Rasuwagadhi खुल्यो—AI ले नाकाको भिड घटाउन सक्छ?

छ महिनापछि रसुवागढी–केरुङ नाका आंशिक रूपमा खुलेको खबरले बजारमा तुरुन्तै तरंग ल्यायो। कारण सरल छ: उत्तरी नाका सामान्य हुँदा चीनबाट आउने सामान छिटो र किफायती पर्छ। तर अहिलेको “आंशिक खुलाइ” ले आशा मात्रै देखाएको छ—समाधान होइन। स्थानीय (रसुवा) बासिन्दालाई मात्रै पास, अरू जिल्लाका व्यापारीहरूलाई प्रतिबन्ध, र चिनियाँ साइडमा अड्किएका सयौँ कन्टेनर। व्यवहारमा यसको अर्थ: आपूर्ति शृङ्खला फेरि सुरु जस्तो देखिए पनि अड्किएको ठाउँ फेरि नाकामै छ।

यो विषय पर्यटन तथा आतिथ्य उद्योगसँग किन जोडिन्छ? किनकि नेपालमा पर्यटकको अनुभव नाकामै सुरु हुन्छ—सीमा, विमानस्थल, अध्यागमन, कस्टम्स, र सडक यातायात। सामान नआए होटलका उपकरण, EV ट्रान्सपोर्ट, रेस्टुरेन्टका सामग्री, ट्रेकिङ गियर, इ-चार्जिङका पार्ट्स—सबैमा असर पर्छ। रसुवागढी जस्तो नाकामा अड्चन आउँदा “टुरिज्म” को पर्दा पछाडिको मेसिनरी (लजिस्टिक्स) नै सुस्त हुन्छ।

यस लेखमा म एक स्पष्ट दाबी गर्छु: रसुवागढीको समस्या ‘ब्रिज मात्र’ होइन—‘सूचना, पहिचान, र प्रक्रिया’ को समस्या हो। र यही ठाउँमा कृत्रिम बुद्धिमत्ता (AI) ले नाका व्यवस्थापन, कागजी काम, र समन्वयलाई धेरै व्यवस्थित बनाउन सक्छ—पर्यटन र व्यापार दुवैका लागि।

रसुवागढी किन अड्किन्छ: ब्रिज बनेपछि पनि समस्या बाँकी हुन्छ

मुख्य कुरा: भौतिक पूर्वाधार ठीक भए पनि प्रक्रियागत अवरोध ले नाका सुचारु हुन दिँदैन।

जुलाई ८ को ल्हेन्दे नदीको बाढीले केरुङको ‘मितेरी पुल’ बगाएपछि रसुवागढी मार्ग लगभग ठप्प भयो। अहिले अस्थायी ‘बेइली ब्रिज’ जडान भएर आंशिक सञ्चालन खुलेको छ। तर समाचारअनुसार अहिले रसुवा जिल्लाका चालक/कामदार/स्थानीयलाई मात्रै केरुङ जान पास छ। अरू जिल्लाका व्यापारीहरू, जसका सामान अड्किएका छन्, उनीहरूलाई नाका पार गर्ने अनुमति छैन।

व्यापारको व्यवहारिक पक्ष सोच्नुस्:

• व्यापारी/एजेन्टले केरुङमा पुगेर कन्साइनमेन्ट जाँच्ने, बिग्रिएको/ड्यामेज भएको पुष्टि गर्ने, कागजात मिलाउने काम गर्थे।
• अहिले त्यो अधिकार नहुँदा अनिश्चितता बढ्छ—कुन कन्टेनर कहिले, कसरी, कसको जिम्मामा नेपाल भित्रिन्छ?
• संघ–संस्थाको अनुमानमा करिब २५० कन्टेनर चिनियाँ साइडमा अड्किएका छन्, र नयाँ अर्डर जोडिँदा ५०० पुग्न सक्छ।

यो अवस्थाले “रुट खुलेको” भन्दा पनि “रुटमा बोतलनेक सरेको” देखाउँछ।

पर्यटन उद्योगलाई के असर पर्छ?

