ВТБ Факторинг внедрил искусственный интеллект для анализа электронной отчетности

ВТБ Факторинг вместе с IT-компанией GreenData внедрил новый функционал, который в два раза позволяет упростить анализ электронной отчетности и сократить время на ее размещение в своей системе.

Документы автоматически распознаются из PDF-файла, что ускоряет процесс их преобразования в нужный формат для дальнейшей обработки в аналитической системе. Искусственный интеллект способен распознавать отчетность с точностью от 80% в соответствии со стандартом РСБУ (Российские стандарты бухгалтерского учета). На выходе данные хранятся на внутренних серверах ВТБ Факторинг, что обеспечивает их защиту от несанкционированного доступа.

GreenData при разработке использовала искусственный интеллект и машинное обучение. В результате был создан кастомизированный продукт, учитывающий все требования ВТБ Факторинг к высокой степени защиты данных. GreenData успешно сотрудничает с ВТБ Факторинг в части автоматизации процессов финансирования кредиторской и дебиторской задолженности с 2017 года. В рамках совместной работы были реализованы проекты по автоматизации расчета риск-моделей, созданию системы индивидуального мониторинга контрагентов, а также локальные улучшения действующих систем.  

Компании сотрудничают в части автоматизации процессов финансирования кредиторской и дебиторской задолженности с 2017 года. Совместно они реализовали проекты по автоматизации расчета риск-моделей, созданию системы индивидуального мониторинга контрагентов, а также локальные улучшения действующих систем.  

«Чтобы оптимизировать обработку и оцифровку финансовых данных, мы решили создать вспомогательный автоматизированный инструмент с необходимым качеством распознавания документов и высокой скоростью работы. В конце 2021 года мы начали испытания, а сегодня интегрировали его для работы в ВТБ Факторинг. Автоматическое распознавание бухгалтерской отчетности контрагентов оказало положительный эффект на скорость обработки и мониторинга финансовых данных, и, как следствие, на скорость вынесения кредитных решений», – прокомментировал директор по рискам ВТБ Факторинг Игорь Клюев.

«Коллеги из ВТБ Факторинг обратились к нам с задачей по автоматизации отчётности от клиентов. Ключевым требованием было качество распознавания не менее 80%. Для обучения нейросети использовали библиотеки данных из свободного доступа – знаки, буквы, цифры и ключи. Качество данных при загрузке определяется автоматически, а пользователь сверяет только итоговые суммы, чтобы убедиться в том, что данные внесены верно. Сейчас мы продолжаем работу над оптимизацией системы, чтобы она работала ещё быстрее и эффективнее», – отметила Мария Коваленко, руководитель проекта со стороны GreenData.