Pandemia i związane z nią trudności finansowe doprowadziły do niedawnego wzrostu liczby zakupów w ramach programu „Kup teraz, zapłać później” (BNPL). Jak sama nazwa wskazuje, BNPL to forma krótkoterminowych pożyczek, często nieoprocentowanych, ale czasami z ukrytymi kosztami, która pozwala konsumentom na dokonanie zakupów i opłacenie ich w przyszłości. Są to rodzaje systemów płatności ratalnych w punkcie sprzedaży (lub „rat” w zależności od tego, po której stronie Oceanu Atlantyckiego, do której należysz), które stają się coraz popularniejszą opcją, zarówno w przestrzeniach detalicznych online, jak i offline.
Dowiedzmy się, czym jest BNPL, w jaki sposób dostawcy mogą z niego korzystać i czerpać z niego korzyści, a także o miejscu, w którym Nanonet jest obecny na scenie.
Spis treści
- Ewolucja BNPL
- Działalność BNPL
- Zastosowanie OCR w ekosystemie BNPL
- OCR Ekstrakcja danych z dokumentów nieustrukturyzowanych
- Zalety OCR w ekosystemie BNPL
- OCR oparty na sztucznej inteligencji z Nanonetami
- Na wynos
Ewolucja BNPL
Płacenie za zakupy w ratach nie jest nową koncepcją. Opracowany podobno w latach pięćdziesiątych XIX wieku, najwcześniejszy dostępny zapis dotyczący zakupów ratalnych we współczesnej historii pochodzi z lat dwudziestych XX wieku. Niedopasowanie dużych mocy produkcyjnych w sektorze produkcyjnym do popytu konsumenckiego w okresie kryzysu po I wojnie światowej spowodowało szerokie wykorzystanie planów ratalnych zarówno w USA, jak i gdzie indziej na świecie.
Jeśli recesja i związana z nią oszczędność napędzały model ratalny w latach dwudziestych XX wieku, program ten istnieje nadal przez całe stulecie. Przed niedawnym pogorszeniem koniunktury gospodarczej wywołanym pandemią systemy ratalne stanowiły 1920% sprzedaży w samych Stanach Zjednoczonych, co wynikało częściowo z potrzeb ekonomicznych, a częściowo ze stylu współczesnego życia opartego na natychmiastowej satysfakcji i odroczeniu płatności.
Kup-Teraz-Zapłać-Później to po prostu stare wino w nowej butelce. Dzięki zewnętrznym dostawcom BNPL, takim jak Klarna, Affirm itp., łączącym sprzedawców i konsumentów, ten rodzaj opcji płatności zyskał na popularności w ostatnich latach. Niedawne pogorszenie koniunktury gospodarczej wywołane pandemią jeszcze bardziej zwiększyło zasięg i rozpowszechnienie tej formy płatności w przestrzeni detalicznej.
Działalność BNPL
Dla konsumenta
BNPL jest coraz częściej wykorzystywany zarówno na rynku online, jak i offline.
- Na platformie internetowej, gdy klient wybiera swój produkt i przygotowuje się do zakupu online, jeśli na rynku dostępna jest opcja BNPL, zostanie przeniesiony na stronę oferującą opcję odroczonej płatności, taką jak pokazana poniżej.
- Jeśli klientka wybierze płatność nieoprocentowaną za pośrednictwem aplikacji BNPL, osoba obsługująca BNPL poprosi ją o podanie szczegółów, które mogą obejmować dane kredytowe i bankowe.
- W sklepie stacjonarnym Klient samodzielnie wypełnia formularz ze szczegółami lub przekazuje dane pracownikowi sklepu. Dane te są następnie wprowadzane do cyfrowej bazy danych przez urzędnika lub komunikuje się ustnie z urzędnikiem, który wprowadza dane do postaci cyfrowej. W niektórych sklepach klient otrzymuje tablet/podkładkę elektroniczną, w którą wprowadza wymagane dane.
- Dane są sprawdzane przez sprzedawcę lub zewnętrznego dostawcę pod kątem ważności i zatwierdzenia.
- W przypadku zatwierdzenia może być wymagana niewielka zaliczka, np. 25% całkowitej kwoty zakupu, a kolejne płatności będą płatne w późniejszym określonym terminie w serii nieoprocentowanych rat.
