Система предупреждения операционных дефектов
Январь, 2020 год.Система компьютерного зрения для выявления и предупреждения операционных дефектов при оформлении услуг клиентам Сбербанка.
Какую проблему решали
Система имеет каскадную структуру. На каждом этапе алгоритм выполняет задачу, используя или учитывая результат работы предыдущего алгоритма.
Все файлы преобразуются в изображения и классифицируются с помощью сверточных нейронных сетей.
У документов, для которых не удалось определить класс, распознаётся текст с помощью OCR-решений. После извлечения текста с помощью механизма TF-IDF страницы классифицируются. В качестве классификатора применяются откалиброванные ансамбли случайных лесов Random Forest или многослойный персептрон MLPClassifier.
Для документов, на которых необходимо провести проверку наличия печати и подписи, в качестве инструмента поиска расположения данных объектов используется отдельное решение на базе нейронных сетей.
Бизнес-процесс
До проекта:
- При оформлении продукта сотрудник фронт-офиса формирует пакет документов и сканирует их для отправки в бэк-офис.
- Сотрудник бэк-офиса вручную проверяет корректность пакета документов и в случае нахождения ошибок – возвращает отправителю.
- Корректировка вносится силами сотрудника фронт-офиса или через обращение к клиенту.
После проекта:
- При загрузке в систему пакет документов проходит автоматизированную проверку сервисом СПОД с помощью инструментов компьютерного зрения.
- При выявлении ошибок пользователь увидит диалоговое окно с конкретным перечнем отклонений и необходимых действий для их исправления.
- Если ошибок нет – система не отреагирует и пользователь приступит к отправке.
Результаты
Команда Сбербанка
Похожие кейсы
AI-кейсы с доказанной бизнес-эффективностью. Все проекты успешно прошли проверку комиссией из признанных экспертов в технологиях и бизнесе.