La pandémie et les difficultés financières associées ont entraîné une recrudescence récente du programme d'achat Buy-Now-Pay-Later (BNPL). Comme son nom l'indique, BNPL est une forme de prêt à court terme, souvent sans intérêt, mais parfois avec des frais cachés, qui permet aux consommateurs d'effectuer des achats et de les payer à une date ultérieure. Il s'agit d'un type de système de paiement échelonné au point de vente (ou « échelonné » selon le côté de l'océan Atlantique auquel vous appartenez) qui devient des options de plus en plus populaires, dans les espaces de vente au détail en ligne et hors ligne.
Découvrons ce qu'est BNPL, comment les fournisseurs peuvent l'utiliser et en tirer profit, et la place des Nanonets dans la scène.
Table des matières
- L'évolution de la BNPL
- Le fonctionnement de la BNPL
- L'utilisation de l'OCR dans l'écosystème BNPL
- OCR Extraction de données à partir de documents non structurés
- Avantages de l'OCR dans l'écosystème BNPL
- OCR basé sur l'IA avec Nanonets
- À emporter
L'évolution de la BNPL
Payer ses achats en plusieurs fois n'est pas un nouveau concept. Apparemment développé dans les années 1850, le premier enregistrement disponible d'achats à tempérament dans l'histoire moderne remonte aux années 1920. L'inadéquation entre la grande capacité de production du secteur manufacturier et la demande des consommateurs au cours de la période de dépression qui a suivi la Première Guerre mondiale a entraîné l'utilisation intensive de plans de versement aux États-Unis et ailleurs dans le monde.
Si la récession et l'épargne associée ont conduit le modèle de versement dans les années 1920, le régime a continué d'exister à travers le siècle. Avant le récent ralentissement économique induit par la pandémie, les systèmes de versements contribuaient à 1 % des ventes aux États-Unis seulement, en partie en raison des besoins économiques et en partie du style de gratification instantanée et de paiement différé de la vie moderne.
Buy-Now-Pay-Later est simplement du vieux vin dans une nouvelle bouteille. Avec des fournisseurs tiers de la BNPL tels que Klarna, Affirm etc., faisant l'interface entre les commerçants et les consommateurs, ce type d'option de paiement a gagné du terrain ces dernières années. Le récent ralentissement économique induit par la pandémie a encore renforcé la portée et la diffusion de ce mode de paiement dans le commerce de détail.
Le fonctionnement de la BNPL
Pour le consommateur
BNPL est de plus en plus utilisé sur le marché en ligne et hors ligne.
- Dans la plate-forme en ligne, lorsque le client choisit son produit et se prépare à effectuer un achat en ligne, si le marché a l'option de BNPL, il sera dirigé vers un site offrant l'option de paiement différé tel que celui présenté ci-dessous.
- Si le client choisit le paiement sans intérêt via l'application BNPL, il lui est demandé des détails, qui peuvent inclure des coordonnées bancaires et de crédit par le facilitateur BNPL.
- Dans le magasin hors ligne, le client remplit manuellement un formulaire avec des détails ou communique les données à l'employé du magasin. Les détails sont ensuite entrés dans une base de données numérique par un employé ou communiquent verbalement avec un employé qui saisit les données dans un formulaire numérique. Dans certains magasins, une tablette/tablette électronique est mise à la disposition de la cliente dans laquelle elle renseigne les données demandées.
- Les détails sont vérifiés par le commerçant ou un fournisseur tiers pour la validité et l'approbation.
- En cas d'approbation, un petit acompte, tel que 25 % du montant total de l'achat, peut être exigé, les paiements ultérieurs devant être payés à une date ultérieure spécifiée en une série de versements sans intérêt.
- Tous les acomptes peuvent être réglés par chèque ou virement bancaire ; ou débité automatiquement d'une carte de débit, d'un compte bancaire ou d'une carte de crédit.
- La différence entre le paiement BNPL et le paiement par carte de crédit est que le premier est souvent sans intérêt (mais pas toujours) et que l'achat est entièrement remboursé pendant la période stipulée. Dans les cartes de crédit, le crédit peut être prolongé indéfiniment, les intérêts s'accumulant avec des temps accrus.
Pour le commerçant
Les commerçants souhaitant adopter une solution BNPL pourraient soit mettre en place un tel système eux-mêmes (modèle commerçant utilisant un technicien financier ou FinTech), soit faire appel à un fournisseur tiers BNPL (modèle partenaire).
Le modèle marchand est simple ; le commerçant conclut un accord avec le client pour planifier le paiement des biens achetés en plusieurs versements. Il peut y avoir ou non un intérêt ajouté au mode de paiement, selon les politiques du commerçant, la valeur des biens vendus et la durée du versement.
Pour le fournisseur BNPL
Dans le modèle partenaire, un tiers fait l'interface entre le commerçant et le client et offre l'option de paiement échelonné. Il existe deux types de solutions BNPL tierces : les prêts sur frais de transaction marchands et les prêts à intérêt client :
Dans les frais de transaction marchands de type BNPL, le client n'est pas facturé de montant supplémentaire pour avoir profité de l'option de BNPL. Au lieu de cela, le commerçant doit payer des frais qui représentent généralement 2 à 8 % du montant de l'achat.
