कर्मचारियों के वेतन संबंधी मुद्दों पर न्यूयॉर्क शहर में हुए समझौते के तहत DoorDash को 131.5 मिलियन डॉलर का भुगतान करना होगा।

DoorDash (NYSE: DASH) न्यूयॉर्क शहर की उस जांच को निपटाने के लिए $131.5 मिलियन का भुगतान करेगी जिसमें पाया गया था कि कंपनी ने अपने डिलीवरी कर्मचारियों को कम भुगतान किया था या उन्हें समय पर भुगतान नहीं किया था। रॉयटर्स द्वारा जारी कंपनी के एक बयान के अनुसार, यह समझौता शहर के उपभोक्ता और श्रमिक संरक्षण विभाग की जांच को समाप्त करता है।

समझौते का विवरण

यह समझौता कंपनी की वेतन प्रथाओं की शहर की जांच के दौरान सामने आए कई मुद्दों को संबोधित करता है। कुल राशि में शामिल हैं:

• $16.7 मिलियन का जुर्माना।
• उन कर्मचारियों के वेतन की गणना के तरीके को लेकर विवाद को सुलझाने के लिए $83 मिलियन से अधिक, जो ऑन-कॉल थे लेकिन सक्रिय रूप से डिलीवरी नहीं कर रहे थे।
• छूटे हुए या काफी विलंबित भुगतानों को कवर करने के लिए अतिरिक्त $12.3 मिलियन।

कंपनी ने गलती स्वीकार की

एक बयान में, DoorDash ने परिचालन विफलताओं को स्वीकार किया। कंपनी ने कहा, "सीधे शब्दों में कहें तो, हमसे गलती हुई।" "हमारी गलतियों के कारण कुछ डैशर्स को कम भुगतान मिला या देर से भुगतान हुआ। हालांकि ये गलतियां जानबूझकर नहीं की गई थीं, लेकिन इसका मतलब यह नहीं है कि ये जायज़ थीं।"

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डोरडैश ने कई त्रुटियों का कारण तकनीकी बग और कुछ डिलीवरी की जटिलता को बताया, जैसे कि शहर की सीमा पार करने वाली डिलीवरी, कई स्टॉप वाली डिलीवरी या रद्द की गई डिलीवरी। कंपनी ने कहा कि उसने भुगतान में गड़बड़ी पैदा करने वाली तकनीकी समस्याओं को ठीक कर लिया है।

डिलीवरी ऐप्स के लिए नियामक संदर्भ

यह समझौता न्यूयॉर्क शहर में खाद्य वितरण प्लेटफार्मों के लिए कानूनी और नियामक चुनौतियों की एक श्रृंखला में नवीनतम घटनाक्रम है, जो इस उद्योग के लिए एक प्रमुख बाजार है। डोरडैश और उसके प्रतिद्वंद्वी, जिनमें ग्रबहब और उबर ईट्स शामिल हैं, टिपिंग नीतियों और रेस्तरां के साथ ग्राहक डेटा साझा करने की आवश्यकताओं से संबंधित नियमों को लेकर शहर के अधिकारियों के साथ अक्सर टकराव करते रहे हैं।

निवेशकों के लिए, यह समझौता गिग इकॉनमी कंपनियों के सामने आने वाले निरंतर परिचालन और नियामक जोखिमों को उजागर करता है। स्थानीय सरकारों की कड़ी निगरानी से भारी वित्तीय दंड लग सकते हैं और स्वतंत्र ठेकेदारों पर निर्भर व्यावसायिक मॉडलों में बदलाव लाने के लिए मजबूर होना पड़ सकता है।