InformedIQ मशीन लर्निंग का उपयोग करके ओरिजिन्स के ऑटो लेंडिंग के लिए सत्यापन को स्वचालित करता है

इस पोस्ट को InformedIQ से रॉबर्ट बर्जर और एडिन डेफोर्ड के साथ सह-लिखा गया था।

InformedIQ देश के सबसे बड़े वित्तीय संस्थानों द्वारा ऋण प्रसंस्करण सत्यापन और उपभोक्ता ऋण अनुप्रयोगों को ऋणदाताओं की नीतियों के अनुसार वास्तविक समय में स्वचालित करने के लिए उपयोग किए जाने वाले एआई-आधारित सॉफ़्टवेयर में अग्रणी है। वे विनियामक अनुपालन में सुधार करते हैं, लागत कम करते हैं, और कार्यों की दोहराव प्रकृति के कारण होने वाली मानवीय त्रुटि दरों को कम करके सटीकता बढ़ाते हैं। जानकारी के साथ भागीदारी की उत्पत्ति (देश के अग्रणी ऋण प्रौद्योगिकी समाधान और 1,130 मिलियन से अधिक सदस्यों की सेवा करने वाले 64 क्रेडिट यूनियनों के लिए सेवा प्रदाता) अप्रत्यक्ष उधार के लिए ऑरिजन की दस्तावेज़ प्रक्रिया स्वचालन कार्यक्षमता को स्वचालित रूप से दस्तावेजों की पहचान करने और वित्तपोषण नीतियों को मान्य करने के लिए, उनके नेटवर्क के लिए एक बेहतर क्रेडिट यूनियन और डीलर अनुभव बनाने के लिए। 15,000 से अधिक डीलरों की। आज तक, 110 अरब डॉलर के ऑटो ऋण इनफॉर्मेड ऑटोमेशन से उत्पन्न हुए हैं, जो कि सभी अमेरिकी ऑटो ऋणों का 8% है। शीर्ष 10 उपभोक्ता ऋणदाताओं में से छह को इंफॉर्मेड की तकनीक पर भरोसा है।

इस पोस्ट में, हम उन चुनौतियों के बारे में जानेंगे जिनका सामना करना पड़ा और कैसे मशीन लर्निंग (एमएल) ने समस्याओं को हल किया।

समस्या का विवरण

मैन्युअल ऋण सत्यापन दस्तावेज़ प्रसंस्करण समय लेने वाला है। सत्यापन में उपभोक्ता की शर्तें जैसे निवास का प्रमाण, पहचान, बीमा और आय शामिल हैं। कार्यों की दोहराव प्रकृति के कारण यह मानवीय त्रुटि से ग्रस्त हो सकता है।

एमएल और ऑटोमेशन के साथ, इनफॉर्मेड एक सॉफ्टवेयर समाधान प्रदान कर सकता है जो 24/7, छुट्टियों और सप्ताहांत में उपलब्ध है। समाधान 30% सटीकता के साथ, ऋण सत्यापन के लिए औसतन 7 दिनों की तुलना में 99 सेकंड से कम समय में गणना और स्पष्ट करने के लिए सचेत या अचेतन पूर्वाग्रह के बिना सटीक रूप से काम करता है।

समाधान अवलोकन

सूचित एडब्ल्यूएस प्रसाद और क्षमताओं की एक विस्तृत श्रृंखला का उपयोग करता है, जिसमें शामिल हैं अमेज़न SageMaker और अमेज़न टेक्सट्रेक ओरिजिन्स की दस्तावेज़ प्रक्रिया स्वचालन कार्यक्षमता को शक्ति देने के लिए उनके एमएल स्टैक में। समाधान स्वचालित रूप से डेटा निकालता है और दस्तावेजों को वर्गीकृत करता है (उदाहरण के लिए, ड्राइवर का लाइसेंस, पेस्टब, डब्ल्यू 2 फॉर्म, या बैंक स्टेटमेंट), यह निर्धारित करने के लिए उपयोग किए जाने वाले उपभोक्ता सत्यापन के लिए आवश्यक फ़ील्ड प्रदान करता है कि ऋणदाता ऋण देगा या नहीं। सटीक आय गणना और आवेदक डेटा, ऋण दस्तावेजों और प्रलेखित वर्गीकरण के सत्यापन के माध्यम से, कम मानवीय त्रुटियों और धोखाधड़ी के जोखिम, और अतिरिक्त परिचालन दक्षता के साथ ऋणों को तेजी से और अधिक सटीक रूप से संसाधित किया जाता है। यह एक बेहतर उपभोक्ता, क्रेडिट यूनियन और डीलर अनुभव बनाने में मदद करता है।