Dans le cas des prêts à intérêt pour les acheteurs, le commerçant ne paie pas de frais, mais le client paie des intérêts dans le cadre de son plan de versement. Ceci est similaire aux plans de versement traditionnels qui existent depuis plus d'un siècle maintenant.
Le modèle de partenaire fonctionne généralement comme suit :
- Lorsque le client choisit l'option d'achat BNPL, il lui est demandé de fournir des informations sur les montants de chaque versement, la période sur laquelle ils sont payés et le mode de paiement (carte de crédit, carte de débit, virement bancaire, banque en ligne, etc. .).
- Le client est alors tenu de fournir les détails appropriés tels que le numéro de carte de crédit, le numéro de compte bancaire, etc., à l'aide desquels le fournisseur peut effectuer une vérification de crédit sur le client.
- Une fois approuvé, l'achat est considéré comme terminé.
- Une fois le processus d'achat terminé chez le client, le fournisseur paie le montant total de l'achat au commerçant, moins les frais convenus avec le commerçant.
- Le fournisseur collecte les versements restants directement auprès du client aux périodes de temps prédéterminées.
L'utilisation de l'OCR dans l'écosystème BNPL
L'OCR est utile à deux étapes du protocole BNPL, à savoir, à l'étape de saisie des données et à l'étape de la vérification KYC par le fournisseur BNPL.
Dans le magasin hors ligne qui choisit d'utiliser BNPL, le client doit souvent remplir un formulaire avec des détails qui doivent être saisis dans l'ordinateur. Souvent, le formulaire ressemble à ceci :
Les données remplies par le client sur le formulaire doivent être saisies manuellement dans un système par un employé dans une base de données. Le logiciel BNPL valide ensuite les données et renvoie la note d'approbation pour un traitement ultérieur. C'est comme si la carte de crédit était glissée et que les données étaient validées pour approbation.
Le fournisseur de services BNPL peut également énormément bénéficier de l'utilisation de l'OCR pour vérifier les documents KYC joints tels que la pièce d'identité, les coordonnées bancaires, etc. Ces vérifications KYC doivent avoir lieu en temps réel et l'extraction automatique des données des documents téléchargés aidera à la rapidité vérification des données pertinentes de ces documents avec les informations sources.
La saisie manuelle des données financières pour les opérations BNPL présente les problèmes suivants :
1. Taux d'erreur élevés : il a été démontré que la saisie de données brutes non suivie d'étapes de vérification a un taux d'erreur pouvant atteindre 4 %. Pour mettre cela en perspective, il y a 2 erreurs pour cinq entrées faites. Toute erreur dans les détails financiers peut être catastrophique pour l'organisation et le client. Les taux d'erreur élevés associés à la saisie manuelle des données peuvent être attribués à diverses raisons, allant d'une formation inadéquate des professionnels de la saisie de données à la fatigue humaine, à une mauvaise interprétation des données, etc. ce qui peut, à son tour, créer des écarts dans la sortie souhaitée. Même le meilleur opérateur de saisie de données est enclin à faire des erreurs lorsque la tâche de saisie de données est répétitive et/ou implique un grand volume de données. Ou bien, les entreprises devraient externaliser l'opération de saisie des données, ce qui coûte encore de l'argent.
2. Retards : La saisie manuelle des données prend du temps. Un bon taux de saisie de données à partir de documents papier se situe entre 10,000 15,000 et 400 8 frappes par heure. Des données complexes qui nécessitent une compréhension avant d'être saisies retarderaient davantage le processus. Ainsi saisir 10 unités de données demanderait à un opérateur compétent entre XNUMX et XNUMX minutes, ce qui devient inacceptable si le volume de données est important.
3. L'ennui humain : Le processus de saisie manuelle des données est répétitif et fastidieux et peut être démoralisant. La saisie manuelle des données pourrait ainsi entraîner l'insatisfaction des employés et un taux de roulement élevé. Il s'agit de problèmes sérieux dans l'environnement commercial hautement concurrentiel d'aujourd'hui.
C'est là que le logiciel d'extraction de données OCR peut vous aider
La reconnaissance optique de caractères ou OCR convertit tout type de texte ou d'information stocké dans des documents numériques en données lisibles par machine. Les copies papier et les documents papier peuvent ainsi être convertis en formats de fichiers lisibles par ordinateur, adaptés à une édition ultérieure ou au traitement des données ; faciliter la transition vers des bureaux sans papier.
OCR Extraction de données à partir de documents non structurés
Un bon OCR doit pouvoir :
- Extrayez des données structurées, mal structurées et non structurées.
- Extraire des données de plusieurs sources.
- Exporter les données extraites au format souhaité
- Être intégré à un logiciel qui transmet les données en temps réel au facilitateur FinTech en entreprise ou au fournisseur tiers BNPL
Une façon idéale d'utiliser l'OCR pour le traitement BNPL est lorsqu'il est directement intégré dans le pipeline de FinTech.
