Пандемія та пов’язані з нею фінансові труднощі призвели до нещодавнього сплеску покупки за схемою купівлі «купуй зараз — плати пізніше» (BNPL). Як випливає з назви, BNPL – це форма короткострокових позик, часто безвідсоткових, але іноді з прихованими витратами, які дозволяють споживачам робити покупки та оплачувати їх у майбутньому. Це тип платіжних схем у торгових точках (або «розстрочок» залежно від того, до якого боку Атлантичного океану ви належите), які стають дедалі популярнішими як в онлайн-, так і офлайн-магазинах.
Давайте дізнаємось про те, що таке BNPL, як постачальники можуть використовувати його та отримати від нього вигоду, а також про відповідність наномереж на сцені.
Зміст
- Еволюція BNPL
- Діяльність BNPL
- Використання OCR в екосистемі BNPL
- OCR Вилучення даних із неструктурованих документів
- Переваги OCR в екосистемі BNPL
- OCR на основі штучного інтелекту з наномережами
- винос
Еволюція BNPL
Оплата покупок у розстрочку – концепція не нова. Згідно з повідомленнями, розроблений у 1850-х роках, найраніший запис про купівлю в розстрочку в сучасній історії відноситься до 1920-х років. Невідповідність між великими виробничими потужностями у виробничому секторі та споживчим попитом у період після Першої світової депресії призвела до широкого використання планів розстрочки як у США, так і в інших країнах світу.
Якщо в 1920-х роках рецесія та пов’язана з нею ощадливість стали причиною моделі розстрочки, то ця схема продовжувала існувати протягом століття. До недавнього економічного спаду, спричиненого недавньою пандемією, схеми розстрочки становили 1% продажів лише в США, частково обумовлюючись економічними потребами, а частково стилем сучасного життя з миттєвим задоволенням і відстрочкою платежу.
Купуй зараз-оплати пізніше - це просто старе вино в новій пляшці. За допомогою сторонніх постачальників BNPL, таких як Klarna, Affirm тощо, які взаємодіють між продавцями та споживачами, цей тип оплати отримав популярність в останні роки. Нещодавній економічний спад, спричинений пандемією, ще більше розширив охоплення та поширення цієї форми оплати в торговому просторі.
Діяльність BNPL
Для споживача
BNPL все частіше використовується як на ринку онлайн, так і офлайн.
- На онлайн-платформі, коли клієнт вибирає свій продукт і готується зробити онлайн-покупку, якщо ринок має можливість BNPL, він переходить на сайт, який надає можливість відстрочки платежу, як показано нижче.
- Якщо клієнт вибирає безвідсоткову оплату через додаток BNPL, у нього запитується деталі, які можуть включати кредитні та банківські реквізити за допомогою активатора BNPL.
- В офлайн-магазині клієнт вручну заповнює форму з деталями або повідомляє дані співробітнику магазину. Далі дані вносяться до цифрової бази даних клерк або усно спілкуються з клерк, який вводить дані в цифрову форму. У деяких магазинах клієнту надається планшет/електронний блокнот, у який він заповнює необхідні дані.
- Продавець або сторонній постачальник перевіряє дані на дійсність і схвалення.
- У разі схвалення може знадобитися невеликий початковий внесок, наприклад 25% від загальної суми покупки, з наступними платежами, які мають бути сплачені в пізніший визначений час серією безвідсоткових платежів.
- Усі внески можуть бути сплачені чеком або банківським переказом; або автоматично списується з дебетової картки, банківського рахунку чи кредитної картки.
- Різниця між оплатою BNPL і оплатою кредитною карткою полягає в тому, що перша часто є безвідсотковою (але не завжди), а покупка повністю погашається протягом обумовленого періоду. У кредитних картках кредит можна продовжувати безстроково, з нарахуванням відсотків із збільшеним часом.
Для купця
Торговці, які бажають застосувати рішення BNPL, можуть або самостійно налаштувати таку систему (модель торговця за допомогою фінансового техніка чи FinTech), або скористатися послугами стороннього постачальника BNPL (модель партнера).
Модель торговця проста; продавець укладає з клієнтом угоду про планування оплати придбаного товару багатьма частинами. Залежно від політики продавця, вартості проданих товарів і тривалості виплати до способу оплати можуть додаватися або не додаватися відсотки.
