18 de fevereiro de 2025
Veja mais de perto como o Ultralytics YOLO11, um modelo de visão por computador, pode ser utilizado para a análise inteligente e segura de documentos no sector bancário e financeiro.
Os bancos e as instituições financeiras processam milhares de documentos diariamente, incluindo pedidos de empréstimo, extractos financeiros e relatórios de conformidade. O processamento tradicional de documentos pode ser lento e entediante, dificultando a exatidão das informações. Especificamente, a revisão manual de documentos pode causar atrasos na tomada de decisões importantes e aumentar o risco de perder detalhes críticos na deteção de fraudes e auditorias.
À medida que a procura de um processamento de documentos mais rápido e fiável aumenta, as empresas estão a adotar soluções baseadas em IA. O mercado global de processamento inteligente de documentos foi avaliado em US $ 2,30 bilhões em 2024 e deve crescer a uma taxa composta de crescimento anual de 33,1% de 2025 a 2030. Há uma necessidade crescente de automações de IA para lidar com grandes volumes de papelada com rapidez e precisão.
Por exemplo, a visão computacional, um ramo da inteligência artificial (IA) que permite às máquinas interpretar dados visuais, pode ser utilizada para detetar padrões e verificar documentos com precisão.
Em particular, os modelos de visão por computador como o Ultralytics YOLO11, que suportam tarefas como a deteção de objectos, podem ajudar a identificar com precisão elementos-chave nos documentos. Isto automatiza o processamento de documentos, reduzindo o trabalho manual, acelerando a verificação e melhorando a precisão na deteção de erros ou fraudes.
Neste artigo, vamos explorar a forma como o YOLO11 pode melhorar a análise de documentos no sector bancário e financeiro, melhorando a precisão, a segurança e a eficiência, bem como as suas aplicações, benefícios e impacto futuro.
A visão computacional pode melhorar a forma como os bancos e as instituições financeiras lidam com processos que envolvem muitos documentos, tornando-os mais seguros e mais rápidos. As técnicas de visão por computador podem ser utilizadas para analisar estruturas inteiras de documentos, identificando elementos críticos como assinaturas, selos oficiais, tabelas e anomalias.
O YOLO11, com as suas capacidades avançadas de deteção de objectos, pode melhorar esta análise, tornando o processamento de documentos mais preciso e eficiente. Pode simplificar a verificação, a aprovação de empréstimos e a deteção de fraudes, reduzindo os erros manuais e garantindo a conformidade.
Aqui está um vislumbre das tarefas de visão computacional suportadas pelo YOLO11 que podem ser utilizadas para analisar documentos:
Uma vez que os documentos são processados e analisados utilizando a visão computacional, os modelos de extração de texto podem identificar e extrair com maior precisão informações vitais, tais como nomes, números de conta e montantes de transação. Com os conhecimentos da visão computacional, uma grande tarefa é dividida em partes mais pequenas, permitindo uma recuperação de dados mais precisa e eficiente.
Agora que já discutimos como o YOLO11 pode desempenhar um papel na análise de documentos, vamos explorar as suas aplicações no sector bancário e financeiro.
A verificação da identidade dos clientes é uma parte importante do sector bancário e financeiro. Este processo requer normalmente a autenticação de passaportes, cartas de condução e outros documentos de identificação. O processo Know Your Customer (KYC) garante que os bancos verificam as identidades dos clientes para evitar fraudes e crimes financeiros. Também reduz o risco de erros, especialmente quando se trata de um grande volume de documentos.
Com modelos de visão por computador como o YOLO11, os bancos e as instituições financeiras podem automatizar o processamento de documentos de identidade detectando as principais caraterísticas visuais em tempo real. Ajuda os sistemas de IA a localizar detalhes essenciais, como nomes e fotografias em documentos de identificação, dividindo os documentos em secções reconhecíveis.
Por exemplo, quando um cliente apresenta um passaporte para verificação, o YOLO11 pode detetar secções do passaporte, como a zona de leitura ótica (MRZ), assinaturas e elementos de segurança, colocando caixas delimitadoras à sua volta.
Estas áreas detectadas podem então ser extraídas e processadas utilizando OCR (Reconhecimento Ótico de Caracteres) e outras ferramentas de verificação para cruzar as informações. Se forem identificadas inconsistências como hologramas em falta ou secções alteradas durante a análise posterior, o documento pode ser assinalado para revisão, reduzindo o risco de fraude de identidade.
O roubo de identidade e as transacções não autorizadas envolvem frequentemente documentos falsificados, registos alterados ou assinaturas falsas. Detetar este tipo de fraude manualmente consome muito tempo, tornando a automatização crucial para uma deteção de fraude eficiente.
O YOLO11 pode ser utilizado para detetar a presença e a localização de selos e marcas de água, facilitando a verificação da sua ausência ou alteração. Uma vez detectadas, estas secções podem ser extraídas para posterior verificação. Ao automatizar este processo, o YOLO11 ajuda os bancos a identificar rapidamente documentos suspeitos e a reduzir o risco de fraude.
