vi
en
ja
Công nghệ OCR trong ngân hàng tự động hóa việc chuyển đổi hình ảnh sao kê ngân hàng thành văn bản có thể chỉnh sửa và tìm kiếm được. Dữ liệu được OCR xử lý và trích xuất có thể được sử dụng để phân tích, đối chiếu và báo cáo tài chính. Cùng FPT.AI khám phá sâu hơn cách công nghệ OCR thay đổi cách thức hoạt động của ngân hàng và các tổ chức tài chính trong bài viết sau.
Ứng dụng công nghệ OCR trong ngân hàng là gì?
Ứng dụng công nghệ OCR trong ngân hàng là việc tự động hóa việc chuyển đổi hình ảnh sao kê ngân hàng thành văn bản có thể chỉnh sửa và tìm kiếm. Dữ liệu được OCR trích xuất sẽ được sử dụng để phân tích, đối chiếu và báo cáo tài chính.
Optical Character Recognition (OCR) được sử dụng rộng rãi trong quy trình eKYC và tạo file PDF từ bản cứng. Công nghệ OCR cũng có thể được tích hợp với AI và hệ thống Intelligent Document Processing (IDP) để xác thực các trường như tên, địa chỉ, số an sinh xã hội,…
Nhờ công nghệ OCR, ngân hàng có thể xử lý đơn vay và mở/đóng tài khoản nhanh hơn nhiều. Ngoài ra, các ứng dụng ngân hàng di động cũng tận dụng OCR để cho phép người dùng gửi séc bằng cách đơn giản chụp ảnh bằng điện thoại.
Vì biến tài liệu thành dạng có thể tìm kiếm, theo dõi và truy cập, OCR trong ngân hàng tạo ra một hệ thống quản lý dữ liệu hiệu quả hơn, cải thiện khả năng phát hiện gian lận tài chính (Fraud Detection).
>>> XEM THÊM: Xu hướng ứng dụng công nghệ OCR trong ngành bảo hiểm tại Việt Nam
Các lợi ích chính của công nghệ OCR trong ngân hàng
Đối với một ngành truyền thống, gồm nhiều nhiệm vụ thủ công và yêu cầu trích xuất dữ liệu nặng nề như ngân hàng, công nghệ OCR mang lại các lợi ích đáng kể sau:
- Tăng hiệu quả hoạt động: Thay vì gõ thủ công mọi thứ, OCR có thể quét tức thì tài liệu và biến nó thành văn bản có thể chỉnh sửa
- Cải thiện độ chính xác: So với nhập dữ liệu thủ công dễ bị lỗi đánh máy và sai sót, OCR có thể gắn cờ những sai sót và xử lý triệt để
- Giảm chi phí: Một phần mềm OCR chuyên dụng, theo thời gian, sẽ cần ít nhân viên toàn thời gian (FTE) hơn vì nó có thể xử lý tài liệu quy mô lớn mà không cần can thiệp thủ công
- Nâng cao trải nghiệm khách hàng: Công cụ OCR xử lý đơn đăng ký của khách hàng ngân hàng nhanh hơn, giảm độ trễ giấy tờ
- Cải thiện quản lý dữ liệu: Tổ chức tất cả tài liệu hiệu quả, làm cho chúng dễ tìm kiếm và có thể truy cập kỹ thuật số mọi nơi
- Ra quyết định tốt hơn: Với tất cả dữ liệu có thể truy cập trong vài giây, người dùng có thể đưa ra quyết định kịp thời, dựa trên dữ liệu dựa trên thông tin được trích xuất
- Onboarding khách hàng nhanh hơn: Kiểm tra IDV dựa trên OCR cho phép ngân hàng nhanh chóng sàng lọc danh tính khách hàng trước khi onboarding hoặc xử lý thanh toán
>>> XEM THÊM: TOP 6 phần mềm nhận dạng văn bản cho điện thoại, máy tính
Các ứng dụng phổ biến của công nghệ OCR trong ngân hàng
Dưới đây là cách các ngân hàng có thể khai phá triệt để tiềm năng của công nghệ OCR trong ngân hàng:
Xử lý khoản vay
Phần mềm OCR quét đơn xin vay, biểu mẫu xử lý khoản vay thế chấp, biểu mẫu thuế và bằng chứng thu nhập để tự động trích xuất thông tin, bao gồm chi tiết người nộp đơn, số liệu thu nhập và lịch sử việc làm.
