Финолаб.ру начал разработку системы распознавания документов на основе искусственного интеллекта

Волченко Елена

Head of Analytics компании «Финолаб.ру», к. т. н.

Команда разработчиков компании Финолаб.ру работает над созданием системы распознавания документов на основе искусственного интеллекта и компьютерного зрения, которая позволит автоматически идентифицировать человека на фото в паспорте (и на других документах) и подтвердить, что на фото именно этот человек.

Для распознавания фото на паспорте компания использует нейросети, которые умеют считывать и анализировать уникальные черты человеческого лица.

Функция удаленного распознавания документов незаменима в разных областях и в первую очередь в финансовой отрасли – в страховании, кредитовании. Сервис компании упростит вход в приложения, его можно будет использовать для подтверждения платежей. Планируется сделать доступной автоматическую проверку всех документов, поступающих как дистанционно – в мобильном и интернет-приложениях, а также предоставленных в офисах компаний.

Компании с помощью нового решения смогут оптимизировать процесс рассмотрения заявок на кредитование и страхование, существенно повысить скорость и качество обслуживания клиентов за счет сокращения количества вносимых и верифицируемых данных.

«На сегодняшний день нами накоплен существенный положительный опыт по работе с кредитными организациями и страховыми компаниями. Мы понимаем экономику формирования стоимости страховой защиты и возможные пути снижения издержек кредитных организаций. Благодаря высококвалифицированной команде разработчиков и аналитиков в области машинного обучения, компьютерного зрения и работе с большими данными мы выводим на рынок самые востребованные и инновационные решения», – рассказала директор по аналитике компании Финолаб.ру, к. т. н. Елена Волченко.

Справка о компании:

«Финолаб.ру» развивает технологичные решения для финансовой отрасли. Флагманский продукт компании – сервис CarDamageTest для дистанционной оценки внешнего технического состояния автомобилей. Благодаря применению самых современных моделей нейронных сетей и классических алгоритмов машинного обучения сервис позволяет дистанционно оценивать 11 видов повреждений стекол и кузова автомобиля с точностью до 92%. В сервисе CarDamageTest также планируется внедрить распознавание документов и лиц для расширения возможностей сервиса.

Похожие статьи

Учёные Сбера и НИУ ВШЭ оптимизировали обучение AI-моделей для…

Специалисты Лаборатории искусственного интеллекта Сбербанка и Высшей школы экономики разработали геометрический метод оверсемплинга (расширение данных) Simplicial SMOTE (Synthetic Minority Oversampling Technique).
Сбер представляет GigaChat 2.0 – сильнейшую нейросетевую модель на русском языке

Сбер представляет GigaChat 2.0 – сильнейшую нейросетевую модель на…

Весь модельный ряд GigaChat 2.0 получил значительный апгрейд, что позволяет бизнес-клиентам быстрее и качественнее решать текущие задачи и реализовывать масштабные проекты.

Урегулирование убытков за 5 минут

Развитие и внедрение передовых технологий искусственного интеллекта, а также взаимодействие с государственными органами позволяют компаниям оптимизировать процессы с точки зрения упрощения…