La pandemia e le difficoltà finanziarie associate hanno portato a un recente aumento del programma di acquisto Buy-Now-Pay-Later (BNPL). Come suggerisce il nome, BNPL è una forma di prestito a breve termine, spesso senza interessi, ma a volte con costi nascosti, che consente ai consumatori di effettuare acquisti e pagarli in una data futura. Si tratta di un tipo di modalità di pagamento rateale per punto vendita (o "rata" a seconda del lato dell'Oceano Atlantico a cui appartieni) che stanno diventando opzioni sempre più popolari, sia negli spazi di vendita online che offline.
Scopriamo cos'è BNPL, in che modo i fornitori possono utilizzarlo e trarne vantaggio e l'inserimento di Nanonet nella scena.
Tabella dei Contenuti
- L'evoluzione del BNPL
- Il funzionamento di BNPL
- L'uso dell'OCR nell'ecosistema BNPL
- OCR Estrazione di dati da documenti non strutturati
- Vantaggi dell'OCR nell'ecosistema BNPL
- OCR basato sull'intelligenza artificiale con nanonet
- Takeaway
L'evoluzione del BNPL
Pagare gli acquisti a rate non è un concetto nuovo. Secondo quanto riferito, sviluppato negli anni '1850 dell'Ottocento, il primo record disponibile di acquisti rateali nella storia moderna risale agli anni '1920. La mancata corrispondenza tra la grande capacità di produzione nel settore manifatturiero e la domanda dei consumatori durante il periodo di depressione successivo alla prima guerra mondiale ha portato all'uso estensivo di piani rateali sia negli Stati Uniti che in altre parti del mondo.
Se la recessione e la relativa parsimonia hanno guidato il modello rateale negli anni '1920, lo schema ha continuato a esistere per tutto il secolo. Prima della recente recessione economica indotta dalla pandemia, gli schemi di rateizzazione contribuivano all'1% delle vendite solo negli Stati Uniti, guidati in parte dalle esigenze economiche e in parte dallo stile di vita moderna con gratificazione immediata e pagamento differito.
Buy-Now-Pay-Later è semplicemente vino vecchio in una nuova bottiglia. Con fornitori BNPL di terze parti come Klarna, Affirm ecc., che si interfacciano tra commercianti e consumatori, questo tipo di opzione di pagamento ha guadagnato terreno negli ultimi anni. La recente recessione economica indotta dalla pandemia ha ulteriormente migliorato la portata e la diffusione di questa forma di pagamento nello spazio di vendita al dettaglio.
Il funzionamento di BNPL
Per il consumatore
BNPL è sempre più utilizzato sia nel mercato online che offline.
- Nella piattaforma online, quando il cliente sceglie il suo prodotto e si prepara a effettuare un acquisto online, se il mercato ha l'opzione di BNPL, verrebbe indirizzato a un sito che prevede l'opzione di pagamento differito come quello mostrato di seguito.
- Se il cliente sceglie il pagamento senza interessi tramite l'app BNPL, le vengono richiesti i dettagli, che possono includere coordinate bancarie e di credito da parte dell'attivatore BNPL.
- Nel negozio offline, il cliente compila manualmente un modulo con i dettagli o comunica i dati al dipendente del negozio. I dettagli vengono quindi inseriti in un database digitale da un impiegato o comunica verbalmente con un impiegato che inserisce i dati in un modulo digitale. In alcuni negozi viene fornito al cliente un tablet/tampone elettronico in cui inserisce i dati richiesti.
- I dettagli vengono controllati dal commerciante o da un fornitore di terze parti per verificarne la validità e l'approvazione.
- Se approvato, potrebbe essere richiesto un piccolo acconto, come il 25% dell'importo complessivo dell'acquisto, con pagamenti successivi da pagare in un momento successivo specificato in una serie di rate senza interessi.
- Tutte le rate possono essere pagate tramite assegno o bonifico bancario; o addebitato automaticamente da una carta di debito, conto bancario o carta di credito.
