تکنولوژی OCR مبتنی بر هوش مصنوعی بانکداری را متحول خواهد کرد

به گزارش پیوست، سازمان‌ها در هر قسمتی به دلیل افزایش باج‌افزار‌ها و رخنه‌های اطلاعاتی امنیت خود را از دست داده‌اند. با توجه به افزایش تعداد کلاهبرداری‌ها، شرکت‌ها به سیستم‌های تایید قدرتمند به واسطه تکنولوژی OCR روی آورده‌اند که تنها به کاربران موثق و احراز هویت شده اجازه وجود خواهد داد. این سیستم‌ها به شرکت‌ها اجازه خواهند داد که پیش از ایجاد مشکل کلاهبرداران را فیلتر کنند.

بخش بانکداری همانند یک معدن طلا برای کلاهبرداران محسوب می‌شودو از بخش‌های مختلف مانند پول‌شویی، دزدی هویت و دیگر کلاهبرداری‌ها ضررهای زیادی را متحمل خواهد شد. دولت‌های کشور‌های مختلف مقررات محکمی را در حوزه شناخت مشتری و پول‌شویی در زیرمجموعه خود پیاده‌سازی کرده‌اند.

بدون سیستم تایید مناسب و تبعیت از این قوانین فعالیت در این بخش دشوار است. به همین دلیل سازمان‌ها برای استخراج کارآمد اطلاعات از تکنولوژی OCR استفاده می‌کنند. در حال حاضر بانک‌ها زیر فشار زیادی برای اجرای قوانین و در عین حال رفاه مشتریان خود قرار دارند.

تشخیص کاراکتر نوری (OCR) چیست؟

تشخیص کاراکتر نوری (OCR) تکنولوژی پیشرفته‌ای است که به شرکت‌ها و افراد اجازه می‌دهد اطلاعات مستندات را با دقت بیشتر و در عرض چند ثانیه استخراج کنند. یک نرم‌افزار OCR به افراد اجازه می‌دهد تا اطلاعات و مستندات را استخراج و آن را به فرمت قابل استفاده ماشینی تبدیل کنند.

OCR مدت‌ها است که در بازار وجود دارد اما سازمان‌ها به تازگی و طی چند سال گذشته نیاز به این تکنولوژی را حس کرده‌اند. این تکنولوژی به بخش مهمی از عملیات‌های سازمانی تبدیل شده است. طبق گزارشات به دست آمده بازار جهانی OCR تا پایان سال 2030 به 70 میلیون دلار خواهد رسید.

بدون شک این موضوع حاصل پیشرفت تکنولوژی است. شرکت‌ها نفع زیادی از تکنولوژی OCR می‌برند و تجربه مناسبی را در اختیار کاربران خود قرار می‌دهند. به‌علاوه شرکت‌ها از این تکنولوژی برای تایید هویت و جلوگیری از کلاهبرداری استفاده می‌کنند.

تکنولوژی OCR مبتنی بر هوش مصنوعی چطور عمل می‌کند؟

پیشتر استخراج اطلاعات و تبدیل آن به زبان ماشینی کار دشواری بود. ساعت‌ها برای تایید یک مستند زمان نیاز بود و کارکنان دشواری زیادی را متحمل می‌شدند. تضمین دقت این کار نیز به دلیل خطا‌های انسانی غیرممکن بود.

با تشخیص کاراکتر نوری اوضاع تغییر کرده است و نتایج دقت و بازدهی زمانی بالایی پیدا کرده‌اند. یک تکنولوژی OCR مبتنی بر هوش مصنوعی اطلاعات را کسب کرده و آنرا به زبان ماشینی تبدیل می‌کند.

پیش پردازش

پیش پردازش سعی می‌کند عملیات تشخیص کاراکتر را برای OCR انجام دهد. OCR تصاویر را به شکلی چند بعدی درک می‌کند و در نتیجه تصویر این مستند با تکنیک‌هایی در مرحله پردازش بهینه سازی خواهد شد.

پس از استفاده از تکنولوژی برای ایجاد تمایز بین متن و پس زمینه، OCR متن را از تصویر به دست آمده استخراج می‌کند. این تکنولوژی با استفاده از الگوریتم‌هایی که تمپلت مستند و چارچوب کلی آن را شناسایی می‌کنند، فرم مورد نظر را پر خواهد کرد.

استخراج اطلاعات

پس از بهینه سازی تصویر، داده‌های مستند در دو مرحله استخراج می‌شوند؛دسته بندی و نمایان سازی. برای بخش دسته بندی، شبکه‌های عصبی یادگیری عمیق برای شناسایی تمپلت‌ها و بخش‌های تعریف شده برای این مستند استفاده می‌شوند. پس از شناسایی این نرم‌افزار محتویات مستند را استخراج می‌کند.

برای مثال در یک فرم ثبت نام بانکی، بخش‌های مربوط به نام، تاریخ تولد و غیره شناسایی شده و با داده‌های مربوط پر می‌شوند.

پس پردازش

پس از تکمیل استخراج اطلاعات و داده‌ها، سازمان‌ها باید بررسی کنند که آیا این اطلاعات به دست آمده صحیح است یا خیر. استخراج داده‌های غلط برای شرکت‌هایی که با اطلاعات حساس سر و کار دارند بسیار خطرناک است. برای مثال استخراج نادرست شماره حساب ممکن است به از دست رفتن یک حساب بانکی منتهی شود. بنابراین مرحله پس-پردازش به تایید داده‌ها از طریق تکنیک‌های NLP می‌پردازد.

