ОКО-Скан – важнейший инструмент для взыскателей

Работая с крупными компаниями, у которых есть перманентная потребность в судебной работе с должниками, мы проанализировали их потребность в автоматизации бизнес-процессов.

Одно из главных «бутылочных горлышек», сильно замедляющих работу специалиста по взысканию, это обработка сканированных документов: досье должника и судебных документов.

Классификация документов, формирование кредитного досье и проверка его полноты, извлечение данных из сканов судебных и других документов – вот те операции, которые «съедают» рабочее время сотрудников. А ведь эти операции можно автоматизировать практически полностью!

Какой объем документов проходит через взыскателей

Когда речь идет о работе с дебиторской задолженностью в компаниях ЖКХ, в банках и МФО, операторах мобильной связи и коллекторских агентствах ежемесячный поток документов измеряется тысячами досье должников и десятками тысяч отдельных документов.

Один сотрудник в среднем способен обработать за месяц 2 – 3 тысячи документов, не выполняя никаких других задач. Но при такой однообразной монотонной работе снижается внимание, растет риск ошибок вследствие «человеческого фактора».

Что делают сотрудники вручную

• Анализ кредитного досье на предмет полноты комплекта документов для подачи в суд
• Проверка реквизитов документов (наличие подписей, отметки о возможности взыскания через нотариуса, возможность взыскания по договорной подсудности и других юридически значимых полей)
• Разделение скана на отдельные документы (файлы), нейминг в соответствии с требованиями судебной работы
• Извлечение данных из сканов судебных документов: реквизиты решения, судебного приказа, исполнительного листа

Какие этапы работы можно автоматизировать

Машинное обучение и программы распознавания текста позволяют автоматизировать рутинные массовые операции. Это ускоряет взыскание долгов и высвобождает рабочее время сотрудников для других задач.

Компания Legal Resources разработала инструмент для автоматизации двух больших направлений работы:

• Классификация сканированных документов при запуске процедуры судебного взыскания (классификация досье)
• Извлечение данных из сканов судебных и исполнительных документов

В чем проблема бесплатных программ распознавания текста

В открытом доступе находится множество программ и встроенных сервисов, позволяющих до определенной степени распознавать изображение формата PDF и в дальнейшем редактировать полученный текст.

В основном они построены на технологии оптического распознавания текста (OCR) и могут распознавать хороший скан с однородным печатным текстом, без наложения линий и границ полей, рукописных пометок.

В кредитном досье, как и в судебных документах может присутствовать печатный текст разного формата, рукописный текст, специальные символы, полосы и линии в бланках документов, кроме того, документ мог быть просто неровно отсканирован.

Корректность распознавания таких документов бесплатными сервисами и приложениями не отвечает потребностям судебной работы – слишком высока цена ошибки при подаче некорректного, неполного пакета в суд.

Сервисы, которые постоянно учатся

При разработке ОКО-Скан была поставлена задача сделать сервис универсальным, способным работать с разными видами входящих документов и с разным качеством изображений.

Система использует три стадии распознавания документов:

• Машинное распознавание
• Обработка естественного языка
• Сверточная нейронная сеть

Нейронная сеть способна к обучению, поэтому по мере накопления примеров документов точность распознавания текста, классификации документов повышается.

Результаты работы

Точность классификации досье не менее 70%, по кейсам отдельных клиентов до 100%.

Точность извлечения атрибутов из сканированных документов от 90 до 99%.

ОКО-Скан Классификация

Программа осуществляет обработку досье должника: проверку полноты комплекта документов, разделение файлов, удаление дубликатов документов, нейминг файлов в соответствии с требованиями заказчика.

Сервис уже обучен работе с более чем 50 типами документов (например: паспорта, графики платежей, согласие на обработку ПД и др.), а время обучения на новый вид документа составляет 1-2 дня.

В кейсе одного из клиентов ОКО-Скан за 5 часов справился с обработкой такого же объема, а это составляет 3250 документов, на который сотрудник тратит 23 рабочих дня, то есть целый месяц работы!

Практика внедрения программы в бизнес-процессы наших клиентов показывает, что количество ошибок снижается в 10 раз (с 10-20% при ручной обработке досье до 1-2% у ОКО-Скан Классификация), при этом программа способна дообучаться на конкретных документах заказчика.

Время распознавания одной страницы составляет порядка 5 секунд, что сокращает скорость обработки досье среднего размера в 5-10 раз.

Если пределы производительности сотрудников ограничены рабочим временем и физическими возможностями, то автоматизированный сервис практически не имеет порога роста. Пропускная способность одного сервера до 65 000 досье в месяц, при этом возможна индивидуальная настройка под потребности заказчика.

ОКО-Скан Извлечение

Система для обработки входящих судебных документов и автоматического извлечения атрибутов с одновременной нормализацией таких полей как ФИО и наименование суда.

• Распознает более 30 видов документов
• Пропускная способность более 550 000 страниц в месяц
• Точность извлечения до 99%

Вот один показательный кейс одного из клиентов, в котором мы сравнили эффективность работы сотрудника компании с внедренным ОКО-Скан Извлечение.

Задача: Извлечь данные из 1069 документов

* После дообучения программы процент вырос до 99.

Результат внедрения ОКО-Скан

Сервисы «Классификация» и «Извлечение» можно внедрять и использовать как вместе, так и по отдельности в зависимости от потребностей компании.

Главные плюсы автоматизации этих двух «узких мест» работы по взысканию долгов это существенное ускорение процессов, экономия времени сотрудников, снижение числа ошибок, кратное увеличение количества обрабатываемых документов без расширения штата.