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मैन्युअल लोकलाइज़ेशन की बाधाओं से लेकर रियल-टाइम मार्केट तैयारियों तक

कैसे Wamo ने अनुवाद में देरी को खत्म किया और विभिन्न देशों में एक साथ फीचर्स लॉन्च किए

August 26, 2026 | संयुक्त राज्य अमेरिका

संपर्क रहित लेनदेन के लिए भुगतान टर्मिनल के पास एक हाथ में क्रेडिट कार्ड पकड़े हुए, पृष्ठभूम�ि में धुंधली सी उत्सव की रोशनी दिखाई दे रही है।

कार्यकारी सारांश

यूरोप भर में फैली इलेक्ट्रॉनिक मुद्रा संस्था वामो के लिए, बाज़ार में तेज़ी से पहुंचना एक प्रतिस्पर्धी लाभ है। एक साथ कई बाज़ारों में उत्पाद लॉन्च, निरंतर उत्पाद अपडेट और कई भाषाओं में विनियमित सामग्री आवश्यकताओं के साथ, स्थानीयकरण को प्रोडक्ट के साथ-साथ गति से संचालित करने की आवश्यकता थी। मैन्युअल और खंडित कार्यप्रणालियों ने बाज़ारों में रिलीज़ में देरी की और परिचालन लागत को बढ़ाया।

Uber AI Solutions ने एक सिस्टम के लेवल पर अनुवाद पाइपलाइन लागू की, जिससे मैन्युअल कार्य में 90% तक की कमी आई और एक साथ कई बाजारों में लॉन्च संभव हुआ।

मुख्य परिणाम

80-90%

मैन्युअल स्थानीयकरण प्रयास में कमी

1-2 दिनों से भी कम

स्थानीयकरण का समय 3–5 दिनों से घटकर अब 1–2 दिनों से भी कम हो गया है

1-2 से 3-4 तक

कई भाषाओं को एक साथ स्वचालित रूप से संभालने की सुविधा का विस्तार

जब वैश्विक विस्तार स्थानीयकरण क्षमताओं से तेज़ हो गया


Wamo की वृद्धि नए बाजारों में तेजी से प्रवेश करने — और ग्राहकों से उनकी अपनी भाषा में संवाद करने — पर निर्भर करती है। एक तेज़ी से बढ़ती फिनटेक कंपनी के रूप में, कई बाजारों में काम करते हुए, स्थानीयकरण को उत्पाद की गति के साथ मेल खाना चाहिए, न कि उसे धीमा करना चाहिए।

नई बाज़ारों की शुरुआतें इसलिए रुकी रहीं क्योंकि अनुवादित सामग्री समय पर उपलब्ध नहीं हो पाई। सुचारू शुरुआत के बजाय, हर नए बाज़ार के लिए देरी, बिखराव और अधिक समन्वय की ज़रूरत पड़ी।

स्थानीयकरण एक वर्कफ़्लो समस्या से बढ़कर विस्तार की गति को सीमित करने वाला कारक बन गया।

“

कई बाजारों में काम करने वाले फिनटेक के लिए स्थानीयकरण केवल अनुवाद का मुद्दा नहीं है, बल्कि यह एक इन्फ्रास्ट्रक्चर से जुड़ी चुनौती है।

”



Yanki Onen,
संस्थापक, सह-सीईओ, Wamo

हल्के ग्रे स्वेटर और काली पैंट पहने एक व्यक्ति बैंगनी पृष्ठभूमि के सामने स्टूल पर बैठा है और हल्की मुस्कान के साथ देख रहा है।

टुकड़ों में बंटी अनुवाद प्रक्रियाओं की छिपी हुई संचालन लागत


जब लगातार प्रोडक्ट अपडेट्स बिखरे हुए वर्कफ़्लोज़ से मिलते हैं, तो बड़े स्तर पर लोकलाइज़ेशन में बाधा आती है। कंटेंट अलग-अलग सिस्टम्स से आती है, लगातार बदलती रहती है, और इसमें सटीक, नियंत्रित अनुवाद की ज़रूरत होती है। सिस्टम-स्तर पर समन्वय के बिना, छोटे-से-छोटे अपडेट भी देरी, असंगति और जोखिम पैदा कर सकते हैं।

“

हमें इसकी [स्थानीयकरण] को इस तरह शामिल करना था कि हम
बनाते और भेजते समय यह प्रक्रिया का हिस्सा हो, न कि अंत में अलग से जोड़ी जाए।

”


Yanki Onen,
संस्थापक, सह-सीईओ, Wamo

विकास के लिए एक स्केलेबल स्थानीयकरण संरचना तैयार करना


Wamo ने यह समझा कि अगर कंपनी को अपनी विकास संबंधी महत्वाकांक्षाएँ पूरी करनी हैं, तो उसे अपने उत्पाद वर्कफ़्लो में स्थानीयकरण को शामिल करना होगा।