مزیت OCR برای بانکداری

صنعت بانکداری دائما در خطر جرایم مالی از جمله پول‌شویی و تصاحب حساب قرار دارد. تکنولوژی OCR به میزان قابل توجهی می‌تواند به بانکداری در شناسایی کالاهبرداران کمک کند زیرا این نرم‌افزار هرگونه مستندات غیرمجازی را مشخص می‌کند. مزایای مهم نرم‌افزار تشخیص کاراکتر نوری در ادامه بیان می‌شود.

آسودگی فرایند تایید اطلاعات

جهان تکنولوژی آسودگی را به صنایع مختلف آورده است و OCR مجهز به هوش مصنوعی فرایند تایید اطلاعات را به ویژه در بانک‌ها ساده سازی می‌کند. دیگر نیازی نیست که کارمندان برای استخراج اطلاعات از تمامی مستندات و تایید آن زمان زیادی صرف کنند. همه چیز به صورت نرم‌افزاری انجام می‌گیرد و کارکنان تنها بر این تکنولوژی نظارت دارند. در حالی که پردازش دستی چندین روز زمان می‌برد، OCR تنها طی چند دقیقه کار خود را انجام می‌دهد.

تشخیص کاراکتر نوری زمان را کاهش می‌دهد

در روش استخراج و پردازش، تایید اطلاعات حداقل یک هفته زمان نیاز خواهد داشت. یک کارمند باید اطلاعات را از مشتری دریافت کند. سپس این مستندات را با دقت بررسی و داده‌های مورد نظر را استخراج کند. پس از استخراج این اطلاعات به زبانی ماشینی تبدیل می‌شوند.

با این حال تشخصی کاراکتر نوری متکی بر هوش مصنوعی اطلاعات را استخراج کرده و آنرا به زبان ماشینی تبدیل می‌کند و این فرایند تنها در چند ثانیه انجام می‌گیرد. از این رو کارکنان زمان کمی را برای تایید اطلاعات صرف خواهند کرد.

کاهش هزینه تایید اطلاعات

پیشتر شرکت‌ها تیم‌هایی را برای تایید مشتریان استخدام می‌کردند. به‌علاوه تجهیزات مورد نیاز برای انجام این فرایند نیز هزینه بالایی دارند. با معرفی هوش مصنوعی OCR، بانک‌ها بسیاری از هزینه‌های خود از جمله استخدام و تهیه تجهیزات را کاهش داده‌اند. به همین دلیل OCR نه تنها در زمان صرفه جویی می‌کند بلکه به ویژه برای بخش بانکداری مقرون به صرفه است.

تایید مشتری

از آنجایی که کلاهبرداران امروزی از روش‌های پیچیده‌ای برای رسیدن به اهداف خود استفاده می‌کنند مواجهه با آنها یک امر رایج است. مستندات جعلی چیز رایجی هستند و با تایید دستی نمی‌توان مستندات دستکاری شده را تشخیص داد. از این رو بانک‌ها نیز به چیزی بیشتر از یک تحلیل ساده نیاز دارند. تکنولوژی تشخیص کاراکتر نوری در همین مرحله با کار خواهد آمد و به داد صنعت بانکداری می‌رسد.

این تکنولوژی می‌تواند مستندات دستکاری شده را طی چند ثانیه شناسایی کند و درنتیجه بانک‌ها می‌توانند کلاهبرداران را پیش از مشکل‌ساز شدن شناسایی کنند. بعلاوه جذب مشتریان معتبر دیگر مسئله‌ای محسوب نمی‌شود و تجربه مشتری نیز به سادگی قبل خواهد بود.

تکنولوژی OCR جلوگیری از کلاهبرداری را ساده تر می‌کند

پول‌شویی، دزدی حساب، بانکداری باز، ارز‌های مجازی و دزدی مالیاتی بخشی از کلاهبرداری‌های رایج صنعت بانکداری هستند. براساس گزارش وبسایت آماری Statista، انگلستان در سی سال گذشته دو سوم از شاخه‌های بانکداری خود را تعطیل کرده است و آمریکا ۹ هزار و اروپا ۶ هزار شاخه بانکداری خود را به ویژه در باکداری دیجیتال به دلیل کلاهبرداری بانکی تعطیل کرده‌اند.

تبعیت از KYC/AML

دولت‌های جهان قوانین مختلفی را در حوزه KYC/AML اعمال می‌کنند و تبعیت از این مقررات بدون سیستم تایید اطلاعات نیرومند تقریبا غیرممکن است. یک تکنولوژی شناخت کاراکتر نوری می‌تواند در پیروی از این قوانین به بانک‌ها کمک کند.

جمع‌بندی

کلاهبرداری‌ در دنیای دیجیتال در حال افزایش است و کلاهبرداران عمدتا موسسات مالی را هدف قرار می‌دهند. محافظت از بانک‌ها در مقابل دزدی حساب، دزدی هویت و نشت اطلاعات پیچیده شده است زیر مجریان نیز استراتژی‌های خود را بهبود می‌بخشند.

به‌علاوه قانونگذاران نیز در سرتاسر جهان قوانین محکمی را در حوزه KYC و AML اعمال کرده‌اند و تبعیت از این قوانین موضوع کار دشواری است. روش تایید سنتی اطلاعات بسیار زمان بر و هزینه‌بر است. تکنولوژی شناخت کاراکتر نوری جلوگیری از کلاهبرداری، تبعیت از قوانین، کاهش زمان و هزینه و جذب مشتریان معتبر را برای بانک‌ها ساده کرده است.

منبع: readwrite