Автоматизация и оптимизация процессов в бизнесе с помощью алгоритмов ИИ

Логотип компании
Автоматизация и оптимизация процессов в бизнесе с помощью алгоритмов ИИ
Искусственный интеллект в банковском деле ускорил доступ к продуктам для многих клиентов и автоматизировал некоторые этапы внутренних процессов.

Как нейросети помогают банкам оптимизировать работу

От качества сервиса зависят финансовые результаты, динамика масштабирования, лояльность клиентов и скорость обслуживания. Сегодня автоматизация — общий тренд.

Стремясь выделиться среди конкурентов и завоевать внимание целевой аудитории, банки создают сервисы, продвигая новые услуги, опираются на принцип клиентоориентированности — предлагают каждому именно то, в чем он заинтересован, подбирают индивидуальные предложения. Искусственный интеллект в банковском деле ускорил доступ к продуктам для многих клиентов и автоматизировал некоторые этапы внутренних процессов.

Нейросети и машинное обучение

Машинное обучение — процесс, связанный с вводом и выводом данных, предполагающий использование некой математической модели — алгоритма. Это старая добрая математика, которая сейчас нашла применение на современных мощных, скоростных компьютерах. Почему мы называем это «машинным обучением»? Потому что мы учим компьютер решать задачу за нас, используя математику: показываем множество правильных примеров и еще чуть-чуть неправильных. Со временем компьютер сам различает данные, используемые внутри алгоритма. Нейросети — подраздел машинного обучения. Программа работает по принципу человеческого мозга: проводит входящие данные через систему «нейронов», более простых программ, взаимодействующих между собой, а затем выдает результат вычислений на основе этого взаимодействия.

Нейросети и алгоритмы машинного обучения позволяют повысить ценность данных: искусственный интеллект может их не только сохранять, но и анализировать и систематизировать, выявлять закономерности, недоступные при самостоятельном анализе большого массива информации. Благодаря последней особенности нейросети умеют моделировать и предсказывать события, основываясь на предыдущем опыте, позволяют решать наиболее сложные и комплексные задачи. Например, извлекать информацию из изображения и видеопотока, общаться с клиентом в автоматическом режиме или в чате посредством робота. Появляются умные помощники, которые позволяют быстро получить нужную информацию или принять решение. Информация сама находит пользователя в нужное время. Тщательно и быстро анализируя информацию по клиенту, нейросети выдают ему максимально точные рекомендации. В итоге клиент возвращается и совершает повторные покупки. Симбиоз больших данных и машинного обучения предлагает принципиально новый подход к проблемам сегментации клиентов — быстро принимать решение о платежеспособности клиента для выдачи кредитов и составления прогнозов. На основе поведенческих паттернов клиента программа может показать, как часто клиент пользуется услугами банка, какие совершает покупки, куда переводит деньги и т. д. Из клиентской вовлеченности можно понять, останется клиент с банком или нет, или увидеть, когда совершаются мошеннические оплаты.

На рынке представлены сервисы на основе нейросетей, которые автоматизируют работу с документами. Они умеют быстро извлекать данные со скана, фото- или рукописных документов с высокой точностью — до 99%. Также они автоматически проверяют комплектность, тип документа, подлинность, наличие печатей и подписей.

Например, IDP Intelligent Document Processing не просто распознает документы, но и валидирует данные в пакете документов между собой, проверяет принадлежность документов одной персоне, насыщает результаты распознавания данными из внешних источников и т. п. Для распознавания может использоваться гибридный процесс, который также называется HITL Human In The Loop — это high-load-конвейер, в котором предусмотрены нейронные сети и ручное распознавание.

