English
Deutsch
Jak banki wykorzystują sztuczną inteligencję do przetwarzania dokumentów? Wszystko zaczyna się od inteligentnego przechwytywania danych - sztuczna inteligencja jest wykorzystywana do wyodrębniania kluczowych informacji z nieustrukturyzowanych dokumentów i integrowania ich z podstawowymi systemami bankowymi. Co więcej, sztuczna inteligencja jest wykorzystywana do klasyfikacji dokumentów, umożliwiając szybkie rozpoznanie typu dokumentu i ułatwiając ich zlokalizowanie pracownikom banku. Ponadto możliwe jest również wykorzystanie sztucznej inteligencji do zarządzania zgodnością w dokumentach i sygnalizowania potencjalnych problemów. Chcesz dowiedzieć się więcej? W takim razie czytaj dalej.
Spis treści
- Czym jest przetwarzanie dokumentów AI?
- W jaki sposób przetwarzanie dokumentów oparte na sztucznej inteligencji jest wykorzystywane w bankach?
- Dlaczego warto używać sztucznej inteligencji do przetwarzania dokumentów?
- Wnioski
Czym jest przetwarzanie dokumentów AI?
Przetwarzanie dokumentów AI lub inteligentne przetwarzanie dokumentów (IDP) to wykorzystanie sztucznej inteligencji wraz z dodatkowymi technologiami, takimi jak uczenie maszynowe i optyczne rozpoznawanie znaków, w celu usprawnienia przepływu dokumentów w organizacji. Jest to szczególnie ważne w bankach, gdzie liczba formularzy i wniosków jest niezwykle wysoka.
Koncepcja przetwarzania dokumentów AI polega na wykorzystaniu sztucznej inteligencji do usprawnienia obsługi dokumentów poprzez automatyzację ekstrakcji danych (nawet z nieustrukturyzowanych dokumentów) i uczynienie wszystkich formularzy bardziej dostępnymi dla bankowych underwriterów i procesorów.
W jaki sposób przetwarzanie dokumentów oparte na sztucznej inteligencji jest wykorzystywane w bankach?
Wiedząc, czym jest przetwarzanie dokumentów AI, przyjrzyjmy się, jak można je wykorzystać do usprawnienia procesów w instytucji finansowej. Tutaj możemy wyróżnić następujące zastosowania:
Ekstrakcja danych z nieustrukturyzowanych dokumentów
Pierwszą naturalną rolą Sztuczna inteligencja w bankowości dla przetwarzania dokumentów jest jego zdolność do wyodrębniania danych z nieustrukturyzowanych formularzy i aplikacji. W ten sposób instytucje finansowe mogą uniknąć marnowania dużej ilości czasu na robienie tego ręcznie, a tym samym poprawić ogólną produktywność.
Ogromną zaletą jest to, że takie wyodrębnione dane mogą być automatycznie aktualizowane w istniejących systemach. W ten sposób można aktualizować dane bez ręcznego wprowadzania danych przez pracowników. Jak to wszystko działa?
Oparty na sztucznej inteligencji system przetwarzania dokumentów skanuje formularze, wnioski, sprawozdania finansowe, raporty i analizy, zwracając szczególną uwagę na wypełniane pola. Korzystając z OCR, rozpoznaje litery i znaki i wprowadza je do systemu. Jeśli wprowadzone dane są nieczytelne, system oznacza je do ręcznego przetworzenia. W ten sposób można mieć pewność, że żadne nieprawidłowe dane nie trafią do podstawowych systemów, nawet jeśli model nie jest w stanie rozpoznać określonych znaków lub liczb.
Klasyfikacja dokumentów
Innym kluczowym przypadkiem zastosowania sztucznej inteligencji do przetwarzania dokumentów w bankowości jest klasyfikacja dokumentów. W przypadku wielu formularzy i wniosków często trudno jest znaleźć odpowiednie dokumenty w sposób efektywny czasowo. Dlatego też odpowiednie etykietowanie ma kluczowe znaczenie, a systemy oparte na sztucznej inteligencji to umożliwiają.