Dữ liệu được trích xuất có thể được điền sẵn vào hệ thống đơn vay, đẩy nhanh quy trình và giảm công việc thủ công. Hơn nữa, các biểu mẫu được điền sẵn với dữ liệu được trích xuất có thể cung cấp cho nhân viên cho vay bức tranh rõ ràng hơn về sức khỏe tài chính của người vay, giúp việc ra quyết định dựa trên dữ liệu dễ dàng hơn.
Công nghệ OCR trong ngân hàng có thể xử lý đơn xin vay viết tay, điều này trước đây là một thách thức đối với các phương pháp truyền thống. Điều này sẽ mở ra cơ hội cho phê duyệt nhanh chóng, đặc biệt là đối với các khoản vi mô hoặc sáng kiến ngân hàng nông thôn.
Số hóa quy trình onboarding khách hàng
Thách thức lớn với việc onboarding khách hàng truyền thống trong ngân hàng là thiếu sự phối hợp giữa các phòng ban khác nhau chịu trách nhiệm thu thập dữ liệu, xác thực thông tin, xử lý đơn đăng ký của khách hàng và tiếp tục đơn đăng ký.
Dữ liệu không được tổ chức trong các định dạng tương thích và hệ thống pháp lý lỗi thời khiến nhiều khách hàng tiềm năng từ bỏ quy trình onboarding giữa chừng. Ngân hàng mất khách hàng và doanh thu cho các công ty fintech có quy trình onboarding nhanh hơn với công nghệ tiên tiến.
Hệ thống OCR trong ngân hàng sử dụng thuật toán AI và Machine Learning (ML) để thu thập và sắp xếp dữ liệu, xác minh chữ ký điện tử, và cung cấp thông tin chi tiết để đơn giản hóa quy trình onboarding khách hàng. Hệ thống có thể quét và trích xuất dữ liệu từ sao kê ngân hàng, tài liệu nhận dạng và biểu mẫu đăng ký và xử lý thông tin đã xác minh trong vòng 45-60 giây so với xử lý dữ liệu thủ công mất nhiều tuần.
Khách hàng có thể tải tài liệu của họ lên cổng thông tin trực tuyến và công nghệ OCR với AI và ML có thể gắn cờ các điểm không nhất quán mà không cần can thiệp thủ công.
>>> XEM THÊM: KYC là gì? Hướng dẫn xác minh KYC trong ngân hàng & 5 lưu ý
Tuân thủ quy định
Ngân hàng cần duy trì hồ sơ chi tiết cho kiểm toán và kiểm tra chống rửa tiền. Công nghệ OCR có thể quét tài liệu tuân thủ như hồ sơ giao dịch của khách hàng và đánh giá rủi ro và tổ chức và phân loại dữ liệu này để xác minh nhanh chóng.
Công nghệ OCR có thể được tích hợp trong các hệ thống giám sát thời gian thực, có khả năng phân tích mẫu giao dịch lịch sử, xác định hành vi đáng ngờ và phát hiện các rủi ro tuân thủ tiềm ẩn dựa trên các từ khóa cảnh báo như “quốc gia có rủi ro cao” hoặc “nguồn không được xác minh”.
Số hóa tài liệu
Phần mềm OCR trong ngân hàng giúp tạo ra hồ sơ kỹ thuật số, mở ra tiềm năng phân tích xu hướng, xác định mẫu và cải thiện dịch vụ khách hàng dựa trên thông tin có sẵn.
Ví dụ, nếu ngân hàng muốn tổ chức chiến dịch để quảng bá khoản vay nhà mới, họ có thể sử dụng OCR để phân tích các đơn xin vay trong quá khứ để xác định mẫu của người vay thành công. Với kết quả của nghiên cứu này, họ có thể nhắm mục tiêu sản phẩm đến nhân khẩu học và tâm lý học của nhóm mục tiêu người vay thành công.
