Đại dịch và tình trạng khó khăn tài chính liên quan đã dẫn đến sự bùng nổ gần đây trong kế hoạch mua hàng Mua ngay - Trả sau (BNPL). Như tên cho thấy, BNPL là một hình thức cho vay ngắn hạn, thường không lãi suất, nhưng đôi khi có chi phí ẩn, cho phép người tiêu dùng mua hàng và thanh toán cho chúng vào một ngày trong tương lai. Đây là một loại chương trình thanh toán trả góp tại điểm bán hàng (hoặc 'trả góp' tùy thuộc vào bờ Đại Tây Dương mà bạn thuộc về) đang ngày càng trở thành lựa chọn phổ biến, trong cả không gian bán lẻ trực tuyến và ngoại tuyến.
Hãy để chúng tôi tìm hiểu về BNPL là gì, cách các nhà cung cấp có thể sử dụng và hưởng lợi từ nó cũng như sự phù hợp của Nanonet trong bối cảnh.
Mục lục
- Sự phát triển của BNPL
- Hoạt động của BNPL
- Việc sử dụng OCR trong hệ sinh thái BNPL
- OCR Trích xuất dữ liệu từ các tài liệu phi cấu trúc
- Ưu điểm của OCR trong hệ sinh thái BNPL
- OCR dựa trên AI với Nanonet
- Lấy đi
Sự phát triển của BNPL
Trả góp khi mua hàng không phải là một khái niệm mới. Được biết được phát triển vào những năm 1850, kỷ lục sớm nhất về mua hàng trả góp trong lịch sử hiện đại là từ những năm 1920. Sự không phù hợp giữa năng lực sản xuất lớn trong lĩnh vực sản xuất và nhu cầu của người tiêu dùng trong thời kỳ suy thoái sau Thế chiến 1 đã dẫn đến việc các gói trả góp được sử dụng rộng rãi ở cả Hoa Kỳ và các nơi khác trên thế giới.
Nếu suy thoái kinh tế và sự tiết kiệm liên quan thúc đẩy mô hình trả góp vào những năm 1920, thì kế hoạch này đã tiếp tục tồn tại trong suốt thế kỷ. Trước cuộc suy thoái kinh tế do đại dịch gần đây gây ra, các chương trình trả góp đã đóng góp vào 1% doanh số bán hàng chỉ tính riêng ở Mỹ, một phần do nhu cầu kinh tế và một phần do phong cách trả chậm thỏa mãn tức thì của cuộc sống hiện đại.
Mua-Ngay-Trả-Sau chỉ đơn giản là rượu cũ bình mới. Với các nhà cung cấp BNPL bên thứ ba như Klarna, Affirm, v.v., giao tiếp giữa người bán và người tiêu dùng, loại tùy chọn thanh toán này đã trở nên phổ biến trong những năm gần đây. Sự suy thoái kinh tế do đại dịch gây ra gần đây đã nâng cao hơn nữa phạm vi tiếp cận và sự lan rộng của hình thức thanh toán này trong không gian bán lẻ.
Hoạt động của BNPL
Đối với người tiêu dùng
BNPL ngày càng được sử dụng rộng rãi trên cả thị trường trực tuyến và ngoại tuyến.
- Trong nền tảng trực tuyến, khi khách hàng chọn sản phẩm của cô ấy và chuẩn bị mua hàng trực tuyến, nếu thị trường có tùy chọn BNPL, họ sẽ được đưa đến một trang web cung cấp tùy chọn trả chậm, chẳng hạn như được hiển thị bên dưới.
- Nếu khách hàng chọn hình thức thanh toán không tính lãi thông qua ứng dụng BNPL, thì người đó sẽ yêu cầu họ cung cấp thông tin chi tiết, có thể bao gồm chi tiết tín dụng và ngân hàng bởi người ban hành BNPL.