उत्तर: सामान ढिलो, महँगो, र अनिश्चित हुँदा होटल–टुर–रेस्टुरेन्टको लागत बढ्छ र सेवा स्तर घट्छ।

• फेस्टिभ सिजनमा EV डेलिभरी नहुँदा बिक्री घटेको भनाइ आएको छ—यो ट्राभल कम्पनीको ग्राउन्ड ट्रान्सपोर्ट (EV/भ्यान) योजनासँग जोडिन्छ।
• आयात ढिला हुँदा होटलका हिटिङ, किचन इक्विपमेन्ट, इलेक्ट्रोनिक्स, र फर्निसिङ अपग्रेड रोकिन्छ।
• ट्रेकिङ/एड्भेन्चर सेग्मेन्टका लागि चाहिने गियर सप्लाइ चेन बिग्रन्छ।

पर्यटकले यी कुरा “नाकामा समस्या भयो” भनेर बुझ्दैन। उनीहरूले “सेवा स्लो छ”, “गाडी उपलब्ध छैन”, “कोठा तत्दैन”, “चार्जिङ छैन” भनेर सम्झिन्छन्।

AI ले नाका व्यवस्थापनमा वास्तवमै के बदल्न सक्छ?

मुख्य कुरा: AI ले ब्रिज बनाउँदैन, तर बचेको ८०% झन्झट—कागजात, लाइन, समन्वय, र जोखिम व्यवस्थापन—कम गर्छ।

रसुवागढीमा अहिले देखिएको प्रमुख पीडा सूचना अभाव र एक्सेस नियन्त्रण हो। AI-समर्थित डिजिटल प्रक्रिया अपनाउँदा केही ठोस सुधार सम्भव छन्।

1) डिजिटल ‘पास’ र पहिचान: स्थानीय मात्र होइन, काम-आधारित एक्सेस

उत्तर: AI-सहयोगी पहिचान प्रणालीले “को जान पाउने?” लाई निष्पक्ष र ट्र्याकयोग्य बनाउँछ।

अहिले रसुवा-आधारित व्यक्तिलाई मात्र पास भन्ने नियमले व्यापारलाई थिचिरहेको छ। यसको सट्टा काम-आधारित (role-based) पास मोडेल लागू गर्न सकिन्छ:

• व्यापारी/एजेन्टको डिजिटल प्रोफाइल (कम्पनी, PAN/VAT, इम्पोर्ट लाइसेन्स, कन्साइनमेन्ट नम्बर)
• यात्राको उद्देश्य (inspection, documentation, delivery coordination)
• समय-सीमा (time window) र रुट अनुमति

AI यहाँ कहाँ प्रयोग हुन्छ?

• डकुमेन्ट भेरिफिकेसन: अपलोड भएका कागजातबाट फिल्ड एक्स्ट्र्याक्सन, डुप्लिकेट/फर्जी संकेत पहिचान
• जोखिम स्कोरिङ: नयाँ/हाइ-रिस्क प्रोफाइललाई म्यानुअल समीक्षा, लो-रिस्कलाई छिटो अनुमोदन

यसले सुरक्षा पनि घटाउँदैन—बरु निर्णय डेटामा आधारित हुन्छ।

2) कन्टेनर ट्र्याकिङ र ETA भविष्यवाणी: ‘कहिले आउँछ?’ को स्पष्ट उत्तर

उत्तर: AI-आधारित ट्र्याकिङले कन्टेनरको अवस्था, लाइन, र अनुमानित आगमन समय (ETA) देखाउँछ—व्यवसायले योजना बनाउन पाउँछ।

रसुवागढी केसमा सयौँ कन्टेनर अड्किएका छन्। अब होटल वा डिलरले एउटा प्रश्न सोध्छ: मेरो सामान कुन स्टेजमा छ?