- Wszystkie raty można opłacić czekiem lub przelewem bankowym; lub automatycznie pobierane z karty debetowej, konta bankowego lub karty kredytowej.
- Różnica pomiędzy płatnością BNPL a płatnością kartą kredytową polega na tym, że ta pierwsza jest często nieoprocentowana (choć nie zawsze), a zakup jest całkowicie spłacany w określonym terminie. W przypadku kart kredytowych kredyt można przedłużać na czas nieokreślony, a odsetki naliczane są wraz z upływem czasu.
Dla kupca
Sprzedawcy chcący wdrożyć rozwiązanie BNPL mogą albo samodzielnie skonfigurować taki system (model sprzedawcy wykorzystujący technika finansowego lub FinTech), albo skorzystać z zewnętrznego dostawcy BNPL (model partnerski).
Model sprzedawcy jest prosty; sprzedawca zawiera z klientem umowę dotyczącą rozłożenia płatności za zakupiony towar na wiele rat. Do metody płatności mogą zostać dodane odsetki lub nie, w zależności od polityki sprzedawcy, wartości sprzedanych towarów i czasu trwania raty.
Dla dostawcy BNPL
W modelu partnerskim strona trzecia pośredniczy pomiędzy sprzedawcą a klientem i oferuje opcję płatności ratalnej. Istnieją dwa rodzaje rozwiązań BNPL stron trzecich – pożyczki z tytułu opłat transakcyjnych i pożyczki odsetkowe dla kupujących:
W przypadku opłaty transakcyjnej sprzedawcy typu BNPL klient nie jest obciążany żadną dodatkową kwotą za skorzystanie z opcji BNPL. Zamiast tego sprzedawca zostaje obciążony opłatą, która zazwyczaj wynosi 2–8% kwoty zakupu.
W przypadku pożyczek konsumenckich sprzedawca nie jest obciążany opłatą, ale klient płaci odsetki w ramach swojego planu ratalnego. Jest to podobne do tradycyjnych planów ratalnych, które istnieją od ponad wieku.
Model partnera zazwyczaj działa w następujący sposób:
- Klient wybierając opcję zakupu BNPL zobowiązany jest do podania informacji o wysokości każdej raty, okresie jej spłaty oraz sposobie płatności (karta kredytowa, karta debetowa, przelew bankowy, bankowość internetowa itp.) .).
- Klient jest wówczas zobowiązany do podania odpowiednich danych, takich jak numer karty kredytowej, numer rachunku bankowego itp., za pomocą których usługodawca może sprawdzić zdolność kredytową klienta.
- Po zatwierdzeniu zakup uznaje się za zrealizowany.
- Po zakończeniu procesu zakupu u klienta dostawca płaci sprzedawcy pełną kwotę zakupu, pomniejszoną o wszelkie opłaty uzgodnione ze sprzedawcą.
- Dostawca pobiera pozostałe raty bezpośrednio od Klienta w ustalonych terminach.
Zastosowanie OCR w ekosystemie BNPL
OCR jest przydatny w dwóch etapach protokołu BNPL, a mianowicie na etapie wprowadzania danych oraz na etapie weryfikacji KYC przez dostawcę BNPL.
W sklepie stacjonarnym, który zdecyduje się na skorzystanie z BNPL, klient często jest zobowiązany do wypełnienia formularza zawierającego dane, które należy wprowadzić do komputera. Często formularz wygląda mniej więcej tak:
Dane wypełniane przez Klienta w formularzu muszą zostać ręcznie wprowadzone do systemu przez pracownika do bazy danych. Oprogramowanie BNPL następnie sprawdza poprawność danych i odsyła potwierdzenie akceptacji do dalszego przetwarzania. Przypomina to przeciąganie karty kredytowej i sprawdzanie danych w celu zatwierdzenia.
Dostawca usług BNPL może również ogromnie zyskać na zastosowaniu OCR przy sprawdzaniu załączonych dokumentów KYC, takich jak dowód osobisty, dane bankowe itp. Te kontrole KYC muszą odbywać się w czasie rzeczywistym, a automatyczne wyodrębnianie danych z przesłanych dokumentów pomoże w szybkim weryfikację istotnych danych z tych dokumentów z informacjami źródłowymi.