- Trong cửa hàng ngoại tuyến, khách hàng điền vào biểu mẫu theo cách thủ công với các chi tiết hoặc thông báo dữ liệu cho nhân viên của cửa hàng. Sau đó, các chi tiết sẽ được nhân viên bán hàng nhập vào cơ sở dữ liệu kỹ thuật số hoặc trao đổi bằng lời nói với nhân viên nhập dữ liệu ở dạng kỹ thuật số. Ở một số cửa hàng, một máy tính bảng / bảng điện tử được cung cấp cho khách hàng để họ điền dữ liệu cần thiết.
- Các chi tiết được kiểm tra bởi người bán hoặc nhà cung cấp bên thứ ba về tính hợp lệ và phê duyệt.
- Nếu được chấp thuận, có thể yêu cầu một khoản trả trước nhỏ, chẳng hạn như 25% tổng số tiền mua hàng, với các khoản thanh toán tiếp theo sẽ được thanh toán vào một thời điểm cụ thể sau đó trong một loạt các khoản trả góp không lãi suất.
- Tất cả các khoản trả góp có thể được trả bằng séc hoặc chuyển khoản ngân hàng; hoặc được ghi nợ tự động từ thẻ ghi nợ, tài khoản ngân hàng hoặc thẻ tín dụng.
- Sự khác biệt giữa thanh toán BNPL và thanh toán bằng thẻ tín dụng là thanh toán trước đây thường không có lãi suất (nhưng không phải lúc nào cũng vậy) và việc mua hàng được thanh toán hoàn toàn trong thời gian quy định. Trong thẻ tín dụng, tín dụng có thể được gia hạn vô thời hạn, với lãi suất cộng dồn với thời gian tăng dần.
Đối với người bán
Những người bán muốn áp dụng giải pháp BNPL có thể tự thiết lập một hệ thống như vậy (mô hình người bán sử dụng kỹ thuật viên tài chính hoặc FinTech) hoặc sử dụng nhà cung cấp BNPL bên thứ ba (mô hình đối tác).
Mô hình Thương gia rất đơn giản; thương nhân thỏa thuận với khách hàng để lập kế hoạch thanh toán hàng hóa đã mua qua nhiều đợt. Có thể có hoặc không tính thêm lãi suất vào phương thức thanh toán, tùy thuộc vào chính sách của người bán, giá trị hàng hóa được bán và thời gian trả góp.
Đối với nhà cung cấp BNPL
Trong mô hình đối tác, bên thứ ba giao tiếp giữa người bán và khách hàng và cung cấp tùy chọn thanh toán trả góp. Có hai loại giải pháp BNPL của bên thứ ba - khoản vay phí giao dịch người bán và khoản vay lãi suất người mua hàng:
Trong loại phí giao dịch người bán BNPL, khách hàng không bị tính thêm bất kỳ số tiền nào khi sử dụng tùy chọn BNPL. Thay vào đó, người bán sẽ bị tính một khoản phí thường là 2-8% số tiền mua hàng.
Đối với các khoản vay lãi suất dành cho người mua hàng, người bán không bị tính phí, nhưng khách hàng sẽ trả lãi suất như một phần của gói trả góp của họ. Điều này cũng tương tự như các hình thức trả góp truyền thống đã tồn tại hơn một thế kỷ nay.
Mô hình đối tác thường hoạt động như sau:
- Khi khách hàng chọn tùy chọn mua BNPL, họ phải cung cấp thông tin về số tiền của mỗi lần trả góp, thời hạn họ được trả và phương thức thanh toán (thẻ tín dụng, thẻ ghi nợ, chuyển khoản ngân hàng, ngân hàng trực tuyến, v.v. .).
- Sau đó, khách hàng được yêu cầu cung cấp các chi tiết thích hợp như số thẻ tín dụng, số tài khoản ngân hàng, v.v., sử dụng mà nhà cung cấp có thể thực hiện kiểm tra tín dụng đối với khách hàng.
- Sau khi được chấp thuận, việc mua hàng được coi là hoàn tất.
- Sau khi quá trình mua hàng hoàn tất ở phía khách hàng, nhà cung cấp thanh toán toàn bộ số tiền mua hàng cho người bán, trừ đi bất kỳ khoản phí nào đã được thỏa thuận với người bán.
- Nhà cung cấp thu phần trả góp còn lại trực tiếp từ khách hàng vào các khoảng thời gian đã định trước.
