19 октября 2020

Актуальность OCR для банков растет, и вот почему

Оптическое распознавание текста — must have для банков. Показываем, как использовать технологию для снижения рисков, реализации новых бизнес-моделей и бесшовного клиентского опыта.  

О необходимости перехода в полностью безбумажный и цифровой мир говорят уже давно, и в 2020 году такие разговоры почему-то считаются неактуальными. Но на практике проблема бумажного документооборота никуда не ушла. В наших законах закреплено обязательное хранение многих документов в бумажном виде, иногда до 75 лет. Затраты одного крупного банка на хранение «макулатуры» могут составлять до 2,5 млрд рублей в год. А общие затраты российского бизнеса на хранение бумажных документов оцениваются в 3,5 триллиона рублей в год.

Очевидно, что решение этой проблемы требует комплексного подхода — и изменения законодательства, и самостоятельная трансформация участников рынка. Банкам в том числе нужны удобные и эффективные инструменты для оцифровки бумажных документов. Ключевым из таких инструментов становится технология OCR.

Оптическое распознавание символов (англ. Optical Character Recognition, OCR) — это преобразование в машиночитаемый формат данных, извлеченных из отсканированных бумажных документов, а также файлов в формате PDF. Ранние разработки в распознавании текста были уже в 1910-х годах, когда специальные машины считывали печатный текст и преобразовывали в телеграфный код.

Зачем нужен OCR? Для быстрого и точного извлечения информации из документов. Сократить время, исключить человеческий фактор. Это очевидные преимущества технологии, но какую службу OCR может сослужить банкам на практике?

Сделать бизнес дата-центричным

Фраза «данные – новая нефть» уже набила оскомину, но менее правдивой от этого не стала. Финансовые организации уже давно берут на вооружение data-centric бизнес-модели и принимают ключевые решения на базе собираемой big data. Поскольку банки собирают все больше данных, управлять качеством этих данных становится все важнее.

Точность технологии OCR зависит от конкретного решения, но в целом она находится на уровне, близком к 100%. 

Достоверность и полнота данных – эти аспекты data quality management поможет обеспечить OCR.

Снизить риски, повысить безопасность

Точность в банковском деле важна, но не менее важны вопросы безопасности, рисков и борьбы с мошенничеством. Одного сканирования документов недостаточно, важно эти документы проанализировать, обнаружить аномалии и сделать выводы о предоставленной информации. Поэтому OCR зачастую интегрируют с другими инструментами на базе ИИ и технологий обработки естественного языка (англ. natural language processing, NLP). OCR как инструмент по сравнению подписей также поможет распознать подделанный автограф и тем самым выявить мошенника.

Именно поэтому OCR становится одним из важных элементов эффективной оценки надежности заемщика в рамках кредитного конвейера, который также реализован нами в Qplatform.

Улучшить клиентский опыт

Современный потребитель избалован удобными мобильными приложениями, и он будет ожидать от взаимодействия с банком скорости, ненавязчивости и бесшовности. В руках у клиентов – смартфоны с камерами, и банки пользуются этим, чтобы интегрировать элементы OCR в различных сценариях:

  • удаленный онбординг (сканирование паспорта и лица клиента);
  • заполнение реквизиты банковской карты (вместо ввода вручную);
  • оплата счета (сфотографировав бумажный документ);
  • помочь в контроле расходов (сканирование чека в ресторане);
  • упростить подачу документов для получения кредита или ипотеки (OCR может ускорить этот процесс на 70%).

OCR, в отличие от пользователя мобильного приложения, почти никогда не ошибается: уже три года назад одно из ведущих банковских приложений России сканировало карты с точностью 99,52%.

***

Ежегодно во всем мире выставляется 550 миллиардов счетов на оплату (и эта цифра вырастет в четыре раза за ближайшие 15 лет), из них в цифровом виде только 55 миллиардов. Но даже их необходимо распознать, если речь о PDF-документе, высланном по почте. Поэтому переход в безбумажную экономику еще далеко от завершения, и OCR становится одним из must have элементов для повышения эффективности банков.

Qplatform предлагает OCR решение, которое уже доказало свою эффективность на практике. Оно зарекомендовало себя как качественный сервис по распознаванию сложных документов, в том числе с рукописным текстом.

Так, одному из крупных работодателей московского региона наш инструмент сократил время кадрового персонала на оформление сотрудников при массовом приеме на 60% — то есть более чем в 2 раза. Одним из важнейших плюсов нашего OCR-решения является умение качественно распознавать рукописный текст, что играет важную роль при расшифровке страницы паспорта с регистрацией.

Выбор правильного OCR-продукта критичен для банков, учитывая, что в анализе финансовых документов нельзя допускать ошибку даже при прочтении точек и запятых. 

Связаться с нами
Связаться с нами
420500, Республика Татарстан, Верхнеуслонский р-н, г. Иннополис, ул. Университетская, д. 7
109012, Москва, Малый Черкасский переулок, д.2
QIWI Platform LLC. All rights reserved. 2021
Наш сотрудник свяжется с вами в течение 24 часов.