Pourquoi le maillon faible du convoyeur de crédit pourrait être non seulement le taux, mais aussi une mauvaise OCR

Smart Engines souligne que l'étape la plus chronophage dans le traitement du crédit n'est pas la notation, mais la saisie manuelle des données issues de divers documents. Les clients apportent une pile de documents : passeports, SNILS, INN, états financiers, et plus encore. La saisie manuelle entraîne des délais de décision longs, des spécialistes surchargés et des erreurs. Pour résoudre ce problème, Smart Engines propose son Smart Document Engine, qui classe et reconnaît automatiquement les documents à partir de photos, même dans des conditions réelles, gère plus de 80 formulaires d'enregistrement et financiers, et plus de 40 documents d'identité, le tout sur site, sans transfert de données vers le cloud. Le système fournit des scores de confiance pour chaque caractère reconnu, garantissant ainsi l'explicabilité, et valide les formulaires et les dates des documents. Dans le cas d'Abanking, le moteur a traité des ensembles de documents en une fraction de seconde, augmentant le débit et permettant aux analystes de se concentrer sur l'évaluation des risques, tandis que la notation automatique recalculait instantanément les scores de crédit.