Jak to wszystko działa? System AI uczony przez ML skanuje każdy dokument i etykietuje go na podstawie jego zawartości. Dokumenty są następnie sortowane w istniejących systemach na podstawie ich kategorii, umożliwiając pracownikom szybkie znalezienie odpowiednich dokumentów. W ten sposób bank nie musi już martwić się o rozróżnianie wniosków o kredyt hipoteczny, formularzy podatkowych lub roszczeń ubezpieczeniowych - wszystko odbywa się automatycznie. Dlaczego jest to ważne?
Właściwa klasyfikacja sprawia, że inne systemy cyfrowe są bardziej wydajne, ponieważ wiedzą, z jakich danych korzystać. W praktyce oznacza to, że klasyfikacja dokumentów oparta na sztucznej inteligencji jest podstawą prawdziwego procesu cyfryzacji, kamieniem węgielnym przejścia organizacji na system bez papieru.
Aby to zadziałało, potrzebny jest dobry model uczenia maszynowego. Ailleron może w tym pomóc. Nasz Usługi ML dla bankowości obejmuje zaprojektowanie i opracowanie modelu uczenia maszynowego dedykowanego Twoim potrzebom i dostosowanego do wykorzystywanych przez Ciebie danych oraz systemów i procesów w Twojej organizacji.
Zgodność z dokumentami
Kolejną kluczową funkcją sztucznej inteligencji w przetwarzaniu dokumentów jest jej zdolność do zapobiegania pojawianiu się jakichkolwiek kwestii zgodności w oficjalnych dokumentach. Można to osiągnąć, ucząc duże modele językowe (LLM), co jest zgodne, a co nie, i wykorzystując je do oceny dokumentów.
W praktyce obejmuje to zaprojektowanie modelu AI, który będzie skanował wszystkie dokumenty utworzone lub otrzymane przez bank. Taki model oznacza wszystkie potencjalnie niezgodne klauzule. Twoi pracownicy mogą następnie przejrzeć je ręcznie i w razie potrzeby zmienić te fragmenty. W rezultacie możesz dwukrotnie sprawdzić, czy Twoje dokumenty są zgodne z oficjalnymi przepisami, bez konieczności poświęcania na to dodatkowego czasu. Ponadto, podobnie jak w przypadku ekstrakcji danych, można wyeliminować potencjalne błędy ludzkie, które mogą mieć wpływ na instytucję.
Zatwierdzanie i przetwarzanie czeków
Jeśli Twój bank działa w kraju, który nadal używa czeków, możesz również usprawnić proces ich zatwierdzania za pomocą sztucznej inteligencji. Ponownie, systemy oparte na sztucznej inteligencji mogą być wykorzystywane do przyspieszenia procesu ekstrakcji danych, zwłaszcza gdy czeki muszą zostać wstępnie zatwierdzone lub wypełnione informacjami dotyczącymi zakupu.
Łączenie dokumentów
Inną kluczową cechą przetwarzania dokumentów opartego na sztucznej inteligencji jest to, że umożliwia szybkie łączenie istotnych informacji z różnych dokumentów. Jak to działa?
Modele LLM są w stanie nie tylko wyodrębniać informacje, ale także je podsumowywać, a nawet... odpowiadać na pytania na podstawie dostarczonych dokumentów. Po zintegrowaniu z innymi systemami można je wykorzystać na przykład do przyspieszenia obsługi klienta lub nawet jej zautomatyzowania. W jaki sposób?
Wyobraźmy sobie klienta pytającego o konkretny aspekt umowy kredytu hipotecznego. Bez przetwarzania dokumentów opartego na sztucznej inteligencji agent musiałby przejrzeć cały dokument, aby znaleźć konkretną informację (lub musiałby ją wcześniej wprowadzić ręcznie do systemu). Jednak dzięki takiemu rozwiązaniu nie trzeba w ogóle angażować agenta -... model LLM może odpowiedzieć na pytanie klienta w oparciu o dokument(y)stąd Poprawa produktywności agentów.
