Pandeemia ja sellega seotud finantsraskused on toonud kaasa hiljutise ostuskeemi "Osta-kohe-maksa-hiljem" (BNPL) tõusu. Nagu nimigi viitab, on BNPL lühiajaliste laenude vorm, sageli intressivaba, kuid mõnikord ka varjatud kuludega, mis võimaldab tarbijatel oste sooritada ja nende eest tulevikus tasuda. Need on teatud tüüpi müügikoha järelmaks (või osamakse, olenevalt sellest, millisesse Atlandi ookeani kaldasse kuulute) makseskeemid, mis on muutumas üha populaarsemaks valikuteks nii veebi- kui ka võrguvälistel jaemüügipindadel.
Uurime, mis on BNPL, kuidas müüjad saavad seda kasutada ja sellest kasu saada, ning Nanonetside sobivuse kohta.
SISUKORD
- BNPL-i areng
- BNPL-i toimimine
- OCR-i kasutamine BNPL-i ökosüsteemis
- OCR Andmete eraldamine struktureerimata dokumentidest
- OCR-i eelised BNPL-i ökosüsteemis
- AI-põhine OCR koos nanovõrkudega
- Take Away
BNPL-i areng
Ostude järelmaksuga tasumine ei ole uus kontseptsioon. Väidetavalt töötati välja 1850. aastatel, kuid varaseimad olemasolevad andmed järelmaksupõhise ostu kohta tänapäeva ajaloos pärinevad 1920. aastatest. Tootmissektori suure tootmisvõimsuse ja tarbijanõudluse mittevastavus Esimese maailmasõja järgse depressiooni perioodil tõi kaasa järelmaksu ulatusliku kasutamise nii USA-s kui ka mujal maailmas.
Kui 1920. aastatel ajendasid järelmaksu mudelit majanduslangus ja sellega seotud säästlikkus, on see skeem eksisteerinud kogu sajandi jooksul. Enne hiljutist pandeemiast põhjustatud majanduslangust andsid järelmaksuskeemid ainuüksi USA-s 1% müügist, mis oli osaliselt tingitud majanduslikest vajadustest ja osaliselt kaasaegse elu kiirest rahulolu-edasilükkast makseviisist.
Osta-kohe-maksa-hiljem on lihtsalt vana vein uues pudelis. Kolmandate osapoolte BNPL-i pakkujatega, nagu Klarna, Affirm jne, kaupmeeste ja tarbijate vahel liidestuvad, on seda tüüpi maksevõimalused viimastel aastatel levima hakanud. Hiljutine pandeemiast tingitud majanduslangus on veelgi suurendanud selle makseviisi haaret ja levikut jaemüügipinnal.
BNPL-i toimimine
Tarbija jaoks
BNPL-i kasutatakse üha enam nii veebi- kui ka võrguvälisel turul.
- Kui klient valib oma toote ja valmistub veebis ostma, suunatakse ta veebiplatvormil saidile, mis pakub edasilükatud maksevõimalust, nagu allpool näidatud.
- Kui klient valib intressivaba makse BNPL-i äpi kaudu, küsitakse temalt BNPL-i võimaldaja andmeid, mis võivad sisaldada krediidi- ja pangaandmeid.
- Offline poes täidab klient ankeedi andmetega käsitsi või edastab andmed kaupluse töötajale. Seejärel sisestab üksikasjad digitaalsesse andmebaasi ametnik või suhtleb suuliselt ametnikuga, kes sisestab andmed digitaalsele vormile. Mõnes kaupluses antakse kliendile tahvelarvuti/elektrooniline plaat, kuhu ta sisestab vajalikud andmed.
- Üksikasjade kehtivust ja heakskiitu kontrollib kaupmees või kolmandast osapoolest teenusepakkuja.
- Kui see on heaks kiidetud, võidakse nõuda väikest sissemakset, näiteks 25% kogu ostusummast, millele järgnevad maksed tuleb tasuda hiljem kindlaksmääratud ajal intressivabade osamaksetena.
- Kõik osamaksed võib tasuda tšeki või pangaülekandega; või debiteeritakse automaatselt deebetkaardilt, pangakontolt või krediitkaardilt.