Việc sử dụng OCR trong hệ sinh thái BNPL
OCR hữu ích trong hai bước của giao thức BNPL, viz., Ở bước nhập dữ liệu và ở giai đoạn xác minh KYC bởi nhà cung cấp BNPL.
Trong cửa hàng ngoại tuyến chọn sử dụng BNPL, khách hàng thường được yêu cầu điền vào biểu mẫu với các chi tiết phải được nhập vào máy tính. Thông thường, biểu mẫu là một cái gì đó như thế này:
Dữ liệu khách hàng điền vào biểu mẫu phải được nhân viên nhập thủ công vào hệ thống thành cơ sở dữ liệu. Sau đó, phần mềm BNPL xác nhận dữ liệu và gửi lại phiếu phê duyệt để xử lý tiếp. Điều này giống như thẻ tín dụng được quẹt và dữ liệu đang được xác thực để phê duyệt.
Nhà cung cấp dịch vụ BNPL cũng có thể được hưởng lợi rất nhiều từ việc sử dụng OCR trong việc kiểm tra các tài liệu KYC đính kèm như ID, chi tiết ngân hàng, v.v. Việc kiểm tra KYC này phải diễn ra trong thời gian thực và việc trích xuất dữ liệu tự động từ các tài liệu được tải lên sẽ giúp nhanh chóng xác minh dữ liệu liên quan từ các tài liệu này với thông tin nguồn.
Việc nhập thủ công dữ liệu tài chính cho hoạt động BNPL gặp các vấn đề sau:
1. Tỷ lệ lỗi cao: Việc nhập dữ liệu thô không được thực hiện theo các bước xác minh đã được chứng minh là có tỷ lệ lỗi cao tới 4%. Nói cách khác, cứ 2 mục nhập thì có XNUMX lỗi. Bất kỳ sai sót nào trong chi tiết tài chính có thể gây ra thảm họa cho tổ chức và khách hàng. Tỷ lệ lỗi cao liên quan đến việc nhập dữ liệu thủ công có thể do nhiều nguyên nhân, từ việc đào tạo không đầy đủ các chuyên gia nhập dữ liệu đến sự mệt mỏi của con người, diễn giải sai dữ liệu, v.v. Theo 'Đánh giá chất lượng dữ liệu', lỗi có thể phát sinh do các giá trị bị thiếu, đến lượt nó, có thể tạo ra sự khác biệt trong kết quả đầu ra mong muốn. Ngay cả nhà điều hành nhập dữ liệu tốt nhất cũng dễ mắc lỗi khi tác vụ nhập dữ liệu lặp đi lặp lại và / hoặc liên quan đến một khối lượng lớn dữ liệu. Hoặc, các công ty sẽ phải thuê ngoài hoạt động nhập dữ liệu, điều này lại gây tốn kém chi phí.
2. Chậm trễ: Việc nhập dữ liệu theo cách thủ công rất tốn thời gian. Tốc độ nhập dữ liệu tốt từ các tài liệu giấy nằm trong khoảng 10,000 đến 15,000 lần nhấn phím mỗi giờ. Dữ liệu phức tạp đòi hỏi phải hiểu trước khi được nhập, sẽ làm chậm quá trình hơn nữa. Do đó, việc nhập 400 đơn vị dữ liệu sẽ mất từ 8 đến 10 phút cho một nhà điều hành có thẩm quyền, điều này trở nên không thể chấp nhận được nếu khối lượng dữ liệu lớn.
3. Sự nhàm chán của con người: Quá trình nhập dữ liệu thủ công lặp đi lặp lại, tẻ nhạt và có thể làm mất tinh thần. Do đó, việc nhập dữ liệu thủ công có thể dẫn đến sự không hài lòng của nhân viên và tỷ lệ doanh thu cao. Đây là những vấn đề nghiêm trọng trong môi trường kinh doanh cạnh tranh cao hiện nay.
