18 февраля 2025 г.
Узнайте подробнее о том, как Ultralytics YOLO11, модель компьютерного зрения, может использоваться для интеллектуального и безопасного анализа документов в банковском деле и финансах.
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), которая позволяет машинам интерпретировать визуальные данные, можно использовать для обнаружения закономерностей и точной проверки документов.
В частности, модели компьютерного зрения, такие как Ultralytics YOLO11, которые поддерживают такие задачи, как обнаружение объектов, могут помочь точно идентифицировать ключевые элементы в документах. Это автоматизирует обработку документов за счет сокращения ручной работы, ускорения проверки и повышения точности при выявлении ошибок или мошенничества.
В этой статье мы рассмотрим, как YOLO11 может улучшить анализ документов в банковском деле и финансах за счет повышения точности, безопасности и эффективности, а также ее применение, преимущества и будущее влияние.
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 ее расширенными возможностями обнаружения объектов может улучшить этот анализ, сделав обработку документов более точной и эффективной. Это может упростить проверку, утверждение кредитов и обнаружение мошенничества, одновременно уменьшая количество ручных ошибок и обеспечивая 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, какую роль YOLO11 может играть в анализе документов, давайте рассмотрим ее применение в банковском деле и финансах.
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, таких как YOLO11, банки и финансовые учреждения могут автоматизировать обработку удостоверений личности, обнаруживая ключевые визуальные признаки в режиме реального времени. Это помогает системам ИИ находить важные детали, такие как имена и фотографии, на удостоверениях личности, разбивая документы на узнаваемые разделы.
Например, когда клиент отправляет паспорт для проверки, YOLO11 может обнаруживать разделы паспорта, такие как машиночитаемая зона (MRZ), подписи и элементы защиты, размещая вокруг них ограничивающие 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.
YOLO11 можно использовать для обнаружения наличия и местоположения штампов и водяных знаков, что упрощает проверку их отсутствия или изменения. После обнаружения эти разделы можно извлечь для дальнейшей проверки. Автоматизируя этот процесс, YOLO11 помогает банкам быстро выявлять подозрительные документы и снижать риск мошенничества.
Например, предположим, вы специально обучили YOLO11 для обнаружения подписей в финансовых документах. Он может распознавать образцы подписей, включая рукописное письмо и естественные вариации, отличая их от печатного или машинного текста. Это позволяет банкам автоматизировать обнаружение подписей, быстро выявляя отсутствующие или подозрительные подписи для дальнейшего рассмотрения.
Небольшая ошибка в счете, например, пропущенная цифра, может привести к дорогостоящим ошибкам. Чтобы предотвратить это, YOLO11 и технология OCR могут работать вместе для оптимизации обработки счетов.
Во-первых, поддержка обнаружения объектов в YOLO11 может использоваться для обнаружения и рисования ограничивающих рамок вокруг ключевых деталей, таких как номера счетов, даты транзакций, названия компаний и постатейные затраты.
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 вмешаться, чтобы повысить безопасность, обнаруживая и изолируя лица на видеозаписях с банкоматов. Обнаружение лиц — это первый шаг в получении четких и хорошо расположенных изображений для распознавания лиц. Извлеченные 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, давайте рассмотрим, как начать работу с YOLO11 для анализа финансовых документов.
Если вы ищете модель компьютерного зрения для обнаружения элементов в финансовых документах, таких как счета-фактуры, банковские выписки, кредитные соглашения и чеки, YOLO11 - отличный вариант. Однако для точного обнаружения текстовых полей, подписей и элементов безопасности ее необходимо специально обучить на размеченных наборах данных.
По умолчанию YOLO11 предварительно обучена на наборе данных COCO, который фокусируется на обнаружении общих объектов, а не элементов финансовых документов. Для оптимизации под финансовые приложения необходима дополнительная настройка на специализированных наборах данных. Это включает в себя маркировку финансовых документов с такими элементами, как штампы, рукописные подписи и структурированные текстовые поля. Благодаря дополнительной настройке YOLO11 может адаптироваться к различным макетам документов для точного обнаружения.
Вот шаги, связанные с процессом пользовательской тренировки:
Теперь, когда мы рассмотрели роль Vision AI в анализе финансовых документов, давайте рассмотрим преимущества таких моделей, как 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 неизменяемыми.
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.
