パンデミックとそれに伴う財政難の影響で、最近、「今すぐ購入して後で支払う (BNPL)」方式の購入が急増しています。 名前が示すように、BNPL は短期ローンの一種で、多くの場合無利子ですが、隠れたコストがかかる場合もあり、消費者が購入して将来の日に支払うことができます。 これらは、販売時点での分割払い (または、大西洋側に応じて「分割払い」) 支払いスキームの一種で、オンラインとオフラインの小売スペースの両方で、ますます人気のあるオプションになりつつあります。
BNPL とは何か、ベンダーが BNPL をどのように使用して利益を得ることができるか、およびシーンにおけるナノネットの適合性について学びましょう。
コンテンツの表
- BNPLの進化
- BNPLの仕組み
- BNPL エコシステムにおける OCR の使用
- OCR 非構造化ドキュメントからのデータ抽出
- BNPL エコシステムにおける OCR の利点
- Nanonets を使用した AI ベースの OCR
- 取り除く
BNPLの進化
購入品の分割払いは新しい概念ではありません。 伝えられるところによると、1850 年代に開発されたとされており、現代史における割賦購入の最も古い記録は 1920 年代にまで遡ります。 第一次世界大戦後の不況期には、製造業の大規模な生産能力と消費者需要との間に不一致があったため、米国および世界各地で分割払いプランが広範に使用されるようになりました。
1920 年代に不況とそれに伴う倹約が分割払いモデルを推進したとすれば、この制度は世紀を超えて存在し続けています。 最近のパンデミックによる経済低迷が引き起こされる前は、部分的には経済的ニーズ、部分的には現代生活の即時満足の後払いスタイルによって推進され、米国だけでも分割払い制度が売上の 1% に貢献していました。
「今すぐ購入して後で支払う」ということは、古いワインを新しいボトルに詰めただけのことです。 Klarna、Affirm などのサードパーティ BNPL プロバイダーが販売者と消費者の間を仲介するため、このタイプの支払いオプションは近年普及してきました。 最近のパンデミックによる経済低迷により、小売業界におけるこの支払い形式の利用範囲と普及がさらに強化されました。
BNPLの仕組み
消費者向け
BNPL は、オンラインとオフラインの両方の市場で使用されることが増えています。
- オンライン プラットフォームでは、顧客が製品を選択してオンライン購入の準備をするときに、マーケットプレイスに BNPL のオプションがある場合、以下に示すような後払いのオプションを提供するサイトに移動します。
- 顧客が BNPL アプリを介して無利息支払いを選択した場合、BNPL イネーブラーによってクレジットや銀行の詳細を含む詳細を求められます。
- オフライン ストアでは、顧客はフォームに詳細を手動で入力するか、データを店舗の従業員に伝えます。 その後、詳細は店員によってデジタル データベースに入力されるか、店員と口頭でやり取りされ、店員がデータをデジタル フォームに入力します。 一部の店舗では、顧客にタブレット/電子パッドが提供され、そこに必要なデータを入力します。
- 詳細は販売者またはサードパーティプロバイダーによって有効性と承認がチェックされます。
- 承認された場合、購入総額の 25% などの少額の頭金が必要となる場合があり、その後の支払いは一連の無利息分割払いで後で指定された時期に支払われます。
- すべての分割払いは小切手または銀行振込でお支払いいただけます。 または、デビットカード、銀行口座、またはクレジットカードから自動的に引き落とされます。
- BNPL 支払いとクレジット カード支払いの違いは、前者は多くの場合無利子 (常にではありません) であり、購入は規定の期間内に全額返済されることです。 クレジット カードでは、クレジットは無期限に延長され、回数が増えるごとに利息が発生します。
商人のために
BNPL ソリューションの導入を検討している販売者は、そのようなシステムを自分でセットアップする (金融技術者または FinTech を使用する販売者モデル) か、サードパーティの BNPL プロバイダー (パートナー モデル) を利用することができます。
販売者モデルは単純です。 販売者は、購入した商品の分割払いを計画するために顧客と契約を結びます。 販売者のポリシー、販売された商品の価値、分割払いの期間に応じて、支払い方法に利息が追加される場合もあれば、追加されない場合もあります。
BNPLプロバイダーの場合
パートナー モデルでは、サードパーティが販売者と顧客の間を仲介し、分割払いオプションを提供します。 サードパーティの BNPL ソリューションには、販売者取引手数料ローンと買い物客金利ローンの XNUMX 種類があります。
マーチャント取引手数料タイプ BNPL では、顧客は BNPL のオプションを利用するために追加料金を請求されません。 代わりに、販売者には通常購入金額の 2 ~ 8% の手数料が請求されます。
