وبائی بیماری اور اس سے وابستہ مالی پریشانی کے نتیجے میں خریداری کی خرید-اب-پے-بعد میں (BNPL) اسکیم میں حالیہ اضافہ ہوا ہے۔ جیسا کہ نام سے پتہ چلتا ہے، BNPL مختصر مدت کے قرضوں کی ایک شکل ہے، اکثر سود سے پاک، لیکن بعض اوقات پوشیدہ اخراجات کے ساتھ، جو صارفین کو مستقبل کی تاریخ میں خریداری کرنے اور ان کے لیے ادائیگی کرنے کی اجازت دیتا ہے۔ یہ ایک قسم کی پوائنٹ آف سیل قسط ہیں (یا 'قسط' بحر اوقیانوس کے کنارے پر منحصر ہے جس سے آپ کا تعلق ہے) ادائیگی کی اسکیمیں جو آن لائن اور آف لائن دونوں جگہوں پر تیزی سے مقبول اختیارات بنتی جارہی ہیں۔
آئیے جانتے ہیں کہ BNPL کیا ہے، دکاندار اس کا استعمال اور فائدہ کیسے اٹھا سکتے ہیں، اور منظر میں Nanonets کے فٹ ہونے کے بارے میں۔
مواد کی میز
- بی این پی ایل کا ارتقاء
- بی این پی ایل کے کام
- BNPL ماحولیاتی نظام میں OCR کا استعمال
- غیر ساختہ دستاویزات سے ڈیٹا کا OCR نکالنا
- BNPL ماحولیاتی نظام میں OCR کے فوائد
- Nanonets کے ساتھ AI پر مبنی OCR
- takeaway ہے
بی این پی ایل کا ارتقاء
قسطوں میں خریداری کی ادائیگی کوئی نیا تصور نہیں ہے۔ اطلاعات کے مطابق 1850 کی دہائی میں تیار کیا گیا، جدید تاریخ میں قسط پر مبنی خریداری کا سب سے قدیم دستیاب ریکارڈ 1920 کی دہائی کا ہے۔ مینوفیکچرنگ سیکٹر میں بڑی پیداواری صلاحیت اور WW-1 کے بعد کے ڈپریشن دور میں صارفین کی طلب کے درمیان مماثلت کے نتیجے میں امریکہ اور دنیا کے دیگر مقامات پر قسطوں کے منصوبوں کا وسیع استعمال ہوا۔
اگر کساد بازاری اور اس سے وابستہ کفایت شعاری نے 1920 کی دہائی میں قسطوں کے ماڈل کو آگے بڑھایا، تو یہ اسکیم پوری صدی میں موجود رہی۔ حالیہ وبائی امراض سے پیدا ہونے والی معاشی بدحالی سے پہلے، قسطوں کی اسکیموں نے صرف امریکہ میں فروخت کے 1% میں حصہ ڈالا، جو جزوی طور پر معاشی ضروریات اور جزوی طور پر جدید زندگی کے فوری-مطمئن ادائیگی کے انداز سے چلایا جاتا تھا۔
Buy-Now-Pay-Later صرف ایک نئی بوتل میں پرانی شراب ہے۔ تیسرے فریق BNPL فراہم کنندگان جیسے Klarna، Affirm وغیرہ کے ساتھ، تاجروں اور صارفین کے درمیان انٹرفیسنگ، اس قسم کی ادائیگی کے آپشن نے حالیہ برسوں میں بنیاد حاصل کی ہے۔ حالیہ وبائی امراض سے پیدا ہونے والی معاشی بدحالی نے خوردہ جگہ میں ادائیگی کی اس شکل کی رسائی اور پھیلاؤ کو مزید بڑھا دیا ہے۔
بی این پی ایل کے کام
صارفین کے لئے
BNPL آن لائن اور آف لائن دونوں بازاروں میں تیزی سے استعمال ہو رہا ہے۔
- آن لائن پلیٹ فارم میں، جب گاہک اپنی پروڈکٹ کا انتخاب کرتا ہے اور آن لائن خریداری کرنے کی تیاری کرتا ہے، اگر مارکیٹ پلیس کے پاس BNPL کا آپشن ہوتا ہے، تو اسے ایسی سائٹ پر لے جایا جائے گا جو موخر ادائیگی کا اختیار فراہم کرتی ہے جیسا کہ ذیل میں دکھایا گیا ہے۔
- اگر صارف BNPL ایپ کے ذریعے بلا سود ادائیگی کا انتخاب کرتا ہے، تو اس سے تفصیلات طلب کی جاتی ہیں، جس میں BNPL فعال کرنے والے کے ذریعے کریڈٹ اور بینک کی تفصیلات شامل ہو سکتی ہیں۔
