Die Pandemie und die damit verbundene finanzielle Notlage haben in jüngster Zeit zu einem Anstieg des Kaufschemas „Buy-Now-Pay-Later“ (BNPL) geführt. Wie der Name schon sagt, handelt es sich bei BNPL um eine Form kurzfristiger Darlehen, die oft zinslos, aber manchmal mit versteckten Kosten verbunden sind und es den Verbrauchern ermöglichen, Einkäufe zu tätigen und diese zu einem späteren Zeitpunkt zu bezahlen. Dabei handelt es sich um eine Art Ratenzahlungsmodell (oder „Ratenzahlung“, je nach Seite des Atlantiks, zu dem Sie gehören) am Point-of-Sale, das sowohl im Online- als auch im Offline-Einzelhandel immer beliebter wird.
Lassen Sie uns erfahren, was BNPL ist, wie Anbieter es nutzen und davon profitieren können und wie Nanonets in die Szene passen.
Inhaltsverzeichnis
- Die Entwicklung von BNPL
- Die Arbeitsweise von BNPL
- Die Verwendung von OCR im BNPL-Ökosystem
- OCR Extraktion von Daten aus unstrukturierten Dokumenten
- Vorteile von OCR im BNPL-Ökosystem
- KI-basierte OCR mit Nanonets
- Zusammenfassung
Die Entwicklung von BNPL
Einkäufe in Raten zu bezahlen ist kein neues Konzept. Berichten zufolge in den 1850er Jahren entwickelt, stammt die früheste verfügbare Aufzeichnung des Ratenkaufs in der modernen Geschichte aus den 1920er Jahren. Das Missverhältnis zwischen der großen Produktionskapazität im verarbeitenden Gewerbe und der Verbrauchernachfrage während der Depression nach dem 1. Weltkrieg führte dazu, dass sowohl in den USA als auch anderswo auf der Welt Ratenzahlungspläne in großem Umfang eingesetzt wurden.
Wenn Rezession und damit verbundene Sparsamkeit das Ratenzahlungsmodell in den 1920er Jahren antrieben, hat das System über das Jahrhundert hinweg Bestand. Vor dem jüngsten pandemiebedingten Wirtschaftsabschwung trugen Ratenzahlungsmodelle allein in den USA zu 1 % des Umsatzes bei, was teilweise auf wirtschaftliche Bedürfnisse und teilweise auf den Stil des modernen Lebens mit sofortiger Befriedigung und aufgeschobener Zahlung zurückzuführen war.
Buy-Now-Pay-Later ist einfach alter Wein in einer neuen Flasche. Mit BNPL-Drittanbietern wie Klarna, Affirm etc. als Schnittstelle zwischen Händlern und Verbrauchern hat diese Art der Zahlungsoption in den letzten Jahren an Bedeutung gewonnen. Der jüngste pandemiebedingte Wirtschaftsabschwung hat die Reichweite und Verbreitung dieser Zahlungsform im Einzelhandel weiter erhöht.
Die Arbeitsweise von BNPL
Für den Verbraucher
BNPL wird zunehmend sowohl auf dem Online- als auch auf dem Offline-Marktplatz eingesetzt.
- Wenn der Kunde auf der Online-Plattform sein Produkt auswählt und sich auf einen Online-Kauf vorbereitet, wird er, wenn der Marktplatz die Option von BNPL bietet, zu einer Website weitergeleitet, die die Option der aufgeschobenen Zahlung wie die unten gezeigte bietet.
- Wählt der Kunde die zinslose Zahlung über die BNPL-App, wird er vom BNPL-Enabler nach Details gefragt, die Kredit- und Bankdaten enthalten können.
- Im Offline-Store füllt der Kunde manuell ein Formular mit Details aus oder teilt die Daten dem Mitarbeiter des Stores mit. Die Details werden dann von einem Sachbearbeiter in eine digitale Datenbank eingegeben oder mündlich mit einem Sachbearbeiter kommuniziert, der die Daten in ein digitales Formular eingibt. In einigen Geschäften wird der Kundin ein Tablet/elektronisches Pad zur Verfügung gestellt, in das sie die erforderlichen Daten einträgt.
- Die Angaben werden vom Händler oder einem Drittanbieter auf Gültigkeit und Freigabe geprüft.
- Wenn genehmigt, kann eine kleine Anzahlung, z. B. 25 % des Gesamtkaufbetrags, verlangt werden, wobei Folgezahlungen zu einem späteren festgelegten Zeitpunkt in einer Reihe von zinslosen Raten zu leisten sind.