>>> XEM THÊM: Số hóa dữ liệu là gì? Quy trình và phần mềm khuyên dùng
Xác minh eKYC (electronic Know Your Customer)
Giả sử khách hàng sử dụng ứng dụng ngân hàng, đăng ký mở tài khoản ngân hàng từ xa và nộp hóa đơn tiện ích làm bằng chứng địa chỉ. Nền tảng OCR có thể trích xuất và xác minh chi tiết địa chỉ đối chiếu với cơ sở dữ liệu địa chỉ quốc gia.
Nó có thể xử lý nhiều tài liệu khác nhau, từ tài liệu eKYC đến hộ chiếu, giấy phép lái xe và hóa đơn. Điều này đặc quan trọng ở các nước đang phát triển nơi các hình thức nhận dạng thay thế phổ biến.
Công nghệ OCR trích xuất thông tin từ tài liệu tài chính và lưu trữ. Nó cũng có thể giúp phát hiện gian lận và gắn cờ các điểm không nhất quán trong tài liệu.
>>> XEM THÊM: OCR vs IDP: Đâu là sự khác biệt?
Cách triển khai công nghệ OCR trong ngân hàng
OCR đã cách mạng quy trình xử lý tài liệu trong các lĩnh vực ngân hàng và tài chính, giải quyết các vấn đề như thiếu phòng lưu trữ đầy bụi, thời gian phê duyệt và onboarding lâu. Dưới đây là các bước triển khai công nghệ OCR trong ngân hàng chi tiết:
Đánh giá nhu cầu kinh doanh
Những thách thức của ngân hàng gồm thời gian chờ đợi dài trong xử lý đơn đăng ký hoặc onboarding khách hàng bị trì hoãn.
Hiểu cách dữ liệu chảy qua các phòng ban trong xử lý khoản vay, xác minh eKYC, mở tài khoản và xử lý séc để xác định các khu vực có khối lượng giấy tờ cao và trích xuất dữ liệu thủ công. Những quy trình này rất phù hợp cho số hóa dựa trên OCR.
Thiết lập lộ trình triển khai rõ ràng
Xem xét các yếu tố như khối lượng xử lý dữ liệu, hệ thống legacy hiện có, sự sẵn sàng của nhân viên và quy trình cần được số hóa, cùng với ngân sách và nguồn lực cần thiết cho việc triển khai thành công.
Xem xét triển khai OCR trong một phòng ban cụ thể, sau đó triển khai theo từng giai đoạn trong toàn bộ ngân hàng. Ví dụ, nó có thể là bộ phận cho vay, nơi xác minh tài liệu mất nhiều tuần và có tỷ lệ từ bỏ đơn đăng ký cao.
Chọn giải pháp OCR phù hợp
Xem xét các yếu tố sau: Tỷ lệ chính xác (giải pháp OCR với tỷ lệ chính xác cao cho tài liệu được xử lý như biểu mẫu thuế, tài liệu vay và eKYC), Khả năng xử lý tài liệu (nếu nó xử lý các định dạng có cấu trúc như PDF, JPEG, TIFF, định dạng không có cấu trúc như biểu mẫu viết tay hoặc ghi chú, hoặc tài liệu bán cấu trúc),
Khả năng mở rộng (nếu nó phát triển theo nhu cầu mở rộng của bạn như xử lý tài liệu khối lượng cao) và, Khả năng tích hợp (API OCR được xây dựng sẵn hoặc tương thích với các công cụ bạn đã sử dụng) Yêu cầu demo sản phẩm và nghiên cứu trường hợp, và xem xét các ngành mà họ phục vụ để có cái nhìn đúng đắn.
>>> XEM THÊM: Nhận dạng chữ viết tay bằng công nghệ OCR với FPT AI Read
Tích hợp với hệ thống hiện có
Hợp tác với phòng IT và hiểu những gì nhóm kỹ thuật của phần mềm OCR cần cho việc triển khai suôn sẻ để đảm bảo dữ liệu chảy hiệu quả, giảm thiểu công việc thủ công. Điều này có thể liên quan đến việc cấu hình các API hoặc kết nối được xây dựng sẵn giữa nền tảng OCR và hệ thống ngân hàng cốt lõi.