- آف لائن اسٹور میں، کسٹمر تفصیلات کے ساتھ دستی طور پر ایک فارم بھرتا ہے یا اسٹور کے ملازم کو ڈیٹا پہنچاتا ہے۔ اس کے بعد تفصیلات کو ایک کلرک کے ذریعہ ڈیجیٹل ڈیٹا بیس میں داخل کیا جاتا ہے یا زبانی طور پر کسی کلرک کے ساتھ بات چیت کی جاتی ہے جو ڈیٹا کو ڈیجیٹل شکل میں داخل کرتا ہے۔ کچھ اسٹورز میں، صارف کو ایک ٹیبلیٹ/الیکٹرانک پیڈ فراہم کیا جاتا ہے جس میں وہ مطلوبہ ڈیٹا بھرتی ہے۔
- تفصیلات کی تصدیق اور منظوری کے لیے مرچنٹ یا فریق ثالث فراہم کنندہ کے ذریعے جانچ پڑتال کی جاتی ہے۔
- اگر منظور ہو جائے تو، ایک چھوٹی سی ڈاؤن ادائیگی، جیسا کہ خریداری کی مجموعی رقم کا 25% درکار ہو سکتا ہے، جس کے بعد کی ادائیگیاں بغیر سود سے پاک قسطوں کے سلسلے میں بعد میں مخصوص وقت پر ادا کی جانی چاہئیں۔
- تمام قسطیں چیک یا بینک ٹرانسفر کے ذریعے ادا کی جا سکتی ہیں۔ یا ڈیبٹ کارڈ، بینک اکاؤنٹ، یا کریڈٹ کارڈ سے خود بخود ڈیبٹ ہو جاتا ہے۔
- بی این پی ایل کی ادائیگی اور کریڈٹ کارڈ کی ادائیگی کے درمیان فرق یہ ہے کہ سابقہ اکثر سود سے پاک ہوتا ہے (لیکن ہمیشہ نہیں)، اور خریداری کو مقررہ مدت کے دوران مکمل طور پر ادا کر دیا جاتا ہے۔ کریڈٹ کارڈز میں، کریڈٹ کو غیر معینہ مدت کے لیے بڑھایا جا سکتا ہے، سود میں اضافے کے اوقات کے ساتھ۔
سوداگر کے لیے
بی این پی ایل حل کو اپنانے کے خواہاں تاجر یا تو خود ایسا نظام ترتیب دے سکتے ہیں (فنانس ٹیکنیشن یا فن ٹیک کا استعمال کرتے ہوئے مرچنٹ ماڈل) یا تھرڈ پارٹی بی این پی ایل فراہم کنندہ (پارٹنر ماڈل) سے فائدہ اٹھا سکتے ہیں۔
مرچنٹ ماڈل سیدھا ہے؛ تاجر کئی قسطوں پر خریدے گئے سامان کی ادائیگی کی منصوبہ بندی کرنے کے لیے گاہک کے ساتھ ایک معاہدہ کرتا ہے۔ مرچنٹ کی پالیسیوں، بیچے گئے سامان کی قیمت، اور قسط کی مدت کے لحاظ سے ادائیگی کے طریقہ کار میں کوئی دلچسپی شامل ہو سکتی ہے یا نہیں بھی۔
BNPL فراہم کنندہ کے لیے
پارٹنر ماڈل میں، ایک فریق ثالث مرچنٹ اور کسٹمر کے درمیان انٹرفیس کرتا ہے اور قسط کی ادائیگی کا اختیار پیش کرتا ہے۔ تھرڈ پارٹی بی این پی ایل حل کی دو قسمیں ہیں - مرچنٹ ٹرانزیکشن فیس لون اور شاپر سود کے قرضے:
بی این پی ایل کی قسم مرچنٹ ٹرانزیکشن فیس میں، بی این پی ایل کے آپشن سے فائدہ اٹھانے کے لیے صارف سے کوئی اضافی رقم نہیں لی جاتی ہے۔ اس کے بجائے، مرچنٹ سے ایک فیس لی جاتی ہے جو عام طور پر خریداری کی رقم کا 2-8% ہوتی ہے۔
خریداروں کے سودی قرضوں میں، تاجر سے کوئی فیس نہیں لی جاتی ہے، لیکن گاہک اپنے قسط کے منصوبے کے حصے کے طور پر سود ادا کرتا ہے۔ یہ ان روایتی قسطوں کے منصوبوں کی طرح ہے جو اب ایک صدی سے زیادہ عرصے سے موجود ہیں۔
پارٹنر ماڈل عام طور پر اس طرح کام کرتا ہے:
- جب گاہک خریداری کے لیے BNPL آپشن کا انتخاب کرتی ہے، تو اسے ہر قسط کی رقم، ان کی ادائیگی کی مدت، اور ادائیگی کے طریقے (کریڈٹ کارڈ، ڈیبٹ کارڈ، بینک ٹرانسفر، آن لائن بینکنگ، وغیرہ) کے بارے میں معلومات فراہم کرنے کی ضرورت ہوتی ہے۔ .)