- Alle Raten können per Scheck oder Banküberweisung bezahlt werden; oder automatisch von einer Debitkarte, einem Bankkonto oder einer Kreditkarte abgebucht.
- Der Unterschied zwischen BNPL-Zahlung und Kreditkartenzahlung besteht darin, dass erstere oft zinsfrei ist (aber nicht immer) und der Kauf während der vereinbarten Frist vollständig abbezahlt ist. Bei Kreditkarten kann der Kredit unbegrenzt verlängert werden, wobei die Zinsen mit zunehmender Laufzeit anfallen.
Für den Kaufmann
Händler, die eine BNPL-Lösung einführen möchten, können entweder selbst ein solches System einrichten (Händlermodell mit Finanztechnikern oder FinTech) oder sich an einen BNPL-Drittanbieter wenden (Partnermodell).
Das Händlermodell ist unkompliziert; Der Händler vereinbart mit dem Kunden, die Bezahlung der gekauften Ware in mehreren Raten zu planen. Abhängig von den Richtlinien des Händlers, dem Wert der verkauften Waren und der Dauer der Rate können der Zahlungsmethode Zinsen hinzugefügt werden oder nicht.
Für den BNPL-Anbieter
Beim Partnermodell fungiert ein Drittanbieter als Schnittstelle zwischen Händler und Kunde und bietet die Ratenzahlungsoption an. Es gibt zwei Arten von BNPL-Lösungen von Drittanbietern – Händler-Transaktionsgebührendarlehen und Käuferzinsdarlehen:
Beim Händler-Transaktionsgebührentyp BNPL wird dem Kunden kein zusätzlicher Betrag für die Inanspruchnahme der BNPL-Option berechnet. Stattdessen wird dem Händler eine Gebühr in Rechnung gestellt, die typischerweise 2–8 % des Kaufbetrags beträgt.
Bei Käuferzinsdarlehen wird dem Händler keine Gebühr berechnet, der Kunde zahlt jedoch Zinsen im Rahmen seines Ratenzahlungsplans. Dies ähnelt den traditionellen Ratenzahlungsplänen, die es seit mehr als einem Jahrhundert gibt.
Das Partnermodell funktioniert typischerweise wie folgt:
- Wählt der Kunde die BNPL-Kaufoption, ist er verpflichtet, Angaben über die Höhe der einzelnen Raten, den Zahlungszeitraum und die Zahlungsweise (Kreditkarte, Debitkarte, Banküberweisung, Online-Banking usw.) zu machen .).
- Der Kunde muss dann entsprechende Angaben wie Kreditkartennummer, Kontonummer etc. machen, anhand derer der Anbieter eine Bonitätsprüfung des Kunden durchführen kann.
- Nach der Genehmigung gilt der Kauf als abgeschlossen.
- Nach Abschluss des Kaufvorgangs beim Kunden zahlt der Anbieter den vollen Kaufbetrag an den Händler, abzüglich etwaiger mit dem Händler vereinbarter Gebühren.
- Die Restraten zieht der Anbieter zu den vorher festgelegten Zeiträumen direkt beim Kunden ein.
Die Verwendung von OCR im BNPL-Ökosystem
OCR ist in zwei Schritten des BNPL-Protokolls nützlich, nämlich im Schritt der Dateneingabe und in der Phase der KYC-Verifizierung durch den BNPL-Anbieter.
In einem Offline-Geschäft, das sich für die Verwendung von BNPL entscheidet, muss der Kunde häufig ein Formular mit Details ausfüllen, die in den Computer eingegeben werden müssen. Oft sieht das Formular so aus:
Die vom Kunden auf dem Formular ausgefüllten Daten müssen manuell von einem Mitarbeiter in ein System in eine Datenbank eingegeben werden. Die BNPL-Software validiert dann die Daten und sendet den Freigabevermerk zur weiteren Bearbeitung zurück. Dies ist so, als würde die Kreditkarte geklaut und die Daten zur Genehmigung validiert.
Der BNPL-Dienstleister kann auch enorm von der Verwendung von OCR bei der Überprüfung der angehängten KYC-Dokumente wie Ausweis, Bankverbindung usw. profitieren. Diese KYC-Prüfungen müssen in Echtzeit erfolgen, und die automatische Datenextraktion aus den hochgeladenen Dokumenten hilft schnell Überprüfung relevanter Daten aus diesen Dokumenten mit Quellenangaben.
