«Документопоток» для автоматической обработки документов

Конкурентное преимущество финансовых организаций — сервис. Выбор клиента напрямую зависит от удобства и скорости получения банковского продукта. В свою очередь, для банков важно как можно быстрее оценить риски: запустить процедуры скоринга и увеличить количество эффективных решений

Именно поэтому финансовый сектор совершенствует процессы взаимодействия с клиентами. Быстрота обработки розничных заявок, поступающих из POS-точек или интернет-сервисов, напрямую влияет на количество продаж и получение новых клиентов.

В целях снижения затрат на обработку клиентских заявок и ускорения рассмотрения обращений в банках, лизинговых и страховых компаниях корпорация «ЭЛАР» разработала автоматизированную систему «Документопоток», которая обеспечивает:

• повышение эффективности розничных операций по предоставлению финансовых продуктов и услуг за счет автоматизации обработки комплектов документов;
• сокращение времени рассмотрения заявлений и минимизацию ручного труда и ошибок при загрузке сведений в учетные системы;
• оптимизацию работы задействованного персонала и снижение издержек при повышении объемов продаж в пиковые сезонные нагрузки.

Система «Документопоток» была внедрена в одном из крупных российских банков для автоматической обработки документов из POS-точек. Система стала эффективным решением задач высокоскоростного и точного извлечения данных из электронных копий паспортов, заявок, проверки комплектности документов и наличия подписей.
Система распознает документы с качеством не менее 95%, обрабатывая 15 документов в секунду и не менее 10 тыс. документов в час.

Что такое «Документопоток»

До недавнего времени у банков практически не было выбора — либо использовать OCR-технологии (англ. optical character recognition — оптическое распознавание символов), либо вручную обрабатывать заявки. Ручной перенос сведений в банковскую систему зависит от человеческого фактора и представляет собой слишком медленный процесс. Внедрение OCR позволяет частично автоматизировать процесс, но требует существенных капиталовложений в оборудование и лицензирование; более того, многие документы таким методом распознать просто невозможно. Например, до сих пор трудно распознавать электронные копии паспортов. Системы, использующие шаблонное распознавание (OCR), не справляются с изображениями низкого разрешения, размытыми засвеченными фотографиями, отсканированными темными ксерокопиями. При огромном потоке документов из точек POS-кредитования использование OCR-систем становится нецелесообразным.

Для этих задач было подготовлено экономичное и эффективное решение на основе нейросетевых технологий. «Документопоток» является обучаемой системой, которую можно настроить не только для комплектов клиентских заявок, но и под другие типы документов и бизнес-процессы. Благодаря применению искусственного интеллекта качество обработки существенно выше, чем в конкурентных решениях. Немаловажным фактором является гибкость системы — она легко масштабируется и тиражируется.

С помощью системы «Документопоток» выполняются:

• централизованная обработка тысяч заявок из розничных точек или интернет-сервисов;
• точное и быстрое автоматическое извлечение информации по клиенту, сортировка и проверка комплектности документов;
• качественное распознавание скан-копий, отсканированных ксерокопий, сфотографированных паспортов, заявлений, приложений и других документов.

В нескольких сотнях POS-точек, расположенных на территории всей страны, перевод документов в электронный вид может проходить по-разному. Поэтому одним из главных требований было без потери скорости и качества распознавать не только хорошо отсканированные документы, но и сканы ксерокопий, фотографии паспорта на листе А4, сделанные с помощью смартфона, и т.п.

Функциональные возможности системы:

• система самостоятельно классифицирует документы по типам (паспорт, заявка, приложения и т.п.), автоматически выравнивает, обрезает, удаляет «шумы» со скан-копий;
• из электронных копий извлекаются необходимые данные: автоматически — ФИО, серия, номер; вручную операторами — адрес прописки со штампа;
• сомнительно распознанные символы маркируются, оператор может их исправить;
• автоматически проверяются наличие подписей на документах и комплектность приложений;
• после распознавания в учетную систему (АБС) загружаются сведения о заказанных продуктах и реквизиты заявителя, а электронные копии документов в целях обеспечения конфиденциальности удаляются.