AI-समर्थित समाधान:

• कन्टेनर नम्बर/बिल अफ लेडिङबाट स्टाटस मिलान
• नाका क्षमताको आधारमा दैनिक क्लियरेन्स अनुमान
• मौसम/सडक/फ्रिजिङ कन्डिसन (जस्तै कोराला) जस्ता कारक जोडेर ढुवानी ढिला हुने सम्भावना पूर्वानुमान

परिणाम:

• होटलले स्टक र मेन्टेनेन्स शेड्युल मिलाउँछ
• ट्राभल कम्पनीले गाडी/ड्राइभर/रुट प्लान गर्छ
• बैंक ऋणमा रहेको व्यापारीले क्यासफ्लो अनुमान गर्न सक्छ

3) कागजात स्वचालन: भन्सारमा ‘फेरि प्रिन्ट गर’ संस्कृतिको अन्त्य

उत्तर: AI ले इनभ्वाइस, प्याकिङ लिस्ट, परमिट, HS code सुझाव जस्ता काम छिटो बनाउँछ।

नेपालमा आयात–निर्यातको ठूलो दुखाइ डाटा एण्ट्री र त्रुटि हो। कागजातमा सानो mismatch हुँदा कन्टेनर रोकिन्छ।

AI प्रयोगका ठोस बिन्दु:

• OCR + डाटा भ्यालिडेसन: स्क्यान/फोटोबाट फर्म भरिने
• HS code सुझाव: सामान विवरण पढेर सम्भावित HS code विकल्प दिने (अन्तिम निर्णय अधिकारी/व्यापारीकै)
• “missing document” अलर्ट: कुन फाइल नपुगेको हो, के सुधार चाहिन्छ—स्पष्ट सूची

यसले क्लियरेन्स समय घटाउँछ भने पर्यटन उद्योगका आयात-निर्भर सेवा प्रदायक (होटल, रेस्टुरेन्ट, ट्रान्सपोर्ट) लाई पनि राहत दिन्छ।

4) बहुभाषिक समन्वय: केरुङ–रसुवागढीमा ‘गलत बुझाइ’ महँगो पर्छ

उत्तर: AI translation र structured messaging ले नेपाली/चिनियाँ/अंग्रेजी समन्वयलाई स्थिर बनाउँछ।

सीमामा समन्वयका धेरै कुरा साना हुन्छन्—लोडिङ समय, गोदाम निर्देश, इन्स्पेक्सन नोट, ड्यामेज रिपोर्ट। भाषिक अस्पष्टताले विवाद बढाउँछ।

AI-समर्थित टुलले:

• स्ट्यान्डर्ड टेम्पलेटमा सन्देश पठाउने (inspection request, damage report, gate entry slot)
• स्वचालित अनुवाद + टर्मिनोलोजी ग्लोसरी (लजिस्टिक्स शब्दावली)
• सबै निर्णय/सन्देशको अडिट ट्रेल राख्ने

यो ठीक त्यही सोच हो जसलाई हामी पर्यटनमा पनि प्रयोग गर्छौं—होटलले बहुभाषिक बुकिङ च्याट, ट्रेकिङ एजेन्सीले itinerary translation, र ग्राहक सेवा automation।

“यो त व्यापारको कुरा हो”—तर पर्यटनले किन नेतृत्व लिनुपर्छ?

मुख्य कुरा: पर्यटन उद्योग नेपालमा सबैभन्दा “समन्वय-निर्भर” क्षेत्र हो—र AI अपनाउने क्षमता पनि त्यहीँ छ।

होटल, ट्राभल एजेन्सी, र टुर अपरेटरहरूले पहिले नै:

• बुकिङ म्यानेजमेन्ट सिस्टम
• डिजिटल पेमेन्ट
• CRM/WhatsApp/Chat सपोर्ट
• कन्टेन्ट/मार्केटिङ automation

प्रयोग गरिरहेका छन्। त्यसैले स्मार्ट बर्डर र स्मार्ट लजिस्टिक्स को माग उठाउन र पाइलट गर्न पर्यटन उद्योगले सक्छ। म प्रायः देख्छु—जब होटल एसोसिएसन वा टुर अपरेटर नेटवर्कले एउटा समस्या “अपरेशनल रिस्क” भनेर प्रस्तुत गर्छ, सरकारी निकायमा त्यसको वजन बढ्छ।

रसुवागढी पूर्ण रूपमा चल्दा:

• काठमाडौं–रसुवा–केरुङ सप्लाइ लाइन स्थिर हुन्छ
• सस्तो र छिटो ढुवानीले सेवाको लागत घट्छ
• पर्यटन अनुभव (transport availability, hotel readiness) स्थिर हुन्छ

व्यावहारिक रोडम्याप: 90 दिनमा के गर्न सकिन्छ?

