A világjárvány és a kapcsolódó pénzügyi nehézségek a közelmúltban a Vásároljon most-fizessen később (BNPL) vásárlási rendszer felfutását eredményezte. Ahogy a neve is sugallja, a BNPL a rövid lejáratú kölcsönök egyik formája, gyakran kamatmentes, de néha rejtett költségekkel, amely lehetővé teszi a fogyasztók számára, hogy vásároljanak, és egy jövőbeni időpontban kifizessék azokat. Ezek egyfajta eladáshelyi részletfizetés (vagy „részletfizetés” attól függően, hogy az Atlanti-óceán melyik partjához tartozik) fizetési konstrukciók, amelyek egyre népszerűbbé válnak, mind az online, mind az offline üzletekben.
Tanuljuk meg, mi az a BNPL, hogyan használhatják és hasznot húzhatnak belőle a szállítók, és hogyan illeszkednek a Nanonetek a jelenetbe.
Tartalomjegyzék
- A BNPL fejlődése
- A BNPL működése
- Az OCR használata a BNPL ökoszisztémában
- OCR Adatok kinyerése strukturálatlan dokumentumokból
- Az OCR előnyei a BNPL ökoszisztémában
- AI alapú OCR nanonetekkel
- Elvitel
A BNPL fejlődése
A vásárlások részletfizetése nem új koncepció. Állítólag az 1850-es években fejlesztették ki, a modern történelem legkorábbi feljegyzése a részletfizetés alapú vásárlásról az 1920-as évekre nyúlik vissza. A feldolgozóipar nagy termelési kapacitása és a fogyasztói kereslet közötti eltérés az 1. világháború utáni válság időszakában a részletfizetési tervek széles körű alkalmazását eredményezte mind az Egyesült Államokban, mind a világ más részein.
Ha az 1920-as években a recesszió és a hozzá kapcsolódó takarékosság vezérelte a részletfizetési modellt, a rendszer az évszázadon át továbbra is fennállt. A közelmúltban a világjárvány okozta gazdasági visszaesés előtt a részletfizetési rendszerek csak az Egyesült Államokban az eladások 1%-ához járultak hozzá, részben a gazdasági igények, részben pedig a modern élet azonnali kielégülése-halasztott fizetési stílusa miatt.
Vásároljon most-fizessen később egy régi bor új palackban. A kereskedők és fogyasztók közötti interfésszel rendelkező külső BNPL-szolgáltatókkal, mint például a Klarna, az Affirm stb., ez a fajta fizetési lehetőség teret hódított az elmúlt években. A közelmúltban a világjárvány okozta gazdasági visszaesés tovább növelte ennek a fizetési módnak az elérhetőségét és elterjedését a kiskereskedelmi területeken.
A BNPL működése
A fogyasztó számára
A BNPL-t egyre gyakrabban használják mind az online, mind az offline piacon.
- Az online platformon, amikor az ügyfél kiválasztja termékét, és online vásárlásra készül, ha a piactéren van BNPL-lehetőség, egy olyan oldalra kerül, amely az alábbiakban látható módon halasztott fizetési lehetőséget kínál.
- Ha az ügyfél a kamatmentes fizetést választja a BNPL applikáción keresztül, akkor a BNPL engedélyező adatait kérik tőle, amelyek tartalmazhatnak hitel- és bankadatokat.
- Az offline áruházban a vásárló manuálisan tölt ki egy adatlapot, vagy közli az adatokat az üzlet dolgozójával. Az adatokat ezután egy ügyintéző beviszi egy digitális adatbázisba, vagy szóban kommunikál egy ügyintézővel, aki az adatokat digitális űrlapba írja be. Egyes üzletekben táblagépet/elektronikus betétet biztosítanak a vásárlónak, amelybe kitölti a szükséges adatokat.
- Az adatok érvényességét és jóváhagyását a kereskedő vagy egy külső szolgáltató ellenőrzi.
- Jóváhagyás esetén kis összegű előleget, például a teljes vásárlási összeg 25%-át kell befizetni, majd ezt követően egy később meghatározott időpontban, kamatmentes részletekben kell fizetni.
