大流行病和相关的财务困境导致最近购买后付款 (BNPL) 购买计划的热潮。 顾名思义,BNPL 是一种短期贷款形式,通常是无息的,但有时会产生隐性成本,允许消费者在未来进行购买并付款。 这些是一种销售点分期付款(或“分期付款”,取决于您所属的大西洋一侧),在在线和离线零售空间中越来越受欢迎。
让我们了解 BNPL 是什么,供应商如何使用它并从中受益,以及 Nanonets 在场景中的适用性。
表的内容
BNPL的演变
分期付款并不是一个新概念。 据报道,发展于 1850 年代,现代历史上最早的分期付款购买记录可以追溯到 1920 年代。 在一战后萧条时期,制造业的巨大产能与消费者需求之间的不匹配导致美国和世界其他地方广泛使用分期付款计划。
如果经济衰退和相关的节俭推动了 1920 年代的分期付款模式,那么该计划在整个世纪都继续存在。 在最近的大流行引发的经济衰退之前,分期付款计划仅在美国就占销售额的 1%,部分原因是经济需求,部分原因是现代生活的即时满足延迟付款方式。
Buy-Now-Pay-Later 就是新瓶装旧酒。 随着第三方 BNPL 提供商(例如 Klarna、Affirm 等)在商家和消费者之间进行交互,这种类型的支付选项近年来已经普及。 最近由大流行引起的经济衰退进一步扩大了这种支付方式在零售领域的影响力和传播范围。
BNPL的运作
对于消费者
BNPL 越来越多地用于在线和离线市场。
- 在在线平台中,当客户选择她的产品并准备进行在线购买时,如果市场上有BNPL的选项,她将被带到一个提供延期付款选项的网站,如下所示。
- 如果客户通过 BNPL 应用程序选择免息付款,则会要求她提供详细信息,其中可能包括 BNPL 启用程序的信用和银行详细信息。
- 在离线商店中,客户手动填写详细信息的表格或将数据传达给商店的员工。 然后由职员将详细信息输入数字数据库,或与将数据输入数字表格的职员进行口头交流。 在一些商店中,向客户提供平板电脑/电子板,她可以在其中填写所需的数据。
- 商家或第三方提供商会检查详细信息的有效性和批准。
- 如果获得批准,可能需要支付小额首付,例如总购买金额的 25%,随后的付款将在稍后指定的时间以一系列免息分期付款的方式支付。
- 所有分期付款均可通过支票或银行转账支付; 或自动从借记卡、银行账户或信用卡中扣除。
- BNPL付款和信用卡付款的区别在于前者通常是免息的(但并非总是如此),并且在规定的期限内完全还清购买。 在信用卡中,信用可以无限期延长,利息随着时间的增加而增加。
对于商人
希望采用 BNPL 解决方案的商家可以自己建立这样的系统(使用财务技术人员或 FinTech 的商家模型)或利用第三方 BNPL 提供商(合作伙伴模型)。
商家模型很简单; 商家与客户签订协议,计划分期支付购买的商品。 取决于商家的政策、所售商品的价值以及分期付款的期限,付款方式可能会或可能不会增加利息。
对于 BNPL 提供商
在合作伙伴模式中,第三方在商家和客户之间进行接口并提供分期付款选项。 BNPL 有两种第三方解决方案——商户交易费贷款和购物者利息贷款:
在商户交易费用类型 BNPL 中,客户无需为使用 BNPL 选项而支付任何额外费用。 相反,向商家收取的费用通常为购买金额的 2-8%。
在购物者利息贷款中,商家不收取任何费用,但客户支付利息作为其分期付款计划的一部分。 这类似于已经存在了一个多世纪的传统分期付款计划。
合作伙伴模型通常如下工作:
- 当客户选择BNPL购买选项时,她需要提供有关每期付款金额、付款期限和付款方式(信用卡、借记卡、银行转账、网上银行等)的信息.)。
- 然后要求客户提供适当的详细信息,例如信用卡号、银行帐号等,提供商可以使用这些详细信息对客户进行信用检查。
- 一经批准,即视为购买完成。
- 一旦在客户端完成购买过程,供应商将向商家支付全部购买金额,减去与商家约定的任何费用。
- 提供商在预定的时间段内直接从客户那里收取剩余的分期付款。
OCR 在 BNPL 生态系统中的使用
OCR 在 BNPL 协议的两个步骤中很有用,即在数据输入步骤和 BNPL 提供商的 KYC 验证阶段。
在选择使用 BNPL 的线下商店中,客户通常需要填写一张表格,其中包含必须输入计算机的详细信息。 通常形式是这样的:
客户在表格上填写的数据必须由员工手动输入到系统中的数据库中。 然后,BNPL 软件验证数据并将批准通知发回以进行进一步处理。 这就像信用卡被刷,数据被验证以供批准。
BNPL 服务提供商还可以从使用 OCR 检查附加的 KYC 文件(例如 ID、银行详细信息等)中受益匪浅。这些 KYC 检查必须实时进行,从上传的文件中自动提取数据将有助于快速验证这些文件中的相关数据与来源信息。
BNPL业务手动录入财务数据存在以下问题:
1. 高错误率:未经验证步骤的原始数据输入已被证明具有高达 4% 的错误率。 为了正确看待这一点,每输入 2 个条目就有 XNUMX 个错误。 财务细节中的任何错误都可能对组织和客户造成灾难性的影响。 与手动数据输入相关的高错误率可归因于多种原因,从数据输入专业人员的培训不足到人的疲劳、对数据的误解等。根据“数据质量评估”,错误可能源于缺失值、这反过来又会在所需的输出中产生差异。 当数据输入任务重复和/或涉及大量数据时,即使是最好的数据输入操作员也容易出错。 或者,公司将不得不外包数据输入操作,这又要花钱。
2. 延迟:手动输入数据非常耗时。 纸质文档的良好数据输入率在每小时 10,000 到 15,000 次击键之间。 在输入之前需要理解的复杂数据将进一步延迟该过程。 因此,输入 400 个数据单位将需要一个称职的操作员 8 到 10 分钟,如果数据量很大,这将变得不可接受。
3. 人的无聊:手动数据输入的过程是重复和乏味的,并且可能会令人沮丧。 因此,手动数据输入可能会导致员工不满和高流动率。 在当今竞争激烈的商业环境中,这些都是严重的问题。
这就是 OCR 数据提取软件可以提供帮助的地方
光学字符识别或 OCR 将存储在数字文档中的任何类型的文本或信息转换为机器可读的数据。 因此,硬拷贝和纸质文件可以转换为计算机可读的文件格式,适合进一步编辑或数据处理; 促进向无纸化办公室的过渡。
OCR 从非结构化文档中提取数据
一个好的 OCR 必须能够:
- 提取结构化、结构化不良和非结构化数据。
- 从多个来源提取数据。
- 以所需格式导出提取的数据
- 与将数据实时传输到业务中的金融科技推动者或第三方 BNPL 提供商的软件集成
OCR 可用于 BNPL 处理的理想方式是将其直接集成到 FinTech 的管道中。
OCR 在 BNPL 生态系统中的优势
- 提高准确性并减少人为错误:自动化可以消除许多因疏忽、疲劳或培训不足而导致的人为错误。
- 节省时间:自动化无疑比手动提取数据要快。 客户的财务和信用数据必须实时传输给财务技术人员,以便在此访问期间完成购买过程。 自动输入数据可以加快流程,从而避免购买过程中的延误。
- 更好地控制和访问数据:结构化数据的集中位置使所有利益相关者和业务参与者更容易访问,从而实现业务活动的连贯性。
- 成本效益:虽然对 OCR 自动化的初始投资可能令人生畏,但通过提高生产力、员工士气和节省时间所节省的成本可以弥补自动化数据提取系统的设置成本。
- 可扩展性:OCR 数据提取系统为业务扩展提供了空间,而无需担心相应扩展的数据量。
使用 Nanonets 的基于 AI 的 OCR
Nanonets 是一款 OCR 软件,它利用 AI 和 ML 功能从 PDF 文档、图像和扫描文件中自动提取非结构化/结构化数据。 与传统的 OCR 解决方案不同,Nanetes 不需要为每种新文档类型提供单独的规则和模板。
依靠人工智能驱动的认知智能,Nanetets 可以处理半结构化甚至看不见的文档类型,同时随着时间的推移不断改进。 Nanonets 算法和 OCR 模型不断学习。 他们可以接受多次培训或再培训,并且非常可定制。 您还可以自定义输出,以仅提取您感兴趣的特定表格或数据条目。
Nanonets API 在数据的行项目提取中提供高速和高精度,并推动行项目管理的自动化。 Nanonets API 可以执行以下任务:
- 准确检测包含表单等文档的行项目的表结构。
- 以名称、产品、价格、总金额、折扣等形式出现的所有行项目条目。
- 可以将数据提取为 JSON 输出,从而可以构建定制的应用程序和平台。
在为开发人员提供出色的 API 和文档的同时,该软件也非常适合没有内部开发人员团队的组织。
与其他自动化 OCR 软件相比,使用 Nanonets 的好处远远超出了成本节约、准确性和规模。 Nanonets 还提供了使其在竞争中遥遥领先的独特优势:
- 一个真正的无代码工具
- Nanonets 与大多数 CRM、ERP、内容服务或 RPA 软件轻松集成。
- 无需后处理:Nanetes OCR 可以同时识别手写文本、多种语言的文本图像、低分辨率图像、具有新字体或草书字体和不同大小的图像、带有阴影文本的图像、倾斜文本、随机非结构化文本、图像噪点、图像模糊等。
- 通过使用自定义数据来训练 OCR 模型来处理自定义数据。
- 多输入识别:Nanetes OCR 可以同时识别手写文本、多种语言的文本图像、低分辨率图像、具有新字体或草书字体和不同大小的图像、带有阴影文本的图像、倾斜文本、随机非结构化文本、图像噪声、模糊的图像和多种语言
- 与格式无关: Nanonets 完全不受文档模板的约束。 您可以在表格或行项目或任何其他格式中以认知方式捕获数据!