Для постачальника BNPL
У моделі партнера третя сторона взаємодіє між продавцем і клієнтом і пропонує можливість оплати в розстрочку. Існує два типи сторонніх рішень BNPL – позики на комісію за трансакцію продавця та позики на відсотки для покупців:
У комісійних транзакціях продавця типу BNPL з клієнта не стягується додаткова сума за використання опції BNPL. Замість цього з продавця стягується комісія, яка зазвичай становить 2-8% від суми покупки.
У позиках під відсоток для покупців продавець не стягує комісію, але клієнт сплачує відсотки як частину свого плану виплат. Це схоже на традиційні плани розстрочки, які існують уже більше століття.
Партнерська модель зазвичай працює таким чином:
- Коли клієнт обирає варіант покупки BNPL, він повинен надати інформацію про суми кожного внеску, період, за який вони виплачуються, і спосіб оплати (кредитна картка, дебетова картка, банківський переказ, онлайн-банкінг тощо). .).
- Після цього клієнт повинен надати відповідні дані, такі як номер кредитної картки, номер банківського рахунку тощо, використовуючи які постачальник може виконати кредитну перевірку клієнта.
- Після схвалення закупівля вважається завершеною.
- Після завершення процесу покупки клієнтом постачальник сплачує продавцю повну суму покупки за мінусом будь-яких комісій, узгоджених із продавцем.
- Постачальник отримує решту платежів безпосередньо від клієнта у заздалегідь визначені періоди часу.
Використання OCR в екосистемі BNPL
OCR корисний на двох етапах протоколу BNPL, а саме на етапі введення даних і на етапі перевірки KYC постачальником BNPL.
В офлайн-магазині, який обирає використання BNPL, від клієнта часто вимагається заповнити форму з даними, які потрібно ввести в комп’ютер. Часто форма виглядає приблизно так:
Дані, заповнені клієнтом у формі, повинні бути вручну введені співробітником в систему в базу даних. Потім програмне забезпечення BNPL перевіряє дані та надсилає повідомлення про затвердження для подальшої обробки. Це схоже на перевірку кредитної картки та перевірку даних для затвердження.
Постачальник послуг BNPL також може отримати величезну вигоду від використання OCR для перевірки вкладених документів KYC, таких як посвідчення особи, банківські реквізити тощо. Ці перевірки KYC мають відбуватися в режимі реального часу, а автоматичне вилучення даних із завантажених документів допоможе швидко звірка відповідних даних із цих документів вихідною інформацією.
Ручне введення фінансових даних для операцій BNPL має такі проблеми:
1. Високий рівень помилок: виявлено, що введення необроблених даних без етапів перевірки має рівень помилок до 4%. З огляду на це, на кожні п’ять зроблених записів припадає 2 помилки. Будь-яка помилка у фінансових деталях може мати катастрофічні наслідки для організації та клієнта. Високий рівень помилок, пов’язаний із введенням даних вручну, можна пояснити різними причинами: від неадекватної підготовки фахівців із введення даних до людської втоми, неправильної інтерпретації даних тощо. Згідно з «Оцінкою якості даних», помилки можуть виникати через відсутні значення, що, у свою чергу, може створити розбіжності в бажаному результаті. Навіть найкращий оператор введення даних схильний до помилок, якщо завдання введення даних повторюється та/або передбачає великий обсяг даних. Або компаніям довелося б аутсорсингувати операцію введення даних, що знову ж таки коштує грошей.
2. Затримки: Ручне введення даних займає багато часу. Хороша швидкість введення даних із паперових документів становить від 10,000 15,000 до 400 8 натискань клавіш на годину. Складні дані, які потребують розуміння перед введенням, ще більше затримають процес. Таким чином, введення 10 одиниць даних займе у компетентного оператора від XNUMX до XNUMX хвилин, що стає неприйнятним, якщо обсяг даних великий.
3. Людська нудьга: процес ручного введення даних є повторюваним і виснажливим і може бути деморалізуючим. Таким чином, ручне введення даних може призвести до невдоволення працівників і високої плинності кадрів. Це серйозні проблеми в сучасному висококонкурентному бізнес-середовищі.
Тут може допомогти програмне забезпечення для вилучення даних OCR
Оптичне розпізнавання символів або OCR перетворює будь-який тип тексту чи інформації, що зберігається в цифрових документах, у машинозчитувані дані. Таким чином, друковані копії та паперові документи можна конвертувати у формати файлів, які читаються комп’ютером, придатні для подальшого редагування чи обробки даних; сприяння переходу до безпаперових офісів.
