המגיפה והמצוקה הכלכלית הנלווית הביאו לעלייה לאחרונה בתוכנית הרכישה של Buy-Now-Pay-Later (BNPL). כפי שהשם מרמז, BNPL היא סוג של הלוואות לטווח קצר, לרוב ללא ריבית, אך לעיתים עם עלויות נסתרות, המאפשרת לצרכנים לבצע רכישות ולשלם עבורן במועד עתידי. מדובר בסוג של תשלומים בנקודת מכירה (או 'תשלומים' בהתאם לצד של האוקיינוס האטלנטי שאליו אתה שייך) תוכניות תשלום שהופכות יותר ויותר לאפשרויות פופולריות, הן בחללי קמעונאות מקוונים והן לא מקוונים.
תן לנו ללמוד על מה זה BNPL, כיצד ספקים יכולים להשתמש בו ולהפיק ממנו תועלת, וההתאמה של Nanonets בסצנה.
תוכן עניינים
- האבולוציה של BNPL
- פעולתו של BNPL
- השימוש ב-OCR במערכת האקולוגית של BNPL
- OCR חילוץ נתונים ממסמכים לא מובנים
- יתרונות של OCR במערכת האקולוגית של BNPL
- OCR מבוסס AI עם Nanonets
- ממסעדה
האבולוציה של BNPL
תשלום על רכישות בתשלומים אינו מושג חדש. לפי הדיווחים שפותחו בשנות החמישים של המאה ה-1850, התיעוד המוקדם ביותר הזמין של קנייה בתשלומים בהיסטוריה המודרנית מתחיל בשנות העשרים של המאה ה-1920. חוסר ההתאמה בין כושר הייצור הגדול במגזר הייצור לבין הביקוש של הצרכנים בתקופת השפל שלאחר מלחמת העולם הראשונה הביא לשימוש נרחב בתוכניות תשלומים הן בארה"ב והן במקומות אחרים בעולם.
אם המיתון והחסכון הנלווה לכך הניעו את מודל התשלומים בשנות ה-1920, התוכנית המשיכה להתקיים לאורך המאה. לפני ההאטה הכלכלית שגרמה למגיפה האחרונה, תוכניות התשלומים תרמו ל-1% מהמכירות בארה"ב בלבד, שמונעות בחלקן על ידי צרכים כלכליים ובחלקן על ידי סגנון סיפוק מיידי-תשלום דחוי של החיים המודרניים.
Buy-Now-Pay-Later הוא פשוט יין ישן בבקבוק חדש. עם ספקי BNPL של צד שלישי כגון Klarna, Affirm וכו', התממשקות בין סוחרים וצרכנים, אפשרות תשלום מסוג זה תפסה מקום בשנים האחרונות. ההאטה הכלכלית שנגרמה לאחרונה כתוצאה מהמגפה הגדילה עוד יותר את הטווח והתפשטות של צורת תשלום זו בשטח הקמעונאי.
פעולתו של BNPL
עבור הצרכן
BNPL נמצא בשימוש יותר ויותר בשוק המקוון והלא מקוון.
- בפלטפורמה המקוונת, כאשר הלקוח בוחר את המוצר שלה ומתכונן לבצע רכישה מקוונת, אם לשוק יש אפשרות של BNPL, היא תועבר לאתר המספק אפשרות לתשלום דחוי כמו זה שמוצג להלן.
- במידה והלקוחה בחרה בתשלום ללא ריבית דרך אפליקציית BNPL, היא מתבקשת לקבל פרטים, שעשויים לכלול פרטי אשראי ופרטי בנק על ידי מאפשר BNPL.
- בחנות הלא מקוונת הלקוח ממלא טופס ידני עם פרטים או מעביר את הנתונים לעובד החנות. לאחר מכן, הפרטים מוכנסים למאגר מידע דיגיטלי על ידי פקיד או מתקשרים מילולית עם פקיד שמזין את הנתונים לטופס דיגיטלי. בחלק מהחנויות מסופק ללקוח טאבלט/פד אלקטרוני אליו היא ממלאת את הנתונים הנדרשים.
- הפרטים נבדקים על ידי הסוחר או ספק צד שלישי לצורך תקפות ואישור.
- אם יאושר, ייתכן שיידרש מקדמה קטנה, כגון 25% מסכום הרכישה הכולל, כאשר תשלומים לאחר מכן ישולמו במועד מוגדר מאוחר יותר בסדרה של תשלומים ללא ריבית.