总结
在过去的 20 年中,消费格局发生了巨大变化,特别是在过去两年大流行引发的封锁和经济衰退中。 从曾经依赖现金购买的空间到现在完全接受交易数字化的空间,市场正在经历一场转变,使其能够充分利用技术和新的创新。 BNPL 方法是零售空间发展的下一个合乎逻辑的步骤。 在 BNPL 工作流程中使用 OCR 具有显着优势,例如节省时间和成本、简化审批流程以及最终更好地被商家采用
- &
- 000
- 20 年
- 关于我们
- ACCESS
- 根据
- 账号管理
- 横过
- 活动
- 采用
- 广告
- 协议
- AI
- 算法
- 所有类型
- 允许
- 量
- 量
- API
- 应用
- 的途径
- 应用
- 自动化
- 自动化
- 可使用
- 银行
- 银行账户
- 银行汇款
- 银行业
- 作为
- 好处
- 最佳
- 黑色
- 建筑物
- 商业
- 购买
- 买房
- 能力
- 容量
- 牌
- 现金
- 带电
- 检查
- 支票
- 认知
- 公司
- 引人注目
- 竞争
- 复杂
- 概念
- 消费者
- 消费者
- 内容
- 贡献
- 控制
- 成本
- 可以
- 信用
- 信用卡
- 信用卡
- data
- 数据处理
- 数据库
- 重要日期
- 借记卡
- 延迟
- 延误
- 需求
- 抑郁.
- 检测
- 发达
- 开发
- 数字
- 数字化
- 文件
- 向下
- 驱动
- 早
- 经济
- 经济衰退
- 消除
- 进入
- 进入
- 环境
- 进化
- 快
- 费用
- 金融
- 金融
- 财务数据
- fintech
- 适合
- 流
- 以下
- 申请
- 形式
- ,
- 未来
- 去
- 非常好
- 货
- 大
- 帮助
- 高
- 高度
- 历史
- 创新中心
- HTTPS
- 图片
- 包括
- 增加
- 信息
- 集成
- 积分
- 房源搜索
- 兴趣
- 投资
- IT
- Klarna
- KYC
- 景观
- 语言
- 大
- 铅
- 学习用品
- 杠杆
- Line
- 贷款
- 圖書分館的位置
- lockdowns
- 寻找
- 制作
- 颠覆性技术
- 口头禅
- 手册
- 手动
- 制造业
- 市场
- 商人
- 商家
- ML
- 模型
- 模型
- 钱
- 最先进的
- 噪声
- 数
- 海洋
- 提供
- 提供
- 优惠精选
- 在线
- 网上银行
- 运营
- 附加选项
- 附加选项
- 组织
- 组织
- 其他名称
- 支付
- 流感大流行
- 纸类
- 与会者
- 合伙人
- 付款
- 支付
- 期
- 透视
- 平台
- 平台
- 政策
- 热门
- 当下
- 车资
- 问题
- 过程
- 产品
- 生产
- 生产率
- 专业人士
- 协议
- 提供
- 提供
- 采购
- 购买
- 购买
- 质量
- 价格表
- 原
- 实时的
- 原因
- 不景气
- 承认
- 记录
- 要求
- 必须
- 零售
- RPA
- 定位、竞价/采购和分析/优化数字媒体采购,但算法只不过是解决问题的操作和规则。
- 销售
- 鳞片
- 缩放
- 方案
- 扇形
- 系列
- 服务
- 特色服务
- 集
- 设置
- 类似
- 网站
- 小
- 软件
- 出售
- 解决方案
- 东西
- 太空
- 剩余名额
- 传播
- 阶段
- 库存
- 商店
- 商店
- 样式
- 系统
- 产品
- 任务
- 团队
- 专业技术
- 世界
- 第三方
- 通过
- 次
- 耗时的
- 传统
- 产品培训
- 交易
- 交易
- 转型
- 独特
- us
- 使用
- 折扣值
- 厂商
- 企业验证
- 体积
- 什么是
- WHO
- 也完全不需要
- 合作
- 世界
- 年