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Automatisation des processus en banque d’investissement

Automatisation du bon de souscription par OCR

Challenge

Une banque d’investissement américaine souhaite disposer d’une solution automatique pour traiter et contrôler le contenu qui lui est régulièrement envoyé.

Cela doit intégrer l’identification, le statut et les modifications de l’instrument financier dans plusieurs outils d’archivage.

Le client souhaite une solution basée sur un processus automatisé de lecture automatique des formulaires de souscription pour identifier les données nécessaires à l’enregistrement d’une souscription ou d’un engagement.

La solution doit être basée sur un module de contrôle des flux avec une interface utilisateur simple pour le suivi et l’intervention manuelle en cas de défaillance.

Solution

Les bons de souscriptions sont remplis manuellement par les clients des sociétés de gestion. Chaque société de gestion les transmet ensuite numériquement à la banque d’investissement. Malheureusement, les données ne sont pas structurées.

Octopeek utilise plusieurs modèles d’OCR étant donné les différents formats existants qu’ils reçoivent. Comme il y a très peu de données étiquetées et pas assez de données pour entraîner les modèles, nous optons pour des modèles OCR déja éprouvés.

Octopeek a réalisé un « Transfert Learning » sur des modèles supervisés de Machine Learning déjà entraînés et a ajouté des dictionnaires « métier » pour améliorer la fiabilité des résultats.

Une note de confiance sur la qualité de l’OCR est donnée à la fin du processus. Un employé valide ensuite le résultat en le prélevant dans un outil logiciel.

Pourquoi Octopeek ?

Les entreprises de la finance doivent passer d’une expérimentation Ad Hoc de l’Intelligence Artificielle à une utilisation par tous les collaborateurs pour améliorer l’efficacité opérationnelle et apporter de la valeur ajoutée.

Octopeek démocratise l’Intelligence Artificielle dans l’entreprise : elle permet la création dynamique et le provisionnement d’applications d’Intelligence Artificielle d’entreprise « tout en un », personnalisables par les business analystes.

Cas d'usages

Connaissance client dans le secteur assurance

Identifier et cibler les clients ayant une deuxième voiture

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Détection de fraude dans l’assurance automobile

Détecter les fournisseurs frauduleux

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Diminuer le taux d’attrition dans les polices d’assurance habitation

Détecter et éviter l’attrition des clients insatisfaits

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Gestion du risque de crédit bancaire

Amélioration du système d’octroi de crédit chez les jeunes

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