- ניתן לשלם את כל התשלומים בהמחאה או בהעברה בנקאית; או מחויב אוטומטית מכרטיס חיוב, חשבון בנק או כרטיס אשראי.
- ההבדל בין תשלום BNPL לתשלום בכרטיס אשראי הוא שהראשון הוא לרוב ללא ריבית (אך לא תמיד), והרכישה משולמת במלואה במהלך התקופה שנקבעה. בכרטיסי אשראי, ניתן להאריך את האשראי ללא הגבלת זמן, כאשר ריבית תצמח עם הזמנים המוגדלים.
בשביל הסוחר
סוחרים המעוניינים לאמץ פתרון BNPL יכולים להקים מערכת כזו בעצמם (מודל סוחר באמצעות טכנאי פיננסים או FinTech) או להיעזר בספק BNPL של צד שלישי (מודל שותף).
מודל הסוחר הוא פשוט; הסוחר מתקשר עם הלקוח בהסכם לתכנון תשלום הסחורה שנרכשה בתשלומים רבים. ייתכן שתתווסף ריבית לשיטת התשלום או לא, בהתאם למדיניות של הסוחר, ערך הסחורה שנמכרה ומשך התשלום.
עבור ספק ה-BNPL
במודל השותף, צד שלישי מתממשק בין הסוחר ללקוח ומציע את אפשרות התשלום בתשלומים. ישנם שני סוגים של פתרונות BNPL של צד שלישי - הלוואות עמלות עסקאות סוחר והלוואות בריבית קונים:
בעמלת עסקת סוחר מסוג BNPL, הלקוח אינו מחויב בסכום נוסף בגין ניצול האפשרות של BNPL. במקום זאת, הסוחר מחויב בעמלה שהיא בדרך כלל 2-8% מסכום הרכישה.
בהלוואות בריבית קונים, הסוחר אינו מחויב בעמלה, אך הלקוח משלם ריבית כחלק מתוכנית התשלומים שלו. זה דומה לתוכניות התשלומים המסורתיות שקיימות כבר יותר ממאה שנה.
מודל השותף פועל בדרך כלל באופן הבא:
- כאשר הלקוחה בוחרת באופציית הרכישה של BNPL, היא נדרשת למסור מידע לגבי הסכומים של כל תשלומים, התקופה בה הם משולמים ואופן התשלום (כרטיס אשראי, כרטיס חיוב, העברה בנקאית, בנקאות מקוונת וכו' .).
- לאחר מכן נדרש הלקוח למסור פרטים מתאימים כגון מספר כרטיס אשראי, מספר חשבון בנק וכדומה, באמצעותם רשאי הספק לבצע בדיקת אשראי ללקוח.
- לאחר אישור, הרכישה נחשבת הושלמה.
- לאחר השלמת תהליך הרכישה בסופו של הלקוח, הספק משלם את מלוא סכום הרכישה לסוחר, בניכוי עמלות כלשהן שסוכמו עם הסוחר.
- הספק גובה את שאר התשלומים ישירות מהלקוח בפרקי הזמן שנקבעו מראש.
השימוש ב-OCR במערכת האקולוגית של BNPL
OCR שימושי בשני שלבים של פרוטוקול BNPL, כלומר, בשלב הזנת הנתונים ובשלב של אימות KYC על ידי ספק BNPL.
בחנות האופליין שבוחרת להשתמש ב-BNPL, הלקוח נדרש פעמים רבות למלא טופס עם פרטים שיש להזין במחשב. לעתים קרובות הטופס הוא משהו כזה:
את הנתונים שמילא הלקוח בטופס יש להזין ידנית למערכת על ידי עובד למאגר מידע. לאחר מכן תוכנת BNPL מאמתת את הנתונים ושולחת בחזרה את הערת האישור להמשך עיבוד. זה כמו שהחלקת כרטיס האשראי והנתונים מאומתים לאישור.
ספק שירותי ה-BNPL יכול גם להפיק תועלת עצומה מהשימוש ב-OCR בבדיקת מסמכי ה-KYC המצורפים כגון תעודת הזהות, פרטי הבנק וכו'. בדיקות ה-KYC הללו חייבות להתרחש בזמן אמת וחילוץ נתונים אוטומטיים מהמסמכים שהועלו יעזור במהירות המהירה אימות של נתונים רלוונטיים ממסמכים אלה עם מידע מקור.