कॉन्फ़िगर करने योग्य फंडिंग नियमों के एक सेट के अनुसार जानकारी को मान्य करने के लिए आवश्यक जानकारी को वर्गीकृत और निकालने के लिए, Informed मालिकाना नियमों और हेरिस्टिक्स, टेक्स्ट-आधारित न्यूरल नेटवर्क और इमेज-आधारित डीप न्यूरल नेटवर्क की एक श्रृंखला का उपयोग करता है, जिसमें Amazon Textract OCR भी शामिल है। DetectDocumentText एपीआई और अन्य सांख्यिकीय मॉडल। सूचित एपीआई मॉडल को पांच कार्यात्मक चरणों में विभाजित किया जा सकता है, जैसा कि निम्नलिखित आरेख में दिखाया गया है: निर्णय लेने से पहले छवि प्रसंस्करण, वर्गीकरण, छवि सुविधा गणना, निष्कर्षण और शर्त सत्यापन नियम।

विभिन्न दस्तावेज़ प्रकारों (बैंक स्टेटमेंट, ड्राइविंग लाइसेंस, पेस्टब, एसएसआई अवार्ड लेटर, और इसी तरह) के लिए पृष्ठों के अनुक्रम को देखते हुए, इमेज प्रोसेसिंग चरण प्रत्येक पृष्ठ के लिए आवश्यक इमेज एन्हांसमेंट करता है और इमेज के लिए अमेज़ॅन टेक्सट्रैक्ट ओसीआर सहित कई एपीआई को आमंत्रित करता है। पाठ रूपांतरण के लिए। प्रसंस्करण के बाकी चरण छवि प्रसंस्करण से प्राप्त ओसीआर पाठ और प्रत्येक पृष्ठ के लिए छवि का उपयोग करते हैं।

मुख्य लाभ

Informed ऑटो लेंडिंग उद्योग को समाधान प्रदान करता है जो मैन्युअल प्रक्रियाओं को कम करता है, अनुपालन और गुणवत्ता का समर्थन करता है, जोखिम को कम करता है, और अपने ग्राहकों को महत्वपूर्ण लागत बचत प्रदान करता है। आइए समाधान के दो मुख्य लाभों में गोता लगाएँ।

दक्षता के साथ पैमाने पर स्वचालन

AWS क्लाउड प्रौद्योगिकियों और क्षमताओं को अपनाने से Informed को दस्तावेज़ प्रकारों की एक विस्तृत श्रृंखला को संबोधित करने और नए भागीदारों को जोड़ने में मदद मिली है। Informed ने एकीकृत, AI/ML-सक्षम समाधान विकसित किए हैं, और ग्राहकों को बेहतर सेवा देने के लिए नवाचार के लिए निरंतर प्रयासरत हैं।

लगभग संपूर्ण सूचित सास सेवा को AWS सेवाओं द्वारा होस्ट और सक्षम किया जाता है। Informed स्केलेबल इन्फ्रास्ट्रक्चर के लिए अविभाजित भारी भारोत्तोलन को उतारने में सक्षम है और अपने व्यावसायिक उद्देश्यों पर ध्यान केंद्रित करता है। उनकी वास्तुकला में लोड बैलेंसर शामिल हैं, अमेज़ॅन एपीआई गेटवे, अमेज़ॅन इलास्टिक कंटेनर सेवा (अमेज़ॅन ईसीएस) कंटेनर, सर्वर रहित AWS लाम्बा, अमेज़ॅन डायनेमोडीबी, तथा अमेज़न रिलेशनल डेटाबेस सर्विस (अमेज़ॅन आरडीएस), अमेज़ॅन टेक्सट्रेक्ट और सेजमेकर जैसी एमएल प्रौद्योगिकियों के अलावा।

दस्तावेज़ निष्कर्षण में लागत कम करना

बैंक स्टेटमेंट और पेस्टब्स जैसे दस्तावेज़ों से डेटा निष्कर्षण की सटीकता में सुधार करने के लिए Informed Amazon Textract की नई सुविधाओं का उपयोग करता है। Amazon Textract एक AI/ML सेवा है जो स्कैन किए गए दस्तावेज़ों, प्रपत्रों और तालिकाओं से स्वचालित रूप से टेक्स्ट, हस्तलेखन और मेटाडेटा के अन्य रूपों को इस तरह से निकालती है कि आगे की ML प्रोसेसिंग अधिक कुशल और सटीक हो जाती है। Informed सत्यापन प्रक्रिया के भाग के रूप में दोनों तालिकाओं और प्रपत्रों के लिए AWS Textract OCR और विश्लेषण दस्तावेज़ API का उपयोग करता है। Informed का आर्टिफिशियल इंटेलिजेंस मॉडलिंग इंजन जटिल गणना करता है, सटीकता सुनिश्चित करता है, चूक की पहचान करता है और धोखाधड़ी का मुकाबला करता है। एडब्ल्यूएस के साथ, वे समाधान की सटीकता और गति को आगे बढ़ाना जारी रखते हैं, ऋण प्रसंस्करण लागत को कम करके और प्रक्रिया और निधि के समय को कम करके उधारदाताओं को अधिक कुशल बनने में मदद करते हैं। क्षेत्र की भविष्यवाणी के लिए 99% सटीकता दर के साथ, डीलर और क्रेडिट यूनियन अब डेटा एकत्र करने और मान्य करने पर कम और मजबूत ग्राहक संबंध विकसित करने पर अधिक ध्यान केंद्रित कर सकते हैं।