- BNPL-i makse ja krediitkaardimakse erinevus seisneb selles, et esimene on sageli intressivaba (kuid mitte alati) ja ost tasutakse ettenähtud perioodi jooksul täielikult. Krediitkaartidel võib krediiti pikendada tähtajatult, kusjuures intress koguneb pikenevate aegadega.
Kaupmehe jaoks
Kaupmehed, kes soovivad BNPL-i lahendust kasutusele võtta, võivad sellise süsteemi ise luua (kaupmehe mudel, kasutades finantstehnikut või FinTechi) või kasutada kolmanda osapoole BNPL-i pakkujat (partnermudel).
Kaupmehe mudel on otsekohene; kaupmees sõlmib kliendiga lepingu, et planeerida ostetud kauba eest tasumine mitme järelmaksuga. Makseviisile võib, kuid ei pruugi lisanduda intress, olenevalt kaupmehe poliitikast, müüdud kauba väärtusest ja järelmaksu kestusest.
BNPL-i pakkuja jaoks
Partnermudelis liidestub kolmas osapool kaupmehe ja kliendi vahel ning pakub järelmaksu võimalust. Kolmandate osapoolte BNPL-lahendusi on kahte tüüpi – kaupmehe tehingutasu laenud ja ostja intressilaenud:
Kaupmehe tehingutasu tüübi BNPL puhul ei võeta kliendilt BNPL-i optsiooni kasutamise eest lisatasu. Selle asemel võetakse kaupmehelt tasu, mis on tavaliselt 2–8% ostusummast.
Ostuintressi laenu puhul kaupmehelt tasu ei võeta, kuid klient maksab intressi osana oma järelmaksuplaanist. See sarnaneb traditsiooniliste järelmaksuga, mis on eksisteerinud juba üle sajandi.
Partnermudel töötab tavaliselt järgmiselt:
- Kui klient valib BNPL-i ostuvõimaluse, on ta kohustatud esitama andmed iga osamakse suuruse, tasumise perioodi ja makseviisi (krediitkaart, deebetkaart, pangaülekanne, internetipank jne) kohta. .).
- Seejärel peab klient esitama asjakohased andmed, nagu krediitkaardi number, pangakonto number jne, mille abil teenusepakkuja saab kliendi krediidikontrolli teha.
- Pärast kinnitamist loetakse ost sooritatuks.
- Kui ostuprotsess on kliendi lõpus lõppenud, maksab pakkuja kaupmehele kogu ostusumma, millest on maha arvatud kõik kaupmehega kokku lepitud tasud.
- Ülejäänud osamaksed kogub pakkuja eelnevalt kindlaksmääratud ajavahemikel otse kliendilt.
OCR-i kasutamine BNPL-i ökosüsteemis
OCR on kasulik BNPL-i protokolli kahes etapis, st andmesisestuse etapis ja BNPL-i pakkuja poolt KYC-i kontrollimise etapis.
Võrguühenduseta poes, mis valib BNPL-i kasutamise, tuleb kliendil sageli täita vorm andmetega, mis tuleb arvutisse sisestada. Sageli on vorm midagi sellist:
Kliendi poolt ankeedil täidetud andmed tuleb töötajal käsitsi süsteemi sisestada andmebaasi. Seejärel kinnitab BNPL-i tarkvara andmed ja saadab kinnitusteate edasiseks töötlemiseks tagasi. See on nagu krediitkaardi pühkimine ja andmete kinnitamine.
BNPL-i teenusepakkuja saab tohutut kasu ka OCR-i kasutamisest lisatud KYC-dokumentide (nt ID, pangarekvisiidid jne) kontrollimisel. Need KYC-kontrollid peavad toimuma reaalajas ja üleslaaditud dokumentidest andmete automaatne väljavõtmine aitab kiiresti nendest dokumentidest pärit asjakohaste andmete kontrollimine lähteteabega.
