A pandemia e as dificuldades financeiras associadas resultaram em um recente aumento no esquema de compra Buy-Now-Pay-Later (BNPL). Como o nome sugere, o BNPL é uma forma de empréstimo de curto prazo, geralmente sem juros, mas às vezes com custos ocultos, que permite que os consumidores façam compras e paguem por elas em uma data futura. Trata-se de um tipo de pagamento parcelado no ponto de venda (ou 'parcela', dependendo do lado do Oceano Atlântico a que pertence) esquemas de pagamento que estão se tornando opções cada vez mais populares, tanto em espaços de varejo online quanto offline.
Vamos aprender sobre o que é o BNPL, como os fornecedores podem usá-lo e se beneficiar dele e o ajuste dos Nanonets na cena.
Tabela de conteúdo
- A evolução do BNPL
- O funcionamento do BNPL
- O uso de OCR no ecossistema BNPL
- OCR Extração de dados de documentos não estruturados
- Vantagens do OCR no ecossistema BNPL
- OCR baseado em IA com Nanonets
- Evolução
A evolução do BNPL
O pagamento de compras parcelado não é um conceito novo. Alegadamente desenvolvido na década de 1850, o mais antigo registro disponível de compras parceladas na história moderna remonta à década de 1920. O descompasso entre a grande capacidade de produção no setor manufatureiro e a demanda do consumidor durante o período pós-Depressão da Primeira Guerra Mundial resultou no uso extensivo de planos de parcelamento nos EUA e em outras partes do mundo.
Se a recessão e a economia associada impulsionaram o modelo de parcelamento na década de 1920, o esquema continuou a existir ao longo do século. Antes da recente crise econômica induzida pela pandemia, os esquemas de parcelamento contribuíam para 1% das vendas somente nos EUA, impulsionados em parte pelas necessidades econômicas e em parte pelo estilo de gratificação instantânea e pagamento diferido da vida moderna.
Compre-Agora-Pague-Depois é simplesmente vinho velho em uma nova garrafa. Com provedores de BNPL terceirizados, como Klarna, Affirm etc., fazendo interface entre comerciantes e consumidores, esse tipo de opção de pagamento ganhou terreno nos últimos anos. A recente desaceleração econômica induzida pela pandemia aumentou ainda mais o alcance e a disseminação dessa forma de pagamento no varejo.
O funcionamento do BNPL
Para o consumidor
O BNPL está sendo cada vez mais usado no mercado online e offline.
- Na plataforma online, quando o cliente escolhe seu produto e se prepara para fazer uma compra online, caso o marketplace tenha a opção de BNPL, ele será direcionado para um site que oferece a opção de pagamento diferido como mostrado abaixo.
- Se o cliente escolher o pagamento sem juros através do aplicativo BNPL, ele será solicitado a fornecer detalhes, que podem incluir dados bancários e de crédito pelo habilitador do BNPL.
- Na loja offline, o cliente preenche manualmente um formulário com detalhes ou comunica os dados ao funcionário da loja. Os detalhes são então inseridos em um banco de dados digital por um funcionário ou se comunica verbalmente com um funcionário que insere os dados em um formulário digital. Em algumas lojas, é fornecido ao cliente um tablet/pad eletrônico no qual ele preenche os dados solicitados.
- Os detalhes são verificados pelo comerciante ou por um provedor terceirizado para validade e aprovação.
- Se aprovado, um pequeno adiantamento, como 25% do valor total da compra, pode ser necessário, com pagamentos subsequentes a serem pagos posteriormente em uma série de parcelas sem juros.
- Todas as parcelas podem ser pagas por cheque ou transferência bancária; ou debitado automaticamente de um cartão de débito, conta bancária ou cartão de crédito.
- A diferença entre o pagamento com BNPL e o pagamento com cartão de crédito é que o primeiro é muitas vezes sem juros (mas nem sempre), e a compra é totalmente paga no prazo estipulado. Nos cartões de crédito, o crédito pode ser prorrogado por tempo indeterminado, com juros acumulando-se com o tempo.
Para o comerciante
Os comerciantes que desejam adotar uma solução BNPL podem configurar esse sistema por conta própria (modelo de comerciante usando técnico de finanças ou FinTech) ou aproveitar um provedor BNPL terceirizado (modelo de parceiro).
O Modelo do Comerciante é direto; o comerciante firma um acordo com o cliente para planejar o pagamento das mercadorias adquiridas em várias parcelas. Pode haver ou não juros adicionados à forma de pagamento, dependendo das políticas do lojista, do valor das mercadorias vendidas e da duração do parcelamento.
