OCR im Bankwesen | Automatisierung von Datenextraktion, Kunden-Onboarding und Identitätsprüfung

Der globale Banken- und Finanzdienstleistungssektor (BFSI) zählt in der heutigen datengetriebenen Welt zu den am stärksten regulierten und überwachten Branchen. In den schnelllebigen und datengetriebenen Wirtschaftssystemen von heute muss der Bankensektor Milliarden von Kundendaten – darunter Finanz- und Personeninformationen – verarbeiten. Dies erfordert präzise, ​​ausfallsichere und effiziente automatisierte Lösungen. Manuelle Prozesse sind hingegen sehr fehleranfällig und führen zu finanziellen Verlusten und Unannehmlichkeiten.  OCR im Bankwesen OCR ist eine bahnbrechende Automatisierungstechnologie, die in der Finanzbranche weit verbreitet ist. Vereinfacht ausgedrückt extrahiert die OCR-Technologie Daten aus Papierdokumenten oder digitalen Dokumenten und wandelt sie in maschinenlesbaren Text um, der sich leicht bearbeiten, formatieren und durchsuchen lässt.

Dank seiner außergewöhnlichen Fähigkeiten zur Datenextraktion, Betrugsprävention und Automatisierung ist OCR zu einem integralen Bestandteil von Bankprozessen und -funktionen geworden, was den globalen OCR-Markt auf ein neues Niveau gehoben hat. 70 Mio. US$ bis 2023. Diese Technologie überwindet Barrieren und hilft der Finanzbranche, die Digitalisierung zu beschleunigen.

Das Problem mit papierbasierten Abläufen

Schecks, Formulare, Kontoauszüge und andere papierbasierte Finanzdokumente werden im Bankwesen seit Langem verwendet. Mit der zunehmenden Digitalisierung der Prozesse offenbart die herkömmliche Arbeitsweise jedoch eine erhebliche Schwäche der Branche.

Stellen Sie sich eine Situation vor, in der Ihr Unternehmen:

• Versuchen Sie, Kundeninformationen und Dokumente in einer Online-Datenbank zu sammeln, zu organisieren und zu speichern, um in Zukunft leicht darauf zugreifen zu können.
• Ziel ist die Integration automatisierter Lösungen zur Bewältigung der Digitalisierung.
• Ziel ist es, neue Technologien einzuführen, um den täglichen Betrieb zu verbessern.

In den oben genannten Szenarien blieb die für diese Verbesserungen notwendige Energie bei der Verwendung papierbasierter Dokumente ungenutzt. Das Scannen von Dokumenten mag einfach erscheinen. Die manuelle Vorgehensweise gestaltet sich jedoch komplex. Zunächst wird ein Foto des Dokuments erstellt und als TIFF-Datei gespeichert. Dies entfällt zwar das physische Mitführen von Dokumenten, verhindert aber gleichzeitig den Zugriff von Computern auf die darin enthaltenen Informationen. 

Im Bankwesen decken regulatorische Vorgaben die mit papierbasierten Prozessen verbundenen Einschränkungen zusätzlich auf. KYC-Konformität Aufgrund dieser Anforderungen sind Banken verpflichtet, digitale Abläufe zu nutzen, da die manuelle Bearbeitung der erforderlichen Informationsmenge zeitaufwändig und mühsam wäre.

OCR: Ein revolutionäres Konzept

Die optische Zeichenerkennung (OCR) hat die Welt revolutioniert. Ihre Leistungsfähigkeit, ihre vielfältigen Anwendungsmöglichkeiten und Funktionen sind immens: Von der Überprüfung amtlicher Dokumente wie Personalausweisen bis hin zum Auslesen von Kfz-Kennzeichen – OCR vereinfacht und optimiert Prozesse erheblich, indem sie die Datenerfassung und -extraktion digitalisiert. Anwendungen, die Touristenschilder in Fremdsprachen in die jeweilige Landessprache übersetzen, sind ein hervorragendes Beispiel dafür. OCR-Technologie können den täglichen Arbeitsablauf verändern.

Moderne OCR-Systeme nutzen künstliche Intelligenz und Algorithmen des maschinellen Lernens, um komplexe Muster in Finanzdokumenten zu erkennen, die im Bank- und Finanzwesen von entscheidender Bedeutung sind. Im Bankensektor werden physische Dokumente regelmäßig, manchmal sogar täglich oder mehrmals täglich benötigt, was die Arbeit sehr zeitaufwendig macht. Werden sie jedoch in elektronische Form umgewandelt, eignen sie sich besser für die Langzeitarchivierung. Darüber hinaus bietet OCR die Möglichkeit, umgewandelte Dokumente zu bearbeiten, sodass Informationen in Echtzeit geändert werden können. Hier sind einige wichtige Anwendungsbereiche im Bank- und Finanzwesen, in denen OCR hervorragende Ergebnisse liefert:

• Big Data: Die Verarbeitung und Modellierung großer Datenmengen erfordert, dass alles in digitaler Form vorliegt, damit Informationen mithilfe von Anwendungen oder Software gelesen oder organisiert werden können. Dies lässt sich problemlos realisieren mit OCR-ScannerEs stellt somit einen entscheidenden Schritt für Datenanalyse- und -verwaltungszwecke dar.
• Einhaltung von VorschriftenÄhnlich wie die Bereiche Glücksspiel, Investment und Immobilien gehört die Finanzbranche aufgrund des erhöhten Risikos zu den am stärksten regulierten Branchen. FinanzverbrechenUm regulatorische Vorgaben zu erfüllen und die Millionen von Datenpunkten zu bewältigen, ist die Digitalisierung unerlässlich und kann mithilfe von OCR-Technologie umgesetzt werden. Die Überprüfung bildbasierter Dokumente ist nicht mehr möglich, da Kriminelle ausgeklügelte Methoden zur Manipulation von Datensätzen einsetzen.
• Standardisierung: Da Finanzdokumente in vielfältigen Formen vorliegen, ist es schwierig, sie zu kategorisieren oder so zu organisieren, dass der Datenzugriff reibungslos verläuft. Mithilfe von OCR-Scannern können Banken jedoch Standardformate erstellen, in denen Daten elektronisch erfasst, organisiert und abgerufen werden können.

OCR im Bankwesen | Die perfekte Kombination

Bevor der Bankensektor die digitale Transformation erlebte, war selbst ein grundlegendes Finanztransaktionen Früher dauerte die Bearbeitung mindestens fünf bis acht Werktage, doch in der heutigen datengetriebenen und vollständig digitalisierten Welt werden selbst internationale Transaktionen blitzschnell abgewickelt. Neben KI, ML und anderen transformativen Technologien spielt die optische Zeichenerkennung eine entscheidende Rolle dabei, den Bankensektor bei der Digitalisierung zu unterstützen.

Die heutigen Teenager, die das traditionelle Bankwesen nie mochten und es immer als mühsamen, zeitaufwändigen und quälenden Prozess empfanden, ihre Eltern zur Bank zu begleiten, können jetzt Bankgeschäfte mit wenigen Klicks auf ihren Smartphones erledigen, während sie bequem von zu Hause aus sitzen.

Vor der Einführung von OCR-Banking-Lösungen gab es manuelle Bearbeitungsrückstände und riesige Stapel von Kundenanfragen. Dokumente zur Überprüfung Das hat alles verlangsamt. Dadurch sind die Bankangestellten ständig beschäftigt, während das Unternehmen wertvolle Stunden mit einfachen Aufgaben wie der Bearbeitung eines Schecks oder dem Ausdrucken eines Kontoauszugs verliert.

OCR-Technologie | Wegbereiter für digitales Banking

Im Jahr 2023 benötigen Finanzinstitute keine Mitarbeiter mehr, die speziell für die Erfassung und Eingabe von Scheckdaten in das System zuständig sind. Optische Zeichenerkennung (OCR) scannt das gesamte Dokument automatisch, identifiziert die einzelnen Abschnitte, erstellt eine digitale Vorlage und extrahiert die wichtigsten Informationen innerhalb von Sekunden. OCR-Systeme Sie bestehen aus drei Grundprinzipien, die wie folgt lauten:

1. Vorverarbeitung: Bevor künstliche Intelligenz und Algorithmen des maschinellen Lernens zum Einsatz kommen, stellt die OCR-Technologie sicher, dass die Dokumente präzise gescannt werden. Dabei werden Fehler entfernt, das Bild optimiert und Verzerrungen beseitigt, um die Erkennungsgenauigkeit weiter zu verbessern.
2. Zeichenerkennung: In diesem Schritt werden die Datenfelder ausgewählt, aus denen die Daten extrahiert werden sollen. Dies nennt man Merkmalsextraktion – eine ausgefeilte Methode, die nur die relevanten Daten extrahiert und weniger wichtige Informationen ignoriert, bevor sie diese in maschinenlesbaren Text umwandelt.
3. Nachbearbeitung: Die Nachbearbeitung ist genauso wichtig wie die Vorverarbeitung, da sie dazu dient, Fehler bei der Datenextraktion zu korrigieren und so die Genauigkeit zu erhöhen. Dadurch können KI- und ML-Algorithmen die Ergebnisse anhand einer Liste zuvor gespeicherter Vorlagen für spezifische Finanzdokumente überprüfen und abgleichen.

Automatisieren Sie die Datenextraktion mit Shufti

Seitdem die Welt digitalisiert wurde, hat die optische Zeichenerkennungstechnologie eine entscheidende Rolle dabei gespielt, Unternehmen bei der Transformation ihrer hektischen Geschäftsabläufe zu unterstützen und gleichzeitig die Dateneingabe und -extraktion aus verschiedenen Dokumenten zu automatisieren.

Shufti, ein All-in-One Identitätsprüfung und Dokumentauthentifizierung Der Dienstleister nutzt OCR-Technologie als Kern des Kunden-Onboarding-Prozesses. IDV-PrüfungenDer Bankensektor kann so die Identität und Dokumente seiner Kunden schnell überprüfen, bevor diese ein Konto eröffnen oder Transaktionen durchführen dürfen. Unser OCR-Scanner wird durch KI-Modelle unterstützt, die es ihm ermöglichen, Text zu extrahieren. Ausweispapiere in Sekundenschnelle mit 99% Genauigkeit.

Shuftis OCR für Unternehmen können:

1. Sofortige Datenextraktion von Bildern in Text
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