Uber AI Solutions ने एक सिस्टम-स्तरीय स्थानीयकरण मॉडल पेश किया है, जिसे लगातार उत्पाद अपडेट के लिए डिज़ाइन किया गया है:

  • सिस्टम स्तर पर स्वचालन—टास्क स्तर पर नहीं

  • रूटिंग, गुणवत्ता और लागत के लिए डेटा-आधारित निर्णय लेना

  • मशीन अनुवाद और मानव समीक्षा को मिलाकर बनाई गई एक हाइब्रिड संरचना

  • सामग्री प्रणालियों और अनुवाद वर्कफ़्लो के बीच निरंतर समन्वय

Wamo ने बड़े स्तर पर गति और नियंत्रण हासिल किया—बिना किसी अतिरिक्त संचालन बोझ के।

सिस्टम्स में सतत स्थानीयकरण पाइपलाइन बनाना

वामो के लिए Uber सिस्टम एक सतत स्थानीयकरण परत के रूप में काम करता था :-

  • सामग्री में बदलाव होने पर अनुवाद अपने आप शुरू हो जाता है
  • गुणवत्ता, गति और लागत के आधार पर कार्य असाइन करने के लिए रूटिंग लॉजिक लागू किया गया
  • मशीन अनुवाद और मानव रिव्यू एक समन्वित प्रक्रिया में संचालित होते हैं
  • आउटपुट्स को वास्तविक समय में प्रोडक्शन सिस्टम्स में फिर से जोड़ा गया

पारंपरिक स्थानीयकरण मॉडलों की तुलना में, नियंत्रण, गुणवत्ता या एकरूपता से समझौता किए बिना गति बढ़ाई गई है।

एक स्मार्टफोन पकड़े हुए हाथ, जिसमें एक डिजिटल बैंकिंग ऐप, वर्चुअल वीज़ा कार्ड और हाल की लेन-देन दिखाई दे रही हैं।

मापनीय प्रभाव

परिणाम तुरंत और संरचनात्मक थे।

मैन्युअल प्रयास में 80-90% की कमी आई

इससे समन्वय का वह बोझ समाप्त हो जाएगा जो पहले वितरण प्रक्रिया को धीमा कर देता था।

स्थानीयकरण का समय घटकर 1-2 दिनों से भी कम हो गया

3–5 दिनों में, जिससे सामग्री को जल्दी से तैयार करके लागू किया जा सके।

पूर्णतः स्वचालित समवर्ती प्रबंधन को 3-4 स्थानों तक विस्तारित किया गया है।

सिर्फ 1-2 से।

जब कोई नया फ़ीचर जारी किया जाता है, तो वह एक साथ सभी जगह सक्रिय हो जाता है

जबकि पहले, फीचर फिल्मों की रिलीज अलग-अलग बाजारों में अलग-अलग समय पर होती थी।

लागत कम हुआ

अनुवाद के पुन: उपयोग और स्वचालित मिलान के माध्यम से, विभिन्न भाषाओं में अनावश्यक कार्य को कम किया जा सकता है।

“

Uber AI Solutions के साथ काम करने से हमें
सिस्टम-स्तरीय दृष्टिकोण मिला, जो हमारे संचालन के तरीके से मेल खाता है।

”


Yanki Onen,
संस्थापक, सह-सीईओ, Wamo

रीयल-टाइम में वैश्विक उत्पाद तैनाती सक्षम करना


अब जब लोकलाइज़ेशन Wamo के संचालन का हिस्सा बन गया है, तो कंपनी ये कर सकती है:

  • कई देशों में एक साथ फीचर्स लॉन्च करें
  • नई बाज़ारों में बिना संचालन संबंधी बोझ बढ़ाए विस्तार करें
  • सभी भाषाओं में उत्पाद अनुभव को एक जैसा बनाए रखें
  • रीयल टाइम में कंटेंट में बदलावों पर प्रतिक्रिया दें
  • सटीक और स्थानीयकृत संवाद के माध्यम से भरोसा बनाएं

Uber AI Solutions को अपना पार्टनर बनाकर, Wamo ने स्थानीयकरण को एक बाधा से बदलकर एक ऐसी प्रणाली बना दिया, जिससे वास्तविक समय में वैश्विक स्तर पर तैनाती संभव हो गई।

जानें कि Uber AI Solutions आपके एंटरप्राइज़ के साथ मिलकर आपकी AI को आगे बढ़ाने में कैसे सहयोग कर सकता है।

ग्राहकों की राय व्यक्तिगत परिणामों को दर्शाती है। व्यक्तिगत परिणाम किसी भी ग्राहक के लिए एक समान परिणाम की गारंटी नहीं हैं, और ग्राहक अनुभव भिन्न-भिन्न हो सकते हैं।