Đây là nơi mà phần mềm trích xuất dữ liệu OCR có thể giúp
Nhận dạng ký tự quang học hoặc OCR chuyển đổi bất kỳ loại văn bản hoặc thông tin nào được lưu trữ trong tài liệu kỹ thuật số thành dữ liệu có thể đọc được bằng máy. Do đó, bản cứng và tài liệu giấy có thể được chuyển đổi thành các định dạng tệp có thể đọc được bằng máy tính, thích hợp cho việc chỉnh sửa hoặc xử lý dữ liệu thêm; tạo điều kiện thuận lợi cho việc chuyển đổi sang văn phòng không giấy tờ.
OCR Trích xuất dữ liệu từ các tài liệu phi cấu trúc
Một OCR tốt phải có khả năng:
- Trích xuất dữ liệu có cấu trúc, cấu trúc kém và phi cấu trúc.
- Lấy dữ liệu từ nhiều nguồn.
- Xuất dữ liệu đã trích xuất ở định dạng mong muốn
- Được tích hợp với một phần mềm truyền tải dữ liệu trong thời gian thực tới trình cấp phép FinTech trong doanh nghiệp hoặc nhà cung cấp BNPL bên thứ ba
Một cách lý tưởng mà OCR có thể được sử dụng để xử lý BNPL là khi nó được tích hợp trực tiếp vào đường ống của FinTech.
Ưu điểm của OCR trong hệ sinh thái BNPL
- Cải thiện độ chính xác và giảm thiểu sai sót của con người: Tự động hóa có thể loại bỏ nhiều lỗi do con người gây ra do giám sát, mệt mỏi hoặc đào tạo không đầy đủ.
- Tiết kiệm thời gian: Không nghi ngờ gì nữa, tự động hóa nhanh hơn so với việc trích xuất dữ liệu theo cách thủ công. Dữ liệu tài chính và tín dụng của khách hàng phải được chuyển đến kỹ thuật viên tài chính trong thời gian thực để quá trình mua hàng được hoàn tất trong chuyến thăm này. Việc nhập dữ liệu tự động có thể đẩy nhanh quá trình và do đó tránh được sự chậm trễ trong quá trình mua hàng.
- Kiểm soát và truy cập dữ liệu tốt hơn: Vị trí tập trung của dữ liệu có cấu trúc giúp tất cả các bên liên quan và người tham gia trong doanh nghiệp dễ tiếp cận hơn, do đó cho phép sự gắn kết trong các hoạt động kinh doanh.
- Lợi ích về chi phí: Mặc dù khoản đầu tư ban đầu vào tự động hóa OCR có thể khó khăn nhưng việc tiết kiệm chi phí thông qua cải thiện năng suất, tinh thần của nhân viên và tiết kiệm thời gian có thể bù đắp cho chi phí thiết lập hệ thống trích xuất dữ liệu tự động.
- Khả năng mở rộng: Hệ thống trích xuất dữ liệu OCR cung cấp phạm vi mở rộng quy mô kinh doanh mà không cần lo lắng về khối lượng dữ liệu sẽ được mở rộng tương ứng.
OCR dựa trên AI với Nanonet
Nanonets là một phần mềm OCR tận dụng khả năng AI & ML để tự động trích xuất dữ liệu có cấu trúc / không có cấu trúc từ tài liệu PDF, hình ảnh và tệp được quét. Không giống như các giải pháp OCR truyền thống, Nanonet không yêu cầu các quy tắc và mẫu riêng biệt cho từng loại tài liệu mới.
Dựa vào trí thông minh nhận thức do AI điều khiển, Nanonet có thể xử lý các loại tài liệu bán cấu trúc và thậm chí không nhìn thấy được đồng thời cải thiện theo thời gian. Thuật toán Nanonets & mô hình OCR học liên tục. Họ có thể được đào tạo hoặc đào tạo lại nhiều lần và rất dễ tùy chỉnh. Bạn cũng có thể tùy chỉnh đầu ra, để chỉ trích xuất các bảng hoặc mục dữ liệu cụ thể mà bạn quan tâm.
API Nanonets cung cấp tốc độ cao và độ chính xác tuyệt vời trong việc trích xuất dữ liệu mục hàng và thúc đẩy tự động hóa để quản lý mục hàng. API Nanonets có thể thực hiện các tác vụ sau:
- Phát hiện chính xác cấu trúc bảng của mục hàng có chứa các tài liệu như biểu mẫu.
