AI-обработка документов для коллекторского агентства от Технологики
Апрель 2024

AI-обработка документов для коллекторского агентства

AI-обработка документов для коллекторского агентства
Направления
Технологии
Помогли коллекторской компании сэкономить до 750 000 рублей в месяц, отдав распознавание судебных постановлений нейросети. Наше решение анализирует судебные акты и постановления судебных приставов, находит и извлекает необходимые поля, возвращает структуру данных в необходимом формате.

Бизнес-логика

Заказчик - крупная коллекторская компания. Ежемесячно компания получает более 40 тысяч различных судебных постановлений по своим делам. Все эти документы сотрудникам необходимо самостоятельно просмотреть, найти там около 15 важных атрибутов и внести эту информацию во внутреннюю CRM систему.

На настоящий момент у клиента штат из 40 операторов, которые не успевают обрабатывать весь объем информации. С этим объемом справился бы штат из 60 человек, но так быстро укомплектовать штат сотрудников заказчик не может.

Сотрудники и так тратят более 65% своего рабочего времени на эту рутину, если они будут тратить больше времени, они просто не будут успевать делать все свои рабочие задачи.

Поэтому клиент задумался об автоматизации данного процесса, ведь анализ и распознавание текста, а также поиск нужной информации в тексте можно отдать искусственному интеллекту, освободив своих сотрудников для более важных задач. С этим Технологика и должна была помочь клиенту.

Решение

Судебные постановления, такие как судебные приказы, решения суда, определения суда, постановления президиума суда надзорной инстанции, формируются по гражданским делам должников и часто состоят из множества страниц. Коллекторские агентства получают их в формате pdf.

С такими документами хорошо справляются IDP технологии intelligent document processing).

Работа над созданием IDP-решения для заказчика строилась следующим образом:

  1. Для начала мы создали внутренний веб-ресурс, на который сотрудники могут заливались документы для обработки.
  2. Обучаем нейронные сети:
    1. распознавать штрихкоды документов для правильного заполнения CRM системы документами;
    2. распознавать тексты постановлений;
    3. искать в текстах необходимые параметры для отправки в CRM систему
  3. Отправляем данные в CRM систему в JSON формате.
Штрихкоды

Здесь мы применили YOLO архитектуру для поиска штрихкодов. А в качестве инструментов применили Tesseract и Pytorch.

Извлечение текстов из pdf документов

Поскольку документы могли содержать текстовый слой, также как и не содержать его, мы применили два инструмента: Pdf2image и Tesseract.

Поиск необходимых атрибутов в текстах

После того как тексты успешно были распознаны, из них можно начинать выгружать ценные сведения. Мы обсуждали с клиентом применение локальной языковой модели (LLM) для выгрузки данных, поскольку в проекте речь идет о конфиденциальных и персональных данных. Но намного быстрее было создать парсер на базе Python, а также он выдавал более точные результаты.

Отправка данных в CRM систему

При помощи API мы связали внутренние ресурсы между собой, так что структурированные данные, полученные при помощи анализа документов, отправлялись напрямую в CRM систему в формате JSON.

Результаты

По предварительной оценке клиента, с нашим решением коллекторское агентство экономит около 750 тысяч рублей в месяц. При такой экономии разработанное нами решение окупится за 2 месяца работы агентства. 

другие наши проекты

Обработка судебных документов при помощи ChatGPT-4

Обработка судебных документов при помощи ChatGPT-4

Приложение для извлечения данных из страховых заявлений

Приложение для извлечения данных из страховых заявлений

Приложение для обработки резюме на базе LLM для кадрового агентства

Приложение для обработки резюме на базе LLM для кадрового агентства

Умный поиск по базе знаний компании на основе ИИ

Умный поиск по базе знаний компании на основе ИИ

Предсказание цен на недвижимость при помощи ИИ

Предсказание цен на недвижимость при помощи ИИ

Приложение для анализа медицинских тест-полосок

Приложение для анализа медицинских тест-полосок

Распознавание диалоговых пузырей на рисунках манги

Распознавание диалоговых пузырей на рисунках манги

Распознавание птиц при помощи камер и искусственного интеллекта

Распознавание птиц при помощи камер и искусственного интеллекта

Сервис для обнаружения лесных пожаров

Сервис для обнаружения лесных пожаров

Сервис для обучения нейронных сетей без кода

Сервис для обучения нейронных сетей без кода

Система генерации маркетингового контента на базе GPT-3

Система генерации маркетингового контента на базе GPT-3

Давайте найдем решение для вашего бизнеса!

Давайте найдем решение для вашего бизнеса!

Пожалуйста, заполните 'Имя'
Пожалуйста, заполните 'Телефон'
Пожалуйста, заполните 'Емейл'
Пожалуйста, заполните 'Сообщение'

Пожалуйста, заполните 'Имя и фамилия'
Пожалуйста, заполните 'Телефон'
Пожалуйста, заполните 'Емейл'
Выберите файл
Пожалуйста, выберите файл 'Резюме'
Выберите файл
Пожалуйста, прикрепите файл 'Код / ТЗ'