Finantsandmete käsitsi sisestamisel BNPL-i toimingute jaoks on järgmised probleemid:
1. Kõrge veamäär: töötlemata andmete sisestamisel, millele ei järgne kontrollimisetappe, on veamäär kuni 4%. Selle perspektiivi silmas pidades on iga viie tehtud kirje kohta 2 viga. Mis tahes viga finantsandmetes võib olla organisatsioonile ja kliendile katastroofiline. Andmete käsitsi sisestamisega seotud kõrged veamäärad võivad olla tingitud mitmesugustest põhjustest, alates andmesisestusspetsialistide ebapiisavast väljaõppest kuni inimväsimuse, andmete valesti tõlgendamiseni jne. Vastavalt andmete kvaliteedi hindamisele võivad vead tekkida puuduvatest väärtustest, mis omakorda võib tekitada ebakõlasid soovitud väljundis. Isegi parim andmesisestusoperaator võib teha vigu, kui andmesisestusülesanne on korduv ja/või hõlmab suurt hulka andmeid. Või peaksid ettevõtted andmesisestuse sisseostma, mis jällegi maksab.
2. Viivitused: andmete käsitsi sisestamine on aeganõudev. Hea andmesisestuskiirus paberdokumentidest jääb vahemikku 10,000 15,000–400 8 klahvivajutust tunnis. Keerulised andmed, millest tuleb enne sisestamist aru saada, viivitaksid protsessi veelgi. Seega võtaks 10 andmeühiku sisestamine pädeval operaatoril aega XNUMX–XNUMX minutit, mis on suure andmemahu korral vastuvõetamatu.
3. Inimese igavus: käsitsi andmete sisestamise protsess on korduv ja tüütu ning võib olla demoraliseeriv. Andmete käsitsi sisestamine võib seega põhjustada töötajate rahulolematust ja kõrget voolavust. Need on tõsised probleemid tänapäeva tiheda konkurentsiga ärikeskkonnas.
Siin saab aidata OCR-andmete ekstraheerimise tarkvara
Optiline märgituvastus või OCR teisendab digitaalsetesse dokumentidesse salvestatud teksti või teabe masinloetavateks andmeteks. Paberkoopiad ja paberdokumendid saab seega teisendada arvutis loetavatesse failivormingutesse, mis sobivad edasiseks redigeerimiseks või andmetöötluseks; paberivabadele kontoritele ülemineku hõlbustamine.
OCR Andmete eraldamine struktureerimata dokumentidest
Hea OCR peab suutma:
- Struktureeritud, halvasti struktureeritud ja struktureerimata andmete eraldamine.
- Tõmmake andmeid mitmest allikast.
- Eksportige eraldatud andmed soovitud vormingus
- Olge integreeritud tarkvaraga, mis edastab andmed reaalajas FinTechi võimaldajale äritegevuses või kolmandast osapoolest BNPL-i pakkujale
Ideaalne viis OCR-i kasutamiseks BNPL-i töötlemiseks on see, kui see integreeritakse otse FinTechi konveieriga.
OCR-i eelised BNPL-i ökosüsteemis
- Täpsuse parandamine ja inimlike vigade vähendamine: automatiseerimine võib kõrvaldada paljud inimlikud vead, mis on põhjustatud tähelepanuta jätmisest, väsimusest või ebapiisavast koolitusest.
- Aja kokkuhoid: automatiseerimine on kahtlemata kiirem kui andmete käsitsi eraldamine. Kliendi finants- ja krediidiandmed tuleb edastada finantstehnikule reaalajas, et ostuprotsess saaks selle visiidi käigus lõpule viia. Andmete automaatne sisestamine võib protsessi kiirendada ja seeläbi vältida ostuprotsessi viivitusi.
- Parem kontroll ja juurdepääs andmetele: struktureeritud andmete tsentraliseeritud asukoht muudab need kõigile sidusrühmadele ja ettevõttes osalejatele kättesaadavamaks, võimaldades seeläbi äritegevuse ühtsust.
- Kuluhüvitised: Kuigi esialgne investeering OCR-i automatiseerimisse võib olla hirmutav, võib kulude kokkuhoid tänu tootlikkuse, töötajate moraali ja aja kokkuhoiu parandamisele kompenseerida automaatsete andmete eraldamise süsteemide seadistamise kulud.