- La differenza tra il pagamento BNPL e il pagamento con carta di credito è che il primo è spesso senza interessi (ma non sempre) e l'acquisto viene ripagato completamente durante il periodo stabilito. Nelle carte di credito il credito può essere prorogato a tempo indeterminato, con interessi che maturano con tempi maggiorati.
Per il commerciante
Gli esercenti che desiderano adottare una soluzione BNPL potrebbero configurare un sistema del genere da soli (modello commerciante che utilizza un tecnico finanziario o FinTech) o avvalersi di un fornitore BNPL di terze parti (modello partner).
Il modello mercantile è semplice; il commerciante stipula un accordo con il cliente per programmare il pagamento della merce acquistata in più rate. Potrebbero esserci o meno interessi aggiunti al metodo di pagamento, a seconda delle politiche del commerciante, del valore della merce venduta e della durata della rata.
Per il fornitore BNPL
Nel modello partner, una terza parte si interfaccia tra il commerciante e il cliente e offre l'opzione di pagamento rateale. Esistono due tipi di soluzioni BNPL di terze parti: prestiti con commissioni per transazioni commerciali e prestiti con interessi acquirenti:
Nel tipo di commissione di transazione commerciale BNPL, al cliente non viene addebitato alcun importo aggiuntivo per l'utilizzo dell'opzione BNPL. Invece, al commerciante viene addebitata una commissione che in genere è del 2-8% dell'importo dell'acquisto.
Nei prestiti con interessi per acquirenti, al commerciante non viene addebitata una commissione, ma il cliente paga gli interessi come parte del piano rateale. Questo è simile ai tradizionali piani rateali che esistono da più di un secolo.
Il modello partner funziona in genere come segue:
- Quando il cliente sceglie l'opzione di acquisto BNPL, è tenuto a fornire informazioni sugli importi di ciascuna rata, sul periodo di pagamento e sulla modalità di pagamento (carta di credito, carta di debito, bonifico bancario, online banking, ecc. .).
- Il cliente è quindi tenuto a fornire dettagli appropriati come numero di carta di credito, numero di conto bancario, ecc., utilizzando i quali il fornitore può eseguire un controllo di solvibilità del cliente.
- Una volta approvato, l'acquisto si considera concluso.
- Una volta completato il processo di acquisto al termine del cliente, il fornitore paga l'intero importo dell'acquisto al commerciante, meno eventuali commissioni concordate con il commerciante.
- Il fornitore riscuote le rate residue direttamente dal cliente nei periodi di tempo prestabiliti.
L'uso dell'OCR nell'ecosistema BNPL
L'OCR è utile in due fasi del protocollo BNPL, vale a dire, nella fase di immissione dei dati e nella fase di verifica KYC da parte del provider BNPL.
Nel negozio offline che sceglie di utilizzare BNPL, al cliente viene spesso richiesto di compilare un modulo con i dettagli che devono essere inseriti nel computer. Spesso il modulo è qualcosa del genere:
I dati compilati dal cliente sul modulo devono essere inseriti manualmente in un sistema da un dipendente in un database. Il software BNPL convalida quindi i dati e invia la nota di approvazione per un'ulteriore elaborazione. È come se la carta di credito venisse strisciata e i dati venissero convalidati per l'approvazione.
Il fornitore di servizi BNPL può anche trarre enormi vantaggi dall'uso dell'OCR nel controllare i documenti KYC allegati come ID, coordinate bancarie ecc. Questi controlli KYC devono avvenire in tempo reale e l'estrazione automatica dei dati dai documenti caricati aiuterà nel rapido verifica dei dati rilevanti da questi documenti con le informazioni sulla fonte.
