18 февраля 2025 г.
Посмотрите, как Ultralytics YOLO11, модель компьютерного зрения, может использоваться для интеллектуального и безопасного анализа документов в банковской и финансовой сфере.
Банки и финансовые учреждения ежедневно обрабатывают тысячи документов, включая заявки на кредиты, финансовые отчеты и отчеты о соответствии требованиям. Традиционная обработка документов может быть медленной и утомительной, что затрудняет обеспечение точности. В частности, ручная проверка документов может привести к задержкам в принятии важных решений и увеличить риск упущения критических деталей при обнаружении мошенничества и проведении аудитов.
По мере роста спроса на более быструю и надежную обработку документов предприятия внедряют решения на основе ИИ. Объем мирового рынка интеллектуальной обработки документов оценивался в 2,30 миллиарда долларов в 2024 году и, вероятно, будет расти со среднегодовым темпом роста 33,1% с 2025 по 2030 год. Существует растущая потребность в автоматизации на основе ИИ для быстрой и точной обработки больших объемов документов.
Например, компьютерное зрение, отрасль искусственного интеллекта (ИИ), позволяющая машинам интерпретировать визуальные данные, может использоваться для detect закономерностей и точной проверки документов.
В частности, модели компьютерного зрения, такие как Ultralytics YOLO11которые поддерживают такие задачи, как обнаружение объектов, могут помочь точно определить ключевые элементы в документах. Это позволяет автоматизировать обработку документов за счет сокращения ручного труда, ускорения проверки и повышения точности выявления ошибок и мошенничества.
В этой статье мы расскажем о том, как YOLO11 может улучшить анализ документов в банковской и финансовой сфере за счет повышения точности, безопасности и эффективности, а также о его применении, преимуществах и будущем влиянии.
Компьютерное зрение может улучшить способы обработки банками и финансовыми учреждениями процессов, связанных с большим объемом документов, делая их более безопасными и быстрыми. Методы компьютерного зрения можно использовать для анализа всей структуры документа, выявления критических элементов, таких как подписи, официальные печати, таблицы и аномалии.
YOLO11 с его расширенными возможностями обнаружения объектов может улучшить этот анализ, делая обработку документов более точной и эффективной. Это позволяет упростить процесс проверки, одобрения кредитов и выявления мошенничества, сократить количество ошибок, допускаемых вручную, и обеспечить соответствие требованиям.
Вот краткий обзор задач компьютерного зрения, поддерживаемых YOLO11 , которые можно использовать для анализа документов:
После обработки и анализа документов с помощью компьютерного зрения модели извлечения текста могут более точно идентифицировать и извлекать важную информацию, такую как имена, номера счетов и суммы транзакций. Благодаря анализу компьютерного зрения большая задача разбивается на более мелкие части, что обеспечивает более точный и эффективный поиск данных.
Теперь, когда мы обсудили, как YOLO11 может сыграть роль в анализе документов, давайте рассмотрим его применение в банковской и финансовой сфере.
Проверка личности клиентов является важной частью банковского дела и финансов. Этот процесс обычно требует аутентификации паспортов, водительских прав и других удостоверений личности. Процесс «Знай своего клиента» (KYC) гарантирует, что банки проверяют личность клиентов для предотвращения мошенничества и финансовых преступлений. Это также снижает риск ошибок, особенно при обработке большого объема документов.
С помощью моделей компьютерного зрения, подобных YOLO11, банки и финансовые учреждения могут автоматизировать обработку документов, удостоверяющих личность, путем обнаружения ключевых визуальных особенностей в режиме реального времени. Это помогает системам искусственного интеллекта находить такие важные детали, как имена и фотографии на удостоверениях личности, разбивая документы на узнаваемые части.
Например, когда клиент предъявляет паспорт для проверки, YOLO11 может detect такие участки паспорта, как машиночитаемая зона (MRZ), подписи и элементы защиты, разместив вокруг них ограничительные рамки.
Эти обнаруженные области затем можно извлечь и обработать с помощью OCR (Optical Character Recognition) - оптического распознавания символов и других инструментов проверки для перекрестной проверки информации. Если в ходе дальнейшего анализа выявляются несоответствия, такие как отсутствующие голограммы или измененные разделы, документ может быть помечен для проверки, что снижает риск мошенничества с личными данными.
Кража личных данных и несанкционированные транзакции часто связаны с поддельными документами, измененными записями или поддельными подписями. Обнаружение этого типа мошенничества вручную занимает много времени, что делает автоматизацию крайне важной для эффективного выявления мошенничества.
С помощью YOLO11 можно detect наличие и расположение печатей и водяных знаков, что облегчает проверку их отсутствия или изменения. После обнаружения эти участки могут быть извлечены для дальнейшей проверки. Автоматизируя этот процесс, YOLO11 помогает банкам быстро отмечать подозрительные документы и снижать риск мошенничества.
