La pandemia y las dificultades financieras asociadas han resultado en un aumento reciente en el esquema de compra Buy-Now-Pay-Later (BNPL). Como sugiere el nombre, BNPL es una forma de préstamos a corto plazo, a menudo sin intereses, pero a veces con costos ocultos, que permite a los consumidores realizar compras y pagarlas en una fecha futura. Se trata de un tipo de esquemas de pago a plazos en el punto de venta (o 'a plazos' según el lado del Océano Atlántico al que pertenezca) que se están convirtiendo en opciones cada vez más populares, tanto en espacios minoristas en línea como fuera de línea.
Aprendamos qué es BNPL, cómo los proveedores pueden usarlo y beneficiarse de él, y el ajuste de Nanonets en la escena.
Tabla de Contenido
- La evolución de BNPL
- El funcionamiento de BNPL
- El uso de OCR en el ecosistema BNPL
- OCR Extracción de datos de documentos no estructurados
- Ventajas del OCR en el ecosistema BNPL
- OCR basado en IA con nanorredes
- Lo que aprendiste
La evolución de BNPL
Pagar las compras a plazos no es un concepto nuevo. Según se informa, desarrollado en la década de 1850, el registro más antiguo disponible de compras a plazos en la historia moderna se remonta a la década de 1920. El desajuste entre la gran capacidad de producción en el sector manufacturero y la demanda de los consumidores durante el período de depresión posterior a la Primera Guerra Mundial resultó en el uso extensivo de planes de pago a plazos tanto en los EE. UU. como en otras partes del mundo.
Si la recesión y el ahorro asociado impulsaron el modelo de pago a plazos en la década de 1920, el esquema ha continuado existiendo a lo largo del siglo. Antes de la reciente recesión económica inducida por la pandemia, los planes de pago a plazos contribuían al 1 % de las ventas solo en los EE. UU., impulsados en parte por las necesidades económicas y en parte por el estilo de vida moderno de gratificación instantánea y pago diferido.
Buy-Now-Pay-Later es simplemente vino añejo en una botella nueva. Con proveedores de BNPL de terceros como Klarna, Affirm, etc., que interactúan entre comerciantes y consumidores, este tipo de opción de pago ha ganado terreno en los últimos años. La reciente recesión económica inducida por la pandemia ha mejorado aún más el alcance y la difusión de esta forma de pago en el espacio minorista.
El funcionamiento de BNPL
Para el consumidor
BNPL se utiliza cada vez más tanto en el mercado en línea como fuera de línea.
- En la plataforma en línea, cuando el cliente elige su producto y se prepara para realizar una compra en línea, si el mercado tiene la opción de BNPL, sería llevado a un sitio que brinda la opción de pago diferido como el que se muestra a continuación.
- Si el cliente elige el pago sin intereses a través de la aplicación BNPL, el habilitador de BNPL le solicita detalles, que pueden incluir detalles bancarios y de crédito.
- En la tienda offline, el cliente rellena manualmente un formulario con los detalles o comunica los datos al empleado de la tienda. Luego, un empleado ingresa los detalles en una base de datos digital o se comunica verbalmente con un empleado que ingresa los datos en un formulario digital. En algunas tiendas, se le entrega al cliente una tableta/almohadilla electrónica en la que llena los datos requeridos.
- Los detalles son verificados por el comerciante o un proveedor externo para verificar su validez y aprobación.
- Si se aprueba, se puede requerir un pequeño pago inicial, como el 25% del monto total de la compra, y los pagos posteriores se pagarán en un momento específico posterior en una serie de cuotas sin intereses.
- Todos los plazos pueden pagarse mediante cheque o transferencia bancaria; o debitado automáticamente de una tarjeta de débito, cuenta bancaria o tarjeta de crédito.
- La diferencia entre el pago BNPL y el pago con tarjeta de crédito es que el primero suele ser sin intereses (pero no siempre), y la compra se cancela por completo durante el período estipulado. En las tarjetas de crédito, el crédito puede prorrogarse indefinidamente, devengándose intereses con tiempos crecientes.
Para el comerciante
Los comerciantes que deseen adoptar una solución BNPL pueden configurar un sistema de este tipo ellos mismos (modelo comercial que utiliza un técnico financiero o FinTech) o utilizar un proveedor externo de BNPL (modelo asociado).
El modelo comercial es sencillo; el comerciante celebra un acuerdo con el cliente para planificar el pago de los bienes comprados en varias cuotas. Es posible que se agregue o no un interés al método de pago, según las políticas del comerciante, el valor de los bienes vendidos y la duración de la cuota.
Para el proveedor de BNPL
En el modelo de socio, un tercero interactúa entre el comerciante y el cliente y ofrece la opción de pago a plazos. Hay dos tipos de soluciones BNPL de terceros: préstamos con tarifas de transacciones comerciales y préstamos con intereses para compradores:
En el tipo de tarifa de transacción comercial BNPL, al cliente no se le cobra ningún monto adicional por hacer uso de la opción de BNPL. En cambio, al comerciante se le cobra una tarifa que suele ser del 2 al 8% del monto de la compra.
