Davlat xaridlarining markaziy portali boʻlgan Government e-Marketplace (GeM) faoliyatining birinchi oʻn yili davomida tovarlar va xizmatlarning jami qiymati (GMV) 20 trillion rupiya ga yetdi. Shuningdek, mikro va kichik korxonalar (MSEs) umumiy xaridlar summasining 45,6 foizini tashkil etganligi platforma tomonidan juma kuni eʼlon qilindi.
2016-yil 9-avgustda ishga tushirilgan GeM 7-avgust holatiga koʻra, 3,78 milliondan ortiq buyurtmalar orqali 20 trillion rupiy dan ortiq miqdordagi xaridlarni taʼminladi. Platformaning yillik GMV oʻsishini namoyish etdi: 2017 moliyaviy yilida 422 million rupiydan 2025 va 2026 moliyaviy yillar har birida 5 trillion rupiy dan ortiqga oshdi. Faqat 2027 moliyaviy yilining birinchi toʻrt oyida platforma 1,48 trillion rupiya miqdoridagi GMVni qayd etdi.
GeMning 10 yilligini nishonlagan matbuot konferensiyasi davomida bosh ijrochi direktor Mihir Kumar shuni taʼkidladiki, bu bozor joyi davlat xaridlari jarayonini shaffofroq, texnologik va kichik biznes uchun qulayroq qilish orqali transformatsiya qildi.
Kumar shunday dedi: «Birinchi yilda 422 million rupiydan hozir biz 20 trillion rupiy dan ortiq xaridlarni taʼminladik. Bu millionlab sotuvchilar, ishlab chiqaruvchilar va boshqa mustaqil korxonalarning ishtiroki tufayli amalga oshmadi». U shuningdek, GeM xarid modeli brendlarga bogʻlanmagani sababli, MSElarning ishtiroki hukumat tomonidan belgilangan 25 foizlik maqsadidan doimiy ravishda yuqori boʻlib oʻtganini va baʼzan 45 foizga yetganini maʼlum qildi. «Hukumatning maqsadi MSElardan 25 foiz xarid qilish boʻlsa-da, bizning platformamizdagi ularning ulushi barqaror ravishda 40 foizdan yuqori boʻlib, baʼzan 45 foizga yetib keldi», — qoʻshimcha qildi.
Rasmiy maʼlumotlarga koʻra, MSElar 9,07 trillion rupiy dan ortiq miqdordagi buyurtmalarni bajardi, bu GeM ning jami GMVining 45,6 foizini tashkil etadi. Soʻnggi oʻn yilda platforma ham sezilarli darajada kengaydi: toʻldirilgan profillarga ega sotuvchilar soni 3 339 dan 25,45 lakhgacha, xarid qiluvchi tashkilotlar soni esa 1 707 dan 1,37 lakhgacha oshdi. Kumar taʼkidladi, boʻsh vaqtda bozorda uchdan besh lakh sotuvchi faol ishtirok etadi.
GeM ning oʻziga xos jihatlarini taʼkidlab, Kumar platforma har bir roʻyxatdan oʻtgan xaridor va sotuvchiga xaridlar haqidagi ogohlantirishlar, tender holati, buyurtmalarni kuzatish va toʻlov yangilanishlarini oʻz ichiga olgan shaxsiy boshqaruv paneli taqdim etishini aytdi. Anʼanaviy davlat xaridlari portallaridan farqli oʻlaroq, ular asosan passiv boʻlsa, GeM foydalanuvchilarga butun xarid jarayoni davomida faol yordam beradi.
U shuningdek, sotuvchilar ishtirokini kuchaytirishga qaratilgan mexanizmlarni eslatdi. Sotuvchilar xaridlar boshlanishidan oldin tender shartlariga qarshi norozilik bildira oladilar, texnik baholash jarayonida diskvalifikatsiya qilinganlar esa qayta koʻrib chiqish soʻrash uchun «Rad etishni shikoyat qilish» oynasidan foydalana oladilar. Bundan tashqari, platforma roʻyxatdan oʻtishni toʻliq onlayn qilish va korxonalarga vositachisiz jarayonni mustaqil bosib oʻtish imkonini beradigan oʻquv videomalmaterialarini taqdim etish orqali ishtirokni soddalashtirdi, deb qoʻshimcha qildi Kumar.
Xabar shuni koʻrsatadiki, ayollar boshchiligidagi MSElar 99 147 milliard rupiy dan ortiq miqdordagi buyurtmalarni bajardi, va 42 242 startap 65 633 milliard rupiy dan ortiq davlat buyurtmalarini oldi. IIT Delhi tomonidan 2024 yildan 2026 yilgacha boʻlgan moliyaviy yillarni qamrab olgan tadqiqot narxlarni va jarayonlarni samaradorligini oshirish orqali 86 571,69 milliard rupiya miqdorida monetizatsiya qilingan foyda va 1,76 lakh milliard rupiya miqdorida sof ijtimoiy tejashni baholadi. Eng ilgʻor elektron tijorat platformalari bilan solishtirganda, GeM 101 ta pozitsiyada 74,3 foiz arzonroq boʻlib, xarajatlarga nisbatan 13,6 foiz miqdorida tejashni taʼminladi.
Platforma shuningdek, tranzaksiya komissiyasini 0,5 foizdan 0,3 foizgacha pasaytirdi, 10 million rupiygacha boʻlgan buyurtmalarni bepul qildi va maksimal toʻlovni 3 million rupiy deb belgiladi. Hozirda u taxminiy kartelashuv, kelishuv va buyurtmalarni ajratishni aniqlash uchun sunʼiy intellekt va mashinaviy oʻrganish vositalaridan foydalanmoqda va xarid natijalarini yaxshilash uchun maʼlumotlarga asoslangan tahlilni chuqurlashtirishni rejalashtirmoqda.