Korea Deep Learning وIBK تخفضان وقت معالجة وثائق الاحتيال الهاتفي 88%

أكملت شركة Korea Deep Learning بالتعاون مع بنك IBK (Industrial Bank of Korea) اختبار تقنية لأتمتة معالجة طلبات تعويض ضحايا الاحتيال الهاتفي. وخفّض وكيل الذكاء الاصطناعي المعتمد على نموذج الرؤية واللغة (VLM) زمن معالجة الوثائق بنسبة 88%، بحسب ما أعلنته الشركة في 30 أكتوبر.

جرى المشروع التجريبي بين أبريل وأغسطس مع إدارة دعم المستهلكين الماليين في البنك. يحلل النظام نماذج الطلبات وبطاقات الهوية الواردة عبر الفاكس، ويستخرج المعلومات المطلوبة، ما يخفف العبء عن الموظفين. وكان العاملون في البنك يراجعون كل وثيقة يدويًا ويُدخلون بياناتها في النظام، الأمر الذي أبطأ الاستجابة لحالات الاحتيال.

أبعد من التعرف الضوئي على الحروف

يعتمد الحل على وكيل DEEP Agent for Finance المخصص للقطاع المالي. فهو يميّز نوع الوثيقة ويستخرج بياناتها الأساسية، ويستنتج كذلك نوع الجريمة من محتواها. وبينما تركّز تقنية التعرف الضوئي على الحروف (OCR) على استخراج النص، يحلل نموذج VLM البنية البصرية للوثيقة وسياقها أيضًا.

وبحسب نتائج التجربة، بلغت دقة التعرف على النص المطبوع 100%، وتجاوزت 97% للخط اليدوي. كما حقق تصنيف الوثائق واستنتاج نوع الجريمة دقة 100% وفق معايير التقييم. وفي بعض حقول المعلومات ارتفعت الدقة بما يصل إلى 20.4 نقطة مئوية مقارنة بتقنية AI-OCR السابقة.

يقارن النظام نتائج AI-OCR وVLM، ثم يعالج الحالة تلقائيًا أو يحيلها إلى موظف بحسب درجة الثقة، ويبقى القرار النهائي بيد موظف البنك. ويعمل النظام داخل الشبكة الداخلية للبنك في بيئة محلية (on-premise)، فلا تُرسل البيانات المالية إلى سحابة خارجية.

الخطوة التالية

نال المشروع جائزة التميز في فئة التجارب العملية لخدمات الذكاء الاصطناعي ضمن مسابقة «2026 Public Institution AI Innovation Challenge» التي نظمتها وزارتا الاقتصاد والمالية والعلوم وتكنولوجيا المعلومات. وحصل IBK على جائزة الوزير عن هذا الإنجاز.

ويخطط البنك لتطبيق التقنية في معالجة طلبات الضحايا الفعلية خلال النصف الأول من العام المقبل، فيما تعتزم Korea Deep Learning توسيع أعمال أتمتة الوثائق لدى المؤسسات المالية والحكومية.