Ręczne wprowadzanie danych finansowych dla operacji BNPL wiąże się z następującymi problemami:
1. Wysoki poziom błędów: Wykazano, że poziom błędów podczas wprowadzania surowych danych, po którym nie następują etapy weryfikacji, wynosi aż 4%. Dla porównania, na każde pięć dokonanych wpisów przypadają 2 błędy. Jakikolwiek błąd w szczegółach finansowych może mieć katastrofalne skutki dla organizacji i klienta. Wysoki poziom błędów związany z ręcznym wprowadzaniem danych można przypisać różnym przyczynom, od nieodpowiedniego przeszkolenia specjalistów zajmujących się wprowadzaniem danych po zmęczenie człowieka, błędną interpretację danych itp. Według „Oceny jakości danych” błędy mogą wynikać z brakujących wartości, co z kolei może powodować rozbieżności w pożądanych wynikach. Nawet najlepszy operator wprowadzania danych jest podatny na popełnianie błędów, gdy zadanie wprowadzania danych jest powtarzalne i/lub wymaga dużej ilości danych. W przeciwnym razie firmy musiałyby zlecić wprowadzanie danych podmiotom zewnętrznym, co z kolei wiąże się z kosztami.
2. Opóźnienia: Ręczne wprowadzanie danych jest czasochłonne. Dobra szybkość wprowadzania danych z dokumentów papierowych waha się od 10,000 15,000 do 400 8 naciśnięć klawiszy na godzinę. Złożone dane, które wymagają zrozumienia przed wprowadzeniem, dodatkowo opóźniłyby proces. Zatem wprowadzenie 10 jednostek danych zajęłoby kompetentnemu operatorowi od XNUMX do XNUMX minut, co przy dużej objętości danych staje się nie do przyjęcia.
3. Ludzka nuda: proces ręcznego wprowadzania danych jest powtarzalny, żmudny i może działać demoralizująco. Ręczne wprowadzanie danych mogłoby zatem prowadzić do niezadowolenia pracowników i dużej rotacji. Są to poważne problemy w dzisiejszym wysoce konkurencyjnym środowisku biznesowym.
W tym miejscu pomocne może być oprogramowanie do ekstrakcji danych OCR
Optyczne rozpoznawanie znaków, czyli OCR, przekształca dowolny tekst lub informacje przechowywane w dokumentach cyfrowych w dane nadające się do odczytu maszynowego. W ten sposób kopie papierowe i dokumenty papierowe można przekształcić w formaty plików czytelne dla komputera, nadające się do dalszej edycji lub przetwarzania danych; ułatwienie przejścia na biura bez papieru.
OCR Ekstrakcja danych z dokumentów nieustrukturyzowanych
Dobry OCR musi potrafić:
- Wyodrębnij uporządkowane, słabo ustrukturyzowane i nieustrukturyzowane dane.
- Pobieraj dane z wielu źródeł.
- Eksportuj wyodrębnione dane w żądanym formacie
- Być zintegrowany z oprogramowaniem, które przekazuje dane w czasie rzeczywistym do podmiotu obsługującego FinTech w biznesie lub zewnętrznego dostawcy BNPL
Idealnym sposobem wykorzystania OCR do przetwarzania BNPL jest bezpośrednie zintegrowanie go z rurociągiem FinTech.
Zalety OCR w ekosystemie BNPL
- Poprawa dokładności i redukcja błędów ludzkich: Automatyzacja może wyeliminować wiele błędów ludzkich spowodowanych niedopatrzeniem, zmęczeniem lub nieodpowiednim szkoleniem.
- Oszczędność czasu: Automatyzacja jest niewątpliwie szybsza niż ręczne wyodrębnianie danych. Dane finansowe i kredytowe klienta muszą zostać przesłane do technika finansowego w czasie rzeczywistym, aby proces zakupu mógł zostać sfinalizowany podczas tej wizyty. Zautomatyzowane wprowadzanie danych może przyspieszyć proces i tym samym uniknąć opóźnień w procesie zakupowym.
- Lepsza kontrola i dostęp do danych: Scentralizowana lokalizacja ustrukturyzowanych danych sprawia, że są one bardziej dostępne dla wszystkich interesariuszy i uczestników biznesu, umożliwiając w ten sposób spójność działań biznesowych.
- Korzyści finansowe: Chociaż początkowa inwestycja w automatyzację OCR może być zniechęcająca, oszczędności wynikające z poprawy produktywności, morale pracowników i oszczędności czasu mogą zrekompensować koszty konfiguracji automatycznych systemów ekstrakcji danych.