להזנה ידנית של נתונים פיננסיים עבור פעולות BNPL יש את הבעיות הבאות:
1. שיעורי שגיאה גבוהים: הזנת נתונים גולמיים שלא לאחריהם שלבי אימות הוכחו כבעלי שיעור שגיאה של עד 4%. כדי לשים את זה בפרספקטיבה, יש 2 שגיאות על כל חמש ערכים שנעשו. כל טעות בפרטי הכספים עלולה להיות קטסטרופלית לארגון וללקוח. את שיעורי השגיאות הגבוהים הקשורים להזנת נתונים ידנית ניתן לייחס למגוון סיבות, החל מהכשרה לא מספקת של אנשי מקצוע בהזנת נתונים ועד עייפות אנושית, פרשנות שגויה של נתונים וכו'. לפי 'הערכת איכות הנתונים', טעויות יכולות לנבוע מערכים חסרים, מה שיכול, בתורו, ליצור אי התאמות בתפוקה הרצויה. אפילו מפעיל הזנת הנתונים הטוב ביותר נוטה לעשות טעויות כאשר משימת הזנת הנתונים חוזרת על עצמה ו/או כוללת נפח גדול של נתונים. לחלופין, החברות יצטרכו לבצע מיקור חוץ של פעולת הזנת הנתונים, מה ששוב עולה כסף.
2. עיכובים: הזנה ידנית של נתונים גוזלת זמן. קצב טוב של הזנת נתונים ממסמכי נייר נע בין 10,000 ל-15,000 הקשות בשעה. נתונים מורכבים הדורשים הבנה לפני הזנתם, יעכבו את התהליך עוד יותר. לפיכך, הזנת 400 יחידות נתונים תיקח למפעיל מוכשר בין 8 ל-10 דקות, מה שהופך בלתי מקובל אם נפח הנתונים גבוה.
3. שעמום אנושי: התהליך של הזנת נתונים ידנית חוזר על עצמו ומייגע ויכול לגרום לדמורליזציה. הזנת נתונים ידנית עלולה להוביל לפיכך לאי שביעות רצון העובדים ולשיעור תחלופה גבוה. אלו הן בעיות רציניות בסביבה העסקית התחרותית של ימינו.
זה המקום שבו תוכנת חילוץ נתונים OCR יכולה לעזור
זיהוי תווים אופטי או OCR ממירים כל סוג של טקסט או מידע המאוחסן במסמכים דיגיטליים לנתונים קריאים במכונה. כך ניתן להמיר עותקים קשיחים ומסמכי נייר לפורמטי קבצים הניתנים לקריאה במחשב, המתאימים לעריכה נוספת או לעיבוד נתונים; הקלה על המעבר למשרדים ללא נייר.
OCR חילוץ נתונים ממסמכים לא מובנים
OCR טוב חייב להיות מסוגל:
- חלץ נתונים מובנים, לא מובנים ולא מובנים.
- משוך נתונים ממספר מקורות.
- ייצא נתונים שחולצו בפורמט הרצוי
- להיות משולב עם תוכנה המעבירה את הנתונים בזמן אמת ל-FinTech Enabler בעסק או לספק BNPL של צד שלישי
דרך אידיאלית שבה ניתן להשתמש ב-OCR לעיבוד BNPL היא כאשר הוא משולב ישירות בצינור של FinTech.
יתרונות של OCR במערכת האקולוגית של BNPL
- שיפור הדיוק והפחתה של טעויות אנוש: אוטומציה יכולה לבטל הרבה מהטעויות האנושיות שנגרמות עקב פיקוח, עייפות או הכשרה לא מספקת.
- חיסכון בזמן: אין ספק שהאוטומציה מהירה יותר מחילוץ ידני של נתונים. יש להעביר את נתוני הכספים והאשראי של הלקוח לטכנאי הפיננסי בזמן אמת על מנת שתהליך הרכישה יושלם במהלך ביקור זה. הזנה אוטומטית של נתונים יכולה לזרז את התהליך ובכך למנוע עיכובים בתהליך הרכישה.
- שליטה טובה יותר וגישה לנתונים: מיקום מרכזי של נתונים מובנים הופך אותם לנגישים יותר לכל בעלי העניין והמשתתפים בעסק, ובכך מאפשר קוהרנטיות בפעילות העסקית.
- יתרונות עלות: בעוד שההשקעה הראשונית באוטומציה של OCR יכולה להיות מרתיעה, החיסכון בעלויות באמצעות שיפורי פרודוקטיביות, מורל העובדים וחיסכון בזמן יכולים לפצות על עלויות ההתקנה של מערכות אוטומטיות לאיסוף נתונים.