L'inserimento manuale dei dati finanziari per le operazioni BNPL presenta i seguenti problemi:
1. Tassi di errore elevati: è stato dimostrato che l'immissione di dati grezzi non seguita da passaggi di verifica ha un tasso di errore fino al 4%. Per metterlo in prospettiva, ci sono 2 errori ogni cinque voci fatte. Qualsiasi errore nei dettagli finanziari può essere catastrofico per l'organizzazione e il cliente. Gli elevati tassi di errore associati all'immissione manuale dei dati possono essere attribuiti a una serie di ragioni, dalla formazione inadeguata dei professionisti dell'immissione dei dati alla fatica umana, all'errata interpretazione dei dati, ecc. Secondo la "valutazione della qualità dei dati", gli errori possono derivare da valori mancanti, che a sua volta può creare discrepanze nell'output desiderato. Anche il miglior operatore di immissione dati è incline a commettere errori quando l'attività di immissione dati è ripetitiva e/o coinvolge un grande volume di dati. Oppure, le aziende dovrebbero esternalizzare l'operazione di immissione dei dati, che ancora una volta costa denaro.
2. Ritardi: l'inserimento manuale dei dati richiede molto tempo. Un buon tasso di immissione di dati da documenti cartacei varia tra 10,000 e 15,000 battute all'ora. Dati complessi che richiedono comprensione prima di essere inseriti ritarderanno ulteriormente il processo. Pertanto, l'inserimento di 400 unità di dati richiederebbe a un operatore competente tra 8 e 10 minuti, il che diventa inaccettabile se il volume di dati è elevato.
3. La noia umana: il processo di immissione manuale dei dati è ripetitivo e noioso e può essere demoralizzante. L'inserimento manuale dei dati potrebbe quindi causare insoddisfazione dei dipendenti e un elevato tasso di rotazione. Questi sono problemi seri nell'ambiente economico altamente competitivo di oggi.
È qui che il software di estrazione dei dati OCR può aiutare
Il riconoscimento ottico dei caratteri o OCR converte qualsiasi tipo di testo o informazione archiviata nei documenti digitali in dati leggibili dalla macchina. Copie cartacee e documenti cartacei possono così essere convertiti in formati di file leggibili da computer, adatti per ulteriori modifiche o elaborazioni di dati; facilitare il passaggio agli uffici paperless.
OCR Estrazione di dati da documenti non strutturati
Un buon OCR deve essere in grado di:
- Estrai dati strutturati, mal strutturati e non strutturati.
- Estrai dati da più origini.
- Esporta i dati estratti nel formato desiderato
- Essere integrato con un software che trasmetta i dati in tempo reale al FinTech Enabler in business o al provider BNPL di terze parti
Un modo ideale in cui l'OCR può essere utilizzato per l'elaborazione BNPL è quando è integrato direttamente nella pipeline di FinTech.
Vantaggi dell'OCR nell'ecosistema BNPL
- Miglioramento dell'accuratezza e riduzione degli errori umani: l'automazione può eliminare molti degli errori umani causati da supervisione, fatica o formazione inadeguata.
- Risparmio di tempo: l'automazione è senza dubbio più veloce dell'estrazione manuale dei dati. I dati finanziari e creditizi del cliente devono essere trasmessi al tecnico finanziario in tempo reale per il completamento del processo di acquisto durante questa visita. L'inserimento automatizzato dei dati può accelerare il processo e quindi evitare ritardi nel processo di acquisto.
- Migliore controllo e accesso ai dati: una posizione centralizzata di dati strutturati li rende più accessibili a tutte le parti interessate e ai partecipanti all'attività, consentendo così la coerenza nelle attività aziendali.
- Vantaggi in termini di costi: sebbene l'investimento iniziale nell'automazione dell'OCR possa essere scoraggiante, i risparmi sui costi grazie al miglioramento della produttività, al morale dei dipendenti e al risparmio di tempo possono compensare i costi di installazione dei sistemi automatizzati di estrazione dei dati.
- Scalabilità: i sistemi di estrazione dei dati OCR offrono la possibilità di scalare il business senza preoccuparsi dei volumi di dati che verrebbero di conseguenza ridimensionati.