- اس کے بعد صارف کو مناسب تفصیلات فراہم کرنے کی ضرورت ہوتی ہے جیسے کہ کریڈٹ کارڈ نمبر، بینک اکاؤنٹ نمبر، وغیرہ، جس کا استعمال کرتے ہوئے فراہم کنندہ صارف پر کریڈٹ چیک کر سکتا ہے۔
- منظوری کے بعد، خریداری مکمل سمجھی جاتی ہے۔
- گاہک کے اختتام پر خریداری کا عمل مکمل ہونے کے بعد، فراہم کنندہ سوداگر کو خریداری کی پوری رقم ادا کرتا ہے، کسی بھی فیس کو کم کر کے جس پر مرچنٹ کے ساتھ اتفاق کیا گیا ہو۔
- فراہم کنندہ بقیہ اقساط براہ راست کسٹمر سے پہلے سے متعین مدت پر جمع کرتا ہے۔
BNPL ماحولیاتی نظام میں OCR کا استعمال
OCR BNPL پروٹوکول کے دو مراحل میں مفید ہے، یعنی ڈیٹا انٹری کے مرحلے پر اور BNPL فراہم کنندہ کی طرف سے KYC کی تصدیق کے مرحلے پر۔
آف لائن اسٹور میں جو BNPL استعمال کرنے کا انتخاب کرتا ہے، گاہک کو اکثر تفصیلات کے ساتھ ایک فارم پُر کرنے کی ضرورت ہوتی ہے جسے کمپیوٹر میں درج کرنا ضروری ہوتا ہے۔ اکثر اوقات شکل کچھ اس طرح ہوتی ہے:
فارم پر گاہک کے ذریعے بھرا ہوا ڈیٹا دستی طور پر کسی ملازم کے ذریعے ڈیٹا بیس میں سسٹم میں داخل کیا جانا چاہیے۔ پھر BNPL سافٹ ویئر ڈیٹا کی توثیق کرتا ہے اور مزید کارروائی کے لیے منظوری کا نوٹ واپس بھیجتا ہے۔ یہ ایسا ہے جیسے کریڈٹ کارڈ کو سوائپ کیا جا رہا ہے اور ڈیٹا کی منظوری کے لیے تصدیق کی جا رہی ہے۔
بی این پی ایل سروس فراہم کنندہ منسلک KYC دستاویزات جیسے کہ ID، بینک کی تفصیلات وغیرہ کی جانچ پڑتال میں OCR کے استعمال سے بھی بہت زیادہ فائدہ اٹھا سکتا ہے۔ یہ KYC چیک ریئل ٹائم میں ہونے چاہئیں اور اپ لوڈ کردہ دستاویزات سے خودکار ڈیٹا نکالنے میں مدد ملے گی۔ ماخذ کی معلومات کے ساتھ ان دستاویزات سے متعلقہ ڈیٹا کی تصدیق۔
BNPL آپریشنز کے لیے مالیاتی ڈیٹا کے دستی اندراج میں درج ذیل مسائل ہیں:
1. ہائی ایرر ریٹس: خام ڈیٹا انٹری جس کے بعد تصدیق کے مراحل نہیں ہوتے ہیں اس میں غلطی کی شرح 4% تک زیادہ دکھائی گئی ہے۔ اس کو تناظر میں رکھنے کے لیے، ہر پانچ اندراجات کے لیے 2 غلطیاں ہیں۔ مالیاتی تفصیلات میں کوئی بھی غلطی تنظیم اور صارف کے لیے تباہ کن ہو سکتی ہے۔ دستی ڈیٹا انٹری سے وابستہ اعلی غلطی کی شرح کو متعدد وجوہات سے منسوب کیا جا سکتا ہے، ڈیٹا انٹری پیشہ ور افراد کی ناکافی تربیت سے لے کر انسانی تھکاوٹ، ڈیٹا کی غلط تشریح وغیرہ۔ 'ڈیٹا کوالٹی اسسمنٹ' کے مطابق، غلطیاں گمشدہ اقدار سے پیدا ہو سکتی ہیں، جو بدلے میں مطلوبہ پیداوار میں تضادات پیدا کر سکتا ہے۔ یہاں تک کہ بہترین ڈیٹا انٹری آپریٹر بھی غلطیاں کرنے کا شکار ہوتا ہے جب ڈیٹا انٹری کا کام دہرایا جاتا ہے اور/یا اس میں ڈیٹا کی ایک بڑی مقدار شامل ہوتی ہے۔ یا، کمپنیوں کو ڈیٹا انٹری آپریشن کو آؤٹ سورس کرنا پڑے گا، جس پر دوبارہ پیسے خرچ ہوتے ہیں۔
