CNews: Какова взаимосвязь уровня развития финтеха и систем оцифровки документов на базе ИИ?

Вадим Петросян: Финансовая отрасль всегда была и есть одним из лидеров внедрений передовых ИТ-решений. Это обусловлено многими причинами, но, пожалуй, самые значимые — необходимость предоставлять услуги клиентам максимально быстро и удобно, жесткие требования к документированию и ведению клиентов со стороны регулятора.

В банковских процессах так же, как и в подавляющем большинстве других, не связанных с финансовой деятельностью, сложно обойтись без решений, реализуемых с использованием технологий ИИ. Такие решения оптимизируют трудозатраты, ускоряют бизнес-процессы и улучшают качество данных многократно.

Сейчас наблюдается тенденция по замене решений, реализованных с использованием зарубежных технологий и платформ, на отечественные сервис-ориентированные микромодульные или микросервисные решения. Это обусловлено многими причинами, в первую очередь, технологическими. Решения, реализованные в новой технологической парадигме, легче развивать, расширять их функциональность, технически поддерживать и сопровождать. Но надо заметить, что не только это является причиной, заставляющей конечных пользователей заменять уже готовые решения на новые, отечественные. Кроме вышеуказанных, это, конечно же, и уход с российского рынка многих зарубежных производителей и вендоров.

В частности, один из лидеров сегмента систем распознавания на русском языке — компания ABBYY — покинула рынок и тем самым фактически уступила место отечественным производителям аналогичных систем.

Одним из примеров замещения является наш собственный продукт ITFB EasyDoc — российская система распознавания, извлечения и анализа данных из любых документов с помощью искусственного интеллекта. Продукт был зарегистрирован как самостоятельное решение в 2016 году, а в 2021 году получил прописку в реестре отечественного ПО.

EasyDoc — это не только и не столько система распознавания, а платформа, позволяющая создавать решения, анализирующие данные, и имеющая, в том числе, опцию распознавания.

Система умеет обрабатывать и извлекать данные из различного рода документов, таких как бухгалтерская первичная, судебная, кадровая, тендерная, юридическая документация. После анализа результаты извлеченных данных структурируются и формируются в удобный для экспорта формат для передачи обработанных данных в целевые информационные системы для дальнейшего использования.

Процесс работы стандартный: документы и/или изображения документов «захватываются» системой EasyDoc, обрабатываются ею, при необходимости распознаются. Если требуется, полученные данные структурируются, классифицируются, осуществляются междокументарные проверки, выстраиваются взаимосвязи между различными сущностями документов (это особая технология, построенная на алгоритмах ИИ) и затем уже, обработанные и подготовленные для дальнейшей работы, передаются в смежные, интегрированные с EasyDoc системы.

Но EasyDoc — это не просто система извлечения и обработки данных. Это платформа, позволяющая пользователям, не владеющим навыками разработчиков, самостоятельно строить свои собственные системы обработки информации.

В новой версии EasyDoc 3.0 нами реализована возможность создания обычными пользователями собственных шаблонов распознавания и классификации документов, а также выстраивания пошаговых процессов обработки документов. Все эти возможности реализованы в парадигме Low-code/ No-code студии.

CNews: Как вы оцениваете степень покрытия банковской сферы системами интеллектуальной обработки документов в нашей стране?

Вадим Петросян: Системы такого рода уже внедрены практически во всех входящих в топ-20 крупных российских банках. Однако в некоторых случаях эти системы морально устарели и не соответствуют клиентским ожиданиям. Им требуется сложная модернизация или полная замена, что представляет определенные трудности.

У средних и небольших игроков отсутствует необходимость в быстрой автоматизации обработки документов, поскольку масштаб их деятельности не предполагает такого огромного потока разнообразных носителей информации. В связи с этим риски различного характера у них также меньше.

Около 70% крупных российских банков нуждаются во внедрении таких систем в связи с устареванием используемых или в целях импортозамещения. Платформа EasyDoc уже успешно применяется в таких банках, как ВТБ, Райффайзенбанк и Почта Банк, которые входят в первую десятку лидеров.

