การระบาดใหญ่และความทุกข์ทางการเงินที่เกี่ยวข้องส่งผลให้เกิดการเพิ่มขึ้นในโครงการ Buy-Now-Pay-Later (BNPL) เมื่อเร็วๆ นี้ ตามชื่อที่แนะนำ BNPL เป็นรูปแบบของเงินกู้ระยะสั้นซึ่งมักจะปลอดดอกเบี้ย แต่บางครั้งก็มีค่าใช้จ่ายแอบแฝง ซึ่งช่วยให้ผู้บริโภคสามารถซื้อและชำระเงินในอนาคตได้ นี่คือประเภทของการผ่อนชำระ ณ จุดขาย (หรือ 'การผ่อนชำระ' ขึ้นอยู่กับฝั่งมหาสมุทรแอตแลนติกที่คุณอยู่) รูปแบบการชำระเงินที่กลายเป็นตัวเลือกที่ได้รับความนิยมมากขึ้นเรื่อยๆ ทั้งในพื้นที่ค้าปลีกออนไลน์และออฟไลน์
ให้เราเรียนรู้ว่า BNPL คืออะไร ผู้ค้าสามารถใช้และได้รับประโยชน์จากมันได้อย่างไร และความเหมาะสมของ Nanonets ในที่เกิดเหตุ
สารบัญ
- วิวัฒนาการของBNPL
- ผลงานของ BNPL
- การใช้ OCR ในระบบนิเวศ BNPL
- OCR การดึงข้อมูลจากเอกสารที่ไม่มีโครงสร้าง
- ข้อดีของ OCR ในระบบนิเวศ BNPL
- OCR ที่ใช้ AI กับ Nanonets
- Takeaway
วิวัฒนาการของBNPL
การชำระค่าสินค้าเป็นงวดไม่ใช่แนวคิดใหม่ มีรายงานว่าพัฒนาขึ้นในช่วงทศวรรษ 1850 ซึ่งเป็นบันทึกการซื้อแบบผ่อนชำระที่เก่าแก่ที่สุดในประวัติศาสตร์สมัยใหม่ย้อนหลังไปถึงปี ค.ศ. 1920 ความไม่ตรงกันระหว่างกำลังการผลิตขนาดใหญ่ในภาคการผลิตและความต้องการของผู้บริโภคในช่วงภาวะเศรษฐกิจตกต่ำหลังสงครามโลกครั้งที่ 1 ส่งผลให้มีการใช้แผนการผ่อนชำระอย่างกว้างขวางทั้งในสหรัฐอเมริกาและที่อื่น ๆ ในโลก
หากภาวะเศรษฐกิจถดถอยและความประหยัดที่เกี่ยวข้องผลักดันรูปแบบการผ่อนชำระในปี ค.ศ. 1920 โครงการนี้ยังคงมีอยู่ตลอดศตวรรษ ก่อนเกิดการระบาดใหญ่ของเศรษฐกิจที่ตกต่ำ แผนการผ่อนชำระมีส่วนทำให้ยอดขายในสหรัฐอเมริกาเพียง 1% เท่านั้น โดยได้รับแรงหนุนส่วนหนึ่งจากความต้องการทางเศรษฐกิจ และอีกส่วนหนึ่งมาจากรูปแบบการชำระเงินที่รอการตัดบัญชีแบบทันทีทันใดของชีวิตสมัยใหม่
Buy-Now-Pay-Later เป็นเพียงไวน์เก่าในขวดใหม่ กับผู้ให้บริการ BNPL บุคคลที่สาม เช่น Klarna, Affirm เป็นต้น การเชื่อมต่อระหว่างผู้ค้าและผู้บริโภค ตัวเลือกการชำระเงินประเภทนี้ได้รับความนิยมในช่วงไม่กี่ปีที่ผ่านมา ภาวะเศรษฐกิจตกต่ำที่เกิดจากการระบาดใหญ่เมื่อเร็วๆ นี้ ได้เพิ่มการเข้าถึงและการแพร่กระจายของรูปแบบการชำระเงินนี้ในพื้นที่ค้าปลีก
