InformedIQ automatyzuje weryfikację automatycznych pożyczek Origence za pomocą uczenia maszynowego

Ten post został napisany wspólnie z Robertem Bergerem i Adine Deford z InformedIQ.

Poinformowany IQ jest liderem w dziedzinie oprogramowania opartego na sztucznej inteligencji wykorzystywanego przez największe krajowe instytucje finansowe do automatyzacji weryfikacji przetwarzania kredytów i wniosków o kredyt konsumencki w czasie rzeczywistym zgodnie z polityką pożyczkodawców. Poprawiają zgodność z przepisami, obniżają koszty i zwiększają dokładność, zmniejszając wskaźniki błędów ludzkich spowodowanych powtarzalnym charakterem zadań. Poinformowany partner z Pochodzenie (wiodący w kraju dostawca rozwiązań i usług w zakresie technologii kredytowych dla 1,130 spółdzielczych kas oszczędnościowo-kredytowych obsługujących ponad 64 miliony członków) w celu zasilania funkcji automatyzacji procesów dokumentów Origence dla pośrednich pożyczek w celu automatycznej identyfikacji dokumentów i walidacji polityki finansowania, tworząc lepsze doświadczenie unii kredytowych i dealerów dla ich sieci ponad 15,000 110 dealerów. Do tej pory dzięki automatyzacji Informed powstało 8 miliardów dolarów pożyczek samochodowych, co stanowi 10% wszystkich pożyczek samochodowych w USA. Sześciu z XNUMX największych pożyczkodawców konsumenckich zaufało technologii Informed.

W tym poście dowiadujemy się o wyzwaniach, z jakimi się zmierzyliśmy i jak uczenie maszynowe (ML) rozwiązało problemy.

Instrukcja problemu

Ręczna weryfikacja dokumentów kredytowych jest czasochłonna. Weryfikacja obejmuje warunki konsumenckie, takie jak dowód zamieszkania, tożsamość, ubezpieczenie i dochód. Może być podatny na błędy ludzkie ze względu na powtarzalny charakter zadań.

Dzięki ML i automatyzacji Informed może zapewnić oprogramowanie, które jest dostępne 24 godziny na dobę, 7 dni w tygodniu, w dni wolne i weekendy. Rozwiązanie działa dokładnie bez świadomych lub nieświadomych uprzedzeń, aby obliczyć i wyczyścić rezerwy w mniej niż 30 sekund, w porównaniu do średnio 7 dni w przypadku weryfikacji pożyczki, z 99% dokładnością.

Omówienie rozwiązania

Informed korzysta z szerokiej gamy ofert i możliwości AWS, w tym: Amazon Sage Maker i Ekstrakt z amazonki w swoim stosie ML, aby wzmocnić funkcję automatyzacji procesów dokumentów Origence. Rozwiązanie automatycznie wyodrębnia dane i klasyfikuje dokumenty (np. prawo jazdy, odcinek wypłaty, formularz W2 czy wyciąg bankowy), podając wymagane pola do weryfikacji konsumenckiej służącej do ustalenia, czy pożyczkodawca udzieli pożyczki. Dzięki dokładnym obliczeniom dochodów i walidacji danych wnioskodawców, dokumentów kredytowych i udokumentowanej klasyfikacji pożyczki są przetwarzane szybciej i dokładniej, przy zmniejszonym ryzyku błędów ludzkich i oszustw oraz zwiększonej wydajności operacyjnej. Pomaga to w tworzeniu lepszych doświadczeń konsumentów, unii kredytowych i dealerów.

Aby sklasyfikować i wyodrębnić informacje potrzebne do zweryfikowania informacji zgodnie z zestawem konfigurowalnych zasad finansowania, Informed wykorzystuje szereg zastrzeżonych reguł i heurystyk, tekstowych sieci neuronowych i głębokich sieci neuronowych opartych na obrazach, w tym Amazon Text OCR za pośrednictwem DetectDocumentText API i inne modele statystyczne. Model Informed API można podzielić na pięć kroków funkcjonalnych, jak pokazano na poniższym diagramie: przetwarzanie obrazu, klasyfikacja, obliczanie cech obrazu, ekstrakcje i reguły weryfikacji warunków przed podjęciem decyzji.

Biorąc pod uwagę sekwencję stron dla różnych typów dokumentów (wyciąg bankowy, prawo jazdy, odcinek wypłaty, list dyplomowy SSI itd.), etap przetwarzania obrazu wykonuje niezbędne ulepszenia obrazu dla każdej strony i wywołuje wiele interfejsów API, w tym Amazon Text OCR dla obrazu do konwersji tekstu. Pozostałe etapy przetwarzania wykorzystują tekst OCR uzyskany z przetwarzania obrazu oraz obraz dla każdej strony.

Główne zalety

Informed dostarcza rozwiązania dla branży kredytów samochodowych, które redukują ręczne procesy, wspierają zgodność i jakość, łagodzą ryzyko i zapewniają klientom znaczne oszczędności. Zanurzmy się w dwóch głównych zaletach rozwiązania.

Automatyzacja na dużą skalę z wydajnością

Przyjęcie technologii i możliwości AWS Cloud pomogło firmie Informed zająć się szerszym zakresem typów dokumentów i pozyskać nowych partnerów. Firma Informed opracowała zintegrowane rozwiązania obsługujące sztuczną inteligencję/uczenie maszynowe i nieustannie dąży do innowacji, aby lepiej służyć klientom.