- Minden részlet fizethető csekkel vagy banki átutalással; vagy automatikusan megterheljük bankkártyáról, bankszámláról vagy hitelkártyáról.
- A BNPL fizetés és a bankkártyás fizetés között az a különbség, hogy az előbbi gyakran (de nem mindig) kamatmentes, és a vásárlás a megszabott időn belül teljes mértékben megtérül. Hitelkártyák esetén a hitel korlátlanul meghosszabbítható, a kamat az idő növekedésével.
A kereskedőnek
Azok a kereskedők, akik egy BNPL-megoldást szeretnének alkalmazni, maguk is létrehozhatnak egy ilyen rendszert (kereskedői modell pénzügyi technikus vagy FinTech segítségével), vagy igénybe vehetnek egy külső BNPL-szolgáltatót (partnermodell).
A kereskedői modell egyszerű; a kereskedő megállapodást köt a vásárlóval a megvásárolt áruk több részletben történő fizetésének megtervezésére. A kereskedő szabályzatától, az eladott áruk értékétől és a részletfizetés időtartamától függően előfordulhat, hogy a fizetési módhoz kamat hozzáadódik, vagy nem.
A BNPL szolgáltató számára
A partnermodellben egy harmadik fél lép kapcsolatba a kereskedő és a vevő között, és részletfizetési lehetőséget kínál. A harmadik féltől származó BNPL-megoldásoknak két típusa létezik – kereskedői tranzakciós díjú kölcsön és vásárlói kamatozású hitel:
A BNPL típusú kereskedői tranzakciós díj esetében a BNPL lehetőségének igénybevételéért az ügyfelet nem számolják fel többlet. Ehelyett a kereskedőt díjat számítanak fel, amely jellemzően a vásárlás összegének 2-8%-a.
A vásárlói kamatozású hiteleknél a kereskedőt nem számítják fel díjat, de az ügyfél kamatot fizet a részletfizetés részeként. Ez hasonló a hagyományos, immár több mint egy évszázada létező részletfizetéshez.
A partnermodell általában a következőképpen működik:
- Amikor az ügyfél a BNPL vásárlási lehetőséget választja, tájékoztatást kell adnia az egyes részletek összegéről, fizetési időszakáról és a fizetés módjáról (hitelkártya, betéti kártya, banki átutalás, online banki stb. .).
- Ezután az ügyfél köteles megadni a megfelelő adatokat, például hitelkártyaszámot, bankszámlaszámot stb., amelyek segítségével a szolgáltató hitelképesség-ellenőrzést végezhet az ügyfélnél.
- A jóváhagyást követően a vásárlás befejezettnek minősül.
- Miután a vásárlási folyamat az ügyfél végén befejeződött, a szolgáltató kifizeti a vásárlás teljes összegét a kereskedőnek, levonva a kereskedővel egyeztetett díjakat.
- A fennmaradó törlesztőrészleteket a szolgáltató közvetlenül az ügyféltől szedi be az előre meghatározott időszakokban.
Az OCR használata a BNPL ökoszisztémában
Az OCR a BNPL protokoll két lépésében hasznos, nevezetesen az adatbeviteli lépésben és a BNPL-szolgáltató általi KYC-ellenőrzés szakaszában.
A BNPL használatát választó offline áruházban a vásárlónak gyakran ki kell töltenie egy űrlapot a számítógépbe beírandó adatokkal. Az űrlap gyakran ehhez hasonló:
Az ügyfél által az űrlapon kitöltött adatokat a munkatársnak manuálisan kell bevinnie egy rendszerbe egy adatbázisba. A BNPL szoftver ezután érvényesíti az adatokat, és további feldolgozás céljából visszaküldi a jóváhagyási feljegyzést. Ez olyan, mint a hitelkártya lehúzása és az adatok jóváhagyása.
A BNPL szolgáltató is óriási hasznot húzhat az OCR használatából a csatolt KYC dokumentumok, például azonosító, banki adatok stb. ellenőrzésében. Ezeknek a KYC-ellenőrzéseknek valós időben kell történniük, és a feltöltött dokumentumokból történő automatikus adatkinyerés segít a gyors folyamatban. ezekből a dokumentumokból származó releváns adatok ellenőrzése a forrásinformációkkal.