ผลงานของ BNPL
สำหรับผู้บริโภค
BNPL มีการใช้งานมากขึ้นทั้งในตลาดออนไลน์และออฟไลน์
- ในแพลตฟอร์มออนไลน์ เมื่อลูกค้าเลือกผลิตภัณฑ์ของเธอและเตรียมทำการซื้อทางออนไลน์ หากตลาดมีตัวเลือกของ BNPL เธอจะถูกนำไปยังไซต์ที่มีตัวเลือกการชำระเงินรอตัดบัญชีดังที่แสดงด้านล่าง
- หากลูกค้าเลือกการชำระเงินแบบปลอดดอกเบี้ยผ่านแอป BNPL เธอจะถูกถามถึงรายละเอียด ซึ่งอาจรวมถึงรายละเอียดเครดิตและธนาคารโดยตัวเปิดใช้งาน BNPL
- ในร้านค้าออฟไลน์ ลูกค้ากรอกแบบฟอร์มด้วยตนเองพร้อมรายละเอียดหรือสื่อสารข้อมูลไปยังพนักงานของร้านค้า จากนั้นรายละเอียดจะถูกป้อนลงในฐานข้อมูลดิจิทัลโดยพนักงานหรือสื่อสารด้วยวาจากับพนักงานที่ป้อนข้อมูลลงในแบบฟอร์มดิจิทัล ในร้านค้าบางแห่ง จะมีการจัดเตรียมแท็บเล็ต/แผ่นอิเล็กทรอนิกส์ให้กับลูกค้าเพื่อกรอกข้อมูลที่จำเป็น
- รายละเอียดจะถูกตรวจสอบโดยผู้ค้าหรือผู้ให้บริการบุคคลที่สามเพื่อความถูกต้องและการอนุมัติ
- หากได้รับอนุมัติ อาจต้องชำระเงินดาวน์เล็กน้อย เช่น 25% ของยอดซื้อทั้งหมด โดยจะต้องชำระเงินในภายหลังในเวลาที่กำหนดในภายหลังเป็นงวดปลอดดอกเบี้ย
- การผ่อนชำระทั้งหมดสามารถชำระด้วยเช็คหรือการโอนเงินผ่านธนาคาร หรือหักจากบัตรเดบิต บัญชีธนาคาร หรือบัตรเครดิตโดยอัตโนมัติ
- ความแตกต่างระหว่างการชำระเงิน BNPL และการชำระเงินด้วยบัตรเครดิตคือการชำระเงินแบบเดิมมักจะปลอดดอกเบี้ย (แต่ไม่เสมอไป) และการซื้อจะได้รับการชำระเงินอย่างสมบูรณ์ในช่วงระยะเวลาที่กำหนด ในบัตรเครดิต เครดิตอาจจะขยายออกไปอย่างไม่มีกำหนด โดยมีดอกเบี้ยเพิ่มขึ้นตามเวลาที่เพิ่มขึ้น
สำหรับพ่อค้า
ผู้ค้าที่ต้องการนำโซลูชัน BNPL มาใช้สามารถตั้งค่าระบบดังกล่าวได้ด้วยตนเอง (โมเดลผู้ขายโดยใช้ช่างเทคนิคด้านการเงินหรือ FinTech) หรือใช้บริการจากผู้ให้บริการ BNPL บุคคลที่สาม (โมเดลพาร์ทเนอร์)
โมเดลผู้ค้าตรงไปตรงมา ผู้ค้าทำข้อตกลงกับลูกค้าเพื่อวางแผนการชำระค่าสินค้าที่ซื้อเป็นงวด ๆ อาจมีหรือไม่มีดอกเบี้ยเพิ่มในวิธีการชำระเงิน ทั้งนี้ขึ้นอยู่กับนโยบายของร้านค้า มูลค่าของสินค้าที่ขาย และระยะเวลาการผ่อนชำระ
สำหรับผู้ให้บริการ BNPL