Por exemplo, digamos que treina o YOLO11 para detetar assinaturas em documentos financeiros. Ele pode reconhecer padrões de assinatura, incluindo escrita cursiva e variações naturais, distinguindo-os do texto impresso ou gerado por máquina. Isto permite aos bancos automatizar a deteção de assinaturas, identificando rapidamente assinaturas em falta ou suspeitas para análise posterior.
Um pequeno erro numa fatura, como um dígito em falta, pode levar a erros dispendiosos. Para evitar isso, o YOLO11 e a tecnologia OCR podem trabalhar em conjunto para simplificar o processamento de facturas.
Em primeiro lugar, o suporte do YOLO11 para deteção de objectos pode ser utilizado para detetar e desenhar caixas delimitadoras em torno de detalhes importantes, como números de facturas, datas de transação, nomes de empresas e custos discriminados.
Estas secções recortadas são então enviadas para serem extraídas utilizando OCR. A tecnologia OCR pode ler texto impresso e manuscrito para extrair informações importantes, como endereços de faturação, montantes de impostos e montantes totais a pagar. Esta integração perfeita facilita a extração de dados com precisão, reduzindo os erros e melhorando a eficiência da documentação financeira.
As caixas multibanco podem ser vulneráveis a riscos de segurança, tais como dispositivos de leitura ótica, adulteração de ranhuras de cartões e tentativas de arrombamento. Embora as câmaras de vigilância tradicionais registem os incidentes, não detectam as ameaças em tempo real.
É aqui que o YOLO11 pode intervir para aumentar a segurança, detectando e isolando rostos nas imagens de caixas multibanco. A deteção de rostos é o primeiro passo para captar imagens nítidas e bem posicionadas para reconhecimento facial. As imagens faciais extraídas são depois processadas pelos sistemas de reconhecimento para verificar as identidades em relação aos registos armazenados.
Além disso, a deteção de vários rostos ou de um posicionamento invulgar perto de um ATM pode assinalar actividades suspeitas, permitindo aos bancos responder proactivamente a potenciais fraudes ou ameaças à segurança.
Em seguida, vamos explicar como pode começar a utilizar o YOLO11 para a análise de documentos financeiros.
Se procura um modelo de visão por computador para detetar elementos em documentos financeiros, como facturas, extractos bancários, contratos de empréstimo e cheques, o YOLO11 é uma excelente opção. No entanto, para detetar com precisão campos de texto, assinaturas e elementos de segurança, tem de ser treinado à medida em conjuntos de dados rotulados.
Por defeito, o YOLO11 é pré-treinado no conjunto de dados COCO, que se concentra na deteção de objectos gerais em vez de elementos de documentos financeiros. Para optimizá-lo para aplicações financeiras, é necessário um treino personalizado em conjuntos de dados especializados. Isto envolve a rotulagem de documentos financeiros com caraterísticas como carimbos, assinaturas manuscritas e campos de texto estruturados. Com a formação personalizada, o YOLO11 pode adaptar-se a vários layouts de documentos para uma deteção precisa.
Eis as etapas do processo de formação personalizada:
Agora que já explorámos o papel da Vision AI na análise de documentos financeiros, vejamos as vantagens de modelos como o YOLO11 neste espaço:
Apesar dos benefícios, há alguns desafios a considerar quando se utiliza a visão computacional para a análise de documentos no sector financeiro:
Olhando para o futuro, a integração do YOLO11 com tecnologias como a cadeia de blocos poderá melhorar significativamente a segurança e a prevenção de fraudes no processamento de documentos financeiros. Enquanto o YOLO11 se concentra na deteção de detalhes importantes, a cadeia de blocos garante que esses dados permaneçam seguros e inalteráveis.
A Blockchain funciona como um livro-razão digital que regista informações de uma forma que não pode ser alterada, tornando-a uma ferramenta fiável para verificar documentos financeiros. Ao combinar estas tecnologias, os bancos podem reduzir a fraude, evitar modificações não autorizadas e melhorar a precisão dos registos financeiros.
À medida que as transacções online crescem, cresce também a necessidade de sistemas financeiros mais inteligentes e mais seguros. Os bancos e as instituições financeiras estão a recorrer cada vez mais a soluções baseadas em IA para simplificar a verificação de documentos e antecipar potenciais riscos.
Graças aos avanços contínuos da IA, os bancos e as instituições financeiras estão a criar sistemas resistentes à fraude que tornam as transacções digitais mais seguras e perfeitas do que nunca.
Em particular, a visão computacional está a transformar a segurança digital. Ao processar rapidamente documentos, detetar anomalias e integrar-se na cadeia de blocos, a IA de visão pode melhorar a conformidade e a prevenção de fraudes.
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