2. تاخیر: ڈیٹا کا دستی اندراج وقت طلب ہے۔ کاغذی دستاویزات سے ڈیٹا انٹری کی اچھی شرح 10,000 اور 15,000 کی اسٹروکس فی گھنٹہ کے درمیان ہوتی ہے۔ پیچیدہ ڈیٹا جس میں داخل ہونے سے پہلے فہم کی ضرورت ہوتی ہے، اس عمل میں مزید تاخیر کرے گی۔ اس طرح ڈیٹا کے 400 یونٹس داخل کرنے میں ایک قابل آپریٹر کو 8 سے 10 منٹ کے درمیان وقت لگے گا، جو کہ ڈیٹا کا حجم زیادہ ہونے کی صورت میں ناقابل قبول ہو جاتا ہے۔
3. انسانی بوریت: دستی ڈیٹا کے اندراج کا عمل دہرایا جانے والا اور تھکا دینے والا ہوتا ہے اور حوصلہ شکن ہو سکتا ہے۔ اس طرح دستی ڈیٹا کا اندراج ملازمین کے عدم اطمینان اور ٹرن اوور کی بلند شرح کا باعث بن سکتا ہے۔ آج کے انتہائی مسابقتی کاروباری ماحول میں یہ سنگین مسائل ہیں۔
یہ وہ جگہ ہے جہاں OCR ڈیٹا نکالنے والا سافٹ ویئر مدد کرسکتا ہے۔
آپٹیکل کریکٹر ریکگنیشن یا OCR ڈیجیٹل دستاویزات میں ذخیرہ شدہ کسی بھی قسم کے متن یا معلومات کو مشین پڑھنے کے قابل ڈیٹا میں تبدیل کرتا ہے۔ اس طرح ہارڈ کاپیاں اور کاغذی دستاویزات کو کمپیوٹر پڑھنے کے قابل فائل فارمیٹس میں تبدیل کیا جا سکتا ہے، جو مزید ترمیم یا ڈیٹا پروسیسنگ کے لیے موزوں ہے۔ کاغذ کے بغیر دفاتر میں منتقلی کی سہولت۔
غیر ساختہ دستاویزات سے ڈیٹا کا OCR نکالنا
ایک اچھا OCR اس قابل ہونا چاہیے کہ:
- سٹرکچرڈ، ناقص ڈھانچہ، اور غیر ساختہ ڈیٹا نکالیں۔
- متعدد ذرائع سے ڈیٹا کھینچیں۔
- نکالے گئے ڈیٹا کو مطلوبہ فارمیٹ میں ایکسپورٹ کریں۔
- ایک ایسے سافٹ ویئر کے ساتھ مربوط ہوں جو حقیقی وقت میں ڈیٹا کو کاروبار میں FinTech enabler یا تیسرے فریق BNPL فراہم کنندہ تک پہنچاتا ہے۔
ایک مثالی طریقہ جس میں OCR کو BNPL پروسیسنگ کے لیے استعمال کیا جا سکتا ہے جب اسے FinTech کی پائپ لائن میں براہ راست ضم کیا جاتا ہے۔
BNPL ماحولیاتی نظام میں OCR کے فوائد
- درستگی میں بہتری اور انسانی غلطیوں میں کمی: آٹومیشن بہت سی انسانی غلطیوں کو ختم کر سکتی ہے جو نگرانی، تھکاوٹ، یا ناکافی تربیت سے ہوتی ہیں۔
