InformedIQ automatisiert Verifizierungen für die automatische Kreditvergabe von Origence mithilfe von maschinellem Lernen

Dieser Beitrag wurde gemeinsam mit Robert Berger und Adine Deford von InformedIQ verfasst.

Informierter IQ ist führend in KI-basierter Software, die von den größten Finanzinstituten des Landes verwendet wird, um Kreditverarbeitungsüberprüfungen und Verbraucherkreditanträge in Echtzeit gemäß den Richtlinien der Kreditgeber zu automatisieren. Sie verbessern die Einhaltung gesetzlicher Vorschriften, senken die Kosten und erhöhen die Genauigkeit, indem sie die Raten menschlicher Fehler verringern, die durch die Wiederholung von Aufgaben verursacht werden. Informiert in Partnerschaft mit Herkunft (der landesweit führende Anbieter von Kredittechnologielösungen und -diensten für 1,130 Kreditgenossenschaften mit über 64 Millionen Mitgliedern), um die Dokumentenprozessautomatisierungsfunktion von Origence für die indirekte Kreditvergabe zu unterstützen, um Dokumente automatisch zu identifizieren und Finanzierungsrichtlinien zu validieren, wodurch eine bessere Kreditgenossenschafts- und Händlererfahrung für ihr Netzwerk geschaffen wird von über 15,000 Händlern. Bis heute wurden Autokredite in Höhe von 110 Milliarden US-Dollar mit der Automatisierung von Informed vergeben, was 8 % aller US-Autokredite entspricht. Sechs der Top 10 Verbraucherkreditgeber vertrauen der Technologie von Informed.

In diesem Beitrag erfahren wir mehr über die Herausforderungen und wie maschinelles Lernen (ML) die Probleme gelöst hat.

Problemstellung

Die manuelle Verarbeitung von Kreditverifizierungsdokumenten ist zeitaufwändig. Die Verifizierung umfasst verbraucherrechtliche Vorgaben wie Wohnsitz-, Identitäts-, Versicherungs- und Einkommensnachweise. Es kann aufgrund der sich wiederholenden Natur von Aufgaben anfällig für menschliche Fehler sein.

Mit ML und Automatisierung kann Informed eine Softwarelösung anbieten, die rund um die Uhr, an Feiertagen und Wochenenden verfügbar ist. Die Lösung arbeitet genau ohne bewusste oder unbewusste Voreingenommenheit, um Bestimmungen in weniger als 24 Sekunden zu berechnen und zu löschen, im Vergleich zu durchschnittlich 7 Tagen für Kreditüberprüfungen, mit einer Genauigkeit von 30 %.

Lösungsüberblick

Informed verwendet eine breite Palette von AWS-Angeboten und -Funktionen, einschließlich Amazon Sage Maker und Amazontext in ihrem ML-Stack, um die Automatisierungsfunktion für Dokumentenprozesse von Origence zu unterstützen. Die Lösung extrahiert automatisch Daten und klassifiziert Dokumente (z. B. Führerschein, Gehaltsabrechnung, W2-Formular oder Kontoauszug) und stellt die erforderlichen Felder für die Verbraucherüberprüfungen bereit, die verwendet werden, um festzustellen, ob der Kreditgeber den Kredit gewährt. Durch genaue Einkommensberechnungen und Validierung von Bewerberdaten, Kreditdokumenten und dokumentierter Klassifizierung werden Kredite schneller und genauer verarbeitet, mit reduziertem menschlichem Fehler- und Betrugsrisiko und zusätzlicher betrieblicher Effizienz. Dies trägt dazu bei, ein besseres Verbraucher-, Kreditgenossenschafts- und Händlererlebnis zu schaffen.

Um Informationen zu klassifizieren und zu extrahieren, die zur Validierung von Informationen gemäß einer Reihe konfigurierbarer Finanzierungsregeln erforderlich sind, verwendet Informed eine Reihe von proprietären Regeln und Heuristiken, textbasierten neuronalen Netzwerken und bildbasierten tiefen neuronalen Netzwerken, einschließlich Amazon Textract OCR über die DetectDocumentText API und andere statistische Modelle. Das informierte API-Modell kann in fünf Funktionsschritte unterteilt werden, wie im folgenden Diagramm dargestellt: Bildverarbeitung, Klassifizierung, Bildmerkmalsberechnungen, Extraktionen und Festlegungsüberprüfungsregeln, bevor die Entscheidung getroffen wird.

Bei einer Seitenfolge für verschiedene Dokumenttypen (Kontoauszug, Führerschein, Gehaltsabrechnung, SSI-Auszeichnungsschreiben usw.) führt der Bildverarbeitungsschritt die erforderlichen Bildverbesserungen für jede Seite durch und ruft mehrere APIs auf, einschließlich Amazon Textract OCR für Bilder zur Textkonvertierung. Die restlichen Verarbeitungsschritte verwenden den aus der Bildverarbeitung erhaltenen OCR-Text und das Bild für jede Seite.

Die wichtigsten Vorteile

Informed bietet Lösungen für die Autokreditbranche, die manuelle Prozesse reduzieren, Compliance und Qualität unterstützen, Risiken mindern und ihren Kunden erhebliche Kosteneinsparungen ermöglichen. Lassen Sie uns in zwei Hauptvorteile der Lösung eintauchen.

Automatisierung in großem Maßstab mit Effizienz

Die Übernahme von AWS Cloud-Technologien und -Funktionen hat Informed dabei geholfen, ein breiteres Spektrum an Dokumenttypen zu adressieren und neue Partner an Bord zu holen. Informed hat integrierte, KI/ML-fähige Lösungen entwickelt und strebt kontinuierlich nach Innovationen, um Kunden besser zu bedienen.