買い物客金利ローンでは、販売者には手数料がかかりませんが、顧客は分割払いプランの一部として利息を支払います。 これは、XNUMX 世紀以上にわたって存在してきた従来の分割払いプランに似ています。
パートナー モデルは通常、次のように機能します。
- 顧客が BNPL の購入オプションを選択した場合、各分割払いの金額、支払期間、支払い方法 (クレジット カード、デビット カード、銀行振込、オンライン バンキングなど) に関する情報を提供する必要があります。 。)。
- その後、顧客はクレジット カード番号、銀行口座番号などの適切な詳細情報を提供するよう求められます。プロバイダーはこれを使用して顧客の信用調査を実行します。
- 承認されると、購入は完了したものとみなされます。
- 顧客側で購入プロセスが完了すると、プロバイダーは販売者と合意した手数料を差し引いた購入金額の全額を販売者に支払います。
- プロバイダーは、所定の期間に残りの分割払いを顧客から直接回収します。
BNPL エコシステムにおける OCR の使用
OCR は、BNPL プロトコルの XNUMX つのステップ、つまりデータ入力ステップと BNPL プロバイダーによる KYC 検証の段階で役立ちます。
BNPL の使用を選択したオフライン ストアでは、多くの場合、顧客はコンピューターに入力する必要がある詳細をフォームに記入するよう求められます。 多くの場合、フォームは次のようなものになります。
顧客がフォームに記入したデータは、従業員が手動でシステムにデータベースに入力する必要があります。 次に、BNPL ソフトウェアはデータを検証し、さらなる処理のために承認通知を送り返します。 これは、クレジット カードがスワイプされ、データが承認のために検証されるのと似ています。
BNPL サービス プロバイダーは、ID や銀行詳細などの添付された KYC 文書をチェックする際に OCR を使用することで大きなメリットを得ることができます。これらの KYC チェックはリアルタイムで実行する必要があり、アップロードされた文書からの自動データ抽出は迅速な処理に役立ちます。これらの文書の関連データをソース情報と照合します。
BNPL 業務の財務データを手動で入力するには、次の問題があります。
1. 高いエラー率: 検証手順を経ていない未加工データの入力では、エラー率が 4% も高いことが示されています。 大局的に考えると、2 つのエントリごとに XNUMX つのエラーが発生することになります。 財務の詳細に誤りがあると、組織と顧客に致命的な影響を与える可能性があります。 手動データ入力に関連する高いエラー率は、データ入力専門家の不十分なトレーニングから人間の疲労、データの誤解など、さまざまな理由に起因する可能性があります。「データ品質評価」によると、エラーは値の欠落によって発生する可能性があります。その結果、目的の出力に矛盾が生じる可能性があります。 データ入力タスクが繰り返し行われる場合、および/または大量のデータが関与する場合は、優秀なデータ入力オペレーターであっても間違いを犯す傾向があります。 あるいは、企業はデータ入力作業を外部委託する必要があり、これにもまた費用がかかります。
2. 遅延: データの手動入力には時間がかかります。 紙の文書からのデータ入力の適切な速度は、10,000 時間あたり 15,000 ~ 400 キーストロークの範囲です。 入力前に理解する必要がある複雑なデータの場合、プロセスがさらに遅れる可能性があります。 したがって、8 単位のデータを入力するには、有能なオペレーターでも 10 ~ XNUMX 分かかりますが、データ量が多い場合にはこれは許容できません。
3. 人間の退屈: 手作業によるデータ入力のプロセスは反復的で退屈であり、士気が低下する可能性があります。 したがって、手動でデータを入力すると、従業員の不満が生じ、離職率が高くなる可能性があります。 これらは、今日の競争の激しいビジネス環境において深刻な問題です。
ここで OCR データ抽出ソフトウェアが役に立ちます。
光学式文字認識 (OCR) は、デジタル文書に保存されているあらゆる種類のテキストや情報を機械可読データに変換します。 したがって、ハードコピーや紙文書を、さらなる編集やデータ処理に適した、コンピュータ可読ファイル形式に変換できます。 オフィスのペーパーレス化を促進します。
OCR 非構造化ドキュメントからのデータ抽出
優れた OCR は次のことができる必要があります。
- 構造化データ、不十分な構造化データ、および非構造化データを抽出します。
- 複数のソースからデータをプルします。
- 抽出したデータを希望の形式でエクスポートします
- ビジネスの FinTech イネーブラーまたはサードパーティの BNPL プロバイダーにデータをリアルタイムで送信するソフトウェアと統合する