- وقت کی بچت: آٹومیشن بلاشبہ ڈیٹا کے دستی نکالنے سے زیادہ تیز ہے۔ اس دورے کے دوران خریداری کے عمل کو مکمل کرنے کے لیے کسٹمر کا مالیاتی اور کریڈٹ ڈیٹا ریئل ٹائم میں فنانشل ٹیکنیشن کو منتقل کیا جانا چاہیے۔ ڈیٹا کا خودکار اندراج عمل کو تیز کرسکتا ہے اور اس طرح خریداری کے عمل میں تاخیر سے بچا جاسکتا ہے۔
- ڈیٹا تک بہتر کنٹرول اور رسائی: سٹرکچرڈ ڈیٹا کا ایک مرکزی مقام اسے کاروبار میں تمام اسٹیک ہولڈرز اور شرکاء کے لیے زیادہ قابل رسائی بناتا ہے، اس طرح کاروباری سرگرمیوں میں ہم آہنگی پیدا ہوتی ہے۔
- لاگت کے فوائد: اگرچہ OCR آٹومیشن میں ابتدائی سرمایہ کاری مشکل ہو سکتی ہے، لیکن پیداوار میں بہتری، ملازمین کے حوصلے اور وقت کی بچت کے ذریعے لاگت کی بچت خودکار ڈیٹا نکالنے کے نظام کے اخراجات کی تلافی کر سکتی ہے۔
- اسکیل ایبلٹی: OCR ڈیٹا نکالنے کے نظام ڈیٹا کے حجم کے بارے میں فکر کیے بغیر کاروبار کو بڑھانے کے لیے گنجائش پیش کرتے ہیں جو کہ اسی مناسبت سے چھوٹے کیے جائیں گے۔
Nanonets کے ساتھ AI پر مبنی OCR
Nanonets ایک OCR سافٹ ویئر ہے جو پی ڈی ایف دستاویزات، امیجز اور اسکین فائلوں سے خود بخود غیر ساختہ/سٹرکچرڈ ڈیٹا نکالنے کے لیے AI اور ML صلاحیتوں کا فائدہ اٹھاتا ہے۔ روایتی OCR حل کے برعکس، Nanonets کو ہر نئی دستاویز کی قسم کے لیے الگ الگ اصولوں اور ٹیمپلیٹس کی ضرورت نہیں ہے۔
AI سے چلنے والی علمی ذہانت پر بھروسہ کرتے ہوئے، Nanonets وقت کے ساتھ ساتھ بہتری کے ساتھ نیم ساختہ اور یہاں تک کہ غیر دیکھی ہوئی دستاویز کی اقسام کو بھی سنبھال سکتے ہیں۔ Nanonets الگورتھم اور OCR ماڈل مسلسل سیکھتے ہیں۔ انہیں متعدد بار تربیت یا دوبارہ تربیت دی جا سکتی ہے اور وہ بہت حسب ضرورت ہیں۔ آپ آؤٹ پٹ کو بھی اپنی مرضی کے مطابق بنا سکتے ہیں، صرف اپنی دلچسپی کے مخصوص ٹیبلز یا ڈیٹا انٹریز کو نکالنے کے لیے۔
Nanonets API ڈیٹا کے لائن آئٹم نکالنے میں تیز رفتار اور زبردست درستگی فراہم کرتا ہے اور لائن آئٹم مینجمنٹ کے لیے آٹومیشن چلاتا ہے۔ Nanonets API درج ذیل کام انجام دے سکتا ہے۔
- فارم جیسے دستاویزات پر مشتمل لائن آئٹم کے ٹیبل ڈھانچے کا درست پتہ لگانا۔
- تمام لائن آئٹم اندراجات جو فارم میں موجود ہیں جیسے نام، پروڈکٹ، قیمت، کل رقم، چھوٹ وغیرہ۔
- ڈیٹا کو JSON آؤٹ پٹ کے طور پر نکالا جا سکتا ہے جو حسب ضرورت ایپس اور پلیٹ فارمز کی تعمیر کو فعال کر سکتا ہے۔
ڈویلپرز کے لیے ایک بہترین API اور دستاویزات پیش کرتے ہوئے، یہ سافٹ ویئر ان تنظیموں کے لیے بھی مثالی ہے جن کے اندر ڈویلپرز کی کوئی ٹیم نہیں ہے۔