मुख्य कुरा: ठूलो सिस्टम बनाउनेभन्दा पहिले 3 वटा साना, प्रभावकारी पाइलटले नतिजा दिन्छ।

1) ‘Rasuwagadhi Trade Status’ ड्यासबोर्ड

• दैनिक क्लियरेन्स संख्या
• गेटको काम गर्ने घण्टा
• औसत क्लियरेन्स समय
• अड्किने शीर्ष 5 कारण (कागजात/समन्वय/मौसम)

2) Digital Pass + Slot Booking पाइलट

• सीमित व्यापारी समूह (उदाहरण: EV, होटल सप्लाय, इलेक्ट्रोनिक्स)
• टाइम-स्लटमा केरुङ प्रवेश अनुमति
• अडिट ट्रेल र कम्प्लायन्स रिपोर्ट

3) Document Pre-check Bot (भन्सार अघि)

• व्यापारीले कागजात अपलोड गर्ने
• AI ले mismatch/खाली फिल्ड/सन्दिग्ध इन्ट्री देखाउने
• सुधारपछि मात्र “ready for submission” स्टाटस

यी तीन कामले नै “आंशिक खुलाइ” लाई “पूर्वानुमेय खुलाइ” बनाउँछ। पूर्वानुमेयता भनेको व्यापार र पर्यटन दुवैका लागि सुन जस्तै हो।

यस श्रृंखलाको सन्दर्भ: AI ले ‘यात्रा’ मात्र होइन, ‘आपूर्ति’ पनि ठिक बनाउँछ

हाम्रो “नेपालको पर्यटन तथा आतिथ्य उद्योगलाई कृत्रिम बुद्धिमत्ताले कसरी रूपान्तरण गरिरहेको छ” श्रृंखलामा प्रायः कुरा हुन्छ—बहुभाषिक कन्टेन्ट, मार्केटिङ स्वचालन, बुकिङ कम्युनिकेसन, र ग्राहक सेवा। तर पर्यटनको एउटा कठोर सत्य छ: ब्याकएन्ड बिग्रियो भने फ्रन्टएन्डको मुस्कान टिक्दैन।

रसुवागढीको आंशिक खुलाइले नेपाललाई एउटा अवसर दिएको छ—नाकालाई पुरानै तरिकाले चलाउने कि, डेटा र AI प्रयोग गरेर प्रक्रिया पारदर्शी बनाउने? यदि हामीले AI लाई सीमा व्यवस्थापन र लजिस्टिक्स समन्वय मा पनि लागू गर्‍यौँ भने त्यसको लाभ सीधै पर्यटनमा पुग्छ—सस्तो, छिटो, भरोसायोग्य सेवा।

अब तपाईंको संस्थाका लागि एउटा व्यावहारिक प्रश्न: तपाईंको होटल/एजेन्सी/टुर कम्पनीले “सप्लाइ चेन रिस्क” ट्र्याक गर्ने स्पष्ट प्रणाली राखेको छ, कि समस्या आएपछि मात्र प्रतिक्रिया दिने? यदि दोस्रो हो भने, सन् 2026 को पर्यटन प्रतिस्पर्धामा तपाईं पछि पर्नुहुन्छ।

चाहनुहुन्छ भने म “AI-ready border & logistics checklist” लाई होटल/टुर अपरेटरको आवश्यकता अनुसार 1-पेज टेम्पलेटमा रूपान्तरण गरेर दिन सक्छु—तपाईंको टिमले तुरुन्तै प्रयोग गर्न मिल्ने गरी।