ในรูปแบบพันธมิตร อินเทอร์เฟซบุคคลที่สามระหว่างผู้ค้าและลูกค้า และเสนอตัวเลือกการผ่อนชำระ โซลูชัน BNPL ของบุคคลที่สามมีอยู่ XNUMX ประเภท ได้แก่ สินเชื่อค่าธรรมเนียมการทำธุรกรรมของผู้ค้าและสินเชื่อดอกเบี้ยผู้ซื้อ:
ในค่าธรรมเนียมการทำธุรกรรมของร้านค้าประเภท BNPL ลูกค้าจะไม่ถูกเรียกเก็บเงินเพิ่มเติมใด ๆ สำหรับการใช้ตัวเลือกของ BNPL ผู้ขายจะถูกเรียกเก็บค่าธรรมเนียมซึ่งโดยทั่วไปจะอยู่ที่ 2-8% ของจำนวนเงินที่ซื้อ
ในสินเชื่อดอกเบี้ยของนักช้อป ร้านค้าจะไม่ถูกเรียกเก็บค่าธรรมเนียม แต่ลูกค้าจะจ่ายดอกเบี้ยเป็นส่วนหนึ่งของแผนการผ่อนชำระ ซึ่งคล้ายกับแผนการผ่อนชำระแบบดั้งเดิมที่มีมานานกว่าศตวรรษแล้ว
โดยทั่วไป โมเดลคู่ค้าจะทำงานดังนี้:
- เมื่อลูกค้าเลือกตัวเลือกการซื้อ BNPL เธอจะต้องให้ข้อมูลเกี่ยวกับจำนวนเงินในแต่ละงวด ระยะเวลาที่พวกเขาจะชำระเงิน และรูปแบบการชำระเงิน (บัตรเครดิต บัตรเดบิต การโอนเงินผ่านธนาคาร การธนาคารออนไลน์ ฯลฯ .)
- จากนั้นลูกค้าจะต้องให้รายละเอียดที่เหมาะสม เช่น หมายเลขบัตรเครดิต หมายเลขบัญชีธนาคาร ฯลฯ ซึ่งผู้ให้บริการอาจทำการตรวจสอบเครดิตกับลูกค้า
- เมื่อได้รับอนุมัติแล้ว การซื้อจะถือว่าสมบูรณ์
- เมื่อกระบวนการซื้อเสร็จสิ้นที่ส่วนท้ายของลูกค้า ผู้ให้บริการชำระเงินเต็มจำนวนสำหรับการซื้อให้กับผู้ค้า ลบด้วยค่าธรรมเนียมใดๆ ที่ตกลงกับผู้ขาย
- ผู้ให้บริการรวบรวมเงินงวดที่เหลือโดยตรงจากลูกค้าตามระยะเวลาที่กำหนดไว้
การใช้ OCR ในระบบนิเวศ BNPL
OCR มีประโยชน์ในสองขั้นตอนของโปรโตคอล BNPL กล่าวคือ ที่ขั้นตอนการป้อนข้อมูลและในขั้นตอนของการตรวจสอบ KYC โดยผู้ให้บริการ BNPL
ในร้านค้าออฟไลน์ที่เลือกใช้ BNPL ลูกค้ามักจะต้องกรอกแบบฟอร์มพร้อมรายละเอียดที่ต้องป้อนลงในคอมพิวเตอร์ บ่อยครั้งที่แบบฟอร์มมีลักษณะดังนี้:
ข้อมูลที่ลูกค้ากรอกในแบบฟอร์มจะต้องเข้าสู่ระบบด้วยตนเองโดยพนักงานในฐานข้อมูล จากนั้นซอฟต์แวร์ BNPL จะตรวจสอบข้อมูลและส่งคืนบันทึกการอนุมัติเพื่อดำเนินการต่อไป นี่เป็นเหมือนการรูดบัตรเครดิตและข้อมูลกำลังถูกตรวจสอบเพื่อขออนุมัติ
ผู้ให้บริการ BNPL ยังได้รับประโยชน์มหาศาลจากการใช้ OCR ในการตรวจสอบเอกสาร KYC ที่แนบมา เช่น บัตรประจำตัว รายละเอียดธนาคาร ฯลฯ การตรวจสอบ KYC เหล่านี้จะต้องเกิดขึ้นในแบบเรียลไทม์ และการดึงข้อมูลอัตโนมัติจากเอกสารที่อัปโหลดจะช่วยได้อย่างรวดเร็ว การตรวจสอบข้อมูลที่เกี่ยวข้องจากเอกสารเหล่านี้พร้อมแหล่งข้อมูล