دوسرے خودکار OCR سافٹ ویئر پر Nanonets استعمال کرنے کے فوائد لاگت کی بچت، درستگی اور پیمانے سے کہیں زیادہ ہیں۔ Nanonets اس کے علاوہ منفرد فوائد فراہم کرتا ہے جو اسے مقابلے سے بہت آگے رکھتا ہے:
- واقعی بغیر کوڈ والا ٹول
- زیادہ تر CRM، ERP، مواد کی خدمات، یا RPA سافٹ ویئر کے ساتھ Nanonets کا آسان انضمام۔
- پوسٹ پروسیسنگ کی ضرورت نہیں: Nanonets OCR ہاتھ سے لکھے ہوئے متن، ایک ہی وقت میں متعدد زبانوں میں متن کی تصاویر، کم ریزولوشن والی تصاویر، نئے یا کرسیو فونٹس اور مختلف سائز والی تصاویر، سایہ دار متن والی تصاویر، جھکا ہوا متن، بے ترتیب غیر ساختہ متن، تصویر کو پہچان سکتا ہے۔ شور، دھندلی تصاویر اور بہت کچھ۔
- OCR ماڈلز کی تربیت کے لیے کسٹم ڈیٹا کے استعمال کے ذریعے کسٹم ڈیٹا کے ساتھ کام کرتا ہے۔
- ایک سے زیادہ ان پٹ کی شناخت: Nanonets OCR ہاتھ سے لکھے ہوئے متن، متعدد زبانوں میں متن کی تصاویر، کم ریزولوشن والی تصاویر، نئے یا کرسیو فونٹس اور مختلف سائز والی تصاویر، سایہ دار متن والی تصاویر، جھکا ہوا متن، بے ترتیب غیر ساختہ متن، تصویری شور، کو پہچان سکتا ہے۔ دھندلی تصاویر، اور متعدد زبانیں۔
- فارمیٹس سے آزادی: Nanonets دستاویزات کے سانچے کا بالکل پابند نہیں ہے۔ آپ ٹیبلز یا لائن آئٹمز یا کسی اور فارمیٹ میں علمی طور پر ڈیٹا کیپچر کر سکتے ہیں!
takeaway ہے
گزشتہ 20 سالوں میں صارفین کا منظر نامہ بہت زیادہ تبدیل ہوا ہے، خاص طور پر پچھلے دو سالوں میں وبائی امراض کی وجہ سے لاک ڈاؤن اور معاشی بدحالی میں۔ ایک ایسی جگہ سے جو کبھی نقد خریداری پر انحصار کرتی تھی اب مکمل طور پر لین دین کی ڈیجیٹائزیشن کو قبول کر رہی ہے، مارکیٹ پلیس ایک ایسی تبدیلی سے گزر رہی ہے جو اسے ٹیکنالوجی اور نئی اختراعات کو اپنی پوری صلاحیت کے مطابق استعمال کرنے کی اجازت دے رہی ہے۔ BNPL نقطہ نظر خوردہ جگہ کے ارتقاء میں اگلا منطقی قدم ہے۔ BNPL ورک فلو میں OCR کا استعمال زبردست فوائد کے ساتھ آتا ہے جیسے کہ وقت اور لاگت کی بچت، منظوری کا ہموار عمل، اور بالآخر تاجروں کی طرف سے بہتر اختیار
- &
- 000
- 20 سال
- ہمارے بارے میں
- تک رسائی حاصل
- کے مطابق
- اکاؤنٹ
- کے پار
- سرگرمیوں
- منہ بولابیٹا بنانے
- اشتہار
- معاہدہ
- AI
- یلگورتم
- تمام
- اجازت دے رہا ہے
- رقم
- مقدار
- اے پی آئی
- اپلی کیشن
- نقطہ نظر
- ایپس
- آٹومیٹڈ
- میشن
- دستیاب
- بینک
- بینک اکاؤنٹ
- بینک ٹرانسفر
- بینکنگ