С помощью «умного» ПО компании сокращают стоимость обработки документации на 80%. Решение устанавливается в контуре заказчика, что обеспечивает дополнительную защиту данных, извлекаемых из документов.

CNews: Какие вызовы могут возникнуть при внедрении «умных» систем в банковские процессы, и как с ними справляться? Или основная сложность — в наличии ресурсов под эту задачу?

Вадим Петросян: Некоторые финансовые организации не спешат внедрять новое программное обеспечение, поскольку замена существующих систем без достаточной причины может быть нецелесообразной. Они тщательно оценивают отечественные системы, которые не всегда демонстрируют заявленную функциональность и технологическую зрелость. Кроме того, для банка-заказчика важно иметь ясное представление о целях и преимуществах внедрения нового ПО.

Еще одна сложность связана с опасениями по поводу информационной безопасности и интеграции нового ПО с другими системами. Внедрение нового программного обеспечения требует трудоемкого процесса, включая замену сопряженных программ, изменение бизнес-процессов и интеграцию как внутри банка, так и за его пределами.

На рынке систем оцифровки документов присутствует около пяти ведущих игроков. Ранее их количество было больше, а доступность таких продуктов выше. Однако с течением времени рынок приходит в равновесие, поскольку нельзя бесконечно манипулировать спросом за счет стоимости. Поэтому в этой нише внимание все больше уделяется качеству продуктов и услуг.

CNews: У кого из этих игроков больше шансов закрепиться на рынке?

Вадим Петросян: В первую очередь, как я заметил ранее, устойчивость будет определяться качеством поставляемых решений. Мы общаемся со многими крупными банками, и основной проблемой, с которой они сталкиваются, является расхождение между заявленными ожиданиями и реальными результатами.

При выборе решения для интеллектуальной обработки документов рекомендуется обратить внимание на качество извлекаемых данных и скорость их обработки. Важно, чтобы эти показатели были взаимосвязаны и соответствовали требованиям банка.

Более того, стоит учитывать наличие дополнительных возможностей, включая функцию анализа данных. Например, в решение EasyDoc встроена функция структуризации массива данных, которая позволяет извлекать полезную информацию для принятия правильных решений участниками бизнес-процессов. Это добавляет дополнительную ценность и эффективность использованию системы.

Мы видим спрос на этот функционал у организаций, взаимодействующих с дебиторской задолженностью. Часто сотрудники, занимающиеся такой работой, допускают ошибки, а рутинный ввод данных приводит к истощению их ресурсов. Отчеты о состоянии дебиторской задолженности устаревают, что делает процесс взыскания неуправляемым и приводит к финансовым потерям.

Весомым подспорьем в таких ситуациях для наших заказчиков стало внедрение системы распознавания и извлечения данных из судебных приказов и решений — «EasyDoc Legal Extraction» (решение основано на платформе ITFB EasyDoc). Благодаря ему организации достигают следующих результатов: 85% информации распознается автоматически с 100% качеством, без необходимости человеческого вмешательства. Только 15% сложных случаев требуют верификации. Процесс обработки одного документа ускоряется в пять раз, что позволяет возвращать дебиторскую задолженность в три раза быстрее.

Одним из факторов, определяющих лидерство на рынке решений, является скорость внедрения инноваций и способность прогнозировать потребности рынка. Примером такой способности является разработанная нами система «Photopay», которая позволяет оплачивать платежные поручения по фотографии в мобильном банке.

Мы поставили себе задачу упростить пользователю мобильного банка процесс ввода данных для осуществления платежа. Сервис мгновенно распознает и автоматически проверяет платежные реквизиты с фотографии любого документа. Весь процесс извлечения, проверки, передачи данных и осуществления платежа происходит автоматически, всего за несколько секунд.

CNews: Какие основные улучшения приносят системы распознавания и интеллектуальной обработки документов?

Вадим Петросян: EasyDoc широко востребован во всех сферах, где используются большие объемы документации и требуется мгновенное извлечение данных, их анализ и передача во внутрибанковские системы. Решение не только исключает ошибки, связанные с человеческим фактором, но также помогает предотвращать попытки мошенничества. Основные области применения: кредитование, открытие счета, бухгалтерская документация, сопровождение договоров и страхование.