Если для офиса, где обрабатываются разные виды типовой документации, достаточно FineReader, то для высоконагруженного решения необходимо учитывать и скорость распознавания, и оптимизацию вычислительных мощностей, и сложность определенных документов, например паспортов. Наша система дополнительно самообучается в процессе работы — нейросеть запоминает действия операторов верификации и не допускает повторяющихся ошибок. Гарантированная точность распознавания системы «Документопоток» не опускается ниже 95% даже для изображений низкого качества.

«Документопоток» обладает собственным интерфейсом и включает в себя автоматизированные рабочие места для администрирования и верификации с возможностью построения распределенной структуры многопотоковой и непрерывной обработки заданий. Документы невозможно случайно потерять или пропустить, каждый файл, попавший в систему, гарантированно обрабатывается. Реализована защита от вмешательства человеческого фактора, все действия операторов проверяются и сопоставляются с математической моделью обработки.

Решение построено с использованием микросервисной архитектуры, при которой единое приложение выглядит как набор обособленных сервисов, взаимодействующих между собой в общей автоматизированной среде. Главными преимуществами такого подхода являются экономичное использование ресурсов и высокая отказоустойчивость.

В систему заложены принципы быстрого масштабирования для повышенных сезонных нагрузок на основе задействованного оборудования, не требующие дополнительных вложений. К примеру, при необходимости повышения производительности обработка документов распределяется между доступными ядрами процессоров, где ресурсы каждого ядра используются по максимуму. При выходе из строя оборудования или недостатке мощности автоматически подключаются резервные ядра других доступных процессоров для обеспечения бесперебойной работоспособности.

Схема поставки решения

На выбор доступны две модели внедрения.

• Сервер — установка на корпоративном сервере заказчика. Система не использует шаблоны как основное средство распознавания, поэтому отсутствует лицензирование, привязанное к количеству документов. После установки вы получаете многопоточную и неограниченную в количестве документов систему, которая имеет собственный интерфейс и состоит из автоматизированных рабочих мест операторов.

  Данный тип внедрения подойдет для заказчиков с большими объемами поступающих документов.

• Сервис — решение предоставляется на основе сервисной модели. В этом случае процессы обработки и верификации документов передаются операторам компании «ЭЛАР» — со стороны финансовой организации поступают только изображения документов, назад возвращаются распознанные данные и сведения о заказанных услугах, которые напрямую загружаются в учетную систему. Операторы работают удаленно, передача сведений и документов производится по защищенному VPN-каналу.

  Данный тип внедрения подойдет для малых и средних объемов документов, а также для компаний, у которых отсутствует собственный штат профильных специалистов.

Безусловно, такое решение не является универсальным коробочным продуктом. Проектная команда разработчика проводит экспертизу документов и бизнес-процессов, настраивает и обучает нейросеть для распознавания определенных типов документов, и лишь потом происходит внедрение. Система может работать не только с паспортами и комплектами клиентских заявок: существуют возможности обработки финансовых, организационно-распорядительных и других видов документов.

После отладки всех процессов заказчик получает одно из самых технологичных и экономически эффективных решений на рынке.

Обязательный этап внедрения — это экспертиза, после которой формируются окончательные требования к системе. Скорость обработки зависит от состава документов, вычислительных мощностей или количества задействованных операторов при сервисной модели внедрения. При необходимости число рабочих мест операторов штатного или сервисного персонала может гибко меняться в процессе работы — например, увеличиваться в период сезонных всплесков продаж или при расширении розничной сети.

Стоит отметить что сегодня, эти технологии уже отработаны и апробированы в крупных проектах, финансовым организациям доступен полностью готовый и комплексный продукт.

Эффект внедрения

В результате внедрения системы автоматической обработки документов в точках POS-кредитования финансовая организация существенно повысила свои экономические показатели за счет увеличения количества обрабатываемых клиентских заявок и роста производительности централизованной модели обслуживания. Была оптимизирована работа розничных продаж.