Финансовая сфера

Банковское обозрение


  • 7 неочевидных способов применения распознавания документов в банках
18.10.2024 FinCorpFinTechАналитика

7 неочевидных способов применения распознавания документов в банках

Работаете в банке, используете распознавание, и вас не удивить? Сейчас попробуем…


Распознать паспорт клиента для быстрой выдачи карты — скука, такое умеют все решения по распознаванию. Да, с разным качеством, но это уже другая история. Главный популяризатор умного распознавания в России — компания Dbrain — собрала менее очевидные кейсы, о которых вы могли не знать. Или знали, но не до конца верили, что так можно.

Умное распознавание (IDP) — это технология, которая видит любой документ, определяет его тип и выделяет важные поля за секунды. Нейросеть превращает бумагу в данные, которые можно обрабатывать и анализировать.

1. Распознавание рукописных заявлений

«Раньше распознавание без ИИ плохо справлялось с рукописным текстом. Банки получали множество неточностей и отдавали документы на доработку людям. Сейчас же нейросети, дообученные на языковых моделях, делают это быстро и качественно».

Алексей Хахунов, основатель Dbrain

Ежедневно в банк поступает огромное количество документов, в том числе рукописных. Автоматизировать их распознавание было почти невозможно из-за разнообразия почерков: неразборчивый, мелкий, крупный, с большим наклоном или маленьким. 

С помощью простого OCR (Optical character recognition) рукописная анкета клиента превращалась в оцифрованный текст, наполовину состоящий из белиберды — вместо «Прошу продлить доступ» OCR выдавал «проиииу прадиить уасииуи». Приходилось обращаться к ручному труду, чтобы обработать анкету на 100%. 

Умное распознавание изменило правила игры — оно, используя языковые модели, может быстро и с минимальным количеством ошибок распознавать:

  • рукописные заявления;
  • банковские анкеты и гарантии;
  • справки, доверенности, поручительства и др.

2. Мгновенные переводы без ошибок

«Куда тебе перекинуть деньги за кофе?» — спрашиваете вы у нового знакомого, и он диктует вам номер телефона или скидывает фото банковской карты, если вы уже успели разойтись. Без лишних данных, разумеется.

Вы перепечатываете и несколько раз перепроверяете цифры — ошибиться не хочется, особенно если перевод не за кофе, а за что-то более существенное. Отправить 50 тысяч некому Артуру вместо Артёма и потом долго разбираться с банком, как вернуть деньги, не хочется. А раз не хочется, значит, нужно решать проблему на корню. Умное распознавание легко встраивается в сайты и мобильные приложения банков и распознает любые объекты: от номера телефона или карты до более сложных реквизитов. Пользователь может фотографировать рукописную записку с номером телефона, доставать фото из галереи, снимать карту в режиме реального времени, чтобы быстрее отправить деньги тому, кто их должен получить. Клиенту достаточно навести камеру на любой объект — после сканирования номера откроется окно с переводом. 

3. Оплата ЖКХ

«С помощью LLM- и GPT-моделей можно автоматически обрабатывать документы по типу договоров. Часто информация, которую нужно найти, спрятана где-то в тексте. Алгоритмы, которые были до этого, плохо справлялись со своей задачей. Современные как раз научились делать это хорошо».

Алексей Хахунов, основатель Dbrain

Оплатить кофе — это хорошо. Но еще лучше — ускорить для клиента оплату коммунальных услуг, интернета и других повторяющихся из месяца в месяц вещей. Распознавание может сделать этот процесс удобным и даже приятным. Клиенту достаточно навести камеру на счет или договор — умное распознавание заберет нужные данные и заполнит форму оплаты за клиента. Ему останется только нажать кнопку «Оплатить». Больше не придется разбираться с долгими формами и сложными бланками — все оплачивается быстро и без ошибок. Быстрее, чем вы прочитали этот абзац. 

4. Наем сотрудников 

В крупных банках работают десятки тысяч сотрудников. Непрекращающийся поток найма — это большая нагрузка на HR. Умное распознавание способно помочь и здесь: оно забирает на себя классификацию и распознавание личных документов кандидатов, а также проверяет их документы по базам и предупреждает вас, если в прошлом у человека было что-то, что может быть важно для его должности. Например, автокурьеров можно проверить на наличие ДТП в прошлом. Число сценариев проверки огромно.

Одновременно банк может проверять тысячи людей — распознанный пакет документов от сотрудника будет лежать в его системе уже через пять секунд. 

«Если мы можем распознавать 70 или 90% документов, то это уменьшает объем работы для людей в три раза. Потому что в одном случае из 100 запросов 30 попадет людям, а в другом случае — только 10 попадет людям. И это большой рывок вперед для банков и финансовых компаний. У нас очень большая экспертиза в Fintech, мы работаем с десятками (уже скоро будет с сотнями) финансовых организаций и помогаем им закрыть многие процессы. В том числе наем».

Алексей Хахунов, основатель Dbrain

5. Сервис распознавания для юридических лиц, которые открыли у вас счет

Сегодня открыть счет для бизнеса можно во множестве банков. Компании выбирают, где вести бизнес, по множеству параметров. Одним из них является количество задач, которые банк может решить за них. Умное распознавание может стать частью вашего пакета предложения для юридических лиц.

Юрлица смогут в интерфейсе банка распознавать все платежные и другие документы, упрощать отчетность при сдаче в налоговую и ускорить работу с договорами. Особенно ценным такое предложение будет для компаний поменьше — часто они не могут позволить себе распознавание документов как самостоятельный продукт.

Это повышает удовлетворенность клиентов и укрепляет их лояльность, ведь теперь банк — это не просто финансовый партнер, а полноценный инструмент для ведения бизнеса.

6. Онбординг нерезидентов

Обработать документы гражданина РФ с помощью распознавания легко. А что делать, если к вам за услугами или за работой пришел нерезидент? Пакет документов становится больше и сложнее: ID, визовые документы, миграционная карта и различные справки. С ручной проверкой открытие счета может занять весь день, а с распознаванием — несколько секунд. 

«К нам часто приходят банки, которым нужно распознать документы нерезидентов. В России с этой задачей справляются немногие компании. Мы обучили наши нейросети распознавать и проверять больше 100 видов документов иностранцев: паспорта, визы, миграционные карты, разрешения на работу и другое. Работаем с документами 14 стран: Беларуси, Азербайджана, Армении, Узбекистана, Казахстана, Турции, Индии и др. Наши сервисы в разы ускоряют трудоустройство иностранцев».

Алексей Хахунов, основатель Dbrain

7. Безлимитное распознавание на год

Сейчас на рынке распознавания каждый документ стоит денег. Банкам приходится:

  • следить за количеством документов и не выходить за рамки;

  • сверяться со счетом раз в месяц, квартал или год;
  • иногда не понимать, почему так дешево / дорого / неясно.

Гораздо удобнее оформить годовой «безлимит» и планировать бюджет без непредсказуемых расходов. Ведь если количество документов резко увеличится — цена останется прежней.

Распознавайте бесконечное количество документов всего за... Подробности — на сайте компании Dbrain.

Реклама. ИНН: 7702430367 ЕРИД: 2VfnxwKEonp





Новости Релизы