OCR basato sull'intelligenza artificiale con Nanonet
Nanonets è un software OCR che sfrutta le capacità di AI e ML per estrarre automaticamente dati non strutturati/strutturati da documenti PDF, immagini e file scansionati. A differenza delle tradizionali soluzioni OCR, Nanonets non richiede regole e modelli separati per ogni nuovo tipo di documento.
Basandosi sull'intelligenza cognitiva basata sull'intelligenza artificiale, Nanonets può gestire tipi di documenti semi-strutturati e persino invisibili migliorando nel tempo. L'algoritmo Nanonets e i modelli OCR apprendono continuamente. Possono essere addestrati o riqualificati più volte e sono molto personalizzabili. Puoi anche personalizzare l'output, per estrarre solo tabelle specifiche o voci di dati di tuo interesse.
L'API Nanonets fornisce velocità elevate e grande precisione nell'estrazione dei dati dagli elementi pubblicitari e guida l'automazione per la gestione degli elementi pubblicitari. L'API Nanonets può eseguire le seguenti attività:
- Rilevamento accurato della struttura della tabella di un elemento pubblicitario contenente documenti come moduli.
- Tutte le voci di elementi pubblicitari presenti nei moduli come nome, prodotto, prezzo, somma totale, sconti, ecc.
- I dati possono essere estratti come output JSON che possono consentire la creazione di app e piattaforme personalizzate.
Pur offrendo un'ottima API e documentazione per gli sviluppatori, il software è ideale anche per le organizzazioni senza un team interno di sviluppatori.
I vantaggi dell'utilizzo di Nanonets rispetto ad altri software OCR automatizzati vanno ben oltre il risparmio sui costi, la precisione e la scalabilità. Nanonets offre inoltre vantaggi unici che lo collocano molto più avanti della concorrenza:
- Uno strumento davvero senza codice
- Facile integrazione di Nanonet con la maggior parte dei software CRM, ERP, servizi di contenuti o RPA.
- Nessuna post-elaborazione necessaria: Nanonets OCR è in grado di riconoscere testo scritto a mano, immagini di testo in più lingue contemporaneamente, immagini a bassa risoluzione, immagini con caratteri nuovi o corsivi e dimensioni variabili, immagini con testo ombreggiato, testo inclinato, testo non strutturato casuale, immagine rumore, immagini sfocate e altro ancora.
- Funziona con dati personalizzati tramite l'uso di dati personalizzati per l'addestramento di modelli OCR.
- Riconoscimento di input multipli: Nanonets OCR è in grado di riconoscere testo scritto a mano, immagini di testo in più lingue contemporaneamente, immagini a bassa risoluzione, immagini con caratteri nuovi o corsivi e dimensioni variabili, immagini con testo ombreggiato, testo inclinato, testo non strutturato casuale, rumore dell'immagine, immagini sfocate e più lingue
- Indipendenza dai formati: Nanonets non è affatto vincolato dal modello dei documenti. Puoi acquisire dati in modo cognitivo in tabelle o elementi pubblicitari o in qualsiasi altro formato!
Takeaway
Il panorama dei consumatori è cambiato enormemente negli ultimi 20 anni, in particolare negli ultimi due anni di blocchi indotti dalla pandemia e recessioni economiche. Da uno spazio che un tempo dipendeva dagli acquisti in contanti a uno che ora abbraccia completamente la digitalizzazione delle transazioni, il mercato sta attraversando una trasformazione che gli consente di sfruttare la tecnologia e le nuove innovazioni al massimo delle loro potenzialità. L'approccio BNPL è il prossimo passo logico nell'evoluzione dello spazio retail. L'uso dell'OCR nel flusso di lavoro BNPL offre vantaggi irresistibili come risparmio di tempo e costi, processo di approvazione semplificato e, in definitiva, una migliore adozione da parte dei commercianti
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