Проект

"Газпромбанк" внедрил в мобильное приложение решение для распознавания QR-кодов

Заказчики: Газпромбанк (ГПБ)

Москва; Финансовые услуги, инвестиции и аудит

Продукт: Smart ID Engine (ранее Smart IDReader)
На базе: Искусственный интеллект (ИИ, Artificial intelligence, AI)

Дата проекта: 2019/06 — 2023/12
Технология: СЭД - Системы потокового распознавания
подрядчики - 183
проекты - 1320
системы - 202
вендоры - 128

2022

Система распознавания документов

Сроки проекта: Декабрь 2021-Декабрь 2022

Система распознавания QR

Сроки проекта: Декабрь 2021-Декабрь 2022

2021: Система распознавания документов

Сроки проекта: Декабрь 2020-Декабрь 2021

2020

Внедрение модуля распознавания QR-кодов

27 ноября 2019 года компания Smart Engines сообщила, что Газпромбанк внедрил решение на основе искусственного интеллекта для распознавания QR-кодов.

В обновленной версии мобильного приложения Газпромбанка встроен модуль распознавания QR-кодов, разработанный российскими специалистами в области создания систем искусственного интеллекта из компании Smart Engines. Внедренная технология используется для приема платежей по QR-кодам в рамках системы быстрых платежей Банка России и оплаты квитанций в мобильном приложении Газпромбанка — «Телекард 2.0».

«
Распознавание QR-кодов является одним из ключевых и базовых элементов современных банковских приложений. От качества работы этой технологии зависит удобство наших клиентов при оплате квитанций ЖКУ, бюджетных и налоговых платежей. Для нас важно, что решение Smart Engines предоставляет высокую точность и скорость распознавания QR-кодов даже на телефонах среднего и нижнего ценового сегмента,
отметила начальник управления развития цифровых продуктов и проектов Елена Пиляр
»

Для того, чтобы распознать QR-код в мобильном приложении, пользователю достаточно показать его камере телефона или сфотографировать его. Распознавание осуществляется в режиме реального времени и занимает 1-2 секунды. Процесс безопасен точки зрения работы с данными, так как все вычисления выполняются на устройстве пользователя без передачи изображений на обработку во внешние сервисы.Банковская цифровизация: ускоренное импортозамещение и переход на инновации. Обзор и рейтинг TAdviser 13.2 т

Поставку решения и услуги по его интеграции в мобильную ИТ-экосистему ГПБ выполнила компания NVI Solutions. Добавленная функциональность по распознаванию QR-кодов доступна в актуальных версиях мобильного приложения Газпромбанка «Телекард 2.0» для iOS и Android.

Внедрение решения Smart IDReader

7 октября 2019 года компания Smart Engines сообщила, что «Газпромбанк» приобрел технологическое решение на базе искусственного интеллекта, которое позволит повысить эффективность обработки поступающих заявок на кредиты. Внедренные технологии дают возможность полностью автоматизировать процесс «кредитного конвейера» за счет распознавания данных российского паспорта заявителя и справки по форме 2-НДФЛ и довести количество автоматически извлекаемых атрибутов по одному заемщику до нескольких сотен.

«
Этап заполнения данных в заявке на кредит важен для нас как для выполнения процедур предкредитной обработки, так и для удобства обслуживания клиентов. Использование технологий искусственного интеллекта для распознавания документов позволяет существенно повысить качество данных, предоставляемых в заявке, а также скорость принятия решений и тем самым добиваться максимального эффекта от роботизации,
отметила начальник Департамента рисков розничного бизнеса Газпромбанка Екатерина Котова
»

Разработанное техническое решение за счет автоматического распознавания документов позволит повысить качество вводимой информации при подаче кредитных заявок, сократить затраты банка на опрос внешних систем, минимизировать кредитные риски, ускорить время принятия решения, а в перспективе сократить время на ввод заявки, как со стороны сотрудника Банка, так и со стороны клиентов при вводе заявки в digital-каналах обслуживания.

Разработчик используемой в проекте системы искусственного интеллекта для распознавания документов - российская компания Smart Engines. Точность распознавания и скорость обработки документов на фотографиях обеспечивается независимо от того, при каком освещении и каким устройством они были сделаны. Поставку решения и услуги по его интеграции в ИТ-экосистему ГПБ выполнила компания NVI Solutions.