數(shù)字經(jīng)濟的發(fā)展推動了線上業(yè)務的增長，以反洗錢為代表的數(shù)據(jù)安全合規(guī)要求日趨嚴格。合規(guī)經(jīng)營對外資銀行審核業(yè)務的挑戰(zhàn)尤為突出，行方不僅要達到母國監(jiān)管機構的標準，也需要滿足相關業(yè)務所在國家的合規(guī)要求。合合信息基于智能文字識別技術打造“AI+OCR”反洗錢解決方案，已落地在多家外資銀行的跨境結算場景中，推動業(yè)務審核自動化系統(tǒng)處理流程落地。

　　信息系統(tǒng)建已成為金融機構合規(guī)體系建設的重要工作。近期，人民銀行反洗錢局在召開的反洗錢監(jiān)管評估暨形勢通報會上，對洗錢風險監(jiān)管評估及分類評級的結果進行了通報，指出評估方法“更加突出信息系統(tǒng)支持等方面的關鍵作用?！?br />
　　對于在國內開展業(yè)務的外資銀行而言，其合規(guī)經(jīng)營和財務數(shù)字化“降本增效”之路上橫著兩條“攔路虎”。

　　傳統(tǒng)OCR的困境，智能文字識別技術來解

　　面對海量的審核內容，票據(jù)核驗的處理速度與準確性是衡量財務數(shù)字化效果的重要指標。國際化的外資銀行通常需要識別的資料多達上百個版本，短時間內集中完成數(shù)萬張版式差異巨大的票據(jù)的識別，并保證核驗的準確度和效率，并非易事。

　　以往的審核過程中，員工需要大量翻閱紙質文件，從文本種類、版式、信息不固定的資料中檢索、提取目標信息，再將信息錄入到合規(guī)信息查詢系統(tǒng)中進行確認，人工分類速度慢且容易出錯，智能票據(jù)審核工具的應用可幫助銀行在提高業(yè)務準確率和效率的同時釋放人力成本。

　　然而，僅僅簡單地引入OCR等傳統(tǒng)技術，并不能很好地處理銀行業(yè)務資料中存在的圖像質量差、模糊、亮度不均勻、反光、傾斜等各種問題。合合信息打造的智能文字識別訓練平臺及票據(jù)識別數(shù)字解決方案，通過解決傳統(tǒng)OCR領域中文檔圖像質量退化、文字檢測及版面分析困難、非限定條件文字識別率低、結構化智能理解力差等難點，幫助金融機構及企業(yè)實現(xiàn)票據(jù)掃描識別輸入、真?zhèn)悟炞C、稽核檢查、憑證歸檔，更好地建立數(shù)字中臺以及智能決策分析能力。

　　充分認識場景復雜性，用“整體思維”解決AI落地難題

　　技術方案的落地還要充分考慮場景的復雜性。因銀行業(yè)務本身復雜程度較高，在識別過程中，信息處理需要不同資料關鍵信息的匹配，牽涉到龐大的跨部門合作體系，且最終信息需要匯總在銀行“盤根錯節(jié)”的業(yè)務系統(tǒng)中。合合信息對技術在金融業(yè)務場景的應用和海外多語言票據(jù)識別有著豐富的工程化沉淀，已經(jīng)為全球百余個國家和地區(qū)的億級用戶，銀行、證券、保險制造等近30個行業(yè)的企業(yè)客戶提供創(chuàng)新的數(shù)字化、智能化服務，從業(yè)務、體制、項目推進等多方面角度整體把控流程系統(tǒng)的搭建，幫助行業(yè)提升業(yè)務流程自動化處理能力。

　　據(jù)悉，在外匯審單業(yè)務場景中，通過AI與OCR技術的結合應用，合合信息助力某外資銀行成功實現(xiàn)跨境結算業(yè)務的合規(guī)審核自動化，將OCR技術從單純的紙質文本識別，擴展成能夠實現(xiàn)智能化信息提取的技術；與此同時，相關業(yè)務處理時間較原來削減90%，大批量處理中效果明顯，錄入錯誤率顯著減少，整體業(yè)務處理效率大幅提升。未來，合合信息將繼續(xù)深耕智能文字識別領域，與行業(yè)“領軍者”們一道推動企業(yè)財務數(shù)字化轉型駛入“快車道”。