"Informed.IQ के साथ साझेदारी करके उनकी अग्रणी एआई-आधारित तकनीक को एकीकृत करने के लिए हमें अपनी उधार प्रणाली की क्षमताओं और प्रदर्शन को आगे बढ़ाने की अनुमति मिलती है, जिससे हमारे क्रेडिट यूनियनों और उनके सदस्यों के लिए समग्र ऋण प्रक्रिया को और सुव्यवस्थित किया जा सकता है"

- ब्रायन हेंड्रिक्स, ओरिजिन्स के मुख्य उत्पाद अधिकारी।

निष्कर्ष

सूचित अपने स्वचालित ऋण दस्तावेज़ सत्यापन की सटीकता, दक्षता और चौड़ाई में लगातार सुधार कर रहा है। यह समाधान व्यक्तिगत और छात्र ऋण, एचईएलओसी और पावरस्पोर्ट्स जैसी किसी भी उधार दस्तावेज़ सत्यापन प्रक्रिया को लाभान्वित कर सकता है। AWS क्लाउड तकनीकों और क्षमताओं को अपनाने से Informed को उधार देने की प्रक्रिया की बढ़ती जटिलता को दूर करने और डीलर और ग्राहक अनुभव में सुधार करने में मदद मिली है। एडब्ल्यूएस के साथ, कंपनी एन्हांसमेंट जोड़ना जारी रखती है जो उधारदाताओं को अधिक कुशल बनने, ऋण प्रसंस्करण लागत कम करने और सर्वर रहित कंप्यूटिंग प्रदान करने में मदद करती है।

अब जब आपने जान लिया है कि कैसे एमएल और ऑटोमेशन ऋण दस्तावेज़ सत्यापन प्रक्रिया को हल कर सकते हैं, तो आप Amazon Textract का उपयोग शुरू कर सकते हैं। आप बुद्धिमान दस्तावेज़ प्रसंस्करण का भी प्रयास कर सकते हैं कार्यशालाओं। भेंट दस्तावेज़ों से स्वचालित डेटा प्रोसेसिंग संदर्भ आर्किटेक्चर, कोड नमूने, उद्योग उपयोग के मामले, ब्लॉग पोस्ट आदि के बारे में अधिक जानने के लिए।

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लेखक के बारे में

रॉबर्ट बर्जर InformedIQ में चीफ आर्किटेक्ट हैं। वह AWS क्लाउड, DevOps और डेटा ओरिएंटेड प्रोग्रामिंग का लाभ उठाते हुए InformedIQ SaaS को एक पूर्ण सर्वर रहित माइक्रोसर्विस आर्किटेक्चर में बदलने का नेतृत्व कर रहे हैं। इंटरनेक्स, मेट्रोफाई, अल्ट्राडिवाइस, रूना, मिस्ट सिस्टम्स और ओमनीवे सहित कई अन्य स्टार्ट-अप में प्रिंसिपल या संस्थापक।

एडिन डेफोर्ड Informed.IQ में मार्केटिंग के VP हैं। उनके पास उद्योग जगत के नेताओं, विश्व स्तरीय विपणन एजेंसियों और प्रौद्योगिकी स्टार्ट-अप की सेवा करने का 25 से अधिक वर्षों का प्रौद्योगिकी विपणन अनुभव है।

जेसिका ओलिवेरा एडब्ल्यूएस में एक खाता प्रबंधक है जो उत्तरी कैलिफोर्निया में एसएमबी ग्राहकों को मार्गदर्शन और सहायता प्रदान करता है। वह अपने ग्राहक की सफलता सुनिश्चित करने में मदद करने के लिए रणनीतिक सहयोग के निर्माण के बारे में भावुक है। काम के अलावा, उसे यात्रा करना, विभिन्न भाषाओं और संस्कृतियों के बारे में सीखना और अपने परिवार के साथ समय बिताना पसंद है।

मालिनी चटर्जी एडब्ल्यूएस में वरिष्ठ समाधान वास्तुकार हैं। वह एडब्ल्यूएस ग्राहकों को विभिन्न एडब्ल्यूएस प्रौद्योगिकियों में उनके कार्यभार पर मार्गदर्शन प्रदान करती है। वह डेटा एनालिटिक्स और मशीन लर्निंग में व्यापक विशेषज्ञता रखती हैं। एडब्ल्यूएस में शामिल होने से पहले वह वित्तीय उद्योगों में डेटा समाधान तैयार कर रही थी। वह अमेज़ॅन फ्यूचर इंजीनियर प्रोग्राम में बहुत रुचि रखती है, जिससे मिडिल-स्कूल, हाई-स्कूल के बच्चे एसटीईएम में संभव की कला देखते हैं। वह अर्ध-शास्त्रीय नृत्य के बारे में बहुत भावुक है और सामुदायिक कार्यक्रमों में प्रदर्शन करती है। वह यात्रा करना और अपने परिवार के साथ समय बिताना पसंद करती है।