A BNPL-műveletek pénzügyi adatainak kézi bevitele a következő problémákkal jár:
1. Magas hibaarány: A nyers adatbevitelnél, amelyet nem követnek ellenőrzési lépések, a hibaarány eléri a 4%-ot. Hogy ezt szemléltessük, minden öt bejegyzéshez 2 hiba tartozik. Bármilyen hiba a pénzügyi részletekben katasztrofális lehet a szervezet és az ügyfél számára. A kézi adatbevitelhez kapcsolódó magas hibaarány számos okra vezethető vissza, az adatrögzítő szakemberek nem megfelelő képzésétől az emberi fáradtságig, az adatok félreértelmezéséig stb. Az „Adatminőség-értékelés” szerint a hibák hiányzó értékekből származhatnak ami viszont eltéréseket hozhat létre a kívánt kimenetben. Még a legjobb adatbeviteli operátor is hajlamos hibázni, ha az adatbeviteli feladat ismétlődő és/vagy nagy mennyiségű adatot érint. Vagy a cégeknek ki kellene szervezniük az adatbeviteli műveletet, ami megint pénzbe kerül.
2. Késések: Az adatok kézi bevitele időigényes. A papíralapú dokumentumok megfelelő adatbeviteli sebessége óránként 10,000 15,000 és 400 8 gombnyomás között mozog. Az összetett adatok, amelyek bevitele előtt megértést igényelnek, tovább késleltetik a folyamatot. Így 10 egységnyi adat bevitele egy hozzáértő kezelőnek XNUMX-XNUMX percet vesz igénybe, ami nagy adatmennyiség esetén elfogadhatatlan.
3. Emberi unalom: A kézi adatbevitel folyamata ismétlődő és fárasztó, és demoralizáló is lehet. A kézi adatbevitel így az alkalmazottak elégedetlenségéhez és magas fluktuációhoz vezethet. Ezek komoly problémákat jelentenek a mai, rendkívül versenyképes üzleti környezetben.
Ebben segíthet az OCR adatkinyerő szoftver
Az optikai karakterfelismerés vagy az OCR a digitális dokumentumokban tárolt bármilyen szöveget vagy információt géppel olvasható adatokká alakít. A nyomtatott és papíralapú dokumentumok így számítógéppel olvasható fájlformátumokká alakíthatók, amelyek alkalmasak további szerkesztésre vagy adatfeldolgozásra; a papírmentes irodákra való átállás megkönnyítése.
OCR Adatok kinyerése strukturálatlan dokumentumokból
A jó OCR-nek képesnek kell lennie:
- Strukturált, rosszul strukturált és strukturálatlan adatok kinyerése.
- Húzza le az adatokat több forrásból.
- Exportálja a kivont adatokat a kívánt formátumban
- Legyen integrálva egy olyan szoftverrel, amely valós időben továbbítja az adatokat az üzleti FinTech engedélyezőnek vagy a harmadik fél BNPL-szolgáltatónak
Az OCR BNPL-feldolgozásra való felhasználásának ideális módja, ha közvetlenül a FinTech folyamatába integrálják.
Az OCR előnyei a BNPL ökoszisztémában
- A pontosság javítása és az emberi hibák csökkentése: Az automatizálás sok olyan emberi hibát kiküszöbölhet, amelyet a felügyelet, a fáradtság vagy a nem megfelelő képzés okoz.
- Időmegtakarítás: Az automatizálás kétségtelenül gyorsabb, mint az adatok kézi kinyerése. Az ügyfél pénzügyi és hiteladatait valós időben kell továbbítani a pénzügyi technikusnak, hogy a vásárlási folyamat a látogatás során lezajlik. Az automatikus adatbevitel felgyorsíthatja a folyamatot, és ezáltal elkerülhető a vásárlási folyamat késése.
- Jobb ellenőrzés és az adatokhoz való hozzáférés: A strukturált adatok központosított elhelyezése az üzleti tevékenység minden érdekeltje és résztvevője számára hozzáférhetőbbé teszi azokat, ezáltal lehetővé teszi az üzleti tevékenységek koherenciáját.
