं करते हैं, वे भी इस पर विचार कर रहे हैं, जिनमें से 42% अगले 12 महीनों में इसे जोड़ने की संभावना रखते हैं। यह RTP को विश्व स्तर पर सबसे तेजी से विस्तार करने वाली भुगतान स्वीकृति विधियों में से एक बनाता है।
लगातार वृद्धि के वर्षों के बाद, ई-कॉमर्स मर्चेंट फ्रॉड के खिलाफ अपनी लड़ाई में सुधार की रिपोर्ट कर रहे हैं। रिपोर्ट में पाया गया कि प्रति ऑर्डर फ्रॉड रेट साल-दर-साल 3.4% से घटकर 3.0% हो गए हैं। इसी तरह, ऑर्डर अस्वीकृति दर, जो अक्सर फ्रॉड डिटेक्शन सिस्टम का परिणाम होती है, 5.8% से घटकर 5.0% हो गई है। यह एक लगातार बढ़ती प्रवृत्ति का उलट है, जो ऑनलाइन व्यवसायों को कुछ राहत प्रदान करता है।
समग्र आसानी के बावजूद, फ्रॉड एक व्यापक चुनौती बनी हुई है, जिसमें पिछले साल 98% मर्चेंट्स ने किसी न किसी रूप में फ्रॉड का अनुभव किया। सामान्य खतरों में रिफंड और पॉलिसी का दुरुपयोग (47%), रियल-टाइम पेमेंट फ्रॉड (45%), फ़िशिंग हमले (42%), फर्स्ट-पार्टी दुरुपयोग (39%), और कार्ड टेस्टिंग (32%) शामिल हैं। जबकि फर्स्ट-पार्टी दुरुपयोग व्यापक बना हुआ है, इसकी तेज वृद्धि की दर धीमी हो गई है। इसके जवाब में, मर्चेंट टेक्नोलॉजी की ओर रुख कर रहे हैं, जिसमें 56% से अधिक अब फ्रॉड मैनेजमेंट के लिए जनरेटिव AI का उपयोग कर रहे हैं—जो पिछले साल के 42% से काफी वृद्धि है। 2025 के अंत तक एडॉप्शन लगभग 80% तक पहुंचने की उम्मीद है।
मर्चेंट फ्रॉड मैनेजमेंट टूल्स और टेक्नोलॉजीज में खर्च को प्राथमिकता दे रहे हैं, जिसमें 63% इस क्षेत्र में बढ़ी हुई निवेश की योजना बना रहे हैं, जबकि केवल 49% कर्मचारी निवेश में इसी तरह की वृद्धि की योजना बना रहे हैं। यह ऑटोमेशन और AI-संचालित जोखिम शमन की ओर एक रणनीतिक बदलाव का संकेत देता है। फ्रॉड नियंत्रण के साथ-साथ, भुगतान अनुकूलन (payment optimization) भी महत्वपूर्ण बना हुआ है। मर्चेंट राजस्व, प्राधिकरण दरें, भुगतान सफलता, फ्रॉड हानियाँ, और प्रमाणीकरण दरें (authentication rates) को प्रमुख प्रदर्शन संकेतक (key performance indicators) मानते हैं। इन मेट्रिक्स को बेहतर बनाने के लिए, दस में से छह मर्चेंट टोकेनाइजेशन (tokenization) का उपयोग करते हैं, मुख्य रूप से डेटा उल्लंघन के जोखिमों को कम करने और प्राधिकरण सफलता में सुधार करने के लिए।
रियल-टाइम पेमेंट्स और AI और टोकेनाइजेशन जैसी उन्नत फ्रॉड डिटेक्शन टेक्नोलॉजीज की ओर यह बदलाव ग्राहकों के लिए सहज अनुभव, मर्चेंट्स के लिए कम नुकसान, और संभावित रूप से उपभोक्ताओं के लिए कम लागत का कारण बन सकता है। व्यवसायों के लिए, यह परिचालन दक्षता (operational efficiency) और सुरक्षा में एक विकास का प्रतीक है। फ्रॉड मैनेजमेंट में मानव संसाधनों के बजाय टेक्नोलॉजी के बढ़ते एडॉप्शन से अधिक स्वचालित, डेटा-संचालित जोखिम मूल्यांकन की ओर एक प्रवृत्ति का पता चलता है। यह ऑनलाइन लेनदेन में अधिक विश्वास को बढ़ावा दे सकता है, जिससे वैश्विक ई-कॉमर्स क्षेत्र में आगे वृद्धि को प्रोत्साहन मिलेगा।
Impact Rating: 6/10
Difficult Terms Explained:
- Real-Time Payments (RTP): भुगतान प्रणाली जो पार्टियों के बीच तत्काल धन हस्तांतरण की अनुमति देती है, आमतौर पर सेकंड के भीतर पूरी हो जाती है।
- First-Party Misuse: तब होता है जब एक वैध ग्राहक धोखाधड़ी गतिविधि में शामिल होता है, जैसे कि शुल्क पर विवाद करने या वापसी नीतियों का दुरुपयोग करने के इरादे से खरीदारी करना।
- Tokenization: एक सुरक्षा प्रक्रिया जो संवेदनशील डेटा (जैसे क्रेडिट कार्ड नंबर) को टोकन नामक अद्वितीय, गैर-संवेदनशील पहचानकर्ताओं से बदल देती है, मूल डेटा को उल्लंघनों से बचाती है।
- Generative AI: एक प्रकार की कृत्रिम बुद्धिमत्ता जो नया कंटेंट, जैसे टेक्स्ट, इमेज, या कोड बनाने में सक्षम है, और यहाँ इसका उपयोग धोखाधड़ी का संकेत देने वाले पैटर्न का पता लगाने के लिए किया जाता है।