FSIコアプロセスの光学式文字認識（OCR）テクノロジー

光学式文字認識 （OCR）は、手書き文字と印刷文字の両方を認識して、編集可能で検索可能なデータに変換する技術プロセスです。これには2つの主要な機能があります。手動データ入力の排除 および情報を自動的に抽出する 。たとえば、紙の契約書をデジタル化して編集する場合は、ドキュメントの入力に長い時間を費やすか、スキャナー/写真とOCRを使用して、数秒以内にファイルを実用的なファイルに変換できます。

OCRテクノロジーは、非常に高いレベルの精度を実現するようになりました。 文字認識 、99％以上。今日の課題は、抽出する必要のある関連する情報の組み合わせ文字列を特定することにより、印刷またはスキャンされたドキュメント内のデータのアイテムを見つけて抽出することです。これは、構造化されていないドキュメントやテーブルの場合に特に困難です。 自然言語処理（NLP）と機械学習を使用して、ドキュメントからデータを識別および抽出できます また、他の方法では不可能な機能を直接有効にします（つまり、相互検証またはテーブル内の数値の合計）。多くのOCRベンダーは、すでにこれらの手法を利用して、提供するOCRツールの機能を向上させています。

デジタル化プロジェクトでは、 OCRテクノロジーをワークフローツールと一緒に使用してプロセスを自動化することがよくあります 手作業を減らします。これらのツールは、データやドキュメントを収集、取得、処理、編集、アーカイブ、または転送します。

OCRは目的を達成するための手段にすぎず、不正検出などの多くの潜在的なユースケースで、ドキュメントからOCRエンジンによって抽出されたデータをAIを利用したシステムと統合することにより、高度な分析ソフトウェアと組み合わせて真の機能的価値を追加する必要があります。 、規制への準拠またはプロセスの自動化。

図1.例示的なOCR処理ステップ

図2.抽出段階のユーザーインターフェイスの例（検証のために自動的に抽出された値を使用したスイスの税申告）

OCRテクノロジーの選択されたユースケース

銀行業務における信用リスク管理プロセス： 信用評価は、オリジナル、コピー、またはスキャンされた財務書類を利用するため、非常に時間がかかる可能性があります。これには、評価の目的で各ラインアイテムをITシステムに手動で入力することが含まれます。このプロセスは入力エラーのリスクがかなり高く、データの転送は限られているため、クレジット目的の財務分析は信頼できない可能性があります。 OCRとAIを組み合わせると、スキャンした財務諸表をデジタル化できるだけでなく、ITシステム全体でアクセスできる読み取り可能で検索可能なデータセットに変換することもできます。これにより、クレジットアナリストの作業の一部を自動化できます。このプロセスの最初のステップは、OCRを使用して財務会計ステートメントをデジタル化することです。次に、機械学習アルゴリズムは、会計ステートメントの基礎となるパターンを区別し、必要なデータを識別して抽出するようにシステムに指示します。これにより、与信審査ごとに約2〜4時間の時間を節約でき、与信アナリストは実際の信用リスク分析にさらに集中して、より多くの情報に基づいた融資決定を行うことができます。

1. 自動ローン/住宅ローン処理： 住宅ローン/貸付処理中に、OCRは、税申告書、給与明細書または給与証明書、ID /パスポートなどの貸付に関連するさまざまなドキュメントの自動化と処理を可能にし、カスタマージャーニーを改善してプロセスを最適化します。これは、融資プラットフォームなど、融資決定において高いストレートスループロセッシングを目指す場合に特にメリットがあります。
2. 顧客のオンボーディングとKYCプロセス： OCRは、同様に、KYCプロセスで通常必要とされるドキュメントを自動的に読み取り、ルーティング、および処理するのに役立ち、アカウントの開設および顧客のオンボーディング中の最初のやり取りから、より迅速で優れた顧客サービスを可能にします。
3. 保険金請求処理： 保険金請求の分析と処理中に、OCRは人的エラーを削減または排除し、これらの請求の処理と処理をスピードアップすることができます。
4. 旅費の書類： 旅行するビジネスマンは、払い戻しと監査の目的で経費を文書化して登録する必要がある場合があります。経理担当者が確認するために、経費の詳細をポータルに入力する必要がある場合があります。このプロセスは、面倒で時間がかかる場合があります。別の方法として、OCRテクノロジーを使用して、領収書からデータをコピーし、承認または却下して、アプリまたはポータルに直接転送することができます。

一般に、十分に開発/トレーニングされたシステムは、SMEの貸借対照表、クライアントのオンボーディング、およびその他のさまざまなドキュメントからデータを抽出するときに、90％を超える精度レベルに簡単に到達できます。つまり、自動化は、プロセスを手動で行う場合よりも正確であることがよくあります。しかし、わずかなコストと時間で。全体として、OCRテクノロジーは、手動プロセスを削減または排除し、生産性を向上させ、エラーや不正の可能性を減らすことで、時間を節約できます。

OCR市場の大手企業

多くのベンダーがすぐに使用できるOCRを提供しています 。現在市場に出回っている主な製品には、ABBYY FlexiCapture、ABBYY Vantage、GoogleのVision AI、Amazon Textract、MicrosoftのComputerVisionがあります。

デロイトとABBYY：クレジット処理におけるD-SIBリテールバンクのユースケース

大手D-SIBであるクライアントは、モバイルB2C住宅ローンプラットフォームの開発など、クレジットセクターでいくつかのデジタル化プロジェクトを開始しました。このアプリを使用すると、エンドカスタマーは住宅ローンをリモートで申請できるため、申請と承認のプロセスが簡素化および高速化されます。スイスのクレジット貸付プロセスには依然として多数の紙のフォームが含まれるため、銀行は、必要なデータを手動で挿入するという面倒な作業から顧客を解放するために、エンドユーザー自身によるドキュメントの識別と自動データ抽出のソリューションを模索しました。ローン申請用。

デロイトはこれらの機能の構築を担当し、ABBYYと協力して、ABBYY FlexiCaptureを使用したOCRソリューションを短時間で展開し、納税申告書、給与証明書、国民身分証明書、外国人居住許可、年金基金の明細書。デロイトは、OCRソリューションの技術的実装に関する専門知識と、スイスの融資プロセスにおける規制要件および現在のベストプラクティスに関する知識を応用しました。クライアントの信用リスクの欲求とモデルに沿って、信用の意思決定に必要なデータポイントを特定して簡素化するために、リバースエンジニアリングアプローチを適用することが重要でした。住宅ローンの申し込みを迅速に処理するためのプラットフォームを開発し、入力と出力のインターフェースを柔軟に構成します。これにより、モバイルユーザーへのAPIを介したシームレスな統合が可能になり、住宅ローンの申し込み者に直感的なカスタマージャーニーを提供します。

図3 ^。 スイスのモバイル住宅ローン申請プロセスへのOCR-App統合のワークフロー例

データの収集と抽出のプロセスは次のとおりです。顧客は、必要なドキュメントのスキャンをアップロードするか、モバイル住宅ローンアプリケーションプラットフォームを介してスマートフォンで直接写真を撮ります。アップロードされたドキュメントはFlexiCaptureで分析され、自動的に分類されます。ドキュメントに応じて、FlexiCaptureは必要な関連情報を含む特定のフィールドを抽出します。次に、文字認識の精度がテストされ、特定のしきい値（この場合は90％）を超えている場合、データは自動的にエクスポートされ、住宅ローンのアプリケーションでさらに使用されます。精度テストがしきい値を下回った場合、ユーザーは抽出された情報を確認して手動で修正することができます。

デロイトでは、最新のテクノロジーを実装した豊富な経験と金融サービス業界での専門知識により、プロセスの効率を高め、コストを削減し、価値を引き出すお手伝いをします。ご不明な点がございましたら、お気軽にお問い合わせください。