การป้อนข้อมูลทางการเงินด้วยตนเองสำหรับการดำเนินงาน BNPL มีปัญหาดังต่อไปนี้:
1. อัตราข้อผิดพลาดสูง: การป้อนข้อมูลดิบที่ไม่ปฏิบัติตามขั้นตอนการตรวจสอบแสดงให้เห็นว่ามีอัตราข้อผิดพลาดสูงถึง 4% เพื่อให้เข้าใจตรงกัน มีข้อผิดพลาด 2 ข้อสำหรับทุกๆ ห้ารายการที่ทำ ข้อผิดพลาดในรายละเอียดทางการเงินอาจเป็นหายนะต่อองค์กรและลูกค้า อัตราข้อผิดพลาดสูงที่เกี่ยวข้องกับการป้อนข้อมูลด้วยตนเองอาจเกิดจากสาเหตุหลายประการ ตั้งแต่การฝึกอบรมผู้เชี่ยวชาญด้านการป้อนข้อมูลที่ไม่เพียงพอไปจนถึงความล้าของมนุษย์ การตีความข้อมูลผิดพลาด ฯลฯ ตาม 'การประเมินคุณภาพข้อมูล' ข้อผิดพลาดอาจเกิดขึ้นจากค่าที่หายไป ซึ่งสามารถทำให้เกิดความคลาดเคลื่อนในผลลัพธ์ที่ต้องการได้ แม้แต่ตัวดำเนินการป้อนข้อมูลที่ดีที่สุดก็มักจะทำผิดพลาดเมื่องานการป้อนข้อมูลซ้ำซากและ/หรือเกี่ยวข้องกับข้อมูลปริมาณมาก หรือบริษัทต่างๆ จะต้อง outsource การดำเนินการป้อนข้อมูลซึ่งมีค่าใช้จ่ายอีกครั้ง
2. ความล่าช้า: การป้อนข้อมูลด้วยตนเองใช้เวลานาน อัตราการป้อนข้อมูลที่ดีจากเอกสารที่เป็นกระดาษอยู่ระหว่าง 10,000 ถึง 15,000 ครั้งต่อชั่วโมง ข้อมูลที่ซับซ้อนซึ่งต้องมีความเข้าใจก่อนที่จะถูกป้อน จะทำให้กระบวนการล่าช้าออกไปอีก ดังนั้นการป้อนข้อมูล 400 หน่วยจะใช้เวลาผู้ปฏิบัติงานที่มีความสามารถระหว่าง 8 ถึง 10 นาที ซึ่งจะไม่เป็นที่ยอมรับหากมีปริมาณข้อมูลสูง
3. ความเบื่อหน่ายของมนุษย์: กระบวนการป้อนข้อมูลด้วยตนเองนั้นซ้ำซากและน่าเบื่อและอาจทำให้เสียขวัญได้ การป้อนข้อมูลด้วยตนเองอาจนำไปสู่ความไม่พอใจของพนักงานและอัตราการหมุนเวียนที่สูง สิ่งเหล่านี้เป็นปัญหาร้ายแรงในสภาพแวดล้อมทางธุรกิจที่มีการแข่งขันสูงในปัจจุบัน
นี่คือที่ที่ซอฟต์แวร์ดึงข้อมูล OCR สามารถช่วยได้
Optical Character Recognition หรือ OCR แปลงข้อความหรือข้อมูลที่จัดเก็บไว้ในเอกสารดิจิทัลให้เป็นข้อมูลที่เครื่องอ่านได้ สำเนาเอกสารและเอกสารที่เป็นกระดาษสามารถแปลงเป็นรูปแบบไฟล์ที่คอมพิวเตอร์อ่านได้ เหมาะสำหรับการแก้ไขเพิ่มเติมหรือการประมวลผลข้อมูล อำนวยความสะดวกในการเปลี่ยนไปใช้สำนักงานไร้กระดาษ
OCR การดึงข้อมูลจากเอกสารที่ไม่มีโครงสร้าง