En los préstamos de interés para compradores, al comerciante no se le cobra una tarifa, pero el cliente paga intereses como parte de su plan de pago a plazos. Esto es similar a los planes de cuotas tradicionales que existen desde hace más de un siglo.
El modelo de socio normalmente funciona de la siguiente manera:
- Cuando el cliente elige la opción de compra BNPL, se requiere que proporcione información sobre los montos de cada cuota, el período en el que se pagan y la forma de pago (tarjeta de crédito, tarjeta de débito, transferencia bancaria, banca en línea, etc.) .).
- Luego, se requiere que el cliente proporcione los detalles apropiados, como el número de tarjeta de crédito, el número de cuenta bancaria, etc., mediante los cuales el proveedor puede realizar una verificación de crédito del cliente.
- Una vez aprobada, la compra se considera completa.
- Una vez que se completa el proceso de compra por parte del cliente, el proveedor paga el monto total de la compra al comerciante, menos cualquier tarifa que se haya acordado con el comerciante.
- El proveedor cobra las cuotas restantes directamente del cliente en los plazos predeterminados.
El uso de OCR en el ecosistema BNPL
OCR es útil en dos pasos del protocolo BNPL, a saber, en el paso de entrada de datos y en la etapa de verificación KYC por parte del proveedor BNPL.
En la tienda fuera de línea que elige usar BNPL, a menudo se requiere que el cliente complete un formulario con detalles que deben ingresarse en la computadora. A menudo, el formulario es algo como esto:
Los datos completados por el cliente en el formulario deben ser ingresados manualmente en un sistema por un empleado en una base de datos. Luego, el software BNPL valida los datos y envía la nota de aprobación para su posterior procesamiento. Esto es como pasar la tarjeta de crédito y validar los datos para su aprobación.
El proveedor de servicios de BNPL también puede beneficiarse enormemente del uso de OCR al verificar los documentos KYC adjuntos, como la identificación, los datos bancarios, etc. Estas verificaciones KYC deben realizarse en tiempo real y la extracción automática de datos de los documentos cargados ayudará en la rápida verificación de datos relevantes de estos documentos con información de origen.
La entrada manual de datos financieros para operaciones BNPL tiene los siguientes problemas:
1. Altas tasas de error: se ha demostrado que la entrada de datos sin procesar no seguida de pasos de verificación tiene una tasa de error de hasta el 4 %. Para poner eso en perspectiva, hay 2 errores por cada cinco entradas realizadas. Cualquier error en los detalles financieros puede ser catastrófico para la organización y el cliente. Las altas tasas de error asociadas con la entrada manual de datos se pueden atribuir a una variedad de razones, desde la capacitación inadecuada de los profesionales de entrada de datos hasta la fatiga humana, la mala interpretación de los datos, etc. Según la 'Evaluación de la calidad de los datos', los errores pueden surgir de valores faltantes lo que, a su vez, puede crear discrepancias en el resultado deseado. Incluso el mejor operador de ingreso de datos es propenso a cometer errores cuando la tarea de ingreso de datos es repetitiva y/o involucra un gran volumen de datos. O bien, las empresas tendrían que subcontratar la operación de entrada de datos, lo que nuevamente cuesta dinero.
2. Retrasos: La entrada manual de datos lleva mucho tiempo. Una buena tasa de entrada de datos de documentos en papel oscila entre 10,000 y 15,000 pulsaciones de teclas por hora. Los datos complejos que requieren comprensión antes de ser ingresados retrasarían aún más el proceso. Por lo tanto, ingresar 400 unidades de datos le llevaría a un operador competente entre 8 y 10 minutos, lo que se vuelve inaceptable si el volumen de datos es alto.
3. Aburrimiento humano: el proceso de ingreso manual de datos es repetitivo y tedioso y puede ser desmoralizador. Por lo tanto, la entrada manual de datos podría provocar la insatisfacción de los empleados y una alta tasa de rotación. Estos son problemas graves en el entorno empresarial altamente competitivo de hoy.
Aquí es donde el software de extracción de datos OCR puede ayudar
El reconocimiento óptico de caracteres u OCR convierte cualquier tipo de texto o información almacenada en documentos digitales en datos legibles por máquina. Las copias impresas y los documentos en papel pueden así convertirse en formatos de archivo legibles por computadora, adecuados para su posterior edición o procesamiento de datos; facilitando la transición a oficinas sin papel.
OCR Extracción de datos de documentos no estructurados
Un buen OCR debe ser capaz de:
- Extraiga datos estructurados, mal estructurados y no estructurados.
- Extraiga datos de varias fuentes.
- Exportar datos extraídos en el formato deseado
- Estar integrado con un software que transmita los datos en tiempo real al habilitador de FinTech en el negocio o al proveedor externo de BNPL
Una forma ideal en la que se puede usar el OCR para el procesamiento de BNPL es cuando se integra directamente en la canalización de FinTech.
