Herausforderung
Die Bank wünschte sich ein System, das automatisch die Risiken im Zusammenhang mit Finanzierungen und Krediten berechnet. Wir schlugen eine Weiterentwicklung für die automatisierte Datenanalyse vor, indem wir ein KI-Dokumentenanalysesystem implementierten, das sich primär auf die Datenextraktion konzentriert.
Über das Projekt
Der Kunde ist einer der großen Finanzdienstleister. Er befasst sich mit einem breiten Spektrum von Dienstleistungen, einschließlich Firmen-, Privat-, Investment- und Privatbanking sowie Vermögensverwaltung.
Region
USA
Zeitraum
10 Monate
Team
5 Spezialisten
Die verwendeten Technologien
Unter Berücksichtigung der Kundenanfrage entschieden wir uns, einen Proof-of-Concept für eine Intelligent Document Processing (IDP) Lösung voranzutreiben. Die Lösung selbst basiert auf dem Prinzip der intelligenten Dokumentenanalyse, die weiter mit der automatisierten Datenverarbeitung verbunden ist.
Bevor wir zur detaillierten Präsentation der von uns vorgestellten Lösung kommen, lassen Sie uns ein paar Worte zu diesen beiden Prinzipien sagen.
Beispieldokument-Quelle
Für Geschäftszwecke erlaubt IDP beispielsweise, relevante Daten wie Daten, Namen, Zahlen und Beträge aus den von Kunden gesendeten Dateien, Scans oder Fotos zu extrahieren. Die Verarbeitung selbst liefert alle notwendigen Informationen für das Geschäft und macht sie für die weitere Analyse bequem verfügbar.
Das Hauptwerkzeug dafür ist der Optical Character Recognition (OCR) Mechanismus, und dieser Mechanismus erfordert eine zusätzliche Betrachtung.
Wenn Sie einen Scan, ein Foto oder eine PDF erhalten, findet das OCR-Programm die Koordinaten der zu verarbeitenden Textteile. Es definiert auch, ob der Text in Form einer Tabelle, einer Formel usw. vorliegt. Wenn alle Zeichen oder Symbole analysiert sind, identifiziert das IDP ihre Semantik. Mit anderen Worten, der KI-Algorithmus versteht und erkennt, dass einige der Symbole oder sogar ganze Wörter jemandes Adresse, Telefonnummer oder Name sein können oder dass eine Zahlenfolge ein Geldbetrag oder eine Kontonummer sein kann.
Am Ende, wenn wir die Frage "Was ist Dokumentenverarbeitung?" beantworten, sagen wir, dass sie dem Unternehmen, das sie nutzt, einen Cluster strukturierter Daten liefert, der in den meisten Fällen in seine Datenbank übertragen wird.
Der Hauptvorteil der Nutzung einer solchen Form der Dokumentenanalyse ist, dass das Programm die gesamte Arbeit für Sie erledigt. Anstatt sich mit einem Team von Mitarbeitern zu befassen, das alles durchliest, was das Unternehmen erhält, bietet es automatisierte Datenextraktion aus dem Dokument, hebt die wichtigsten Punkte hervor und bereitet sie für die weitere Analyse vor.
Was ist automatisierte Datenverarbeitung?
IDP ist jedoch nur der erste Schritt zur Optimierung der Entscheidungsfindung. Es geht weiter mit dem zweiten Prinzip.
Automatisierte Datenverarbeitung (ADP) basiert auf dem Einsatz von Technologien, einschließlich KI, die strukturierte Daten analysieren, um notwendige Informationen zu erhalten.
Beispielsweise kann ein Unternehmen durch ADP Einblicke oder detaillierte Berichte und Tabellen erhalten, die die Entscheidungsfindung schneller und einfacher machen. Als Beispiel hatten wir eine solche Lösung im Bereich der KI-prädiktiven Analyse, die es unseren Kunden ermöglichte zu entscheiden, welches Banner für ihre Website-Besucher am attraktivsten sein wird.
In unserem Fall hatte die Bank die Möglichkeit zu sehen, ob der Kunde kreditwürdig ist oder nicht, da sie Informationen über seine Kreditgeschichte, Einkommen und obligatorische Zahlungen wie Steuern und Nebenkosten erhalten konnte.
Unsere Lösung
Nachdem wir die Bedürfnisse des Kunden kennengelernt hatten, boten wir eine Lösung an, die von unnötiger Arbeit im Zusammenhang mit zeitaufwändiger Dokumentenanalyse befreit.
Wir hatten bereits in der Vergangenheit eine ähnliche Lösung geschaffen, die ein Tool für das KI-gestützte Lebenslauf-Screening bereitstellte.