OCR ที่ดีจะต้องสามารถ:
- ดึงข้อมูลที่มีโครงสร้าง มีโครงสร้างไม่ดี และไม่มีโครงสร้าง
- ดึงข้อมูลจากหลายแหล่ง
- ส่งออกข้อมูลที่แยกออกมาในรูปแบบที่ต้องการ
- ผสานรวมกับซอฟต์แวร์ที่ถ่ายทอดข้อมูลแบบเรียลไทม์ไปยัง FinTech enabler ในธุรกิจหรือผู้ให้บริการ BNPL บุคคลที่สาม
วิธีในอุดมคติที่ OCR สามารถใช้สำหรับการประมวลผล BNPL คือเมื่อรวมเข้ากับไปป์ไลน์ของ FinTech โดยตรง
ข้อดีของ OCR ในระบบนิเวศ BNPL
- การปรับปรุงความแม่นยำและการลดข้อผิดพลาดของมนุษย์: ระบบอัตโนมัติสามารถขจัดข้อผิดพลาดของมนุษย์จำนวนมากที่เกิดจากการกำกับดูแล ความเหนื่อยล้า หรือการฝึกอบรมที่ไม่เพียงพอ
- ประหยัดเวลา: ระบบอัตโนมัติเร็วกว่าการดึงข้อมูลด้วยตนเองอย่างไม่ต้องสงสัย ข้อมูลทางการเงินและเครดิตของลูกค้าต้องถูกส่งไปยังช่างเทคนิคทางการเงินในแบบเรียลไทม์เพื่อให้กระบวนการซื้อเสร็จสิ้นในระหว่างการเยี่ยมชมครั้งนี้ การป้อนข้อมูลโดยอัตโนมัติสามารถเร่งกระบวนการได้ และด้วยเหตุนี้จึงหลีกเลี่ยงความล่าช้าในกระบวนการซื้อ
- การควบคุมและการเข้าถึงข้อมูลที่ดีขึ้น: ตำแหน่งส่วนกลางของข้อมูลที่มีโครงสร้างทำให้ผู้มีส่วนได้ส่วนเสียและผู้เข้าร่วมในธุรกิจเข้าถึงได้ง่ายขึ้น ซึ่งจะทำให้กิจกรรมทางธุรกิจมีความสอดคล้องกัน
- ประโยชน์ด้านต้นทุน: แม้ว่าการลงทุนครั้งแรกในระบบอัตโนมัติของ OCR อาจเป็นเรื่องที่น่ากลัว แต่การประหยัดต้นทุนผ่านการปรับปรุงประสิทธิภาพการทำงาน ขวัญกำลังใจของพนักงาน และการประหยัดเวลาสามารถชดเชยกับการตั้งค่าต้นทุนของระบบดึงข้อมูลอัตโนมัติได้
- ความสามารถในการปรับขนาด: ระบบดึงข้อมูล OCR ให้ขอบเขตสำหรับการขยายขนาดของธุรกิจโดยไม่ต้องกังวลเกี่ยวกับปริมาณข้อมูลที่จะปรับขนาดให้สอดคล้องกัน
OCR ที่ใช้ AI กับ Nanonets
Nanonets เป็นซอฟต์แวร์ OCR ที่ใช้ประโยชน์จากความสามารถของ AI & ML เพื่อดึงข้อมูลที่ไม่มีโครงสร้าง/มีโครงสร้างจากเอกสาร PDF รูปภาพ และไฟล์ที่สแกนโดยอัตโนมัติ ไม่เหมือนกับโซลูชัน OCR แบบเดิม Nanonets ไม่ต้องการกฎและเทมเพลตที่แยกจากกันสำหรับเอกสารใหม่แต่ละประเภท
Nanonets อาศัยความฉลาดทางปัญญาที่ขับเคลื่อนด้วย AI จึงสามารถจัดการกับเอกสารกึ่งโครงสร้างและประเภทเอกสารที่มองไม่เห็นได้ในขณะเดียวกันก็ปรับปรุงอยู่ตลอดเวลา อัลกอริธึม Nanonets และโมเดล OCR เรียนรู้อย่างต่อเนื่อง พวกเขาสามารถฝึกฝนหรือฝึกฝนใหม่ได้หลายครั้งและปรับแต่งได้มาก คุณยังสามารถปรับแต่งเอาต์พุตเพื่อดึงเฉพาะตารางหรือรายการข้อมูลที่คุณสนใจเท่านั้น
Nanonets API ให้ความเร็วสูงและความแม่นยำสูงในการดึงข้อมูลรายการโฆษณาและขับเคลื่อนระบบอัตโนมัติสำหรับการจัดการรายการโฆษณา Nanonets API สามารถทำงานต่อไปนี้:
- การตรวจหาที่แม่นยำของโครงสร้างตารางของรายการโฆษณาที่มีเอกสารอย่างเช่น แบบฟอร์ม
- รายการสินค้าเฉพาะรายการทั้งหมดที่มีอยู่ในแบบฟอร์ม เช่น ชื่อ ผลิตภัณฑ์ ราคา ยอดรวม ส่วนลด ฯลฯ
- ข้อมูลสามารถดึงออกมาเป็นเอาต์พุต JSON ที่สามารถเปิดใช้งานการสร้างแอพและแพลตฟอร์มที่ปรับแต่งได้
ในขณะที่นำเสนอ API และเอกสารประกอบที่ยอดเยี่ยมสำหรับนักพัฒนา ซอฟต์แวร์นี้ยังเหมาะสำหรับองค์กรที่ไม่มีทีมนักพัฒนาภายในองค์กร
ประโยชน์ของการใช้ Nanonets เหนือซอฟต์แวร์ OCR อัตโนมัติอื่นๆ มีมากกว่าการประหยัดต้นทุน ความแม่นยำ และขนาด นอกจากนี้ Nanonets ยังให้ประโยชน์พิเศษที่เหนือกว่าคู่แข่ง:
- เครื่องมือที่ไม่มีรหัสอย่างแท้จริง
- การรวม Nanonets เข้ากับ CRM, ERP, บริการเนื้อหา หรือซอฟต์แวร์ RPA ส่วนใหญ่อย่างง่ายดาย
- ไม่จำเป็นต้องมีการประมวลผลภายหลัง: Nanonets OCR สามารถจดจำข้อความที่เขียนด้วยลายมือ, รูปภาพของข้อความในหลายภาษาพร้อมกัน, รูปภาพที่มีความละเอียดต่ำ, รูปภาพที่มีแบบอักษรใหม่หรือแบบอักษรหางยาวและขนาดต่างๆ, รูปภาพที่มีข้อความเงา, ข้อความเอียง, ข้อความสุ่มที่ไม่มีโครงสร้าง, รูปภาพ นอยส์ ภาพเบลอ และอื่นๆ
- ทำงานร่วมกับข้อมูลที่กำหนดเองผ่านการใช้ข้อมูลที่กำหนดเองสำหรับการฝึกโมเดล OCR
- การจดจำอินพุตหลายรายการ: Nanonets OCR สามารถจดจำข้อความที่เขียนด้วยลายมือ, รูปภาพของข้อความในหลายภาษาพร้อมกัน, รูปภาพที่มีความละเอียดต่ำ, รูปภาพที่มีแบบอักษรใหม่หรือแบบอักษรหางยาวและขนาดต่างๆ, รูปภาพที่มีข้อความเงา, ข้อความเอียง, ข้อความที่ไม่มีโครงสร้างแบบสุ่ม, สัญญาณรบกวนของภาพ, ภาพเบลอและหลายภาษา
- ความเป็นอิสระจากรูปแบบ: Nanonets ไม่ถูกผูกมัดโดยแม่แบบของเอกสารเลย คุณสามารถบันทึกข้อมูลในตารางหรือรายการโฆษณาหรือรูปแบบอื่น ๆ ได้!