Para o provedor BNPL
No modelo de parceiro, um terceiro faz a interface entre o lojista e o cliente e oferece a opção de parcelamento. Existem dois tipos de soluções BNPL de terceiros – empréstimos de taxas de transação de comerciantes e empréstimos de juros de compradores:
Na taxa de transação do comerciante tipo BNPL, o cliente não é cobrado nenhum valor extra pela utilização da opção de BNPL. Em vez disso, o comerciante é cobrado uma taxa que normalmente é de 2 a 8% do valor da compra.
Nos empréstimos com juros de compras, o comerciante não paga uma taxa, mas o cliente paga juros como parte de seu plano de parcelamento. Isso é semelhante aos planos de parcelamento tradicionais que existem há mais de um século.
O modelo de parceiro normalmente funciona da seguinte forma:
- Quando o cliente escolhe a opção de compra BNPL, ele é obrigado a fornecer informações sobre os valores de cada parcela, o período em que são pagos e a forma de pagamento (cartão de crédito, cartão de débito, transferência bancária, banco online, etc.). .).
- O cliente é então solicitado a fornecer detalhes apropriados, como número do cartão de crédito, número da conta bancária, etc., com os quais o provedor pode realizar uma verificação de crédito do cliente.
- Uma vez aprovada, a compra é considerada concluída.
- Uma vez que o processo de compra seja concluído no final do cliente, o provedor paga o valor total da compra ao comerciante, menos quaisquer taxas que tenham sido acordadas com o comerciante.
- O provedor cobra as parcelas restantes diretamente do cliente nos prazos pré-determinados.
O uso de OCR no ecossistema BNPL
OCR é útil em duas etapas do protocolo BNPL, a saber, na etapa de entrada de dados e na etapa de verificação KYC pelo provedor BNPL.
Na loja offline que opta por usar BNPL, muitas vezes o cliente é obrigado a preencher um formulário com detalhes que devem ser inseridos no computador. Muitas vezes o formulário é mais ou menos assim:
Os dados preenchidos pelo cliente no formulário devem ser inseridos manualmente em um sistema por um funcionário em um banco de dados. O software BNPL valida os dados e envia de volta a nota de aprovação para processamento posterior. É como se o cartão de crédito fosse passado e os dados fossem validados para aprovação.
O provedor de serviços BNPL também pode se beneficiar enormemente do uso de OCR na verificação dos documentos KYC anexados, como ID, dados bancários, etc. Essas verificações KYC devem ocorrer em tempo real e a extração automática de dados dos documentos enviados ajudará na rápida verificação de dados relevantes desses documentos com informações de origem.
A entrada manual de dados financeiros para operações BNPL apresenta os seguintes problemas:
1. Altas taxas de erro: A entrada de dados brutos não seguida por etapas de verificação mostrou ter uma taxa de erro de até 4%. Para colocar isso em perspectiva, há 2 erros para cada cinco entradas feitas. Qualquer erro nos detalhes financeiros pode ser catastrófico para a organização e para o cliente. As altas taxas de erro associadas à entrada manual de dados podem ser atribuídas a uma variedade de razões, desde treinamento inadequado de profissionais de entrada de dados até fadiga humana, má interpretação de dados, etc. o que pode, por sua vez, criar discrepâncias na saída desejada. Mesmo o melhor operador de entrada de dados está propenso a cometer erros quando a tarefa de entrada de dados é repetitiva e/ou envolve um grande volume de dados. Ou, as empresas teriam que terceirizar a operação de entrada de dados, o que novamente custa dinheiro.
2. Atrasos: A entrada manual de dados é demorada. Uma boa taxa de entrada de dados de documentos em papel varia entre 10,000 e 15,000 pressionamentos de tecla por hora. Dados complexos que exigem compreensão antes de serem inseridos atrasariam ainda mais o processo. Assim, a entrada de 400 unidades de dados levaria um operador competente entre 8 e 10 minutos, o que se torna inaceitável se o volume de dados for alto.
3. Tédio Humano: O processo de entrada manual de dados é repetitivo e tedioso e pode ser desmoralizante. A entrada manual de dados pode, portanto, levar à insatisfação dos funcionários e a uma alta taxa de rotatividade. Esses são problemas sérios no ambiente de negócios altamente competitivo de hoje.
É aqui que o software de extração de dados OCR pode ajudar
O Reconhecimento Óptico de Caracteres ou OCR converte qualquer tipo de texto ou informação armazenada em documentos digitais em dados legíveis por máquina. Cópias impressas e documentos em papel podem ser convertidos em formatos de arquivo legíveis por computador, adequados para posterior edição ou processamento de dados; facilitando a transição para escritórios sem papel.
OCR Extração de dados de documentos não estruturados
Um bom OCR deve ser capaz de:
- Extraia dados estruturados, mal estruturados e não estruturados.
- Extraia dados de várias fontes.
- Exporte os dados extraídos no formato desejado
- Ser integrado a um software que transmita os dados em tempo real para o facilitador da FinTech nos negócios ou para o provedor BNPL terceirizado
Uma maneira ideal pela qual o OCR pode ser usado para processamento BNPL é quando ele é integrado diretamente ao pipeline da FinTech.