- Skaleeritavus: OCR-andmete ekstraheerimissüsteemid pakuvad võimalusi äritegevuse suurendamiseks, ilma et peaks muretsema andmemahtude pärast, mida vastavalt skaleeritakse.
AI-põhine OCR koos nanovõrkudega
Nanonets on OCR-tarkvara, mis kasutab AI- ja ML-i võimalusi, et automaatselt eraldada PDF-dokumentidest, piltidest ja skannitud failidest struktureerimata/struktureeritud andmeid. Erinevalt traditsioonilistest OCR-lahendustest ei nõua Nanonets iga uue dokumenditüübi jaoks eraldi reegleid ja malle.
Tuginedes AI-põhisele kognitiivsele intelligentsusele, saavad Nanonets hakkama poolstruktureeritud ja isegi nähtamatute dokumenditüüpidega, kuid aja jooksul paranevad. Nanonetsi algoritm ja OCR-mudelid õpivad pidevalt. Neid saab koolitada või ümber õpetada mitu korda ja need on väga kohandatavad. Samuti saate väljundit kohandada, et eraldada ainult teile huvipakkuvad konkreetsed tabelid või andmekirjed.
Nanonetsi API pakub reaüksuste andmete eraldamisel suurt kiirust ja suurt täpsust ning juhib reaüksuste haldamise automatiseerimist. Nanonetsi API saab täita järgmisi ülesandeid.
- Dokumente (nt vorme) sisaldava reaüksuse tabelistruktuuri täpne tuvastamine.
- Kõik rea artikli kirjed, mis esinevad sellistes vormides nagu nimi, toode, hind, kogusumma, allahindlused jne.
- Andmeid saab ekstraheerida JSON-väljundina, mis võimaldab luua kohandatud rakendusi ja platvorme.
Tarkvara pakub arendajatele suurepärast API-t ja dokumentatsiooni, kuid sobib ideaalselt ka organisatsioonidele, kus puudub sisemine arendajate meeskond.
Nanonettide kasutamise eelised võrreldes muu automatiseeritud OCR-tarkvaraga ulatuvad palju kaugemale kulude kokkuhoiust, täpsusest ja mastaabist. Nanonets pakub lisaks ainulaadseid eeliseid, mis asetavad selle konkurentidest kaugele ette:
- Tõeliselt koodivaba tööriist
- Nanonetside lihtne integreerimine enamiku CRM-i, ERP-i, sisuteenuste või RPA-tarkvaraga.
- Järeltöötlust pole vaja: Nanonets OCR suudab ära tunda käsitsi kirjutatud teksti, korraga mitmes keeles tekstipilte, madala eraldusvõimega pilte, uute või kursiivfondidega ja erineva suurusega pilte, varjulise tekstiga pilte, kallutatud teksti, juhuslikku struktureerimata teksti, pilti müra, udused pildid ja palju muud.
- Töötab kohandatud andmetega, kasutades kohandatud andmeid OCR-mudelite treenimiseks.
- Mitme sisendi tuvastamine: Nanonets OCR suudab tuvastada käsitsi kirjutatud teksti, korraga mitmes keeles tekstipilte, madala eraldusvõimega pilte, uute või kursiivfondidega ja erineva suurusega pilte, varjulise tekstiga pilte, kallutatud teksti, juhuslikku struktureerimata teksti, pildimüra, häguseid pilte ja mitut keelt
- Sõltumatus vormingutest: Nanonets ei ole dokumentide malliga üldse seotud. Saate andmeid kognitiivselt jäädvustada tabelitesse või reaüksustesse või mis tahes muusse vormingusse!
Take Away
Tarbijamaastik on viimase 20 aasta jooksul tohutult muutunud, eriti viimase kahe aasta jooksul, mil pandeemiast tingitud sulgemised ja majanduslangused on olnud. Kunagisest sularahaostudest sõltuvast ruumist kuni ruumini, mis nüüd täielikult hõlmab tehingute digitaliseerimist, on turg läbimas muutusi, mis võimaldab tehnoloogiat ja uusi uuendusi täiel määral ära kasutada. BNPL-i lähenemisviis on järgmine loogiline samm jaemüügipinna arengus. OCR-i kasutamine BNPL-i töövoos toob kaasa kaalukaid eeliseid, nagu aja- ja kulude kokkuhoid, sujuvam kinnitamisprotsess ja lõppkokkuvõttes parem kasutuselevõtt kaupmeeste poolt.
- &
- 000
- 20 aastat
- MEIST
- juurdepääs
- Vastavalt
- konto
- üle
- tegevus
- Vastuvõtmine
- reklaam
- Kokkulepe
- AI
- algoritm
- Materjal: BPA ja flataatide vaba plastik
- Lubades
- summa
- summad
- API
- app
- lähenemine
- apps
- Automatiseeritud
- Automaatika
- saadaval
- Pank
- pangakonto
- pangaülekanne
- Pangandus
- on
- Kasu
- BEST
- Must
- Ehitus
- äri
- ostma
- Ostmine
- võimeid
- Võimsus
- Kaardid
- Raha
- laetud
- kontroll
- Kontroll
- tunnetuslik
- Ettevõtted
- kaalukad
- konkurents
- keeruline
- mõiste
- tarbija
- Tarbijad
- sisu
- Aitas
- kontrollida
- kulud
- võiks
- krediit
- krediitkaart
- Krediitkaardid
- andmed
- andmetöötlus
- andmebaas
- Kuupäevad
- Deebetkaart
- viivitus
- viivitusi
- Nõudlus
- depressioon
- Detection
- arenenud
- Arendajad
- digitaalne
- digiteerimine
- dokumendid
- alla
- ajendatud
- Varajane
- Majanduslik
- majanduslangus
- kõrvaldama
- sisenes
- Siseneb
- keskkond
- evolutsioon
- kiiremini
- Tasud
- rahastama
- finants-
- finantsandmed
- FINTECH
- sobima
- voog
- Järel
- vorm
- vormid
- täis
- tulevik
- läheb
- hea
- kaubad
- suur
- aitama
- Suur
- kõrgelt
- ajalugu
- Kuidas
- HTTPS
- pilt
- sisaldama
- kasvanud
- info
- integreeritud
- integratsioon
- Intelligentsus
- huvi
- investeering
- IT
- Klarna
- KYC
- maastik
- Keeled
- suur
- viima
- Õppida
- võimendab
- joon
- Laenud
- liising
- lukustused
- otsin
- Tegemine
- juhtimine
- Mantra
- käsiraamat
- käsitsi
- tootmine
- turul
- Kaupmees
- Kaupmehed
- ML
- mudel
- mudelid
- raha
- kõige
- müra
- number
- ookean
- pakkuma
- pakkumine
- Pakkumised
- Internetis
- internetipanga
- Operations
- valik
- Valikud
- organisatsioon
- organisatsioonid
- Muu
- makstud
- pandeemia
- Paber
- osalejad
- partner
- Maksma
- makse
- maksed
- perioodid
- perspektiiv
- inimesele
- Platvormid
- Poliitika
- populaarne
- esitada
- hind
- probleeme
- protsess
- Toode
- Produktsioon
- tootlikkus
- spetsialistid
- protokoll
- anda
- annab
- ostma
- ostetud
- Ostud
- kvaliteet
- Rates
- Töötlemata
- reaalajas
- põhjustel
- langus
- tunnistama
- rekord
- nõudma
- nõutav
- jaemüük
- Lõuna-Aafrika
- eeskirjade
- müük
- Skaala
- ketendamine
- kava
- sektor
- Seeria
- teenus
- Teenused
- komplekt
- kehtestamine
- sarnane
- site
- väike
- tarkvara
- müüdud
- Lahendused
- midagi
- Ruum
- tühikud
- laiali
- Stage
- varu
- salvestada
- kauplustes
- stiil
- süsteem
- süsteemid
- ülesanded
- meeskond
- Tehnoloogia
- maailm
- kolmanda osapoole
- Läbi
- aeg
- aega võttev
- traditsiooniline
- koolitus
- tehing
- Tehingud
- Transformation
- ainulaadne
- us
- kasutama
- väärtus
- müüjad
- Kontrollimine
- maht
- M
- WHO
- ilma
- töötab
- maailm
- aastat