- מדרגיות: מערכות חילוץ נתונים OCR מציעות מרחב להגדלת קנה המידה של העסק מבלי לדאוג לגבי כמויות הנתונים שיודלו בהתאם.
OCR מבוסס בינה מלאכותית עם ננונטים
Nanonets היא תוכנת OCR הממנפת יכולות AI ו-ML לחילוץ אוטומטי של נתונים לא מובנים/מובנים ממסמכי PDF, תמונות וקבצים סרוקים. שלא כמו פתרונות OCR מסורתיים, Nanonets אינו דורש כללים ותבניות נפרדים עבור כל סוג מסמך חדש.
בהסתמך על אינטליגנציה קוגניטיבית מונעת בינה מלאכותית, Nanonets יכולים להתמודד עם סוגי מסמכים מובנים למחצה ואפילו בלתי נראים תוך שיפור לאורך זמן. אלגוריתם & OCR של Nanonets לומדים ללא הרף. ניתן לאמן אותם או להכשיר אותם מספר פעמים והם ניתנים להתאמה אישית. אתה יכול גם להתאים אישית את הפלט, כדי לחלץ רק טבלאות או הזנות נתונים ספציפיים לעניין שלך.
ה-API של Nanonets מספק מהירויות גבוהות ודיוק רב בחילוץ פריטי שורה של נתונים ומניע אוטומציה לניהול פריטי שורה. ה-API של Nanonets יכול לבצע את המשימות הבאות:
- זיהוי מדויק של מבנה הטבלה של פריט שורה המכיל מסמכים כמו טפסים.
- כל ערכי הפריט הקיימים בטפסים כמו שם, מוצר, מחיר, סכום כולל, הנחות וכו'.
- ניתן לחלץ את הנתונים כפלט JSON שיכול לאפשר בניית אפליקציות ופלטפורמות מותאמות אישית.
למרות שהיא מציעה ממשק API ותיעוד מעולים למפתחים, התוכנה אידיאלית גם לארגונים ללא צוות מפתחים פנימי.
היתרונות של שימוש ב-Nanonets על פני תוכנות OCR אוטומטיות אחרות חורגים הרבה מעבר לחיסכון בעלויות, דיוק וקנה מידה. Nanonets מספקת בנוסף יתרונות ייחודיים המציבים אותה הרבה לפני המתחרים:
- כלי ללא קוד באמת
- שילוב קל של Nanonets עם רוב תוכנות CRM, ERP, שירותי תוכן או RPA.
- אין צורך בעיבוד לאחר: Nanonets OCR יכול לזהות טקסט בכתב יד, תמונות של טקסט במספר שפות בו-זמנית, תמונות ברזולוציה נמוכה, תמונות עם גופנים חדשים או סתמיים וגדלים משתנים, תמונות עם טקסט מוצל, טקסט מוטה, טקסט אקראי לא מובנה, תמונה רעש, תמונות מטושטשות ועוד.
- עובד עם נתונים מותאמים אישית באמצעות שימוש בנתונים מותאמים אישית לאימון מודלים של OCR.
- זיהוי ריבוי קלט: Nanonets OCR יכול לזהות טקסט בכתב יד, תמונות של טקסט במספר שפות בו-זמנית, תמונות ברזולוציה נמוכה, תמונות עם גופנים חדשים או סתמיים וגדלים משתנים, תמונות עם טקסט מוצל, טקסט מוטה, טקסט אקראי לא מובנה, רעשי תמונה, תמונות מטושטשות ומספר שפות
- עצמאות מפורמטים: Nanonets אינה מחויבת כלל לתבנית המסמכים. אתה יכול ללכוד נתונים קוגניטיבית בטבלאות או פריטים או בכל פורמט אחר!