Допустим, вы настраиваете YOLO11 на detect подписей в финансовых документах. Он может распознавать образцы подписей, включая скоропись и естественные вариации, отличая их от печатного или сгенерированного машиной текста. Это позволяет банкам автоматизировать процесс обнаружения подписей, быстро выявляя отсутствующие или подозрительные подписи для дальнейшей проверки.
Небольшая ошибка в счете-фактуре, например пропущенная цифра, может привести к дорогостоящим ошибкам. Чтобы предотвратить это, YOLO11 и технология OCR могут работать вместе, оптимизируя обработку счетов-фактур.
Во-первых, поддержка обнаружения объектов в YOLO11позволяет detect и рисовать ограничивающие рамки вокруг ключевых деталей, таких как номера счетов, даты операций, названия компаний и постатейные расходы.
Эти обрезанные разделы затем отправляются для извлечения с использованием OCR. Технология OCR может считывать как печатный, так и рукописный текст для извлечения важной информации, такой как адреса выставления счетов, суммы налогов и общие суммы к оплате. Эта бесшовная интеграция облегчает точное извлечение данных, снижая количество ошибок и повышая эффективность финансовой документации.
Банкоматы могут быть уязвимы для угроз безопасности, таких как скимминговые устройства, взлом картоприемника и попытки взлома. В то время как традиционные камеры видеонаблюдения записывают инциденты, им не хватает обнаружения угроз в режиме реального времени.
Именно здесь YOLO11 может помочь повысить уровень безопасности, обнаружив и изолировав лица на записях с банкоматов. Обнаружение лиц - это первый шаг к получению четких и хорошо расположенных изображений для распознавания лиц. Полученные изображения лиц затем обрабатываются системами распознавания для проверки личности по хранящимся записям.
Кроме того, обнаружение нескольких лиц или необычного расположения рядом с банкоматом может сигнализировать о подозрительной активности, позволяя банкам активно реагировать на потенциальное мошенничество или угрозы безопасности.
Далее мы расскажем, как начать использовать YOLO11 для анализа финансовых документов.
Если вы ищете модель компьютерного зрения для detect элементов в финансовых документах, таких как счета-фактуры, банковские выписки, кредитные договоры и чеки, YOLO11 - отличный вариант. Однако для точного detect текстовых полей, подписей и элементов защиты ее необходимо специально обучать на наборах данных с метками.
По умолчанию YOLO11 предварительно обучен на наборе данных COCO , который ориентирован на обнаружение общих объектов, а не элементов финансовых документов. Чтобы оптимизировать его для финансовых приложений, необходимо провести специальное обучение на специализированных наборах данных. Это предполагает маркировку финансовых документов такими признаками, как штампы, рукописные подписи и структурированные текстовые поля. Благодаря специальному обучению YOLO11 может адаптироваться к различным схемам расположения документов для точного обнаружения.
Вот шаги, связанные с процессом пользовательской тренировки:
Теперь, когда мы изучили роль Vision AI в анализе финансовых документов, давайте рассмотрим преимущества моделей, подобных YOLO11 , в этой области:
Несмотря на преимущества, существуют некоторые проблемы, которые следует учитывать при использовании компьютерного зрения для анализа документов в финансовом секторе:
В перспективе интеграция YOLO11 с такими технологиями, как блокчейн, может значительно повысить безопасность и предотвратить мошенничество при обработке финансовых документов. В то время как YOLO11 фокусируется на обнаружении ключевых деталей, блокчейн гарантирует, что эти данные останутся безопасными и неизменными.
Блокчейн действует как цифровая книга, которая записывает информацию таким образом, что ее нельзя изменить, что делает его надежным инструментом для проверки финансовых документов. Объединив эти технологии, банки могут снизить уровень мошенничества, предотвратить несанкционированные изменения и повысить точность финансовых записей.
По мере роста онлайн-транзакций растет и потребность в более интеллектуальных и безопасных финансовых системах. Банки и финансовые учреждения все чаще обращаются к решениям на основе AI для оптимизации проверки документов и опережения потенциальных рисков.
Благодаря постоянным достижениям в области ИИ банки и финансовые учреждения создают устойчивые к мошенничеству системы, которые делают цифровые транзакции более безопасными и удобными, чем когда-либо.
В частности, компьютерное зрение преобразует цифровую безопасность. Благодаря быстрой обработке документов, обнаружению аномалий и интеграции с блокчейном, Vision AI может повысить как соответствие требованиям, так и предотвращение мошенничества.
Чтобы узнать больше об ИИ, изучите наш репозиторий GitHub и присоединяйтесь к нашему сообществу. Узнайте, как инновации, такие как ИИ в производстве и компьютерное зрение в сельском хозяйстве, преобразуют отрасли. Ознакомьтесь с нашими вариантами лицензирования, чтобы начать свои проекты Vision AI уже сегодня.
