InformedIQ автоматизує перевірку автокредитування Origence за допомогою машинного навчання

Цю публікацію було написано спільно з Робертом Бергером і Адін Дефорд з InformedIQ.

Інформований IQ є лідером у розробці програмного забезпечення на основі штучного інтелекту, яке використовується найбільшими фінансовими установами країни для автоматизації перевірок обробки кредитів і заявок на споживчі кредити в режимі реального часу відповідно до політики кредиторів. Вони покращують відповідність нормативним вимогам, знижують вартість і підвищують точність за рахунок зниження рівня людських помилок, спричинених повторюваністю завдань. Інформований партнер с орієнтація (провідний національний постачальник технологічних рішень для кредитування та послуг для 1,130 кредитних спілок, які обслуговують понад 64 мільйони членів) для забезпечення функціональності автоматизації документообігу Origence для непрямого кредитування для автоматичної ідентифікації документів і перевірки політики фінансування, створюючи кращий досвід роботи кредитних спілок і дилерів у їхній мережі понад 15,000 110 дилерів. На сьогоднішній день 8 мільярдів доларів автокредитів виникли завдяки автоматизації Informed, що становить 10% усіх автомобільних кредитів у США. Шість із XNUMX найкращих споживчих кредиторів довіряють технологіям Informed.

У цій публікації ми дізнаємося про виклики, з якими зіткнулися, і про те, як машинне навчання (ML) вирішило проблеми.

Постановка проблеми

Оформлення документів для перевірки кредиту вручну займає багато часу. Перевірка включає умови споживача, такі як підтвердження місця проживання, особи, страхування та доходу. Це може бути схильне до людських помилок через повторюваність завдань.

Завдяки ML і автоматизації Informed може надати програмне рішення, доступне 24/7, у свята та вихідні. Рішення працює точно без свідомих чи несвідомих упереджень, обчислюючи й очищаючи умови менш ніж за 30 секунд, у порівнянні з 7 днями в середньому для перевірки кредиту, з точністю 99%.

Огляд рішення

Informed використовує широкий спектр пропозицій і можливостей AWS, у тому числі Amazon SageMaker та Текст Amazon у своєму стеку ML для забезпечення функціональності автоматизації процесів документообігу Origence. Рішення автоматично витягує дані та класифікує документи (наприклад, посвідчення водія, платіжну квитанцію, форму W2 або виписку з банківського рахунку), надаючи необхідні поля для перевірок споживача, які використовуються для визначення, чи надасть кредитор кредит. Завдяки точним розрахункам доходу та перевірці даних заявника, кредитних документів і задокументованої класифікації позики обробляються швидше й точніше, зменшуючи людські помилки та ризик шахрайства, а також підвищуючи операційну ефективність. Це допомагає створити кращий досвід для споживачів, кредитних спілок і дилерів.

Щоб класифікувати та витягти інформацію, необхідну для перевірки інформації відповідно до набору конфігурованих правил фінансування, Informed використовує серію власних правил і евристик, текстові нейронні мережі та глибокі нейронні мережі на основі зображень, включаючи Amazon Texttract OCR через DetectDocumentText API та інші статистичні моделі. Модель Informed API можна розбити на п’ять функціональних етапів, як показано на наступній діаграмі: обробка зображень, класифікація, обчислення функцій зображення, вилучення та правила перевірки умов, перш ніж приймати рішення.

Враховуючи послідовність сторінок для різних типів документів (виписка з банківського рахунку, водійське посвідчення, платіжна квитанція, нагородний лист SSI тощо), етап обробки зображення виконує необхідні покращення зображення для кожної сторінки та викликає кілька API, зокрема Amazon Texttract OCR для зображення на перетворення тексту. Решта етапів обробки використовує текст OCR, отриманий під час обробки зображення, і зображення для кожної сторінки.

Основні переваги

Informed пропонує рішення для індустрії автокредитування, які скорочують ручні процеси, підтримують відповідність і якість, зменшують ризики та забезпечують значну економію коштів для клієнтів. Розглянемо дві основні переваги рішення.

Масштабна автоматизація з ефективністю

Запровадження хмарних технологій і можливостей AWS допомогло Informed працювати з більш широким спектром типів документів і залучати нових партнерів. Informed розробив інтегровані рішення з підтримкою AI/ML і постійно прагне до інновацій, щоб краще обслуговувати клієнтів.