- Skalowalność: systemy ekstrakcji danych OCR oferują możliwość skalowania przedsiębiorstwa bez martwienia się o ilość danych, które zostaną odpowiednio skalowane.
OCR oparty na sztucznej inteligencji i Nanonets
Nanonets to oprogramowanie OCR, które wykorzystuje możliwości AI i ML do automatycznego wyodrębniania nieustrukturyzowanych/ustrukturyzowanych danych z dokumentów PDF, obrazów i zeskanowanych plików. W przeciwieństwie do tradycyjnych rozwiązań OCR, Nanonets nie wymaga odrębnych reguł i szablonów dla każdego nowego typu dokumentu.
Opierając się na inteligencji poznawczej opartej na sztucznej inteligencji, Nanonets może obsługiwać częściowo ustrukturyzowane, a nawet niewidoczne typy dokumentów, przy jednoczesnym ulepszaniu się w miarę upływu czasu. Algorytm Nanonets i modele OCR uczą się w sposób ciągły. Można ich wielokrotnie szkolić i przekwalifikowywać, a ponadto można je dostosowywać do indywidualnych potrzeb. Możesz także dostosować dane wyjściowe, aby wyodrębnić tylko określone tabele lub wpisy danych, które Cię interesują.
Interfejs API Nanonets zapewnia dużą prędkość i dużą dokładność ekstrakcji danych elementów zamówienia oraz zapewnia automatyzację zarządzania elementami zamówienia. API Nanonets może wykonywać następujące zadania:
- Dokładne wykrywanie struktury tabeli pozycji zawierającej dokumenty, takie jak formularze.
- Wszystkie wpisy pozycji, które są obecne w formularzach, takie jak nazwa, produkt, cena, suma całkowita, rabaty itp.
- Dane można wyodrębnić jako dane wyjściowe JSON, które umożliwiają tworzenie niestandardowych aplikacji i platform.
Oferując świetny interfejs API i dokumentację dla programistów, oprogramowanie jest również idealne dla organizacji bez własnego zespołu programistów.
Korzyści z używania Nanonets w porównaniu z innym zautomatyzowanym oprogramowaniem OCR wykraczają daleko poza oszczędność kosztów, dokładność i skalę. Nanonets dodatkowo zapewnia unikalne korzyści, które stawiają ją daleko przed konkurencją:
- Narzędzie naprawdę bez kodu
- Łatwa integracja Nanonetów z większością systemów CRM, ERP, usług treści lub oprogramowania RPA.
- Brak konieczności przetwarzania końcowego: Nanonets OCR rozpoznaje tekst odręczny, obrazy tekstu w wielu językach jednocześnie, obrazy o niskiej rozdzielczości, obrazy z nowymi lub kursywnymi czcionkami io różnych rozmiarach, obrazy z zacienionym tekstem, tekst pochylony, losowy tekst bez struktury, obraz szum, rozmazane obrazy i nie tylko.
- Współpracuje z danymi niestandardowymi dzięki wykorzystaniu danych niestandardowych do trenowania modeli OCR.
- Rozpoznawanie wielu danych wejściowych: Nanonets OCR rozpoznaje tekst odręczny, obrazy tekstu w wielu językach jednocześnie, obrazy o niskiej rozdzielczości, obrazy z nowymi lub kursywnymi czcionkami i różnymi rozmiarami, obrazy z zacienionym tekstem, tekst pochylony, losowy tekst bez struktury, szum obrazu, niewyraźne obrazy i wiele języków
- Niezależność od formatów: Nanonets nie jest w ogóle związany szablonem dokumentów. Możesz kognitywnie przechwytywać dane w tabelach, elementach zamówienia lub w dowolnym innym formacie!