Takeaway
ภูมิทัศน์ของผู้บริโภคเปลี่ยนแปลงไปอย่างมากในช่วง 20 ปีที่ผ่านมา โดยเฉพาะอย่างยิ่งในช่วงสองปีที่ผ่านมาจากการล็อกดาวน์ที่เกิดจากโรคระบาดและเศรษฐกิจตกต่ำ จากพื้นที่ที่ครั้งหนึ่งเคยต้องพึ่งพาการซื้อด้วยเงินสดไปจนถึงพื้นที่ที่ตอนนี้รองรับการแปลงข้อมูลเป็นดิจิทัลอย่างสมบูรณ์ ตลาดกำลังผ่านการเปลี่ยนแปลงที่อนุญาตให้ใช้เทคโนโลยีและนวัตกรรมใหม่ ๆ อย่างเต็มศักยภาพ แนวทาง BNPL เป็นขั้นตอนต่อไปในวิวัฒนาการของพื้นที่ค้าปลีก การใช้ OCR ในเวิร์กโฟลว์ BNPL มาพร้อมกับประโยชน์ที่น่าสนใจ เช่น การประหยัดเวลาและค่าใช้จ่าย กระบวนการอนุมัติที่คล่องตัว และในที่สุดการยอมรับที่ดีขึ้นโดยผู้ค้า
- &
- 000
- เกี่ยวกับเรา
- เข้า
- ตาม
- ลงชื่อเข้าใช้
- ข้าม
- กิจกรรม
- การนำมาใช้
- โฆษณา
- ข้อตกลง
- AI
- ขั้นตอนวิธี
- ทั้งหมด
- การอนุญาต
- จำนวน
- จำนวน
- API
- app
- เข้าใกล้
- ปพลิเคชัน
- อัตโนมัติ
- อัตโนมัติ
- ใช้ได้
- ธนาคาร
- บัญชีธนาคาร
- โอนเงินผ่านธนาคาร
- การธนาคาร
- กำลัง
- ประโยชน์ที่ได้รับ
- ที่ดีที่สุด
- Black
- การก่อสร้าง
- ธุรกิจ
- ซื้อ
- การซื้อ
- ความสามารถในการ
- ความจุ
- การ์ด
- เงินสด
- การเรียกเก็บเงิน
- การตรวจสอบ
- การตรวจสอบ
- ความรู้ความเข้าใจ
- บริษัท
- จับใจ
- การแข่งขัน
- ซับซ้อน
- แนวคิด
- ผู้บริโภค
- ผู้บริโภค
- เนื้อหา
- ส่วน
- ควบคุม
- ค่าใช้จ่าย
- ได้
- เครดิต
- บัตรเครดิต
- บัตรเครดิต
- ข้อมูล
- การประมวลผล
- ฐานข้อมูล
- วันที่
- บัตรเดบิต
- ความล่าช้า
- ความล่าช้า
- ความต้องการ
- ดีเปรสชัน
- การตรวจพบ
- พัฒนา
- นักพัฒนา
- ดิจิตอล
- แปลง
- เอกสาร
- ลง
- ขับเคลื่อน
- ก่อน
- ด้านเศรษฐกิจ
- การตกต่ำทางเศรษฐกิจ
- กำจัด
- เข้า
- รุก
- สิ่งแวดล้อม
- วิวัฒนาการ
- เร็วขึ้น
- ค่าธรรมเนียม
- เงินทุน
- ทางการเงิน
- ข้อมูลทางการเงิน
- Fintech
- พอดี
- ไหล
- ดังต่อไปนี้
- ฟอร์ม
- รูปแบบ
- เต็ม
- อนาคต
- ไป
- ดี
- สินค้า
- ยิ่งใหญ่
- ช่วย
- จุดสูง
- อย่างสูง
- ประวัติ
- สรุป ความน่าเชื่อถือของ Olymp Trade?