- کیا جا رہا ہے
- فوائد
- BEST
- سیاہ
- عمارت
- کاروبار
- خرید
- خرید
- صلاحیتوں
- اہلیت
- کارڈ
- کیش
- الزام عائد کیا
- جانچ پڑتال
- چیک
- سنجیدگی سے
- کمپنیاں
- زبردست
- مقابلہ
- پیچیدہ
- تصور
- صارفین
- صارفین
- مواد
- حصہ ڈالا
- کنٹرول
- اخراجات
- سکتا ہے
- کریڈٹ
- کریڈٹ کارڈ
- کریڈٹ کارڈ
- اعداد و شمار
- ڈیٹا پروسیسنگ
- ڈیٹا بیس
- تواریخ
- ڈیبٹ کارڈ
- تاخیر
- تاخیر
- ڈیمانڈ
- ڈپریشن
- کھوج
- ترقی یافتہ
- ڈویلپرز
- ڈیجیٹل
- ڈیجیٹائزیشن
- دستاویزات
- نیچے
- کارفرما
- ابتدائی
- اقتصادی
- معاشی بدحالی
- کا خاتمہ
- داخل ہوا
- داخل ہوتا ہے
- ماحولیات
- ارتقاء
- تیز تر
- فیس
- کی مالی اعانت
- مالی
- مالیاتی ڈیٹا
- فن ٹیک
- فٹ
- بہاؤ
- کے بعد
- فارم
- فارم
- مکمل
- مستقبل
- جا
- اچھا
- سامان
- عظیم
- مدد
- ہائی
- انتہائی
- تاریخ
- کس طرح
- HTTPS
- تصویر
- شامل
- اضافہ
- معلومات
- ضم
- انضمام
- انٹیلی جنس
- دلچسپی
- سرمایہ کاری
- IT
- کلرن
- وائی سی
- زمین کی تزئین کی
- زبانیں
- بڑے
- قیادت
- جانیں
- لیتا ہے
- لائن
- قرض
- محل وقوع
- تالا لگا
- تلاش
- بنانا
- انتظام
- منتر
- دستی
- دستی طور پر
- مینوفیکچرنگ
- بازار
- مرچنٹ
- مرچنٹس
- ML
- ماڈل
- ماڈل
- قیمت
- سب سے زیادہ
- شور
- تعداد
- سمندر
- پیش کرتے ہیں
- کی پیشکش
- تجویز
- آن لائن
- آن لائن بینکنگ
- آپریشنز
- اختیار
- آپشنز کے بھی
- تنظیم
- تنظیمیں
- دیگر
- ادا
- وبائی
- کاغذ.
- امیدوار
- پارٹنر
- ادا
- ادائیگی
- ادائیگی
- ادوار
- نقطہ نظر
- پلیٹ فارم
- پلیٹ فارم
- پالیسیاں
- مقبول
- حال (-)
- قیمت
- مسائل
- عمل
- مصنوعات
- پیداوار
- پیداوری
- پیشہ ور ماہرین
- پروٹوکول
- فراہم
- فراہم کرتا ہے
- خرید
- خریدا
- خریداریوں
- معیار
- قیمتیں
- خام
- اصل وقت
- وجوہات
- کساد بازاری
- تسلیم
- ریکارڈ
- کی ضرورت
- ضرورت
- خوردہ
- آر پی اے
- قوانین
- فروخت
- پیمانے
- سکیلنگ
- سکیم
- شعبے
- سیریز
- سروس
- سروسز
- مقرر
- قائم کرنے
- اسی طرح
- سائٹ
- چھوٹے
- سافٹ ویئر کی
- فروخت
- حل
- کچھ
- خلا
- خالی جگہیں
- پھیلانے
- اسٹیج
- اسٹاک
- ذخیرہ
- پردہ
- سٹائل
- کے نظام
- سسٹمز
- کاموں
- ٹیم
- ٹیکنالوجی
- دنیا
- تیسری پارٹی
- کے ذریعے
- وقت
- وقت لگتا
- روایتی
- ٹریننگ
- ٹرانزیکشن
- معاملات
- تبدیلی
- منفرد
- us
- استعمال کی شرائط
- قیمت
- دکانداروں
- توثیق
- حجم
- کیا
- ڈبلیو
- بغیر
- کام کرتا ہے
- دنیا
- سال