Например, для открытия расчетного счета в банке учредители организаций предоставляют десятки разных документов в различных форматах: бумажные, сканы, электронные — от заявления на открытие счета до отзывов основных или планируемых контрагентов клиента либо кредитных организаций, характеризующих его деловую репутацию.

У одного из наших заказчиков перед внедрением нашей платформы процесс обработки пакета из примерно 80 типов документов выполнялся вручную. Это включало сканирование документов, проверку, поиск и сопоставление данных с внешними источниками, а также ручной ввод информации с бумажных носителей в систему. Обработка одного пакета занимала несколько дней. Ошибки при вводе данных приводили к неправомерным отказам в открытии счета, хранению недостоверной информации о клиенте или затягиванию процесса открытия счета.

Для сокращения времени обработки клиентских документов наша команда ITFB Group разработала шаблоны для точного распознавания с помощью нейросетей. Система автоматически извлекает более 550 атрибутов из документов. Мы настроили многоуровневые проверки распознанных данных, включая сопоставление между документами в одном пакете, сверку с внешними системами, включая ФНС, а также обнаружение потенциальных случаев мошенничества.

Благодаря использованию нашей платформы время на извлечение информации из пакета документов клиента сократилось до 5-10 минут. Это значительно ускоряет процесс принятия решения по открытию счета или кредитованию, так как достоверность информации о клиенте составляет 98-100%. Квалифицированные сотрудники теперь могут переключиться с рутинного ввода данных на обработку сложных нестандартных случаев, что позволяет эффективно использовать их навыки в более интеллектуальных задачах.

CNews: Как такие системы помогают улучшить обслуживание и опыт пользователей в конкурентной нише кредитования?

Вадим Петросян: Системы используются для распознавания пакета документов

клиента при создании кредитного досье. Ежедневно в банки поступает большой поток заявок на кредит.

При обработке пакета от одного клиента требуется проверить правильность предоставленных документов, а также внести нужные данные в систему для дальнейшего принятия решения о выдаче кредита или отказе. Сотрудники допускают ошибки, рутинный ввод снижает эффективность. Клиент долго ждет, а иногда получает ошибочный отказ.

Применение EasyDoc «Кредитный конвейер», предназначенного для распознавания пакета документов кредитной заявки, позволяет банкам увеличить скорость обработки документов в пять раз при высоком качестве распознавания данных. Благодаря этому клиент быстрее получает ответ по заявке.

CNews: Какие у компании планы по развитию EasyDoc?

Вадим Петросян: Летом текущего года компания ITFB Group получила грант от Фонда содействия инновациям в рамках конкурса «Коммерциализация-ИИ» на развитие нашего продукта. Платформа EasyDoc была признана одним из лучших решений в области обработки информации, добытой из различного рода документов при помощи искусственного интеллекта.

Грантовые средства мы направили на разработку сервиса «Capture Studio». Он позволит нашим заказчикам самостоятельно, без привлечения программистов, настраивать новые формы документов для распознавания. Мы также продолжаем активно работать над улучшением качества обработки данных и снижением затрат на обработку новых типов документов для наших клиентов с использованием технологии компьютерного зрения. Мы стремимся к максимальной точности извлекаемых данных и высокому качеству их обработки, чтобы помочь бизнесу принимать правильные решения.

Мы видим перспективы роста для сервисов распознавания информации из документов. Это объясняется и автоматизацией бизнес-процессов в компаниях, и стремлением бизнеса оптимизировать их, увеличить прибыль и минимизировать издержки. Рынок увеличивается ежегодно на 20%, и в ближайшие пять лет он продолжит активно развиваться. Среди основных драйверов роста — тренд на импортозамещение зарубежных систем, а также потребность в модернизации существующих платформ в соответствии с задачами бизнеса.

При этом один из сдерживающих факторов российского рынка — сложность перевода бизнес-процессов с зарубежного ПО на современные отечественные решения. Наша компания имеет серьезные компетенции в разработке и внедрении таких систем, в том числе в создании их с нуля под нужды заказчиков, а также в оказании технической поддержки. Мы продолжим способствовать доступности отечественных платформ для бизнеса с обеспечением легкости перехода.