.svg)
أتمتة المستندات في الخدمات المالية هي معالجة تعتمد على الذكاء الاصطناعي لسير عمل المستندات التي تعتمد عليها البنوك وشركات الإقراض والتأمين، مثل طلبات التقديم، وملفات "اعرف عميلك" (KYC)، وكشوف الحسابات، وحزم القروض، والمطالبات، حيث يتم أتمتة تصنيف البيانات واستخراجها والتحقق منها وتوجيهها، وهي مهام كانت المؤسسات التي تخضع لمتطلبات امتثال صارمة تعتمد فيها تاريخياً على فرق مراجعة يدوية.
في عمليات ضم العملاء الجدد و"اعرف عميلك" (التحقق من مستندات الهوية واستخراج بياناتها ومطابقتها مع قوائم المراقبة)، وعمليات الإقراض (تصنيف مستندات الدخل والأصول وإدخالها في أنظمة الإنشاء)، وعمليات المطالبات والخدمات (فرز المراسلات وتوجيهها بناءً على محتواها). كل مجال من هذه المجالات يتسم بحجم عمل كبير، وقواعد معقدة، ومواعيد نهائية صارمة، وهو بالضبط النطاق الذي تتفوق فيه دقة الاستخراج ومسارات التدقيق على الأداء البشري.
لا يمكن للمؤسسات المالية التعامل مع الأتمتة كصندوق أسود؛ فالهيئات التنظيمية تتوقع قرارات قابلة للتفسير، ومسارات تدقيق كاملة لما تم استخراجه والمنطق المستخدم في ذلك، والاحتفاظ بالسجلات وفقاً لفئاتها، ومعالجة البيانات التي تبقي المعلومات المالية للعملاء ضمن الحدود المعتمدة. هذه النقطة الأخيرة تستبعد بشكل متزايد واجهات برمجة تطبيقات الذكاء الاصطناعي الاستهلاكية، وتفضل المنصات التي تقوم بعمليات الاستخراج داخل بيئة المؤسسة نفسها.
تعمل ioMoVo على أتمتة تدفقات المستندات المالية باستخدام تقنية التعرف الضوئي على الحروف (OCR) متعددة اللغات، وتصنيف واستخراج البيانات بالذكاء الاصطناعي، وسجلات تدقيق كاملة، مع إمكانية النشر محلياً أو في بيئات معزولة (air-gapped) لضمان عدم خروج البيانات المالية للعملاء من البنية التحتية للمؤسسة. طالع صفحة إدارة المستندات في ioMoVo.
عادةً ما يتم اعتماد المعالجة المباشرة فقط عند تجاوز عتبات ثقة معينة، مع وجود مراجعة بشرية لما دون ذلك، حيث يتم ضبط العتبة وفقاً لنوع المستند ومستوى المخاطر.
نعم، عندما تكشف المنصة عن البيانات التي تم استخراجها، ودرجات الثقة، والنماذج المعتمدة على الإصدارات، وهي العناصر التي تقوم فرق مخاطر النماذج بتدقيقها.