OCR чат-бот: рассмотрение кредита за 3 минуты

Оптическое распознавание символов (OCR, Optical Character Recognition) – технология распознавания изображения текста на фото или в документе и преобразования его в машиночитаемый текстовый формат. OCR используется, в том числе, для обработки рукописного текста. Более подробно о технологии в своих исследованиях рассказвают McKinsey и мы в своем блоге..

Что может видеть OCR чат бот

Интеграция с OCR-системами расширяет возможности чат-ботов. Если простой чат-бот передает на оператора обращения, в которых собеседник отправил картинку или файл, то чат-бот с OCR распознает документ и потенциально способен закрыть такое обращение без участия человека. 

По процессу: 

• пользователь отправляет файл в чат, 
• бот передает файл в OCR, 
• OCR распознает изображение и возвращает чат-боту текст, 
• бот анализирует полученный текст и возвращает ответ пользователю.. 

Больше про саму технологию рассказываем здесь.

Применение чат-ботов с OCR в различных отраслях

Банковский сектор  

В банковской сфере OCR применяется для распознавания информации с вручную заполненных заявлений, платежных документов, договоров, кредитных карт.

Промышленно-коммерческий банк Китая ICBC использует чат-бота в интеграции с OCR для обработки заявок от клиентов. Система с точностью 97.12% распознает 8 000 китайских букв и символов и автоматически заполняет формы заявлений.

Подробнее о ботах в банковской сфере

Подробнее об OCR в банковской сфере

Страхование 

Аналогично банкингу, OCR распознает информацию в документах, например, в отчетах о ДТП. Бот собирает и анализирует информацию об участниках ДТП, транспортных средствах, подписи ответственных сторон. 

Подробнее о ботах в страховании

Подробнее об OCR в страховании

Ритейл & E-commerce

Возможные торговые кейсы для OCR: сканирование QR-кода для оплаты, распознавание реквизитов с карты лояльности, распознавание и подбор товара по фото. 

Heineken в Португалии запустил чат-бот, который принимает фото чеков за покупку пива и после валидации начисляет пользователям премиальные баллы.

Кроме того, независимо от отрасли, бот считывает информацию с фото ID или паспорта для различных целей: для авторизации пользователя, для переноса данных в HR-системы, для поиска информации в других системах по персональной информации.

Подробнее о ботах в ecommerce

Кейс Chatme.ai

Разберем один из наших банковских кейсов с OCR. Чат-бот рассматривает заявки на получение кредитных карт, идентифицирует клиента по FaceID, сканирует документы и принимает решение на основе данных из ФССП (Федеральная служба судебных приставов). 

Архитектура решения выглядит следующим образом: 

1. Чат-бот принимает сканы документов от пользователя;
2. Чат-бот идентифицирует клиента по FaceID, сопоставляя изображение с фото в паспорте;
3. Бот отправляет файлы в OCR-систему Sumsub;
4. С помощью OCR осуществляется распознавание и извлечение нужных данных со сканов;
5. Sumsub отправляет распознанные данные в ФССП (Федеральная служба судебных приставов) для получения большей информации;
6. Sumsub передает полученные данные в чат-бота;
7. На основе полученной информации чат-бот принимает решение об одобрении / отклонении заявки на кредит.

Диалог с ботом начинается с небольшого small-talk общения. Это располагает клиента и позволяет установить с ним контакт. Важно отметить, что бот понимает сленг (“кредитку”) и не просит повторить запрос, не предлагает связаться с оператором. Пользователю приятно быть понятым с первого раза, даже если он использует разговорную лексику или если в его сообщении есть опечатки.

Далее пользователь отправляет фото паспорта.

Бот получает фото паспорта и просит подтвердить личность.

 Чат-бот анализирует и сверяет фотографию в паспорте с селфи. Если на обоих снимках один и тот же человек, бот отправляется к ФССП для получения детальной информации о личности и осуществляет проверку на наличие задолженностей.

Обработка и анализ документов занимают всего 3 минуты, клиент не выходя из дома получает решение о выдаче кредитной карты.