- HTTPS
- ภาพ
- ประกอบด้วย
- เพิ่มขึ้น
- ข้อมูล
- แบบบูรณาการ
- บูรณาการ
- Intelligence
- อยากเรียนรู้
- การลงทุน
- IT
- Klarna
- KYC
- ภูมิประเทศ
- ภาษา
- ใหญ่
- นำ
- เรียนรู้
- ยกระดับ
- Line
- เงินให้กู้ยืม
- ที่ตั้ง
- lockdowns
- ที่ต้องการหา
- การทำ
- การจัดการ
- มันตรา
- คู่มือ
- ด้วยมือ
- การผลิต
- ตลาด
- พ่อค้า
- ร้านค้า
- ML
- แบบ
- โมเดล
- เงิน
- มากที่สุด
- สัญญาณรบกวน
- จำนวน
- มหาสมุทร
- เสนอ
- การเสนอ
- เสนอ
- ออนไลน์
- ธนาคารออนไลน์
- การดำเนินการ
- ตัวเลือกเสริม (Option)
- Options
- organizacja
- องค์กร
- อื่นๆ
- ต้องจ่าย
- การระบาดกระจายทั่ว
- กระดาษ
- ผู้เข้าร่วม
- หุ้นส่วน
- ชำระ
- การชำระเงิน
- การชำระเงิน
- รูปแบบไฟล์ PDF
- งวด
- มุมมอง
- เวที
- แพลตฟอร์ม
- นโยบาย
- ยอดนิยม
- นำเสนอ
- ราคา
- ปัญหาที่เกิดขึ้น
- กระบวนการ
- ผลิตภัณฑ์
- การผลิต
- ผลผลิต
- มืออาชีพ
- โปรโตคอล
- ให้
- ให้
- ซื้อ
- ซื้อ
- การซื้อสินค้า
- คุณภาพ
- ราคา
- ดิบ
- เรียลไทม์
- เหตุผล
- ภาวะถดถอย
- รับรู้
- ระเบียน
- ต้องการ
- จำเป็นต้องใช้
- ค้าปลีก
- แอฟริกาใต้
- กฎระเบียบ
- ขาย
- ขนาด
- ปรับ
- โครงการ
- ภาค
- ชุด
- บริการ
- บริการ
- ชุด
- การตั้งค่า
- คล้ายคลึงกัน
- เว็บไซต์
- เล็ก
- ซอฟต์แวร์
- ขาย
- โซลูชัน
- บางสิ่งบางอย่าง
- ช่องว่าง
- ช่องว่าง
- กระจาย
- ระยะ
- สต็อก
- จัดเก็บ
- ร้านค้า
- สไตล์
- ระบบ
- ระบบ
- งาน
- ทีม
- เทคโนโลยี
- โลก
- ของบุคคลที่สาม
- ตลอด
- เวลา
- ต้องใช้เวลามาก
- แบบดั้งเดิม
- การฝึกอบรม
- การทำธุกรรม
- การทำธุรกรรม
- การแปลง
- เป็นเอกลักษณ์
- us
- ใช้
- ความคุ้มค่า
- ผู้ขาย
- การตรวจสอบ
- ปริมาณ
- อะไร
- WHO
- ไม่มี
- โรงงาน
- โลก
- ปี