- Költségelőnyök: Míg az OCR automatizálásba való kezdeti befektetés ijesztő lehet, a termelékenység javítása, az alkalmazottak morálja és az időmegtakarítás révén megvalósuló költségmegtakarítás kompenzálhatja az automatizált adatkinyerési rendszerek beállítási költségeit.
- Skálázhatóság: Az OCR adatkinyerési rendszerek lehetőséget kínálnak az üzlet bővítésére anélkül, hogy aggódnának a megfelelően méretezhető adatmennyiség miatt.
AI-alapú OCR nanonetekkel
A Nanonets egy OCR-szoftver, amely kihasználja az AI és ML képességeket a strukturálatlan/strukturált adatok automatikus kinyerésére PDF dokumentumokból, képekből és beolvasott fájlokból. A hagyományos OCR-megoldásoktól eltérően a Nanonets nem igényel külön szabályokat és sablonokat minden új dokumentumtípushoz.
Az AI által vezérelt kognitív intelligenciára támaszkodva a Nanonets képes kezelni a félig strukturált és még nem látott dokumentumtípusokat is, miközben idővel javul. A Nanonets algoritmus és OCR modellek folyamatosan tanulnak. Többször is betaníthatók vagy átképezhetők, és nagyon testreszabhatók. A kimenetet testreszabhatja is, hogy csak az Ön érdeklődésére számot tartó táblákat vagy adatbejegyzéseket bontsa ki.
A Nanonets API nagy sebességet és nagy pontosságot biztosít az adatok sorból történő kinyerésében, és automatizálja a sorok kezelését. A Nanonets API a következő feladatokat tudja végrehajtani:
- Dokumentumokat, például űrlapokat tartalmazó sor táblázatszerkezetének pontos észlelése.
- Az összes olyan sor bejegyzés, amely olyan formában szerepel, mint név, termék, ár, végösszeg, kedvezmények stb.
- Az adatok JSON-kimenetként kinyerhetők, amely lehetővé teszi testreszabott alkalmazások és platformok létrehozását.
Miközben nagyszerű API-t és dokumentációt kínál a fejlesztők számára, a szoftver ideális olyan szervezetek számára is, ahol nincs házon belüli fejlesztői csapat.
A Nanonets használatának előnyei más automatizált OCR-szoftverekkel szemben messze túlmutatnak a költségmegtakarításon, a pontosságon és a méretarányon. A Nanonets emellett egyedülálló előnyökkel is rendelkezik, amelyek messze a versenytársak előtt állnak:
- Egy igazán kód nélküli eszköz
- A Nanonets egyszerű integrációja a legtöbb CRM, ERP, tartalomszolgáltatás vagy RPA szoftverrel.
- Nincs szükség utófeldolgozásra: A Nanonets OCR képes felismerni a kézzel írt szöveget, több nyelvű szöveg képét egyszerre, alacsony felbontású képeket, új vagy kurzív betűtípusú és változó méretű képeket, képeket árnyékos szöveggel, döntött szöveget, véletlenszerű strukturálatlan szöveget, képet zaj, elmosódott képek és egyebek.
- Egyéni adatokkal működik azáltal, hogy egyéni adatokat használ az OCR-modellek betanításához.
- Több bemeneti felismerés: A Nanonets OCR képes felismerni a kézzel írt szöveget, több nyelvű szöveg képét egyszerre, alacsony felbontású képeket, új vagy kurzív betűtípusú és változó méretű képeket, árnyékos szövegű képeket, döntött szöveget, véletlenszerű strukturálatlan szöveget, képzajt, elmosódott képek és több nyelv
- Függetlenség a formátumoktól: A nanoneteket egyáltalán nem köti a dokumentumok sablonja. Kognitív módon rögzítheti az adatokat táblázatokba, sorokba vagy bármilyen más formátumba!