Dlaczego warto używać sztucznej inteligencji do przetwarzania dokumentów?
Pokazaliśmy kilka przypadków użycia Przetwarzanie dokumentów oparte na sztucznej inteligencji systemy. Przyjrzyjmy się teraz korzyściom, jakie się z nimi wiążą. Oczywiście wspomnieliśmy już o kilku z nich, wyjaśniając, jak działają te systemy, ale oto pełny przegląd korzyści płynących z takich rozwiązań.
Skalowalność
Przetwarzanie dokumentów AI umożliwia łatwą obsługę dużych ilości formularzy, wniosków, analiz, sprawozdań finansowych, nawet jeśli szybko rosną. To sprawia, że jest to idealne rozwiązanie dla organizacji, w których liczba dokumentów stale rośnie, umożliwiając skalowanie firmy bez żadnych tarć.
Zwiększenie produktywności
Oparte na sztucznej inteligencji, zautomatyzowane lub półautomatyczne przetwarzanie dokumentów jest szybsze i wymaga mniejszego udziału człowieka. W praktyce przekłada się to na więcej czasu, który pracownicy mogą poświęcić na zadania o wysokiej wartości, a tym samym na wyższą produktywność w całym banku.
Lepsze doświadczenie klienta
Jak poprawić doświadczenia klientów w bankowości? Sprawiając, że procesy są wydajne i proste dla klienta. Tak właśnie dzieje się w przypadku wykorzystania sztucznej inteligencji do przetwarzania dokumentów.
Dzięki zautomatyzowanej ekstrakcji danych, procesy takie jak cyfrowy onboarding czy decyzje hipoteczne stają się szybsze. To z kolei sprawia, że korzystanie z usług jest znacznie przyjemniejsze dla klientów, budując ich lojalność i satysfakcję.
Błędy ludzkie ograniczone do minimum
Dzięki sztucznej inteligencji odpowiedzialnej za wprowadzanie danych, nie musisz już martwić się, że Twoi pracownicy popełnią błędy podczas zapisywania danych z dokumentów do podstawowych systemów.
Obniżone koszty operacyjne
Oczywiście inwestowanie w AI i ML może wydawać się dużą inwestycją. Zwraca się ona jednak dość szybko.
Zwiększona produktywność oznacza po prostu, że płacisz taką samą kwotę na wynagrodzenia, ale uzyskujesz wyższy zysk, ponieważ wykonujesz więcej pracy. Co więcej, dzięki wyeliminowaniu błędów ludzkich i wprowadzeniu systemów kontroli zgodności, masz pewność, że Twoje dokumenty są nieskazitelne. To z kolei zmniejsza możliwość nałożenia grzywny, a tym samym jeszcze bardziej zwiększa ogólny dochód.
Analityka danych
Dzięki uporządkowaniu wszystkich dokumentów i wprowadzeniu ich do systemów, instytucja staje się zdolna do podejmowania decyzji opartych na danych. Możesz użyć sztucznej inteligencji do analizy przetworzonych informacji i wyodrębnienia predykcyjnych spostrzeżeń, od tych, które pozwolą Ci dostosować oferty produktów dla klientów, po te, które pomogą Ci w podejmowaniu decyzji na poziomie organizacji.
Wnioski
Przetwarzanie dokumentów oparte na sztucznej inteligencji to potężne narzędzie, które usprawnia wszystkie aspekty działalności banków. - Od produktywności ich pracowników po zgodność z przepisami, a nawet obsługę klienta. Nic więc dziwnego, że coraz więcej banków decyduje się na inwestycje w tego typu rozwiązania. Jeśli szukasz wydajnego modelu AI do przetwarzania dokumentów, zapraszamy do skontaktuj się z nami. W Ailleron jesteśmy zaangażowani w tworzenie najnowocześniejszych rozwiązań technologicznych dla instytucji finansowych, dlatego jesteśmy gotowi przygotować system przetwarzania dokumentów dostosowany do Twoich potrzeb.
Możesz również przeczytać: Jak wdrożyć sztuczną inteligencję w firmie?
