Mastercard ने सप्लायर पेमेंट के लिए AI एनालिटिक्स जोड़ा

30 सितंबर 2026 को Mastercard ने B2B पेमेंट के लिए एनालिटिक्स प्रोडक्ट Advanced B2B Analytics पेश किया। यह प्रोडक्ट अकाउंट्स पेएबल डेटा का विश्लेषण करता है और इस संभावना का आकलन करता है कि सप्लायर कार्ड पेमेंट स्वीकार करने के लिए तैयार हैं। पहले वित्तीय संस्थानों में Emirates NBD और ABSA Group का नाम लिया गया है। यह बैंकों और कॉर्पोरेट ग्राहकों के लिए एक टूल है, सभी काउंटरपार्टी को अपने आप जोड़ने की सेवा नहीं।

AI चुनता है कि बातचीत किससे शुरू करें

किसी बड़े खरीदार के पास सप्लायर्स की लंबी सूची हो सकती है, लेकिन पेमेंट का तरीका बदलने का एक जैसा प्रस्ताव सबको भेजना उनके बीच के फर्क को शायद ही ध्यान में रखता है। एनालिटिक्स प्रोडक्ट काम को प्राथमिकता देने का सुझाव देता है: यह पहचानना कि कहां कार्ड पेमेंट पर बातचीत ज्यादा संभावना वाली दिखती है। यह उम्मीदवार खोजने का काम है; पक्षों के बीच कमर्शियल सहमति एक अलग चरण बनी रहती है।

खरीदार के लिए सुविधा और कैश फ्लो का प्रबंधन आकर्षक है। सप्लायर पैसे के आने, स्वीकार करने की लागत और पेमेंट को इनवॉइस से मिलाने पर ध्यान देता है। अगर आर्थिक फायदा केवल एक पक्ष को है, तो ऊंचा एनालिटिकल स्कोर असहमति हल नहीं करेगा। पेमेंट के तरीके पर पेमेंट की अवधि, कमीशन और संभावित छूट के साथ ही बात करनी होगी।

सबसे व्यावहारिक कठिनाई डेटा में हो सकती है। एक ही काउंटरपार्टी कई नामों से दर्ज होती है, कई कानूनी इकाइयां एक ही ग्रुप का हिस्सा होती हैं और बैंक डिटेल्स बदलती रहती हैं। नतीजतन सिस्टम सिफारिशों की एक सुंदर सूची बना सकता है, जिसे अकाउंटिंग टीम को फिर भी हाथ से असली अनुबंधों से मिलाना होगा। इसलिए मॉडल के आकलन से पहले ही सप्लायर मास्टर डेटा की गुणवत्ता एनालिटिक्स की उपयोगिता तय करती है।

कार्ड पेमेंट पर सहमति के बाद नतीजे को इनवॉइस के स्तर पर जांचना बेहतर है: क्या संबंधित देनदारी अपने आप बंद हुई, क्या रकम मेल खाई, क्या स्पष्टीकरण मांगने की संख्या घटी। बैंक के लिए कार्ड वॉल्यूम में बढ़ोतरी और खरीदार के लिए सप्लायर के साथ काम का आसान होना अलग-अलग मेट्रिक्स हैं।

यह खबर दिखाती है कि B2B पेमेंट में प्रतिस्पर्धा केवल ट्रांजैक्शन प्रोसेस करने के लिए नहीं, बल्कि सेटलमेंट के तरीके पर फैसले की तैयारी के लिए भी हो रही है। प्रोडक्ट की उपयोगिता शुरुआती डेटा की गुणवत्ता और बाद में शर्तों पर सहमति पर निर्भर करेगी। संभावना का स्कोर न तो सप्लायर की सहमति है और न ही किसी खास पेमेंट पर साबित हुई बचत।

बैंकों और कॉर्पोरेट ट्रेज़री के लिए इसका मतलब

कार्ड जारी करने वाले बैंक के लिए ऐसा टूल संभवतः कॉर्पोरेट रिलेशनशिप मैनेजर्स के काम को प्रभावित करेगा: उन सप्लायर्स की सूची सामने आएगी जिनसे बातचीत शुरू करनी चाहिए, और एक ऐसी प्रक्रिया की जरूरत होगी जिसमें सिफारिशें ठोस प्रस्तावों में बदलें। खरीदार की ट्रेज़री के लिए दूसरी बात ज्यादा अहम है: अपने डेटा की तैयारी और उस खरीद विभाग के साथ तालमेल जो सप्लायर्स से रिश्ते संभालता है।

पायलट शुरू करने से पहले क्या जांचें:

• सप्लायर डायरेक्टरी। क्या इसमें डुप्लिकेट, पुरानी बैंक डिटेल्स और एक ही ग्रुप की कानूनी इकाइयों के बीच छूटे हुए संबंध हैं।
• अनुबंध की शर्तें। क्या वे पेमेंट का तरीका बदलने की अनुमति देती हैं और खरीद विभाग की ओर से बदलावों को कौन मंजूरी देता है।
• सप्लायर के लिए अर्थशास्त्र। क्या खरीदार पेमेंट की अवधि या स्वीकार करने की लागत के हिस्से पर बात करने को तैयार है, ताकि प्रस्ताव दोनों के लिए फायदेमंद बने।
• रिकंसिलिएशन। दोनों पक्षों के अकाउंटिंग सिस्टम में कार्ड पेमेंट को इनवॉइस से कैसे मिलाया जाएगा।
• पायलट मेट्रिक्स। सहमत हुए सप्लायर्स का हिस्सा, अपने आप बंद हुए इनवॉइस का हिस्सा, मैनुअल स्पष्टीकरणों की संख्या।
• डेटा साझा करना। अकाउंट्स पेएबल के बारे में बैंक को कौन सी जानकारी मिलती है और किस आधार पर।

जोखिम और सीमाएं

मॉडल संभावना का आकलन करता है, तथ्य स्थापित नहीं करता। अगर डायरेक्टरी में कई काउंटरपार्टी गलत तरीके से मिलाई गई हैं, तो वह गलती प्रस्तावों की हर लहर में दोहराई जाएगी। इसके अलावा, पेमेंट का तरीका बदलने के लिए बहुत ज्यादा ज़ोर देने से सप्लायर्स के साथ रिश्ते बिगड़ सकते हैं, खासकर छोटे सप्लायर्स के साथ, जिनके लिए स्वीकार करने का कमीशन मायने रखता है।

सप्लायर्स के एक सीमित ग्रुप से शुरुआत करना, इनकार के कारण दर्ज करना और उनका इस्तेमाल शर्तों को बेहतर बनाने में करना समझदारी है। तब एनालिटिक्स बड़े पैमाने पर भेजे जाने वाले प्रस्तावों का स्रोत नहीं, बल्कि एक नियंत्रित प्रक्रिया का हिस्सा बनता है।

स्रोत: Mastercard Advanced B2B Analytics announcement