Bei der manuellen Eingabe von Finanzdaten für BNPL-Operationen treten folgende Probleme auf:
1. Hohe Fehlerraten: Es wurde gezeigt, dass die Eingabe von Rohdaten ohne Überprüfungsschritte eine Fehlerrate von bis zu 4 % aufweist. Um das ins rechte Licht zu rücken, gibt es 2 Fehler für jeweils fünf gemachte Eingaben. Jeder Fehler in den Finanzdetails kann für das Unternehmen und den Kunden katastrophal sein. Die mit der manuellen Dateneingabe verbundenen hohen Fehlerquoten können auf eine Vielzahl von Gründen zurückgeführt werden, von unzureichender Schulung der Dateneingabefachleute bis hin zu menschlicher Ermüdung, Fehlinterpretation von Daten usw. Laut „Data Quality Assessment“ können Fehler durch fehlende Werte entstehen, was wiederum zu Diskrepanzen in der gewünschten Ausgabe führen kann. Selbst der beste Dateneingabeoperator neigt dazu, Fehler zu machen, wenn sich die Dateneingabe wiederholt und/oder ein großes Datenvolumen umfasst. Oder die Unternehmen müssten die Dateneingabe auslagern, was wiederum Geld kostet.
2. Verzögerungen: Die manuelle Eingabe von Daten ist zeitaufwändig. Eine gute Dateneingabe aus Papierdokumenten liegt zwischen 10,000 und 15,000 Tastenanschlägen pro Stunde. Komplexe Daten, die vor der Eingabe verstanden werden müssen, würden den Prozess weiter verzögern. Somit würde die Eingabe von 400 Dateneinheiten ein kompetenter Bediener zwischen 8 und 10 Minuten benötigen, was bei einem hohen Datenvolumen nicht akzeptabel ist.
3. Menschliche Langeweile: Der Prozess der manuellen Dateneingabe wiederholt sich und ist langwierig und kann demoralisierend sein. Eine manuelle Dateneingabe könnte daher zu Unzufriedenheit der Mitarbeiter und einer hohen Fluktuationsrate führen. Dies sind ernsthafte Probleme im heutigen wettbewerbsintensiven Geschäftsumfeld.
Hier kann OCR-Datenextraktionssoftware helfen
Optical Character Recognition oder OCR wandelt jede Art von Text oder Informationen, die in digitalen Dokumenten gespeichert sind, in maschinenlesbare Daten um. Ausdrucke und Papierdokumente können somit in computerlesbare Dateiformate konvertiert werden, die für die weitere Bearbeitung oder Datenverarbeitung geeignet sind; Erleichterung des Übergangs zu papierlosen Büros.
OCR Extraktion von Daten aus unstrukturierten Dokumenten
Eine gute OCR muss in der Lage sein:
- Extrahieren Sie strukturierte, schlecht strukturierte und unstrukturierte Daten.
- Daten aus mehreren Quellen abrufen.
- Exportieren Sie extrahierte Daten im gewünschten Format
- In eine Software integriert sein, die die Daten in Echtzeit an den FinTech-Enabler im Unternehmen oder den BNPL-Drittanbieter übermittelt
Eine ideale Art und Weise, wie die OCR für die BNPL-Verarbeitung verwendet werden kann, ist die direkte Integration in die Pipeline von FinTech.
Vorteile von OCR im BNPL-Ökosystem
- Verbesserung der Genauigkeit und Reduzierung menschlicher Fehler: Die Automatisierung kann viele der menschlichen Fehler beseitigen, die durch Versehen, Ermüdung oder unzureichendes Training verursacht werden.
- Zeitersparnis: Die Automatisierung ist zweifellos schneller als die manuelle Extraktion von Daten. Die Finanz- und Bonitätsdaten des Kunden müssen dem Finanztechniker in Echtzeit übermittelt werden, damit der Kaufvorgang bei diesem Besuch abgeschlossen werden kann. Die automatisierte Eingabe von Daten kann den Prozess beschleunigen und dadurch Verzögerungen im Kaufprozess vermeiden.
- Bessere Kontrolle und besserer Zugriff auf Daten: Ein zentralisierter Speicherort strukturierter Daten macht diese für alle Stakeholder und Teilnehmer des Geschäfts leichter zugänglich und ermöglicht so eine Kohärenz der Geschäftsaktivitäten.
- Kostenvorteile: Während die anfängliche Investition in die OCR-Automatisierung entmutigend sein kann, können die Kosteneinsparungen durch Produktivitätsverbesserungen, Mitarbeitermoral und Zeiteinsparungen die Einrichtungskosten automatisierter Datenextraktionssysteme ausgleichen.
- Skalierbarkeit: OCR-Datenextraktionssysteme bieten Spielraum für die Skalierung des Geschäfts, ohne sich Gedanken über die Datenmengen machen zu müssen, die entsprechend skaliert würden.