- Tất cả các mục nhập chi tiết đơn hàng có ở các dạng như tên, sản phẩm, giá, tổng số tiền, chiết khấu, v.v.
- Dữ liệu có thể được trích xuất dưới dạng đầu ra JSON có thể cho phép xây dựng các ứng dụng và nền tảng tùy chỉnh.
Mặc dù cung cấp một API và tài liệu tuyệt vời cho các nhà phát triển, phần mềm này cũng lý tưởng cho các tổ chức không có nhóm nhà phát triển nội bộ.
Lợi ích của việc sử dụng Nanonet so với phần mềm OCR tự động khác vượt xa việc tiết kiệm chi phí, độ chính xác và quy mô. Nanonet cũng cung cấp những lợi ích độc đáo giúp nó vượt xa đối thủ:
- Một công cụ thực sự không có mã
- Tích hợp dễ dàng Nanonet với hầu hết các phần mềm CRM, ERP, dịch vụ nội dung hoặc RPA.
- Không cần xử lý hậu kỳ: Nanonet OCR có thể nhận dạng văn bản viết tay, hình ảnh của văn bản bằng nhiều ngôn ngữ cùng một lúc, hình ảnh có độ phân giải thấp, hình ảnh với phông chữ mới hoặc chữ thảo và các kích thước khác nhau, hình ảnh có văn bản bóng, văn bản nghiêng, văn bản không có cấu trúc ngẫu nhiên, hình ảnh nhiễu, hình ảnh mờ và hơn thế nữa.
- Làm việc với dữ liệu tùy chỉnh thông qua việc sử dụng dữ liệu tùy chỉnh để đào tạo các mô hình OCR.
- Nhận dạng nhiều đầu vào: Nanonet OCR có thể nhận dạng văn bản viết tay, hình ảnh của văn bản bằng nhiều ngôn ngữ cùng một lúc, hình ảnh có độ phân giải thấp, hình ảnh với phông chữ mới hoặc chữ thảo và các kích thước khác nhau, hình ảnh có văn bản bóng, văn bản nghiêng, văn bản không có cấu trúc ngẫu nhiên, nhiễu hình ảnh, hình ảnh mờ và nhiều ngôn ngữ
- Độc lập với các định dạng: Nanonet hoàn toàn không bị ràng buộc bởi khuôn mẫu của tài liệu. Bạn có thể nắm bắt dữ liệu một cách nhận thức trong các bảng hoặc mục hàng hoặc bất kỳ định dạng nào khác!
Lấy đi
Bối cảnh người tiêu dùng đã thay đổi rất nhiều trong 20 năm qua, đặc biệt là trong hai năm qua do đại dịch đóng cửa và suy thoái kinh tế. Từ một không gian trước đây phụ thuộc vào việc mua hàng bằng tiền mặt đến một không gian hiện đang hoàn toàn áp dụng số hóa các giao dịch, thị trường đang trải qua một quá trình chuyển đổi cho phép nó khai thác công nghệ và các cải tiến mới cho toàn bộ tiềm năng của chúng. Phương pháp tiếp cận BNPL là bước hợp lý tiếp theo trong sự phát triển của không gian bán lẻ. Việc sử dụng OCR trong quy trình làm việc BNPL đi kèm với các lợi ích hấp dẫn như tiết kiệm thời gian và chi phí, quy trình phê duyệt được tổ chức hợp lý và cuối cùng là sự chấp nhận tốt hơn của người bán
- &
- 000
- 20 năm
- Giới thiệu
- truy cập
- Theo
- Tài khoản
- ngang qua
- hoạt động
- Nhận con nuôi
- quảng cáo
- Hiệp định
- AI
- thuật toán
- Tất cả
- Cho phép
- số lượng
- số lượng
- api