Vantagens do OCR no ecossistema BNPL
- Melhoria da precisão e redução de erros humanos: a automação pode eliminar muitos dos erros humanos causados por supervisão, fadiga ou treinamento inadequado.
- Economia de tempo: a automação é sem dúvida mais rápida que a extração manual de dados. Os dados financeiros e de crédito do cliente devem ser transmitidos ao técnico financeiro em tempo real para que o processo de compra seja concluído durante esta visita. A entrada automatizada de dados pode acelerar o processo e, assim, evitar atrasos no processo de compra.
- Melhor controle e acesso aos dados: uma localização centralizada de dados estruturados os torna mais acessíveis a todas as partes interessadas e participantes do negócio, permitindo assim coerência nas atividades de negócios.
- Benefícios de custo: Embora o investimento inicial em automação de OCR possa ser assustador, a economia de custos por meio de melhorias de produtividade, moral dos funcionários e economia de tempo pode compensar os custos de configuração de sistemas automatizados de extração de dados.
- Escalabilidade: Os sistemas de extração de dados OCR oferecem escopo para expansão dos negócios sem se preocupar com os volumes de dados que seriam dimensionados de forma correspondente.
OCR baseado em IA com Nanonets
Nanonets é um software de OCR que aproveita os recursos de IA e ML para extrair automaticamente dados não estruturados/estruturados de documentos PDF, imagens e arquivos digitalizados. Ao contrário das soluções OCR tradicionais, os Nanonets não requerem regras e modelos separados para cada novo tipo de documento.
Contando com inteligência cognitiva orientada por IA, os Nanonets podem lidar com tipos de documentos semiestruturados e até invisíveis, melhorando ao longo do tempo. O algoritmo Nanonets e os modelos OCR aprendem continuamente. Eles podem ser treinados ou retreinados várias vezes e são muito personalizáveis. Você também pode personalizar a saída, para extrair apenas tabelas específicas ou entradas de dados de seu interesse.
A API Nanonets fornece alta velocidade e grande precisão na extração de dados de itens de linha e aciona a automação para gerenciamento de itens de linha. A API Nanonets pode executar as seguintes tarefas:
- Detecção precisa da estrutura da tabela de um item de linha contendo documentos como formulários.
- Todas as entradas de itens de linha que estão presentes nos formulários como nome, produto, preço, soma total, descontos, etc.
- Os dados podem ser extraídos como saída JSON que pode permitir a criação de aplicativos e plataformas personalizados.
Ao mesmo tempo que oferece uma excelente API e documentação para desenvolvedores, o software também é ideal para organizações sem uma equipe interna de desenvolvedores.
Os benefícios de usar Nanonets em relação a outros softwares de OCR automatizados vão muito além da economia de custos, precisão e escala. Além disso, as nanonets oferecem benefícios exclusivos que a colocam muito à frente da concorrência:
- Uma ferramenta verdadeiramente sem código
- Fácil integração de Nanonets com a maioria dos softwares de CRM, ERP, serviços de conteúdo ou RPA.
- Sem necessidade de pós-processamento: Nanonets OCR pode reconhecer texto manuscrito, imagens de texto em vários idiomas ao mesmo tempo, imagens com baixa resolução, imagens com fontes novas ou cursivas e tamanhos variados, imagens com texto sombreado, texto inclinado, texto não estruturado aleatório, imagem ruído, imagens borradas e muito mais.
- Trabalha com dados personalizados por meio do uso de dados personalizados para treinamento de modelos de OCR.
- Reconhecimento de entrada múltipla: Nanonets OCR pode reconhecer texto manuscrito, imagens de texto em vários idiomas ao mesmo tempo, imagens com baixa resolução, imagens com fontes novas ou cursivas e tamanhos variados, imagens com texto sombreado, texto inclinado, texto não estruturado aleatório, ruído de imagem, imagens borradas e vários idiomas
- Independência de formatos: Nanonets não está vinculado ao modelo de documentos. Você pode capturar dados cognitivamente em tabelas ou itens de linha ou em qualquer outro formato!
Evolução
O cenário do consumidor mudou tremendamente nos últimos 20 anos, particularmente nos últimos dois anos de bloqueios induzidos por pandemias e desacelerações econômicas. De um espaço que antes dependia de compras em dinheiro para um que agora adota totalmente a digitalização de transações, o mercado está passando por uma transformação que permite aproveitar a tecnologia e as inovações em todo o seu potencial. A abordagem BNPL é o próximo passo lógico na evolução do espaço de varejo. O uso de OCR no fluxo de trabalho BNPL traz benefícios atraentes, como economia de tempo e custo, processo de aprovação simplificado e, finalmente, melhor adoção pelos comerciantes
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