Phần mềm OCR bạn chọn phải tích hợp với hệ sinh thái công nghệ hiện có, bao gồm CRM, ERP và các hệ thống khác.
Đào tạo và hỗ trợ người dùng
Việc triển khai giải pháp OCR thành công phụ thuộc vào việc áp dụng và thành thạo của nhân viên bạn. Giải thích cho nhân viên cách công nghệ sẽ không thay thế họ mà cải thiện năng suất của họ để loại bỏ sự kháng cự áp dụng.
Đào tạo họ sử dụng hệ thống OCR để tối đa hóa việc áp dụng.
Mời nhân viên hỗ trợ của giải pháp OCR để tiến hành đào tạo chuyên sâu về phần mềm của họ và hợp tác với nhóm IT để truyền bá kiến thức tốt hơn trong nhân viên. Điều này để tiếp tục kiểm tra các bản cập nhật phần mềm và tính năng mới bạn muốn áp dụng.
Giám sát và tối ưu hóa liên tục
Giám sát liên tục hiệu suất của giải pháp OCR để tối ưu hóa nó và đạt được mục tiêu của bạn đúng thời hạn. Thường xuyên đánh giá tỷ lệ chính xác, tỷ lệ lỗi và thời gian xử lý.
Chủ động lấy phản hồi từ khách hàng ngân hàng của bạn về trải nghiệm của họ với hệ thống OCR. Thực hiện các đề xuất liên quan để nâng cao trải nghiệm người dùng và hiệu suất đỉnh cao. Điều này có thể liên quan đến việc tinh chỉnh cài đặt OCR với nhóm, xác định lại quy trình làm việc hoặc khám phá các tính năng nâng cao do giải pháp OCR cung cấp.
>>> XEM THÊM: ICR là gì? Tìm hiểu về công nghệ nhận dạng ký tự thông minh
Đảm bảo bảo mật và quyền riêng tư dữ liệu
Thực hiện các biện pháp bảo mật mạnh mẽ, như mã hóa kép, truy cập dựa trên vai trò, mã hóa khi nghỉ hoặc trong quá trình truyền tải, và xác minh bảo mật kép, như OTP hoặc dấu vân tay, để thu hút sự tin tưởng của người dùng.
Nền tảng OCR phải tuân thủ các quy định về quyền riêng tư dữ liệu liên quan trong ngành và quốc gia của bạn.
Tùy chỉnh quy trình làm việc
OCR trong ngân hàng đòi hỏi việc điều chỉnh quy trình làm việc cho các tài liệu cụ thể.
Ví dụ, đơn xin vay với tài liệu thu nhập được quét sẽ được gửi tự động đến bộ phận xử lý khoản vay để phân tích thêm. Điền sẵn các trường liên quan trong biểu mẫu hiện có dựa trên dữ liệu được trích xuất từ biểu mẫu thuế thu nhập, sao kê ngân hàng hoặc bất kỳ biểu mẫu nào khác để loại bỏ các bước nhập dữ liệu thủ công.
Tóm lại, lợi ích của việc triển khai công nghệ OCR trong ngân hàng là rất lớn, đặc biệt là khi các hệ thống fintech hiện đại đang cạnh tranh với ngân hàng về khách hàng và doanh thu. Nhờ OCR, ngân hàng sẽ có được:
- Tỷ lệ onboarding khách hàng cao
- Năng suất nhân viên cao hơn
- Cải thiện độ chính xác trích xuất dữ liệu
- Chi phí hoạt động thấp hơn
- Số hóa tài liệu dẫn đến khả năng tìm kiếm nhanh hơn và cải thiện khả năng truy cập
Đối với người tiêu dùng, điều này có nghĩa là ít lo lắng hơn khi tải lên nhiều tài liệu, phê duyệt nhanh hơn, ít qua lại và xử lý khoản vay nhanh hơn. Hy vọng bài viết đã mang đến cho bạn các thông tin bổ ích.
>>> XEM THÊM:
