Типы разметки
Работаем с изображениями, аудио и текстом, применяя экспертизу в компьютерном зрении (CV), обработке естественного языка (NLP) и распознавании текста (OCR) к задачам финансовой отрасли.
- Извлечение данныхРазметчики находят и помечают в документах конкретные значения: суммы, даты, номера счетов. Такая разметка обучает модель самостоятельно извлекать эти данные из новых счетов, выписок и заявок, заменяя ручной ввод.
- Верификация данныхАннотаторы сравнивают данные из нескольких источников, например, сведения из заявки клиента с данными в официальном документе, и отмечают совпадения или расхождения. Это помогает проверять достоверность данных при кредитном скоринге и комплаенс-процедурах.
- Разметка прямоугольникамиАннотаторы обводят рамкой отдельные визуальные элементы документа или лицо человека на фотографии. В финансовой сфере это применяется при загрузке фото документов и селфи в процессе верификации клиентов (KYC).
- Извлечение полейРазметчики обводят рамкой конкретные поля в сканах документов, например «сумма», «дата», «номер счёта». На таких примерах модель учится распознавать структуру формы, что позволяет автоматизировать обработку счетов, накладных и налоговых документов.
- Транскрибация и разметка аудиоУстная речь переводится в текст с разметкой говорящих и временных меток. В сфере финансов и страхования это применяется для обработки звонков по отчётности и записей обращений в поддержку.
- Распознавание текста (OCR)Разметка текстовых областей на сканах и фото документов обучает модель читать печатный и рукописный текст. Это позволяет автоматизировать обработку выписок, чеков и заявок на кредит.
- Распознавание сущностей (NER)Выделение в тексте конкретных объектов: сумм, дат, названий компаний, номеров счетов. Это помогает автоматически структурировать данные из финансовых отчётов и договоров.
- Классификация текстовОбращения и документы распределяются по темам, например заявка на кредит, жалоба, запрос информации. Такая разметка используется для автоматической маршрутизации обращений и фильтрации документов.
- Анализ тональностиОпределение эмоциональной окраски текста: положительной, отрицательной или нейтральной. Позволяет быстро оценивать настроение клиентов по отзывам и обращениям в поддержку.
- Анализ намеренийОпределение намерения клиента: уточнить баланс, оформить кредит, подать жалобу. На основе такой разметки чат-боты точнее распознают запросы и подбирают более релевантные ответы.
Сценарии применения
- Автоматическая обработка документовРазметка полей в счетах, выписках и заявках учит модели автоматически извлекать нужные данные из новых документов. Это заменяет ручной ввод и ускоряет обработку кредитных заявок и отчётности.
- Обработка страховых претензийАннотаторы размечают заявки на страховую выплату (определяются тип случая, степень ущерба и т.д.) и фото повреждённого имущества. На этих примерах модель учится классифицировать заявки, оценивать сумму выплаты и выявлять признаки мошенничества.
- KYC-верификацияРазметка документов, удостоверяющих личность, и селфи обучает систему верификации сверять данные клиента с официальными документами при онбординге, ускоряя проверку и снижая риск мошенничества.
- Выявление и предотвращение мошенничестваРазметка исторических транзакций с признаками мошенничества (необычной суммой, нетипичным временем, географической аномалией и т.д.) помогает алгоритмам распознавать подозрительные операции и блокировать их в реальном времени.
- Кредитный скоринг и оценка рискаАннотаторы размечают данные о заёмщиках (доходы, кредитную историю, факторы риска), и на этих примерах модель учится оценивать кредитоспособность клиентов и точнее прогнозировать вероятность дефолта.
- Анализ рыночных настроенийРазметка тональности в новостях, аналитических отчётах и обсуждениях в соцсетях позволяет модели определять настроение рынка по отношению к конкретным активам для прогнозирования движения цен.
- Комплаенс и AML-мониторингРазметка транзакций и коммуникаций обучает модель распознавать признаки, характерные для схем отмывания денег и нарушений регуляторных требований, автоматизируя проверку операций в масштабе, недостижимом вручную.
- Чат-ботыДиалоги размечаются по намерению клиента, упомянутым сущностям и тональности сообщения. Это обучает чат-бота понимать типовые запросы (баланс, статус платежа, условия продукта) и отвечать без участия оператора.
Кейс: разработка голосового помощника для банковского колл-центра
Кейс: разработка голосового помощника для банковского колл-центра
- Клиент хотел сократить операционные затраты на обслуживание линии поддержки и снизить нагрузку на колл-центр за счёт голосового ИИ-помощника. Команда serakov.ai проанализировала более 100 записей разговоров с клиентами по основным услугам и типам запросов, переработала рабочие скрипты операторов в унифицированные сценарии для 25 самых частых ситуаций и на этой основе разработала голосового помощника с реалистичным синтезом речи, адаптированным под тональность общения банка.
В тестовом режиме помощник обработал 15 живых клиентских запросов, 13 из которых были решены без участия оператора, а 2 случая корректно перенаправлены сотрудникам колл-центра. После успешного пилота решение масштабировали на весь объём входящего трафика.
За первые три месяца после внедрения скорость обработки обращений выросла на 15%, объём обрабатываемых звонков увеличился втрое, расходы на работу колл-центра сократились на треть, а кадровый состав стал вдвое стабильнее.
Свяжитесь с нами!
Станьте клиентом ведущей ИИ-команды по развитию продуктов и решений на основе искусственного интеллекта и машинного обучения.