Avantages de l'OCR dans l'écosystème BNPL
- Amélioration de la précision et réduction des erreurs humaines : l'automatisation peut éliminer bon nombre des erreurs humaines provoquées par la négligence, la fatigue ou une formation inadéquate.
- Gain de temps : L'automatisation est sans aucun doute plus rapide que l'extraction manuelle des données. Les données financières et de crédit du client doivent être transmises au technicien financier en temps réel pour que le processus d'achat soit complété lors de cette visite. La saisie automatisée des données peut accélérer le processus et ainsi éviter les retards dans le processus d'achat.
- Un meilleur contrôle et un meilleur accès aux données : Un emplacement centralisé des données structurées les rend plus accessibles à tous les acteurs et acteurs de l'entreprise, permettant ainsi une cohérence dans les activités de l'entreprise.
- Avantages en termes de coûts : bien que l'investissement initial dans l'automatisation de l'OCR puisse être décourageant, les économies réalisées grâce à l'amélioration de la productivité, du moral des employés et des gains de temps peuvent compenser les coûts de configuration des systèmes d'extraction de données automatisés.
- Évolutivité : les systèmes d'extraction de données OCR offrent la possibilité de faire évoluer l'entreprise sans se soucier des volumes de données qui seraient mis à l'échelle en conséquence.
OCR basé sur l'IA avec Nanonets
Nanonets est un logiciel OCR qui exploite les capacités d'IA et de ML pour extraire automatiquement des données non structurées/structurées à partir de documents PDF, d'images et de fichiers numérisés. Contrairement aux solutions OCR traditionnelles, Nanonets ne nécessite pas de règles et de modèles distincts pour chaque nouveau type de document.
S'appuyant sur l'intelligence cognitive basée sur l'IA, les nanonets peuvent gérer des types de documents semi-structurés et même invisibles tout en s'améliorant au fil du temps. L'algorithme Nanonets et les modèles OCR apprennent en continu. Ils peuvent être formés ou recyclés plusieurs fois et sont très personnalisables. Vous pouvez également personnaliser la sortie, pour extraire uniquement des tables spécifiques ou des entrées de données qui vous intéressent.
L'API Nanonets offre des vitesses élevées et une grande précision dans l'extraction des données des éléments de campagne et pilote l'automatisation de la gestion des éléments de campagne. L'API Nanonets peut effectuer les tâches suivantes :
- Détection précise de la structure du tableau d'un élément de ligne contenant des documents tels que des formulaires.
- Toutes les entrées d'éléments de ligne qui sont présentes dans les formulaires comme le nom, le produit, le prix, la somme totale, les remises, etc.
- Les données peuvent être extraites sous forme de sortie JSON qui peut permettre la création d'applications et de plates-formes personnalisées.
Tout en offrant une excellente API et une documentation pour les développeurs, le logiciel est également idéal pour les organisations sans équipe interne de développeurs.
Les avantages de l'utilisation de Nanonets par rapport à d'autres logiciels OCR automatisés vont bien au-delà des économies de coûts, de la précision et de l'échelle. Nanonets offre en outre des avantages uniques qui le placent loin devant la concurrence :
- Un véritable outil sans code
- Intégration facile des Nanonets avec la plupart des logiciels CRM, ERP, services de contenu ou RPA.
- Aucun post-traitement nécessaire : Nanonets OCR peut reconnaître du texte manuscrit, des images de texte dans plusieurs langues à la fois, des images à faible résolution, des images avec des polices nouvelles ou cursives et des tailles variables, des images avec du texte ombré, du texte incliné, du texte aléatoire non structuré, des images bruit, images floues et plus encore.
- Fonctionne avec des données personnalisées grâce à l'utilisation de données personnalisées pour la formation de modèles OCR.
- Reconnaissance d'entrées multiples : Nanonets OCR peut reconnaître du texte manuscrit, des images de texte dans plusieurs langues à la fois, des images à faible résolution, des images avec des polices nouvelles ou cursives et des tailles variables, des images avec du texte ombré, du texte incliné, du texte aléatoire non structuré, du bruit d'image, images floues et plusieurs langues
- Indépendance vis-à-vis des formats : Nanonets n'est pas du tout lié par le modèle de documents. Vous pouvez capturer des données de manière cognitive dans des tableaux ou des éléments de ligne ou tout autre format !
À emporter
Le paysage de la consommation a énormément changé au cours des 20 dernières années, en particulier au cours des deux dernières années de fermetures et de ralentissements économiques induits par la pandémie. D'un espace qui reposait autrefois sur les achats en espèces à un espace qui adopte désormais pleinement la numérisation des transactions, le marché traverse une transformation qui lui permet d'exploiter pleinement la technologie et les nouvelles innovations. L'approche BNPL est la suite logique de l'évolution de l'espace commercial. L'utilisation de l'OCR dans le flux de travail BNPL présente des avantages convaincants tels que des économies de temps et d'argent, un processus d'approbation simplifié et, finalement, une meilleure adoption par les commerçants.
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