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 кредитные заявки, финансовые отчеты и отчеты о соблюдении требований. Традиционная обработка документов может быть медленной и утомительной, что затрудняет соблюдение точности. В частности, просмотр документов вручную может привести к задержке в принятии важных решений и увеличить риск упустить важные детали при выявлении мошенничества и проведении аудита.
По мере роста спроса на более быструю и надежную обработку документов предприятия внедряют решения, основанные на искусственном интеллекте. Мировой рынок интеллектуальной обработки документов оценивался в 2,30 миллиарда долларов в 2024 году и, вероятно, будет расти с совокупным годовым темпом роста 33,1 % с 2025 по 2030 год. Растет потребность в автоматизации с помощью ИИ для быстрой и точной обработки больших объемов бумажной работы.
Например, компьютерное зрение, отрасль искусственного интеллекта (ИИ), позволяющая машинам интерпретировать визуальные данные, может использоваться для обнаружения закономерностей и точной проверки документов.
В частности, модели компьютерного зрения, такие как Ultralytics YOLO11, поддерживающие 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 работу банков и финансовых учреждений с тяжелыми документами, сделав ее более безопасной и быстрой. Методы компьютерного зрения можно использовать для анализа всей структуры документов, выявляя такие важные элементы, 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 определять и извлекать важную информацию, такую как имена, номера счетов и суммы транзакций. Благодаря компьютерному зрению большая задача разбивается на более мелкие части, что позволяет более точно и эффективно извлекать данные.
Теперь, когда мы обсудили, как YOLO11 может сыграть роль в анализе документов, давайте рассмотрим его применение в банковской и финансовой сфере.
Проверка личности клиента - важная часть банковской и финансовой деятельности. Обычно этот процесс требует проверки подлинности паспортов, водительских прав и других документов, удостоверяющих личность. Процесс "Знай своего клиента" (KYC) позволяет банкам проверять личность клиентов для предотвращения мошенничества и финансовых преступлений. Он также снижает риск ошибок, особенно при обработке большого количества 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 обнаружить такие участки паспорта, как машиночитаемая зона (MRZ), подписи и элементы защиты, разместив вокруг них ограничительные рамки.
Затем эти обнаруженные участки можно извлечь и обработать с помощью OCR (оптического распознавания символов) и других инструментов проверки для перекрестной проверки информации. Если в ходе дальнейшего анализа будут выявлены такие несоответствия, как отсутствие голограмм или измененные разделы, документ может быть помечен для проверки, что снизит риск мошенничества с идентификацией личности.
При краже личных данных и несанкционированных сделках часто используются поддельные документы, измененные записи или поддельные подписи. Обнаружение такого рода мошенничества вручную отнимает много времени, поэтому автоматизация имеет решающее значение для эффективного обнаружения мошенничества.
С помощью YOLO11 можно определить 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 обнаружение 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 YOLO11 позволяет обнаруживать и рисовать ограничивающие рамки вокруг ключевых деталей, таких как номера счетов, даты операций, названия компаний и постатейные расходы.
Эти обрезанные участки затем отправляются на извлечение с помощью OCR. Технология OCR может читать как печатный, так и рукописный текст, извлекая важную информацию, такую как адреса счетов, суммы налогов и общие суммы к оплате. Такая бесшовная интеграция способствует точному извлечению данных, сокращению количества ошибок и повышению эффективности работы с финансовой документацией.
Банкоматы могут быть подвержены таким рискам безопасности, как скимминговые устройства, вскрытие слотов для карт и попытки взлома. Хотя традиционные камеры наблюдения фиксируют инциденты, они не могут обнаружить угрозу 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 множества лиц или необычного расположения возле банкомата позволяет выявить подозрительную активность, что дает банкам возможность заблаговременно 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 обнаружения элементов в финансовых документах, таких как счета-фактуры, банковские выписки, кредитные договоры и чеки, YOLO11 - отличный вариант. Однако для точного обнаружения 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 этапы процесса индивидуального обучения:
Теперь, когда мы изучили роль Vision AI в анализе финансовых документов, давайте рассмотрим преимущества моделей, подобных YOLO11, в этой области:
Несмотря на преимущества, при использовании компьютерного зрения для анализа документов в финансовом секторе необходимо учитывать некоторые проблемы:
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 выступает в качестве цифровой книги, в которой информация записывается в неизменном виде, что делает его надежным инструментом для проверки финансовых документов. Сочетание этих технологий позволяет банкам снизить уровень мошенничества, предотвратить несанкционированные изменения и повысить точность финансовых записей.
С ростом числа онлайн-операций растет и потребность в более интеллектуальных и безопасных финансовых системах. Банки и финансовые учреждения все чаще обращаются к решениям на базе искусственного интеллекта, чтобы упростить проверку документов и опередить потенциальные риски.
Благодаря постоянному совершенствованию искусственного интеллекта банки и финансовые учреждения создают системы, устойчивые к мошенничеству, которые делают цифровые транзакции более безопасными и беспроблемными, чем когда-либо.
В частности, компьютерное зрение преобразует систему цифровой безопасности. Благодаря быстрой обработке документов, выявлению аномалий и интеграции с блокчейном искусственный интеллект может повысить эффективность соблюдения нормативных требований и предотвращения мошенничества.
Чтобы узнать больше об искусственном интеллекте, изучите наш репозиторий на GitHub и присоединяйтесь к нашему сообществу. Узнайте, как такие инновации, как ИИ в производстве и компьютерное зрение в сельском хозяйстве, преобразуют отрасли. Ознакомьтесь с нашими вариантами лицензирования, чтобы уже сегодня приступить к реализации проектов в области искусственного интеллекта.
.webp)