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

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.