Миф или реальность: способен ли ИИ взять документооборот банка на себя?

Спрос на технологию OCR (оптическое распознавание символов) растет. Раньше внедрение технологии занимало месяцы и само решение было крайне дорогостоящим. Последнее же поколение стало доступней и легче благодаря внедрению алгоритмов машинного обучения. Компании, которые раньше не решались внедрить распознавание в процессы, сегодня охотно это делают.

Эта статья для тех, кто еще сомневается, – мы расскажем, как на самом деле устроена работа OCR и почему за нейросетями будущее. 

Миф 1: OCR – это дорого и долго

У многих компаний в команде работают сотрудники, чья задача – обработать входящие документы. И зачастую большой штат необходим только в пиковые часы загрузки, когда для увеличенного потока входящей документации требуется много рук. Все остальное время в них нет нужды. 

Благодаря искусственному интеллекту можно минимизировать ручной труд, сократив объем сложной рутинной работы на 90%, и заодно повысить удовлетворенность сотрудников – теперь они смогут уделять клиентам больше времени. Для внедрения OCR не потребуется штат специалистов в области машинного обучения. Вместо этого можно приобрести готовый продукт, который оптимизирует работу с документами. 

Стоимость технологии распознавания зависит от ваших запросов: под крупный поток документов можно оформить дорогостоящую, зато бессрочную лицензию. Мы же в Dbrain предоставляем гибкие условия и даем клиенту выбор – оформить месячную или годовую лицензию.По статистике, для работы OCR не требуется дополнительное оборудование. Это облачный сервис: подключитесь по API – и все готово. Однако для защищенных контуров компания может купить свой сервер, чтобы работа проходила локально, – все зависит от запросов клиента. 

Миф 2: алгоритмы часто ошибаются 

Нейросети могут ошибаться – это правда. Но и люди тоже: наш эксперимент, в котором участвовали 30 сотрудников, показывает, что человек безошибочно переписывает информацию из документов в форму в 94% случаев, в то время как точность распознавания документов алгоритмами – 96-97%. 

Миф 3: фотографии OCR не по зубам

Пока алгоритмы справляются с фотографией хуже, чем со сканом. Низкое качество фото съедает отдельные слова, а из-за того, что клиенты фотографируют документ под углом, появляются перспективные искажения, которые мешают работе нейросетей. Дополнительные трудности добавляют цветной фон с многочисленными деталями и блики. 

Несмотря на сложности, OCR и здесь может решить задачу. Один из способов – распределить обязанности между несколькими алгоритмами. Нам хватит четырех. Первый устранит искажения на фото и найдет границы документа. Второй отыщет нужные поля. Третий переведет текст из изображения в цифровую версию. Наконец, четвертый исправит в тексте ошибки, которые допустил его механический коллега.  

Миф 4: нейросеть не справится с рукописным текстом 

Это действительно так. Нейронная сеть не сможет распознать рукописный текст в одиночку, но с дополнительной помощью это возможно. Там, где не справляется ИИ, поможет человек. Текст, извлеченный системой, в реальном времени передается на ручную проверку квалифицированным разметчикам данных, подключенным к нашей платформе. Они дополняют работу нейросети и исправляют ошибки. 

Миф 5: технологию нельзя подстроить под конкретную задачу 

Бывает, что для решения бизнес-задачи одной технологии OCR мало. Например, банкам при работе с заемщиками помимо распознавания нужно убедиться, что на бумагах проставлены необходимые печати и что документы принадлежат одному лицу. Нейросеть с этим справится: пройдя дополнительное обучение, она найдет не только поля в документах, но и другие необходимые сведения. 

Внедрить распознавание легко – и это не миф 

С развитием технологий компании все чаще готовы доверить процессы искусственному интеллекту. Спрос на OCR растет – технология все более доступна: на рынке представлено множество решений, которые упростят работу с документами. Нейросети могут определить тип документа и распознать его на снимке, проверить наличие печати, сверить лица – список возможностей алгоритмов растет. И мы будем дальше его расширять.

Опубликовано на сайте: 25.07.2019

Источник: http://futurebanking.ru/

Горячие предложения

Кредиты на карту

более 30 онлайн-сервисов!

Ставка - от 0.01%

Срок - до 180 дней

Сумма - до 20 000 грн.

Документы - паспорт и код

ШвидкоГроші

Кредит за 30 минут

Сумма: от 600 до 10 000 грн.

Выдача: наличные или на карту

Возраст: от 18 до 60 лет

Документы: паспорт и ИНН



Путеводитель

Как выбрать надежный банк

Даже профессионал не скажет наверняка, надежен ли тот или иной банк. Однако простой анализ регулярной банковской отчетности и некоторых других источников позволит сделать выбор банка более или менее объективным.

Видео путеводитель