Документация по финансам

Финансовые услуги — одна из самых ресурсоемких отраслей в мире. Огромные объемы информации передаются каждый день для выполнения транзакций от счетов до финансовых отчетов и нормативных документов. Ручная обработка этих неструктурированных, немаркированных или неорганизованных данных требует много времени и подвержена человеческим ошибкам, что приводит к неэффективности работы и, в крайних случаях, к несоблюдению нормативных требований. Затраты на монтаж, снижение производительности и повышенный риск штрафных санкций — вот лишь некоторые из факторов, стимулирующих цифровую трансформацию отрасли.

Появление автоматизации ИИ предоставило более быстрые и эффективные способы управления, обработки, интеграции и получения большей ценности от данных. Предоставление организациям, предоставляющим финансовые услуги, возможности для обеспечения наилучшего качества обслуживания клиентов и повышения внутренней эффективности за счет освобождения сотрудников от рутинных задач по вводу данных. Автоматизация документов может быть не самым захватывающим применением ИИ, но ее влияние на бизнес-операции и рост затмевает влияние практически любого другого программного обеспечения для повышения производительности на рынке сегодня.

Что такое интеллектуальная обработка документов?

Интеллектуальная обработка документов (IDP) использует искусственный интеллект для воспроизведения человеческих возможностей в идентификации, контекстуализации и обработке документов — независимо от качества, макета или типа файла. Это включает в себя обработку структурированных данных и неструктурированных данных, поступающих из любого источника документов, включая отсканированные изображения, PDF-файлы, текстовые файлы и онлайн-формы.

Чтобы узнать больше о IDP, ознакомьтесь с нашим недавним блогом: Интеллектуальная обработка документов (IDP): Полное руководство

Ценность автоматизации рутинных задач

Эффективность ИИ в финансах заключается в способности автоматизировать просмотр и извлечение информации, сокращая время и затраты, связанные с ручной обработкой, при одновременном повышении точности ввода данных и соблюдении нормативных требований.

Недавнее исследование PwC показало, что даже самые элементарные методы извлечения на основе ИИ могут сэкономить компаниям 30–40% часов, обычно затрачиваемых на такие процессы. Эта экономия времени позволяет перераспределить человеческие ресурсы на более стратегическую работу, ориентированную на рост, при одновременном снижении эксплуатационных расходов до 20%.

Даже самые элементарные методы извлечения на основе ИИ могут сэкономить компаниям 30–40% часов, обычно затрачиваемых на такие процессы.

Интеллектуальная автоматизация документов также исключает возможность ошибок при вводе данных, которые неизбежно возникают при переносе информации из PDF-файлов или бумажных документов в цифровую базу данных. Один агент может обрабатывать 1000 документов в день, и в пределах одной функции, такой как обработка счетов, могут быть значительные различия в макете документа, удобочитаемости и формате содержащейся информации. В дополнение к распространенным ошибкам, совершаемым при вводе данных, неправильное размещение таких документов может привести к пропущенным уведомлениям, задержке ответов и необходимости бесчисленных дополнительных часов работы для решения проблемы.

Помимо повышения производительности и эффективности, интеллектуальная обработка документов представляет собой прогресс в том, как организации собирают и анализируют данные. Сокращение времени обработки документов и автоматические обновления в цифровых записях обеспечивают понимание бизнеса в режиме реального времени. Это особенно полезно для крупных организаций, в которых несколько отделов работают с одним и тем же клиентом.

Давайте рассмотрим основные варианты использования интеллектуальной обработки документов.

Лучшие варианты использования финансовых услуг

1. Знай своего клиента (KYC)

Обработка KYC обычно включает сбор данных, проверку данных, оценку рисков и мониторинг. Обычно каждая из этих задач выполняется вручную выделенными командами. С IDP этот процесс можно автоматизировать на каждом этапе.

  • Сбор данных: IDP автоматизирует извлечение данных о клиентах из таких документов, как паспорта, водительские права и другие документы, удостоверяющие личность.
  • Проверка данных: IDP автоматически сопоставляет данные клиентов с внешними источниками данных, уменьшая необходимость ручной проверки и повышая скорость и точность процесса проверки.
  • Улучшите оценку рисков: IDP может предоставить более полные и точные данные для оценки профиля рисков клиента. Это могут быть данные из социальных сетей, новостных статей и других источников, которые дают представление о прошлом и поведении клиента.
  • Улучшите текущий мониторинг: IDP может помочь организациям отслеживать действия клиентов в режиме реального времени, помечая подозрительные действия для проверки и снижая риск того, что мошенническое поведение останется незамеченным.

2. Обработка заявки на кредит

Обработка заявок на получение кредита может быть сложным и длительным процессом. Проверка личности заявителя, оценка его кредитоспособности и обеспечение соблюдения нормативных требований требует ввода большого количества данных и проверки документов. Именно здесь IDP вступает в игру, автоматизируя эти задачи с точностью 99,5%, помогая финансовым организациям принимать более быстрые и обоснованные решения о кредитовании.

Обработка кредита регулируется различными правилами, такими как правила «Знай своего клиента» (KYC) и правила по борьбе с отмыванием денег (AML), которые требуют, чтобы финансовые учреждения проверяли личность заемщиков и гарантировали, что кредиты не используются в незаконных целях. IDP также может автоматизировать эти процессы соответствия, гарантируя выполнение всех необходимых проверок.

3. Обработка счетов

Обработка счетов сложна, потому что каждый документ уникален, и нет стандартного способа работы с ними. Существующие инструменты цифровой автоматизации, такие как оптическое распознавание символов (OCR), не справляются с этой задачей, поскольку они могут обрабатывать только предварительно определенные типы и структуры документов.

IDP решает эту проблему, используя передовые технологии, такие как искусственный интеллект и машинное обучение, для извлечения данных и соответствующей информации независимо от того, как они представлены. IDP может учиться и адаптироваться к новым форматам и макетам счетов, делая процесс обработки счетов более эффективным и точным.

4. Обнаружение мошенничества

С ростом цифровизации финансовых транзакций угроза мошеннических действий становится все более распространенной. IDP борется с этим, анализируя огромные объемы данных для обнаружения шаблонов и аномалий, таких как любые транзакции, которые кажутся необычными по характеру, размеру или частоте. На основе обнаруженных закономерностей IDP может присвоить каждой транзакции или клиенту оценку риска мошенничества, при этом более высокие оценки указывают на большую вероятность мошеннических действий. При выявлении риска сложная система IDP помечает активность как подозрительную и предупреждает соответствующие группы о необходимости дальнейшего расследования. Благодаря возможностям обнаружения и реагирования IDP в режиме реального времени предприятия могут быть уверены, что они принимают упреждающие меры для защиты от мошенничества.

В итоге

Интеллектуальная обработка документов меняет правила игры в финансовой отрасли. Это коренным образом меняет способ обработки информации финансовыми компаниями, делая прием данных более быстрым, точным и соответствующим требованиям. Автоматизируя обработку данных, финансовые компании могут высвободить ресурсы, чтобы сосредоточиться на более важных задачах, таких как анализ и принятие решений, что в конечном итоге приводит к повышению производительности и прибыльности. Поскольку объем информации, генерируемой и обрабатываемой финансовыми компаниями, продолжает расти, бизнес-лидерам необходимо будет рассмотреть возможность автоматизации ИИ, чтобы обеспечить конкурентоспособное предложение для клиентов и идти в ногу с ростом конкурентов.

Посетите наш веб-сайт, чтобы узнать больше или заказать демонстрацию нашего решения IDP, поддерживающего более 100 языков, включая региональные диалекты.