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Das erste Problem, das auftrat, war die Aufgabe der Datenerfassung. In typischen Projekten der KI-Dokumentenextraktion beginnt die Arbeit mit dem Sammeln der notwendigen Dokumentenproben, die analysiert werden müssen, um das KI-System zu trainieren. Dieser Prozess ist ziemlich mühsam und erfordert die Arbeit mit mindestens Hunderten von Dokumenten. Darüber hinaus kann diese Menge an Arbeit keine unmittelbaren Ergebnisse liefern, da dies nur die erste, anfängliche Phase der Entwicklung ist.
Wir konnten den Kunden davon befreien. Unser Prinzip war es, mehrere Dokumente verschiedener Typen (die im Bereich des Kunden am häufigsten vorkommen) zu nehmen und die Schlüsselpunkte und Werttypen zu finden, die den Analyseprozess aller anderen Informationen definieren, die die Bankkunden einreichen würden.
Dadurch optimierten wir den anfänglichen und unangenehmsten Teil der Arbeit, da er jetzt nur noch wenige Sekunden dauern konnte. Die gleiche Lösung wurde zuvor für die Vertragsanalyse erfunden – eine Aufgabe, der Unternehmen täglich gegenüberstehen.
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Dann, als der erste Schritt abgeschlossen war, nutzten wir das Prinzip der KI-gestützten Dokumentenverarbeitung auf Basis der OCR-Technologie, um effizient die Unmengen von Dokumenten zu verarbeiten, die die Bank täglich erhält. Zwei Hauptaufgaben wurden abgedeckt: Dokumentenklassifizierung und automatisierte Datenextraktion.
Am Ende erhielt die Bank die Software, die ihr so sehr fehlte. Es war eine Verbindung zwischen den unstrukturierten Kundendokumenten und ihrer effizienten und produktiven automatisierten Analyse.
Fazit
Eine Dokumentenverarbeitungsplattform ist zweifellos ein unverzichtbares Tool für jedes Unternehmen und insbesondere für den Bankensektor. Es ist nur eine von vielen FinTech-Lösungen, die wir umgesetzt haben und die es Unternehmen ermöglichen, die Prozesse der Entscheidungsfindung durch effiziente automatisierte Dokumentenanalyse zu automatisieren.
Ihre Implementierung zusammen mit automatisierten Datenverarbeitungsprogrammen ist notwendig, um die Finanzierungs- oder Kreditrisiken mit minimalem Geld-, Zeit- und Arbeitsaufwand zu berechnen.
Gedanken des Experten
"Das Hauptziel unserer Lösung ist es, Spezialisten aus der Finanz- und anderen Branchen von der Notwendigkeit zu befreien, Stunden mit manueller Analyse und Verarbeitung von Dokumenten zu verbringen. Mit unserem KI-Tool können Sie automatisch alle notwendigen nützlichen Informationen aus Dokumenten extrahieren, Kreditrisiken schnell bewerten, Daten aus Dokumenten automatisch extrahieren und klassifizieren und dabei Zeit- und Arbeitskosten reduzieren."
Nikolai Karelin
Häufig gestellte Fragen
Document AI ist ein fortschrittlicherer Ansatz, der OCR mit NLP- und ML-Technologien kombiniert. In den ersten Phasen nutzt Document AI ebenfalls OCR-Methoden, um Text aus dem Dokument zu identifizieren und zu extrahieren. Dann jedoch beginnen ML- und NLP-Tools ihre Arbeit und bieten größere Funktionalität. Beispielsweise kann sich Document AI auf den Kontext und die Textsemantik konzentrieren, indem es den Namen eines Unternehmens oder einer Person mit deren Adresse oder Telefonnummer verknüpft. Es kann auch Dokumentenentitäten wie Personen, Organisationen, Orte unterscheiden und organisieren. Alle innerhalb von Document AI extrahierten und verarbeiteten Daten können automatisch in Datenbanken oder strukturierte Tabellen umgewandelt werden.
IDP ist ein universelles Tool, das in jedem Unternehmen funktioniert, das Dokumente auf irgendeine Weise nutzt. Von Immobilien über das Gesundheitswesen, vom Transport bis zum Handelsmarkt – IDP wird eine perfekte Lösung zur Optimierung der Dokumentenverarbeitung sein.
Ja, KI kann zum Scannen und Analysieren von Dokumenten verwendet werden, aber die spezifischen Fähigkeiten hängen von der Art der KI und den verwendeten Tools ab. KI kann Dokumentenklassifizierung, Datenzusammenfassung oder sogar die Übersetzung des Textes und seiner Teile durchführen.
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