KI-basierte OCR mit Nanonets
Nanonets ist eine OCR-Software, die KI- und ML-Funktionen nutzt, um automatisch unstrukturierte/strukturierte Daten aus PDF-Dokumenten, Bildern und gescannten Dateien zu extrahieren. Im Gegensatz zu herkömmlichen OCR-Lösungen erfordert Nanonets keine separaten Regeln und Vorlagen für jeden neuen Dokumenttyp.
Basierend auf KI-gesteuerter kognitiver Intelligenz können Nanonets halbstrukturierte und sogar unsichtbare Dokumenttypen verarbeiten und sich im Laufe der Zeit verbessern. Der Nanonets-Algorithmus und die OCR-Modelle lernen kontinuierlich dazu. Sie können mehrmals trainiert oder umgeschult werden und sind sehr anpassbar. Sie können die Ausgabe auch anpassen, um nur bestimmte Tabellen oder Dateneinträge zu extrahieren, die Sie interessieren.
Die Nanonets-API bietet hohe Geschwindigkeiten und große Genauigkeit bei der Einzelpostenextraktion von Daten und treibt die Automatisierung für die Einzelpostenverwaltung voran. Die Nanonets-API kann die folgenden Aufgaben ausführen:
- Genaue Erkennung der Tabellenstruktur einer Position, die Dokumente wie Formulare enthält.
- Alle Einzelposteneinträge, die in den Formularen vorhanden sind, wie Name, Produkt, Preis, Gesamtsumme, Rabatte etc.
- Die Daten können als JSON-Ausgabe extrahiert werden, die die Erstellung benutzerdefinierter Apps und Plattformen ermöglichen kann.
Die Software bietet nicht nur eine großartige API und Dokumentation für Entwickler, sondern ist auch ideal für Unternehmen ohne internes Entwicklerteam.
Die Vorteile der Verwendung von Nanonets gegenüber anderer automatisierter OCR-Software gehen weit über Kosteneinsparungen, Genauigkeit und Skalierbarkeit hinaus. Nanonets bietet darüber hinaus einzigartige Vorteile, die es der Konkurrenz weit voraus machen:
- Ein echtes No-Code-Tool
- Einfache Integration von Nanonets in die meisten CRM-, ERP-, Content-Services- oder RPA-Software.
- Keine Nachbearbeitung erforderlich: Nanonets OCR kann handgeschriebenen Text, Bilder von Text in mehreren Sprachen gleichzeitig, Bilder mit niedriger Auflösung, Bilder mit neuen oder kursiven Schriftarten und unterschiedlichen Größen, Bilder mit schattiertem Text, geneigtem Text, zufälligem unstrukturiertem Text, Bildern erkennen Rauschen, unscharfe Bilder und mehr.
- Arbeitet mit benutzerdefinierten Daten durch die Verwendung von benutzerdefinierten Daten zum Trainieren von OCR-Modellen.
- Erkennung mehrerer Eingaben: Nanonets OCR kann handgeschriebenen Text, Bilder von Text in mehreren Sprachen gleichzeitig, Bilder mit niedriger Auflösung, Bilder mit neuen oder kursiven Schriftarten und unterschiedlichen Größen, Bilder mit schattiertem Text, geneigtem Text, zufälligem unstrukturiertem Text, Bildrauschen, unscharfe Bilder und mehrere Sprachen
- Unabhängigkeit von Formaten: Nanonets ist überhaupt nicht an die Vorlage von Dokumenten gebunden. Sie können Daten kognitiv in Tabellen oder Einzelposten oder jedem anderen Format erfassen!
Zusammenfassung
Die Verbraucherlandschaft hat sich in den letzten 20 Jahren enorm verändert, insbesondere in den letzten zwei Jahren der pandemiebedingten Lockdowns und wirtschaftlichen Abschwünge. Von einem Bereich, der einst auf Bargeldkäufe angewiesen war, hin zu einem Bereich, der jetzt die Digitalisierung von Transaktionen voll und ganz umfasst, durchläuft der Marktplatz eine Transformation, die es ihm ermöglicht, Technologie und neue Innovationen voll auszuschöpfen. Der BNPL-Ansatz ist der nächste logische Schritt in der Entwicklung des Einzelhandels. Die Verwendung von OCR im BNPL-Workflow bietet überzeugende Vorteile wie Zeit- und Kosteneinsparungen, einen optimierten Genehmigungsprozess und letztendlich eine bessere Akzeptanz durch Händler
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