"Сбербанк" одобряет кредиты юридическим лицам всего за 7 минут с технологиями Abbyy

2020:Автоматизация оформления кредитов для представителей среднего и крупного бизнеса

7 июля 2020 года Abbyy Россия (Аби) сообщила, что Сбербанк автоматизировал оформление кредитов для представителей среднего и крупного бизнеса. Технологии обработки естественного языка ABBYY анализируют данные клиента из более 50 различных типов документов, извлекают более 1000 различных атрибутов и позволяют без участия человека определить такие показатели, как правоспособность компании, ее финансовое состояние, а также помочь с автоматизированным подтверждением целевого использования кредитных средств. Специалисты проверяют результат работы технологий и принимают финальное решение. Точность извлечения данных составляет до 95%.

Получить услугу могут как действующие заемщики банка, так и клиенты, которые не брали в Сбербанке кредит. Клиенту больше не нужно приходить в офис или предоставлять пакет документов по электронной почте. Достаточно оставить заявку через сервис Сбербанк Бизнес Онлайн, ответив на несколько вопросов. Применяемые интеллектуальные NLP-модели ABBYY автоматически извлекают из уже хранящихся в банке документов информацию о клиенте, которая позволяет без участия человека помочь в принятии взвешенного решения о выдаче кредита.

Внедрение очередного финансового продукта и разработка решения стали возможными благодаря многолетнему опыту Сбербанка в кредитовании среднего и крупного бизнеса. Всего в 2019 году компания заключила 1267 сделок по оформлению «Кредита на 7 минут» на сумму 125 млрд рублей. К концу 2019 года банк выдал по этой технологии 15% всех оборотных кредитов крупному и среднему бизнесу. В дальнейшем Сбербанк планирует тиражировать технологию и опыт и на другие кредитные продукты.

2019

22 января 2019 года компания ABBYY сообщила, что Сбербанк внедрил в систему онлайн-мониторинга новостей интеллектуальные технологии ABBYY, чтобы автоматически анализировать содержание сообщений о банках-контрагентах на русском языке. Как уточнили TAdviser представители компании, в рамках проекта применялись решения ABBYY Infoextractor и ABBYY Smart Classifier. Благодаря технологиям ABBYY в онлайн-режиме происходит агрегирование и смысловой разбор новостей, классификация их по различным рисковым факторам.

По информации компании, на январь 2019 года через модели ABBYY в реальном времени проходит весь объем новостей о более чем 1000 банках-контрагентах, а в досье теперь автоматически попадают только релевантные данные. Это существенно снизило трудозатраты сотрудников на обработку и структурирование информации.

Изучив мировую практику, мы пришли к выводу, что аналогичных проектов в банковской сфере на январь 2019 года немного. Проект решено развивать дальше. Джангир Джангиров, старший вице-президент Сбербанка

Банк планирует провести интеграцию с поставщиком зарубежных новостей для запуска мониторинга новостного потока на английском языке, протестировать и доработать внедренные модели, а также создать классификацию новостей по отраслям экономики.

Нам было очень интересно принять участие в этом проекте и применить интеллектуальные технологии ABBYY для решения таких сложных задач. Работа с новостями – важная часть процесса управления рисками. Если банк вовремя не отреагирует на значимый информационный повод, это может повлиять на его репутацию и финансовую устойчивость. Интеллектуальные технологии ABBYY избавляют сотрудников банка от прочтения всего новостного потока, что существенно повышает скорость реакции банка, снижает трудоемкость процесса и повышает точность анализа. Ольга Морозова, директор по работе с финансовым сектором ABBYY Россия

2012

На июнь 2012 года компания реализовала более 30 крупных проектов на базе линеек продуктов ABBYY FlexiCapture и ABBYY Recognition Server, при этом средний размер сделки увеличился более чем в 2 раза, по сравнению с 2011 годом. Реализованы значимые проекты в банках, страховых компаниях, нефтегазовой отрасли и государственном секторе. Среди ключевых заказчиков ABBYY: «Сбербанк», ВТБ, «Пробизнесбанк», Альфа-банк, «НОМОС-БАНК», «Тойота Банк», «Югория», «Росгосстрах», «Ингосстрах», «СИБУР-ЦОБ», КЭС-Холдинг, Федеральная налоговая служба, Министерство образования РФ и другие.