ממסעדה
נוף הצרכנים השתנה מאוד ב-20 השנים האחרונות, במיוחד בשנתיים האחרונות של סגרות שנגרמו על ידי מגיפה וירידה כלכלית. ממרחב שהיה נסמך בעבר על רכישות במזומן לכזה שאומץ כעת באופן מלא דיגיטציה של עסקאות, השוק עובר מהפך המאפשר לו לרתום טכנולוגיה וחידושים חדשים למלוא הפוטנציאל שלהם. גישת ה-BNPL היא הצעד ההגיוני הבא באבולוציה של השטח הקמעונאי. השימוש ב-OCR בזרימת העבודה של BNPL מגיע עם יתרונות משכנעים כמו חיסכון בזמן ובעלויות, תהליך אישור יעיל ובסופו של דבר אימוץ טוב יותר על ידי סוחרים
- &
- 000
- שנים 20
- אודות
- גישה
- פי
- חֶשְׁבּוֹן
- לרוחב
- פעילויות
- אימוץ
- פרסומת
- הסכם
- AI
- אַלגוֹרִיתְם
- תעשיות
- מאפשר
- כמות
- כמויות
- API
- האפליקציה
- גישה
- אפליקציות
- אוטומטי
- אוטומציה
- זמין
- בנק
- חשבון בנק
- העברה בנקאית
- בנקאות
- להיות
- הטבות
- הטוב ביותר
- שחור
- בִּניָן
- עסקים
- לִקְנוֹת
- קנייה
- יכולות
- קיבולת
- כרטיסים
- מזומנים
- טעון
- בדיקה
- בדיקות
- קוגניטיבית
- חברות
- משכנע
- תחרות
- מורכב
- מושג
- צרכן
- צרכנים
- תוכן
- תרם
- לִשְׁלוֹט
- עלויות
- יכול
- אשראי
- כרטיס אשראי
- כרטיסי אשראי
- נתונים
- עיבוד נתונים
- מסד נתונים
- תאריכים
- כרטיס חיוב
- עיכוב
- עיכובים
- דרישה
- דכאון
- איתור
- מפותח
- מפתחים
- דיגיטלי
- דיגיטציה
- מסמכים
- מטה
- מונע
- מוקדם
- כַּלְכָּלִי
- האטה כלכלית
- בוטל
- נכנס
- נכנס
- סביבה
- אבולוציה
- מהר יותר
- אגרות
- לממן
- כספי
- מידע פיננסי
- fintech
- מתאים
- תזרים
- הבא
- טופס
- צורות
- מלא
- עתיד
- הולך
- טוב
- סחורות
- גדול
- לעזור
- גָבוֹהַ
- מאוד
- היסטוריה
- איך
- HTTPS
- תמונה
- לכלול
- גדל
- מידע
- משולב
- השתלבות
- מוֹדִיעִין
- אינטרס
- השקעה
- IT
- קלארנה
- KYC
- נוף
- שפות
- גָדוֹל
- עוֹפֶרֶת
- לִלמוֹד
- מנופים
- קו
- הלוואות
- מיקום
- מנעולים
- הסתכלות
- עשייה
- ניהול
- המנטרה
- מדריך ל
- באופן ידני
- ייצור
- שוק
- סוחר
- סוחרים
- ML
- מודל
- מודלים
- כסף
- רוב
- רעש
- מספר
- ים
- הַצָעָה
- הצעה
- המיוחדות שלנו
- באינטרנט
- בנקאות מקוונת
- תפעול
- אפשרות
- אפשרויות
- ארגון
- ארגונים
- אחר
- נפרע
- מגיפה
- מאמר
- המשתתפים
- שותף
- תשלום
- תשלום
- תשלומים
- תקופות
- פרספקטיבה
- פלטפורמה
- פלטפורמות
- מדיניות
- פופולרי
- להציג
- מחיר
- בעיות
- תהליך
- המוצר
- הפקה
- פִּריוֹן
- אנשי מקצוע
- פרוטוקול
- לספק
- מספק
- לִרְכּוֹשׁ
- נרכש
- רכישות
- איכות
- תעריפים
- חי
- זמן אמת
- סיבות
- שֵׁפֶל
- להכיר
- שיא
- לדרוש
- נדרש
- קמעוני
- rpa
- כללי
- מכירות
- סולם
- דרוג
- תכנית
- מגזר
- סדרה
- שרות
- שירותים
- סט
- הצבה
- דומה
- אתר
- קטן
- תוכנה
- נמכרים
- פתרונות
- משהו
- מֶרחָב
- רווחים
- התפשטות
- התמחות
- מניות
- חנות
- חנויות
- סגנון
- מערכת
- מערכות
- משימות
- נבחרת
- טכנולוגיה
- העולם
- צד שלישי
- דרך
- זמן
- דורש זמן רב
- מסורתי
- הדרכה
- עסקה
- עסקות
- טרנספורמציה
- ייחודי
- us
- להשתמש
- ערך
- ספקים
- אימות
- כֶּרֶך
- מה
- מי
- לְלֹא
- עובד
- עוֹלָם
- שנים