Работа с документами
Клиент:
Банки, финансовые учреждения, розничные торговцы и государственные учреждения. Подробности — под NDA.
Банки, финансовые учреждения, розничные торговцы и государственные учреждения. Подробности — под NDA.
Проблема:
С задачей оцифровки документов сталкиваются во многих организациях. Нередко целые отделы или рабочие группы заняты процессом перевода изображений документов в цифровой формат. Кроме значительных затрат времени, часто при работе с документами сказывается человеческий фактор, люди ошибаться или не замечать тонкие различия в изображениях, а ручной контроль и анализ данных требует дополнительных ресурсов.
С задачей оцифровки документов сталкиваются во многих организациях. Нередко целые отделы или рабочие группы заняты процессом перевода изображений документов в цифровой формат. Кроме значительных затрат времени, часто при работе с документами сказывается человеческий фактор, люди ошибаться или не замечать тонкие различия в изображениях, а ручной контроль и анализ данных требует дополнительных ресурсов.
Решение:
Нейронные сети можно использовать для распознавания содержимого чеков и паспортов, выполняя оптическое распознавание. Оно использует алгоритм машинного обучения для интерпретации и распознавания символов на изображении. Обучив нейронную сеть на большой коллекции изображений, ее можно использовать для точного распознавания. Эти сети могут идентифицировать личные данные из паспорта, таких как имя, дата рождения, страна происхождения и другие детали, а также находить любые подделки или несоответствия. Их также можно использовать для обнаружения фотографии в паспорте, что позволяет сопоставлять ее с другими базами данных и документами, удостоверяющими личность.
Кроме того нейронные сети будут полезны банкам, финансовым учреждениям и розничным торговцами для автоматизации обработки чековой информации, такой как получатель платежа, суммы и даты. Это может уменьшить количество ошибок и сэкономить время в ручных процессах. Нейронная сеть будет обучаться с использованием помеченных данных, таких как изображения чеков с соответствующей информацией.
Нейронные сети можно использовать для распознавания содержимого чеков и паспортов, выполняя оптическое распознавание. Оно использует алгоритм машинного обучения для интерпретации и распознавания символов на изображении. Обучив нейронную сеть на большой коллекции изображений, ее можно использовать для точного распознавания. Эти сети могут идентифицировать личные данные из паспорта, таких как имя, дата рождения, страна происхождения и другие детали, а также находить любые подделки или несоответствия. Их также можно использовать для обнаружения фотографии в паспорте, что позволяет сопоставлять ее с другими базами данных и документами, удостоверяющими личность.
Кроме того нейронные сети будут полезны банкам, финансовым учреждениям и розничным торговцами для автоматизации обработки чековой информации, такой как получатель платежа, суммы и даты. Это может уменьшить количество ошибок и сэкономить время в ручных процессах. Нейронная сеть будет обучаться с использованием помеченных данных, таких как изображения чеков с соответствующей информацией.