OCR Вилучення даних із неструктурованих документів
Хороший OCR повинен уміти:
- Витягувати структуровані, погано структуровані та неструктуровані дані.
- Витягувати дані з кількох джерел.
- Експортуйте витягнуті дані в потрібному форматі
- Бути інтегрованим із програмним забезпеченням, яке передає дані в режимі реального часу до інструменту FinTech у бізнесі або стороннього постачальника BNPL
Ідеальним способом використання OCR для обробки BNPL є його безпосередня інтеграція в конвеєр FinTech.
Переваги OCR в екосистемі BNPL
- Підвищення точності та зменшення людських помилок: Автоматизація може усунути багато людських помилок, спричинених недоглядом, втомою чи неадекватним навчанням.
- Економія часу: Автоматизація, безсумнівно, швидше, ніж ручне вилучення даних. Фінансові та кредитні дані клієнта повинні бути передані фінансовому спеціалісту в режимі реального часу, щоб процес покупки завершився під час цього візиту. Автоматизоване введення даних може прискорити процес і таким чином уникнути затримок у процесі покупки.
- Кращий контроль і доступ до даних: централізоване розташування структурованих даних робить їх більш доступними для всіх зацікавлених сторін і учасників бізнесу, що забезпечує узгодженість у бізнес-діяльності.
- Економічні переваги: хоча початкові інвестиції в автоматизацію оптичного розпізнавання символів можуть бути обтяжливими, економія коштів за рахунок підвищення продуктивності, морального духу працівників і економія часу може компенсувати витрати на встановлення автоматизованих систем вилучення даних.
- Масштабованість: Системи вилучення даних OCR пропонують можливості для розширення бізнесу, не турбуючись про обсяги даних, які будуть відповідно масштабовані.
OCR на основі штучного інтелекту з наномережами
Nanonets — це програмне забезпечення OCR, яке використовує можливості AI та ML для автоматичного вилучення неструктурованих/структурованих даних із документів PDF, зображень і відсканованих файлів. На відміну від традиційних рішень OCR, Nanonets не вимагає окремих правил і шаблонів для кожного нового типу документа.
Завдяки когнітивному інтелекту, керованому штучним інтелектом, наномережі можуть обробляти напівструктуровані та навіть невидимі типи документів, удосконалюючи їх з часом. Алгоритм Nanonets і моделі OCR постійно навчаються. Їх можна навчати або перенавчати кілька разів, і вони дуже налаштовані. Ви також можете налаштувати вихідні дані, щоб видобувати лише певні таблиці або записи даних, які вас цікавлять.
API Nanonets забезпечує високу швидкість і велику точність вилучення даних позицій і забезпечує автоматизацію керування позиціями. API Nanonets може виконувати такі завдання:
- Точне визначення структури таблиці рядка-позиції, що містить документи, як-от форми.
- Усі записи позицій рядка, які присутні у таких формах, як назва, продукт, ціна, загальна сума, знижки тощо.
- Дані можна отримати як вихідні дані JSON, що дозволяє створювати налаштовані програми та платформи.
Пропонуючи чудовий API та документацію для розробників, програмне забезпечення також ідеально підходить для організацій, у яких немає власної команди розробників.
Переваги використання Nanonets порівняно з іншими автоматизованими програмами OCR виходять далеко за рамки економії коштів, точності та масштабу. Крім того, Nanonets надає унікальні переваги, які випереджають конкурентів:
- Справді інструмент без коду
- Проста інтеграція Nanonets з більшістю CRM, ERP, контент-сервісів або програмного забезпечення RPA.
- Поточна обробка не потрібна: Nanonets OCR може розпізнавати рукописний текст, зображення тексту на кількох мовах одночасно, зображення з низькою роздільною здатністю, зображення з новими або курсивними шрифтами та різними розмірами, зображення з темним текстом, нахиленим текстом, випадковим неструктурованим текстом, зображенням шуми, розмиті зображення тощо.
- Працює з користувацькими даними завдяки використанню користувацьких даних для навчання моделей OCR.
- Багаторазове розпізнавання введення: Nanonets OCR може розпізнавати рукописний текст, зображення тексту кількома мовами одночасно, зображення з низькою роздільною здатністю, зображення з новими або курсивними шрифтами та різними розмірами, зображення з темним текстом, нахиленим текстом, випадковим неструктурованим текстом, шумом зображення, розмиті зображення та кілька мов
- Незалежність від форматів: Nanonets зовсім не пов'язаний шаблоном документів. Ви можете отримувати когнітивні дані в таблицях, рядках або будь-якому іншому форматі!