OCR を BNPL 処理に使用できる理想的な方法は、OCR を FinTech のパイプラインに直接統合する場合です。
BNPL エコシステムにおける OCR の利点
- 精度の向上と人的エラーの削減: 自動化により、見落とし、疲労、不適切なトレーニングによって引き起こされる人的エラーの多くを排除できます。
- 時間の節約: 自動化は間違いなく手動でデータを抽出するよりも高速です。 この訪問中に購入プロセスを完了するには、顧客の財務および信用データをリアルタイムで金融技術者に送信する必要があります。 データの自動入力によりプロセスが迅速化され、購入プロセスの遅延を回避できます。
- データのより良い制御とアクセス:構造化データの集中化された場所により、ビジネスのすべての利害関係者と参加者がデータにアクセスしやすくなり、ビジネス活動の一貫性が可能になります。
- コストの利点: OCR 自動化への初期投資は気が遠くなるかもしれませんが、生産性の向上、従業員の士気、時間の節約によるコスト削減により、自動データ抽出システムのセットアップ コストを補うことができます。
- スケーラビリティ: OCR データ抽出システムは、それに応じてスケールされるデータの量を気にすることなく、ビジネスをスケールアップする余地を提供します。
ナノネットを使用した AI ベースの OCR
Nanonets は、AI と ML の機能を活用して、PDF ドキュメント、画像、スキャンされたファイルから非構造化/構造化データを自動的に抽出する OCR ソフトウェアです。 従来の OCR ソリューションとは異なり、Nanonets では、新しいドキュメント タイプごとに個別のルールやテンプレートを必要としません。
AI 主導の認知知能に依存して、Nanonets は、時間の経過とともに改善しながら、半構造化された文書タイプや目に見えない文書タイプさえも処理できます。 Nanonets アルゴリズムと OCR モデルは継続的に学習します。 これらは複数回トレーニングまたは再トレーニングすることができ、非常にカスタマイズ可能です。 出力をカスタマイズして、関心のある特定のテーブルまたはデータ エントリのみを抽出することもできます。
Nanonets API は、データの品目抽出において高速かつ高精度を実現し、品目管理の自動化を推進します。 Nanonets API は次のタスクを実行できます。
- フォームなどのドキュメントを含むラインアイテムのテーブル構造を正確に検出します。
- 名前、製品、価格、合計額、割引などの形式で存在するすべてのラインアイテムエントリ。
- データは、カスタマイズされたアプリやプラットフォームの構築を可能にするJSON出力として抽出できます。
このソフトウェアは、開発者向けに優れたAPIとドキュメントを提供すると同時に、社内に開発者チームがいない組織にも最適です。
他の自動 OCR ソフトウェアに比べて Nanonets を使用する利点は、コスト削減、精度、スケールをはるかに超えています。 ナノネットはさらに、競合他社よりもはるかに先を行く独自の利点を提供します。
- 真にノーコードツール
- NanonetとほとんどのCRM、ERP、コンテンツサービス、またはRPAソフトウェアとの簡単な統合。
- 後処理は不要:Nanonets OCRは、手書きのテキスト、複数の言語のテキストの画像、低解像度の画像、新しいまたは筆記体のフォントとさまざまなサイズの画像、影のあるテキスト、傾斜したテキスト、ランダムな非構造化テキスト、画像を認識できますノイズ、ぼやけた画像など。
- OCRモデルをトレーニングするためのカスタムデータを使用して、カスタムデータを操作します。
- 複数入力認識:Nanonets OCRは、手書きのテキスト、複数の言語のテキストの画像、低解像度の画像、新しいまたは筆記体のフォントとさまざまなサイズの画像、影のあるテキスト、傾斜したテキスト、ランダムな非構造化テキスト、画像ノイズ、ぼやけた画像、および複数の言語
- フォーマットからの独立性: Nanonets はドキュメントのテンプレートにまったく束縛されません。 表、項目、またはその他の形式でデータを認知的にキャプチャできます。
取り除く
過去 20 年間、特にパンデミックによるロックダウンと経済低迷の過去 XNUMX 年間で、消費者の状況は大きく変化しました。 かつて現金購入に依存していた市場から、現在は取引のデジタル化を完全に受け入れている市場へ、テクノロジーと新たなイノベーションを最大限に活用できるようにする変革を遂げています。 BNPL アプローチは、小売スペースの進化における次の論理的なステップです。 BNPL ワークフローで OCR を使用すると、時間とコストの節約、承認プロセスの合理化、最終的に販売業者による導入の促進など、魅力的なメリットが得られます。
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