Как работает AI c распознаванием документов

Клиент подключается к определенному сервису, где формирует и загружает в систему необходимый список документов. Задача нейросети найти на этом носителе «ценную информацию», причем, что такое ценная информация, банк определяет сам. Например, если считать, что ценной информацией являются серия и номер паспорта, которые мы видим на фотографии паспорта, задача нейросети найти эту информацию, как бы паспорт ни лежал, пусть даже вверх тормашками, пусть даже на каком-то фоне, вне зависимости от освещения — важно найти данные, прочитать их и отдать в оцифрованном виде. Затем AI определяет, что все документы получены, при несоответствии система автоматически указывает на недостающие документы и предлагает загрузить их. Дополнительно нейросеть оцифровывает информацию с документов в текстовый вид с гарантированной точностью, ищет подписи и печати; обрабатывает документы и устанавливает принадлежность пакета документов одному лицу и соответствие стандартам запрашиваемых документов; загружает оцифрованные документы в банковскую систему — каждое значение в нужное поле.

Преимущества автоматизации работы с документами для банкинга

  • Скорость. Банк, используя искусственный интеллект, экономит на скорости принятия решений. Получая на вход 10 документов, нейронная сеть примет решение об этом клиенте за три минуты, а человек намного дольше. Это позволит увеличить скорость работы отдела и освободить время сотрудников на другие операционные задачи.

  • Безопасность. ИТ-решения на рынке соблюдают стандарты безопасности, NDA. Вся информация обезличена. Работая с документом, люди, вовлеченные в процесс, не видят его полностью. Им доступны лишь «кусочки» информации — просто номер, или место выдачи, или дата рождения. Это гарантирует банку и клиенту невозможность утечки. Данные хранятся на российских серверах, где доступ максимально ограничен и защищен.

  • Работоспособность. Клиенты банка могут загрузить документы из любой точки мира круглосуточно без перерывов на выходные и праздники, а банк — запланировать четкий график сделок.

  • Экономия ресурсов. AI проверяет документы на достоверность внесенных данных. При условии, что банк перестроит бизнес процесс, нейронная сеть сможет быстро адаптироваться без разрывов рабочего процесса.

  • Уровень качества – 99% и отсутствие ошибок. AI распознает даже самые сложные рукописные документы, печати, подписи и проверяет правильность автоматической обработки, не задерживая оформление сделок.

  • Лояльность клиентов и партнеров. Перед клиентом открывается возможность подгружать данные удаленно и сразу получить обратную связь, мобильность, кастомизированный удобный интерфейс.

Мошеннические операции

Мошенники могут попытаться подделать электронный вид документов и дистанционно обратиться с ними в банк для проведения мошеннических операций. В таких ситуациях, главное — обеспечить безопасность клиентов и выявить манипуляции, которые могут присутствовать на загруженных документах. Для этой задачи уже разработаны нейронные сети, способные различать отфотошопленные изображения от оригинальных. Cегодня AI находит участки на фото, где присутствует результат фотошопа или любой другой digital-манипуляции.

Как начать цифровизацию?

В моменте, когда банк ищет свой продукт, свою нишу, своих клиентов — нужно быстрое технологичное решение, а не полгода на разработку. Выбирая сервис, рекомендую уделить особое внимание безопасности и защите персональных данных — так вы сможете дать клиентам гарантию, что их личные данные никуда не уйдут. Также оцените скорость обработки данных и количество ошибок. Может быть важно: надежность канала, круглосуточная работа и возможность подстраиваться под ваши требования с учетом всех «хотелок» и времени запуска.

Читайте также
Уже в 2023 году около 46% строительных компаний считали цифровизацию приоритетным направлением развития. С 1 июля 2024 года государство обязало девелоперов использовать BIM-модели для проектирования и строительства жилых объектов, а значит таких компаний станет еще больше. У ставших на путь цифровизации компаний есть два основных варианта: разработать собственное IT-решение или воспользоваться готовым продуктом. О плюсах и минусах каждого подхода рассказывает сооснователь цифровой платформы для управления строительством Pragmacore Кирилл Поляков.

Опубликовано 25.07.2023

Похожие статьи