- ứng dụng
- phương pháp tiếp cận
- ứng dụng
- Tự động
- Tự động hóa
- có sẵn
- Ngân hàng
- tài khoản ngân hàng
- chuyển khoản ngân hàng
- Ngân hàng
- được
- Lợi ích
- BEST
- Đen
- Xây dựng
- kinh doanh
- mua
- Mua
- khả năng
- Sức chứa
- Thẻ
- tiền mặt
- tính phí
- kiểm tra
- Séc
- nhận thức
- Các công ty
- thuyết phục
- cạnh tranh
- phức tạp
- khái niệm
- người tiêu dùng
- Người tiêu dùng
- nội dung
- đóng góp
- điều khiển
- Chi phí
- có thể
- tín dụng
- thẻ tín dụng
- Thẻ tín dụng
- dữ liệu
- xử lý dữ liệu
- Cơ sở dữ liệu
- Ngày
- Thẻ ghi nợ
- chậm trễ
- sự chậm trễ
- Nhu cầu
- trầm cảm
- Phát hiện
- phát triển
- phát triển
- kỹ thuật số
- số hóa
- tài liệu
- xuống
- điều khiển
- Đầu
- Kinh tế
- suy thoái kinh tế
- loại bỏ
- vào
- Nhập cảnh
- Môi trường
- sự tiến hóa
- nhanh hơn
- Lệ Phí
- tài chính
- tài chính
- dữ liệu tài chính
- fintech
- phù hợp với
- dòng chảy
- tiếp theo
- hình thức
- các hình thức
- Full
- tương lai
- đi
- tốt
- hàng hóa
- tuyệt vời
- giúp đỡ
- Cao
- cao
- lịch sử
- Độ đáng tin của
- HTTPS
- hình ảnh
- bao gồm
- tăng
- thông tin
- tích hợp
- hội nhập
- Sự thông minh
- quan tâm
- đầu tư
- IT
- Klarna
- KYC
- cảnh quan
- Ngôn ngữ
- lớn
- dẫn
- LEARN
- đòn bẩy
- Dòng
- Các khoản cho vay
- địa điểm thư viện nào
- khóa máy
- tìm kiếm
- Làm
- quản lý
- Thần chú
- nhãn hiệu
- thủ công
- sản xuất
- thị trường
- Merchant
- Thương gia
- ML
- kiểu mẫu
- mô hình
- tiền
- hầu hết
- Tiếng ồn
- con số
- đại dương
- cung cấp
- cung cấp
- Cung cấp
- Trực tuyến
- ngân hàng trực tuyến
- Hoạt động
- Tùy chọn
- Các lựa chọn
- cơ quan
- tổ chức
- Nền tảng khác
- thanh toán
- đại dịch
- Giấy
- tham gia
- đối tác
- Trả
- thanh toán
- thanh toán
- kinh nguyệt
- quan điểm
- nền tảng
- Nền tảng
- Chính sách
- Phổ biến
- trình bày
- giá
- vấn đề
- quá trình
- Sản phẩm
- Sản lượng
- năng suất
- chuyên gia
- giao thức
- cho
- cung cấp
- mua
- đã mua
- mua hàng
- chất lượng
- Giá
- Nguyên
- thời gian thực
- lý do
- suy thoái kinh tế
- công nhận
- ghi
- yêu cầu
- cần phải
- bán lẻ
- rpa
- quy tắc
- bán hàng
- Quy mô
- mở rộng quy mô
- Đề án
- ngành
- Loạt Sách
- dịch vụ
- DỊCH VỤ
- định
- thiết lập
- tương tự
- website
- nhỏ
- Phần mềm
- bán
- Giải pháp
- một cái gì đó
- Không gian
- không gian
- lan tràn
- Traineeship
- cổ phần
- hàng
- cửa hàng
- phong cách
- hệ thống
- hệ thống
- nhiệm vụ
- nhóm
- Công nghệ
- thế giới
- của bên thứ ba
- Thông qua
- thời gian
- mất thời gian
- truyền thống
- Hội thảo
- giao dịch
- Giao dịch
- Chuyển đổi
- độc đáo
- us
- sử dụng
- giá trị
- nhà cung cấp
- Xác minh
- khối lượng
- Điều gì
- CHÚNG TÔI LÀ
- không có
- công trinh
- thế giới
- năm