Fast der gesamte Informed SaaS-Service wird von AWS-Services gehostet und aktiviert. Informed ist in der Lage, das undifferenzierte schwere Heben für eine skalierbare Infrastruktur abzuladen und sich auf seine Geschäftsziele zu konzentrieren. Ihre Architektur umfasst Load Balancer, Amazon API-Gateway, Amazon Elastic Container-Service (Amazon ECS) Container, serverlos AWS Lambda, Amazon DynamoDB und Relationaler Amazon-Datenbankdienst (Amazon RDS), zusätzlich zu ML-Technologien wie Amazon Textract und SageMaker.

Reduzierung der Kosten bei der Dokumentenextraktion

Informed verwendet neue Funktionen von Amazon Textract, um die Genauigkeit der Datenextraktion aus Dokumenten wie Kontoauszügen und Gehaltsabrechnungen zu verbessern. Amazon Textract ist ein KI/ML-Dienst, der automatisch Text, Handschrift und andere Formen von Metadaten aus gescannten Dokumenten, Formularen und Tabellen extrahiert, um die weitere ML-Verarbeitung effizienter und genauer zu machen. Informed verwendet AWS Textract OCR und Analyze Document APIs für Tabellen und Formulare als Teil des Verifizierungsprozesses. Die Modellierungs-Engine für künstliche Intelligenz von Informed führt komplexe Berechnungen durch, gewährleistet Genauigkeit, identifiziert Auslassungen und bekämpft Betrug. Mit AWS verbessern sie die Genauigkeit und Geschwindigkeit der Lösung weiter und helfen Kreditgebern, effizienter zu werden, indem sie die Kosten für die Kreditbearbeitung senken und die Zeit für die Bearbeitung und Finanzierung verkürzen. Mit einer Genauigkeitsrate von 99 % bei der Feldvorhersage können sich Händler und Kreditgenossenschaften jetzt weniger auf das Sammeln und Validieren von Daten und mehr auf den Aufbau starker Kundenbeziehungen konzentrieren.

„Die Partnerschaft mit Informed.IQ zur Integration ihrer führenden KI-basierten Technologie ermöglicht es uns, die Fähigkeiten und Leistungen unserer Kreditsysteme zu verbessern und den gesamten Kreditprozess für unsere Kreditgenossenschaften und ihre Mitglieder weiter zu rationalisieren.“

– Brian Hendricks, Chief Product Officer bei Origence.

Zusammenfassung

Informed verbessert ständig die Genauigkeit, Effizienz und Breite seiner automatisierten Überprüfung von Kreditdokumenten. Diese Lösung kann jedem Prozess zur Überprüfung von Kreditdokumenten wie Privat- und Studentendarlehen, HELOCs und Powersports zugute kommen. Die Einführung von AWS Cloud-Technologien und -Funktionen hat Informed dabei geholfen, die wachsende Komplexität des Kreditvergabeprozesses zu bewältigen und das Händler- und Kundenerlebnis zu verbessern. Mit AWS fügt das Unternehmen weiterhin Verbesserungen hinzu, die Kreditgebern helfen, effizienter zu werden, die Kosten für die Kreditbearbeitung zu senken und serverloses Computing bereitzustellen.

Nachdem Sie nun erfahren haben, wie ML und Automatisierung den Überprüfungsprozess für Kreditdokumente lösen können, können Sie mit der Verwendung von Amazon Textract beginnen. Sie können auch die intelligente Dokumentenverarbeitung ausprobieren Workshops. Besuch Automatisierte Datenverarbeitung aus Dokumenten um mehr über Referenzarchitekturen, Codebeispiele, branchenspezifische Anwendungsfälle, Blogbeiträge und mehr zu erfahren.

---

Über die Autoren

Robert Berger ist Chefarchitekt bei InformedIQ. Er leitet die Umwandlung von InformedIQ SaaS in eine vollständig serverlose Microservice-Architektur, die AWS Cloud, DevOps und datenorientierte Programmierung nutzt. Leiter oder Gründer mehrerer anderer Start-ups, darunter InterNex, MetroFi, UltraDevices, Runa, Mist Systems und Omnyway.

Adine Deford ist Vizepräsident für Marketing bei Informed.IQ. Sie verfügt über mehr als 25 Jahre Erfahrung im Technologiemarketing und hat mit Branchenführern, erstklassigen Marketingagenturen und Technologie-Start-ups gearbeitet.

Jessica Oliveira ist ein Account Manager bei AWS, der SMB-Kunden in Nordkalifornien Anleitung und Support bietet. Sie engagiert sich leidenschaftlich für den Aufbau strategischer Kooperationen, um den Erfolg ihrer Kunden sicherzustellen. Außerhalb der Arbeit reist sie gerne, lernt andere Sprachen und Kulturen kennen und verbringt Zeit mit ihrer Familie.

Malini Chatterjee ist Senior Solutions Architect bei AWS. Sie berät AWS-Kunden zu ihren Workloads in einer Vielzahl von AWS-Technologien. Sie bringt ein breites Fachwissen in den Bereichen Datenanalyse und maschinelles Lernen mit. Bevor sie zu AWS kam, entwickelte sie Datenlösungen in der Finanzbranche. Sie interessiert sich sehr für das Amazon Future Engineer-Programm, das es Kindern der Mittel- und Oberstufe ermöglicht, die Kunst des Möglichen in STEM zu sehen. Sie hat eine große Leidenschaft für halbklassischen Tanz und tritt bei Community-Events auf. Sie liebt es zu reisen und Zeit mit ihrer Familie zu verbringen.