Niemal cała usługa Informed SaaS jest hostowana i udostępniana przez usługi AWS. Firma Informed jest w stanie odciążyć niezróżnicowane podnoszenie ciężarów w celu uzyskania skalowalnej infrastruktury i skupić się na celach biznesowych. Ich architektura obejmuje load balancery, Brama Amazon API, Usługa Amazon Elastic Container Service (Amazon ECS) kontenery bezserwerowe AWS Lambda, Amazon DynamoDB, Usługa relacyjnych baz danych Amazon (Amazon RDS), oprócz technologii ML, takich jak Amazon Texttract i SageMaker.

Obniżenie kosztów ekstrakcji dokumentów

Informed wykorzystuje nowe funkcje Amazon Text, aby poprawić dokładność ekstrakcji danych z dokumentów, takich jak wyciągi bankowe i odcinki wypłat. Amazon Texttract to usługa AI/ML, która automatycznie wyodrębnia tekst, pismo ręczne i inne formy metadanych z zeskanowanych dokumentów, formularzy i tabel w sposób, który sprawia, że ​​dalsze przetwarzanie ML jest bardziej wydajne i dokładne. Informed używa interfejsów API AWS Texttract OCR i Analyze Document zarówno dla tabel, jak i formularzy w ramach procesu weryfikacji. Silnik modelowania sztucznej inteligencji Informed wykonuje złożone obliczenia, zapewniając dokładność, identyfikując pominięcia i zwalczając oszustwa. Dzięki AWS nadal zwiększają dokładność i szybkość rozwiązania, pomagając pożyczkodawcom stać się bardziej wydajnymi, obniżając koszty przetwarzania pożyczek i skracając czas przetwarzania i finansowania. Dzięki 99% wskaźnikowi dokładności prognoz w terenie, dealerzy i unie kredytowe mogą teraz mniej koncentrować się na gromadzeniu i weryfikowaniu danych, a bardziej na rozwijaniu silnych relacji z klientami.

„Współpraca z Informed.IQ w celu zintegrowania ich wiodącej technologii opartej na sztucznej inteligencji pozwala nam rozwijać możliwości i wydajność naszych systemów kredytowych, jeszcze bardziej usprawniając ogólny proces kredytowy dla naszych unii kredytowych i ich członków”

– Brian Hendricks, dyrektor ds. produktów w firmie Origence.

Wnioski

Firma Informed stale poprawia dokładność, wydajność i zakres swoich automatycznych weryfikacji dokumentów kredytowych. To rozwiązanie może przynieść korzyści każdemu procesowi weryfikacji dokumentów kredytowych, takim jak pożyczki osobiste i studenckie, HELOC i powersports. Przyjęcie technologii i możliwości AWS Cloud pomogło firmie Informed zająć się rosnącą złożonością procesu kredytowego i poprawić doświadczenia dealerów i klientów. Dzięki AWS firma nadal dodaje ulepszenia, które pomagają pożyczkodawcom stać się bardziej wydajnymi, obniżyć koszty przetwarzania pożyczek i zapewnić przetwarzanie bezserwerowe.

Teraz, gdy wiesz już, jak ML i automatyzacja mogą rozwiązać proces weryfikacji dokumentów kredytowych, możesz zacząć korzystać z Amazon Text. Możesz także wypróbować inteligentne przetwarzanie dokumentów warsztaty. Wizyta Zautomatyzowane przetwarzanie danych z dokumentów aby dowiedzieć się więcej o architekturach referencyjnych, przykładach kodu, branżowych przypadkach użycia, wpisach na blogach i nie tylko.

---

O autorach

Roberta Bergera jest głównym architektem w InformedIQ. Prowadzi transformację InformedIQ SaaS w pełną bezserwerową architekturę mikroserwisową, wykorzystującą AWS Cloud, DevOps i Data Oriented Programming. Dyrektor lub założyciel kilku innych start-upów, w tym InterNex, MetroFi, UltraDevices, Runa, Mist Systems i Omnyway.

Adina Deford jest wiceprezesem ds. marketingu w firmie Informed.IQ. Ma ponad 25-letnie doświadczenie w marketingu technologicznym, obsługując liderów branży, światowej klasy agencje marketingowe i start-upy technologiczne.

Jessiki Oliveiry jest Account Managerem w AWS, który zapewnia wskazówki i wsparcie dla małych i średnich firm w Północnej Kalifornii. Pasjonuje się budowaniem strategicznej współpracy, która pomaga zapewnić sukces jej klientom. Poza pracą lubi podróżować, uczyć się różnych języków i kultur oraz spędzać czas z rodziną.

Malini Chatterjee jest starszym architektem rozwiązań w AWS. Dostarcza wskazówek klientom AWS w zakresie ich obciążeń w różnych technologiach AWS. Wnosi szeroką wiedzę z zakresu analizy danych i uczenia maszynowego. Przed dołączeniem do AWS zajmowała się architekturą rozwiązań danych w branżach finansowych. Bardzo interesuje ją program Amazon Future Engineer, dzięki któremu gimnazjaliści i licealiści zobaczą sztukę tego, co możliwe w STEM. Pasjonuje się tańcem półklasycznym i występuje na imprezach społecznościowych. Uwielbia podróżować i spędzać czas z rodziną.