Elvitel
A fogyasztói környezet óriásit változott az elmúlt 20 évben, különösen a világjárvány okozta bezárások és gazdasági visszaesések elmúlt két évében. Az egykor készpénzes vásárlástól függő tértől a tranzakciók digitalizálását mára teljes mértékben magába foglaló tértől a piac olyan átalakuláson megy keresztül, amely lehetővé teszi a technológia és az új innovációk teljes potenciáljának kiaknázását. A BNPL megközelítés a következő logikus lépés az üzlethelyiség fejlődésében. Az OCR használata a BNPL munkafolyamatban olyan lenyűgöző előnyökkel jár, mint az idő- és költségmegtakarítás, az egyszerűsített jóváhagyási folyamat, és végső soron a kereskedők általi jobb elfogadás
- &
- 000
- 20 év
- Rólunk
- hozzáférés
- Szerint
- Fiók
- át
- tevékenységek
- Örökbefogadás
- Hirdetés
- Megállapodás
- AI
- algoritmus
- Minden termék
- lehetővé téve
- összeg
- Összegek
- api
- app
- megközelítés
- alkalmazások
- Automatizált
- Automatizálás
- elérhető
- Bank
- bankszámla
- banki átutalás
- Banking
- hogy
- Előnyök
- BEST
- Fekete
- Épület
- üzleti
- megvesz
- Vásárlás
- képességek
- Kapacitás
- Kártyák
- Készpénz
- töltött
- ellenőrzése
- Ellenőrzések
- kognitív
- Companies
- kényszerítő
- verseny
- bonyolult
- koncepció
- fogyasztó
- Fogyasztók
- tartalom
- hozzájárultak
- ellenőrzés
- kiadások
- tudott
- hitel
- hitelkártya
- Bankkártyák
- dátum
- adatfeldolgozás
- adatbázis
- Időpontok
- Betéti kártya
- késleltetés
- késedelmek
- Kereslet
- depresszió
- Érzékelés
- fejlett
- fejlesztők
- digitális
- digitalizálás
- dokumentumok
- le-
- hajtott
- Korai
- Gazdasági
- gazdasági visszaesés
- megszüntetése
- lépett
- belép
- Környezet
- evolúció
- gyorsabb
- díjak
- finanszíroz
- pénzügyi
- pénzügyi adat
- FINTECH
- megfelelő
- áramlási
- következő
- forma
- formák
- Tele
- jövő
- megy
- jó
- áruk
- nagy
- segít
- Magas
- nagyon
- történelem
- Hogyan
- HTTPS
- kép
- tartalmaz
- <p></p>
- információ
- integrált
- integráció
- Intelligencia
- kamat
- beruházás
- IT
- Klarna
- KYC
- táj
- Nyelvek
- nagy
- vezet
- TANUL
- kihasználja
- vonal
- Hitelek
- elhelyezkedés
- lezárások
- keres
- Gyártás
- vezetés
- Mantra
- kézikönyv
- kézzel
- gyártási
- piactér
- Kereskedő
- kereskedők
- ML
- modell
- modellek
- pénz
- a legtöbb
- Zaj
- szám
- óceán
- ajánlat
- felajánlás
- Ajánlatok
- online
- online banki
- Művelet
- opció
- Opciók
- szervezet
- szervezetek
- Más
- fizetett
- járvány
- Papír
- résztvevők
- partner
- Fizet
- fizetés
- kifizetések
- időszakok
- perspektíva
- emelvény
- Platformok
- Politikák
- Népszerű
- be
- ár
- problémák
- folyamat
- Termékek
- Termelés
- termelékenység
- tehetséges alkalmazottal
- protokoll
- ad
- biztosít
- Vásárlás
- vásárolt
- vásárlások
- világítás
- Az árak
- Nyers
- real-time
- miatt
- recesszió
- elismerik
- rekord
- szükség
- kötelező
- kiskereskedelem
- Dél-Afrika
- szabályok
- értékesítés
- Skála
- skálázás
- rendszer
- szektor
- Series of
- szolgáltatás
- Szolgáltatások
- készlet
- beállítás
- hasonló
- weboldal
- kicsi
- szoftver
- eladott
- Megoldások
- valami
- Hely
- terek
- terjedése
- Színpad
- készlet
- tárolni
- árnyékolók
- stílus
- rendszer
- Systems
- feladatok
- csapat
- Technológia
- a világ
- harmadik fél
- Keresztül
- idő
- időigényes
- hagyományos
- Képzések
- tranzakció
- Tranzakciók
- Átalakítás
- egyedi
- us
- használ
- érték
- gyártók
- Igazolás
- kötet
- Mit
- WHO
- nélkül
- művek
- világ
- év