винос
Споживчий ландшафт надзвичайно змінився за останні 20 років, особливо за останні два роки карантину, спричиненого пандемією, та економічного спаду. Від простору, який колись залежав від покупок готівкою, до простору, який зараз повністю охоплює оцифровку транзакцій, ринок переживає трансформацію, що дозволяє йому повністю використовувати потенціал технологій та нових інновацій. Підхід BNPL є наступним логічним кроком в еволюції торгових площ. Використання OCR у робочому процесі BNPL забезпечує переконливі переваги, такі як економія часу та коштів, спрощений процес затвердження та, зрештою, краще впровадження продавцями
- &
- 000
- 20 роки
- МЕНЮ
- доступ
- За
- рахунки
- через
- діяльності
- Прийняття
- реклама
- Угода
- AI
- алгоритм
- ВСІ
- Дозволити
- кількість
- суми
- API
- додаток
- підхід
- додатка
- Автоматизований
- Автоматизація
- доступний
- Банк
- рахунок у банку
- банківський переказ
- Banking
- буття
- Переваги
- КРАЩЕ
- Black
- Створюємо
- бізнес
- купити
- Купівля
- можливості
- потужність
- Cards
- готівкові гроші
- стягується
- контроль
- Перевірки
- пізнавальний
- Компанії
- переконливий
- конкурс
- комплекс
- концепція
- споживач
- Споживачі
- зміст
- внесок
- контроль
- витрати
- може
- кредит
- кредитна картка
- Кредитні карти
- дані
- обробка даних
- Database
- Дати
- Дебетова картка
- затримка
- затримки
- Попит
- депресія
- Виявлення
- розвиненою
- розробників
- цифровий
- оцифрування
- документація
- вниз
- керований
- Рано
- Економічний
- економічний спад
- усунутий
- увійшов
- Входить
- Навколишнє середовище
- еволюція
- швидше
- Інформація про оплату
- фінансування
- фінансовий
- фінансові дані
- FinTech
- відповідати
- потік
- після
- форма
- форми
- Повний
- майбутнє
- буде
- добре
- товари
- великий
- допомога
- Високий
- дуже
- історія
- Як
- HTTPS
- зображення
- включати
- збільшений
- інформація
- інтегрований
- інтеграція
- Інтелект
- інтерес
- інвестиції
- IT
- Кларна
- ЗСК
- ландшафт
- мови
- великий
- вести
- УЧИТЬСЯ
- важелі
- Лінія
- Кредити
- розташування
- блокування
- шукати
- Робить
- управління
- Мантра
- керівництво
- вручну
- виробництво
- ринку
- Купець
- Купці
- ML
- модель
- Моделі
- гроші
- найбільш
- шум
- номер
- океан
- пропонувати
- пропонує
- Пропозиції
- онлайн
- онлайн Банкінг
- операції
- варіант
- Опції
- організація
- організації
- Інше
- оплачувану
- пандемія
- Папір
- Учасники
- партнер
- Платити
- оплата
- платежі
- періодів
- перспектива
- платформа
- Платформи
- Політика
- популярний
- представити
- price
- проблеми
- процес
- Product
- Production
- продуктивність
- професіонали
- протокол
- забезпечувати
- забезпечує
- покупка
- придбано
- Купівля
- якість
- ставки
- Сировина
- реального часу
- Причини
- спад
- визнавати
- запис
- вимагати
- вимагається
- роздрібна торгівля
- рпа
- Правила
- продажів
- шкала
- Масштабування
- схема
- сектор
- Серія
- обслуговування
- Послуги
- комплект
- установка
- аналогічний
- сайт
- невеликий
- Софтвер
- проданий
- Рішення
- що в сім'ї щось
- Простір
- пробіли
- поширення
- Стажування
- акції
- зберігати
- магазинів
- стиль
- система
- Systems
- завдання
- команда
- Технологія
- світ
- третя сторона
- через
- час
- трудомісткий
- традиційний
- Навчання
- угода
- Transactions
- Перетворення
- створеного
- us
- використання
- значення
- постачальники
- перевірка
- обсяг
- Що
- ВООЗ
- без
- працює
- світ
- років