Na wynos
Krajobraz konsumencki zmienił się ogromnie w ciągu ostatnich 20 lat, szczególnie w ciągu ostatnich dwóch lat blokad i pogorszenia koniunktury gospodarczej wywołanych pandemią. Z przestrzeni, która kiedyś opierała się na zakupach gotówkowych, do przestrzeni, która obecnie w pełni wykorzystuje cyfryzację transakcji, rynek przechodzi transformację, która pozwala mu w pełni wykorzystać technologię i nowe innowacje. Podejście BNPL to kolejny logiczny krok w ewolucji powierzchni handlowej. Zastosowanie OCR w przepływie pracy BNPL wiąże się z przekonującymi korzyściami, takimi jak oszczędność czasu i kosztów, usprawniony proces zatwierdzania i ostatecznie lepsze przyjęcie przez sprzedawców
- &
- 000
- 20 roku
- O nas
- dostęp
- Stosownie
- Konto
- w poprzek
- zajęcia
- Przyjęcie
- reklama
- Umowa
- AI
- algorytm
- Wszystkie kategorie
- Pozwalać
- ilość
- kwoty
- api
- Aplikacja
- podejście
- mobilne i webowe
- zautomatyzowane
- Automatyzacja
- dostępny
- Bank
- konto bankowe
- przelew bankowy
- Bankowość
- jest
- Korzyści
- BEST
- Czarny
- Budowanie
- biznes
- kupować
- Zakup
- możliwości
- Pojemność
- Kartki okolicznosciowe
- Gotówka
- naładowany
- kontrola
- Wykrywanie urządzeń szpiegujących
- poznawczy
- Firmy
- zniewalający
- konkurencja
- kompleks
- pojęcie
- konsument
- Konsumenci
- zawartość
- przyczyniły
- kontrola
- Koszty:
- mógłby
- kredyt
- Karta kredytowa
- Karty Kredytowe
- dane
- analiza danych
- Baza danych
- Daty
- Karta debetowa
- opóźnienie
- opóźnienia
- Kreowanie
- Depresja
- Wykrywanie
- rozwinięty
- deweloperzy
- cyfrowy
- digitalizacja
- dokumenty
- na dół
- napędzany
- Wcześnie
- Gospodarczy
- pogorszenie koniunktury gospodarczej
- wyeliminować
- wpisana
- Wchodzi
- Środowisko
- ewolucja
- szybciej
- Opłaty
- finansować
- budżetowy
- dane finansowe
- FINTECH
- dopasować
- pływ
- następujący
- Nasz formularz
- formularze
- pełny
- przyszłość
- będzie
- dobry
- towary
- wspaniały
- pomoc
- Wysoki
- wysoko
- historia
- W jaki sposób
- HTTPS
- obraz
- zawierać
- wzrosła
- Informacja
- zintegrowany
- integracja
- Inteligencja
- odsetki
- inwestycja
- IT
- Klarna
- KYC
- krajobraz
- Języki
- duży
- prowadzić
- UCZYĆ SIĘ
- wykorzystuje
- Linia
- Kredyty
- lokalizacja
- blokady
- poszukuje
- Dokonywanie
- i konserwacjami
- Mantra
- podręcznik
- ręcznie
- produkcja
- rynek
- Kupiec
- Merchants
- ML
- model
- modele
- pieniądze
- większość
- Hałas
- numer
- ocean
- oferta
- oferuje
- Oferty
- Online
- bankowości online
- operacje
- Option
- Opcje
- organizacja
- organizacji
- Inne
- płatny
- pandemiczny
- Papier
- Uczestnicy
- partnerem
- Zapłacić
- płatność
- płatności
- okresy
- perspektywa
- Platforma
- Platformy
- polityka
- Popularny
- teraźniejszość
- Cena
- problemy
- wygląda tak
- Produkt
- Produkcja
- wydajność
- specjalistów
- protokół
- zapewniać
- zapewnia
- zakup
- zakupione
- zakupy
- jakość
- ceny
- Surowy
- w czasie rzeczywistym
- Przyczyny
- recesja
- rozpoznać
- rekord
- wymagać
- wymagany
- detaliczny
- rpa
- reguły
- sole
- Skala
- skalowaniem
- schemat
- sektor
- Serie
- usługa
- Usługi
- zestaw
- ustawienie
- podobny
- witryna internetowa
- mały
- Tworzenie
- sprzedany
- Rozwiązania
- coś
- Typ przestrzeni
- obowiązuje
- rozpiętość
- STAGE
- stany magazynowe
- sklep
- sklep
- styl
- system
- systemy
- zadania
- zespół
- Technologia
- świat
- innych firm
- Przez
- czas
- czasochłonne
- tradycyjny
- Trening
- transakcja
- transakcje
- Transformacja
- wyjątkowy
- us
- posługiwać się
- wartość
- sprzedawców
- Weryfikacja
- Tom
- Co
- KIM
- bez
- działa
- świat
- lat