Ventajas del OCR en el ecosistema BNPL
- Mejora de la precisión y reducción de errores humanos: la automatización puede eliminar muchos de los errores humanos provocados por el descuido, la fatiga o una formación inadecuada.
- Ahorro de tiempo: La automatización es sin duda más rápida que la extracción manual de datos. Los datos financieros y crediticios del cliente deben ser transmitidos al técnico financiero en tiempo real para que el proceso de compra se complete durante esta visita. La entrada automatizada de datos puede acelerar el proceso y así evitar retrasos en el proceso de compra.
- Mejor control y acceso a los datos: una ubicación centralizada de datos estructurados los hace más accesibles para todas las partes interesadas y participantes en el negocio, lo que permite la coherencia en las actividades comerciales.
- Beneficios de costos: si bien la inversión inicial en la automatización de OCR puede ser desalentadora, los ahorros de costos a través de las mejoras de productividad, la moral de los empleados y el ahorro de tiempo pueden compensar los costos de instalación de los sistemas de extracción de datos automatizados.
- Escalabilidad: los sistemas de extracción de datos OCR ofrecen posibilidades para ampliar el negocio sin preocuparse por los volúmenes de datos que se escalarían correspondientemente.
OCR basado en IA con Nanonets
Nanonets es un software OCR que aprovecha las capacidades de IA y ML para extraer automáticamente datos estructurados/no estructurados de documentos PDF, imágenes y archivos escaneados. A diferencia de las soluciones tradicionales de OCR, Nanonets no requiere reglas y plantillas separadas para cada nuevo tipo de documento.
Al confiar en la inteligencia cognitiva impulsada por la IA, Nanonets puede manejar tipos de documentos semiestructurados e incluso invisibles mientras mejora con el tiempo. El algoritmo Nanonets y los modelos OCR aprenden continuamente. Se pueden entrenar o volver a entrenar varias veces y son muy personalizables. También puede personalizar la salida, para extraer solo tablas específicas o entradas de datos de su interés.
La API de Nanonets proporciona altas velocidades y gran precisión en la extracción de datos de líneas de pedido e impulsa la automatización para la gestión de líneas de pedido. La API de Nanonets puede realizar las siguientes tareas:
- Detección precisa de la estructura de la tabla de una línea de pedido que contiene documentos como formularios.
- Todas las entradas de elementos de línea que están presentes en los formularios como nombre, producto, precio, suma total, descuentos, etc.
- Los datos se pueden extraer como salida JSON que puede permitir la creación de aplicaciones y plataformas personalizadas.
Si bien ofrece una excelente API y documentación para desarrolladores, el software también es ideal para organizaciones sin un equipo interno de desarrolladores.
Los beneficios de usar Nanonets sobre otro software de OCR automatizado van mucho más allá del ahorro de costos, la precisión y la escala. Nanonets además proporciona beneficios únicos que lo colocan muy por delante de la competencia:
- Una herramienta verdaderamente sin código
- Fácil integración de Nanonets con la mayoría de CRM, ERP, servicios de contenido o software RPA.
- No se necesita procesamiento posterior: Nanonets OCR puede reconocer texto escrito a mano, imágenes de texto en varios idiomas a la vez, imágenes con baja resolución, imágenes con fuentes nuevas o cursivas y tamaños variables, imágenes con texto sombreado, texto inclinado, texto no estructurado aleatorio, imagen ruido, imágenes borrosas y más.
- Funciona con datos personalizados mediante el uso de datos personalizados para entrenar modelos OCR.
- Reconocimiento de entrada múltiple: Nanonets OCR puede reconocer texto escrito a mano, imágenes de texto en varios idiomas a la vez, imágenes con baja resolución, imágenes con fuentes nuevas o cursivas y tamaños variables, imágenes con texto sombreado, texto inclinado, texto no estructurado aleatorio, ruido de imagen, imágenes borrosas y múltiples idiomas
- Independencia de los formatos: Nanonets no está sujeto en absoluto a la plantilla de los documentos. ¡Puede capturar datos cognitivamente en tablas o elementos de línea o en cualquier otro formato!
Lo que aprendiste
El panorama del consumidor ha cambiado enormemente en los últimos 20 años, particularmente en los últimos dos años de bloqueos y recesiones económicas inducidos por la pandemia. De un espacio que alguna vez dependió de las compras en efectivo a uno que ahora adopta por completo la digitalización de las transacciones, el mercado está pasando por una transformación que le permite aprovechar la tecnología y las nuevas innovaciones en todo su potencial. El enfoque BNPL es el siguiente paso lógico en la evolución del espacio comercial. El uso de OCR en el flujo de trabajo de BNPL viene con beneficios convincentes, como ahorro de tiempo y costos, proceso de aprobación simplificado y, en última instancia, una mejor adopción por parte de los comerciantes.
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- A través de esta formación, el personal docente y administrativo de escuelas y universidades estará preparado para manejar los recursos disponibles que derivan de la diversidad cultural de sus estudiantes. Además, un mejor y mayor entendimiento sobre estas diferencias y similitudes culturales permitirá alcanzar los objetivos de inclusión previstos.
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