Майже вся служба Informed SaaS розміщується та підтримується службами AWS. Informed здатний звільнити від недиференційованої важкої роботи для масштабованої інфраструктури та зосередитися на своїх бізнес-цілях. Їхня архітектура включає балансувальники навантаження, API -шлюз Amazon, Служба еластичних контейнерів Amazon (Amazon ECS) контейнери, без сервера AWS Lambda, Amazon DynamoDB та Служба реляційних баз даних Amazon (Amazon RDS), на додаток до технологій ML, таких як Amazon Texttract і SageMaker.

Зниження витрат на отримання документів

Informed використовує нові функції Amazon Texttract для підвищення точності вилучення даних із таких документів, як банківські виписки та платіжні квитанції. Amazon Texttract — це служба AI/ML, яка автоматично витягує текст, рукописний текст та інші форми метаданих зі сканованих документів, форм і таблиць таким чином, щоб подальша обробка ML була більш ефективною та точною. Informed використовує API AWS Texttract OCR і Analyze Document як для таблиць, так і для форм у рамках процесу перевірки. Механізм моделювання штучного інтелекту Informed виконує складні обчислення, забезпечуючи точність, виявляючи упущення та борючись із шахрайством. Завдяки AWS вони продовжують покращувати точність і швидкість рішення, допомагаючи кредиторам стати ефективнішими за рахунок зниження витрат на обробку кредитів і скорочення часу на обробку та фінансування. Завдяки 99% точності прогнозування на місцях дилери та кредитні спілки тепер можуть менше зосереджуватися на зборі та перевірці даних, а більше на розвитку міцних відносин із клієнтами.

«Співпраця з Informed.IQ для інтеграції їхніх провідних технологій на основі штучного інтелекту дозволяє нам покращити можливості та продуктивність наших систем кредитування, ще більше оптимізуючи загальний процес позики для наших кредитних спілок та їхніх членів»

– Брайан Хендрікс, директор з продуктів Origence.

Висновок

Informed постійно вдосконалює точність, ефективність і масштаб своїх автоматичних перевірок кредитних документів. Це рішення може бути корисним для будь-якого процесу перевірки кредитних документів, як-от особистих і студентських позик, HELOC та силових видів спорту. Запровадження хмарних технологій і можливостей AWS допомогло Informed вирішити проблему дедалі більшої складності процесу кредитування та покращити досвід дилерів і клієнтів. Завдяки AWS компанія продовжує додавати вдосконалення, які допомагають кредиторам стати ефективнішими, знизити витрати на обробку кредитів і забезпечити безсерверні обчислення.

Тепер, коли ви дізналися, як ML і автоматизація можуть вирішити процес перевірки кредитних документів, ви можете почати використовувати Amazon Texttract. Ви також можете спробувати інтелектуальну обробку документів семінари. Візит Автоматизована обробка даних з документів щоб дізнатися більше про еталонну архітектуру, зразки коду, випадки використання в галузі, публікації в блогах тощо.

---

Про авторів

Роберт Бергер є головним архітектором InformedIQ. Він керує трансформацією InformedIQ SaaS у повну безсерверну мікросервісну архітектуру, що використовує AWS Cloud, DevOps і програмування, орієнтоване на дані. Директор або засновник кількох інших стартапів, зокрема InterNex, MetroFi, UltraDevices, Runa, Mist Systems і Omnyway.

Адін Дефорд є віце-президентом з маркетингу в Informed.IQ. Вона має понад 25 років досвіду технологічного маркетингу, обслуговуючи лідерів галузі, маркетингові агентства світового рівня та технологічні стартапи.

Джессіка Олівейра є менеджером з роботи з клієнтами в AWS, який надає рекомендації та підтримку клієнтам малого та середнього бізнесу в Північній Каліфорнії. Вона захоплена розбудовою стратегічного співробітництва, щоб забезпечити успіх своїх клієнтів. Поза роботою вона любить подорожувати, вивчати різні мови та культури та проводити час із сім’єю.

Маліні Чаттерджі є старшим архітектором рішень в AWS. Вона надає рекомендації клієнтам AWS щодо їхніх робочих навантажень у різних технологіях AWS. Вона володіє широкими знаннями в галузі аналізу даних і машинного навчання. До приходу в AWS вона розробляла рішення для обробки даних у фінансових галузях. Вона дуже зацікавлена ​​в програмі Amazon Future Engineer, яка дозволяє дітям середніх і старших класів побачити мистецтво можливого в STEM. Вона дуже захоплюється напівкласичними танцями та виступає на громадських заходах. Вона любить подорожувати та проводити час із сім’єю.