Korea Deep Learning i IBK skracają obsługę wniosków o 88%

Korea Deep Learning i bank IBK (Industrial Bank of Korea) zakończyły pilotaż automatyzacji obsługi wniosków o rekompensatę dla ofiar vishingu, czyli oszustw telefonicznych. Agent AI oparty na modelu wizyjno-językowym (VLM) skrócił czas przetwarzania dokumentów o 88%, jak poinformowano 30 października.

Testy prowadzono od kwietnia do sierpnia wspólnie z działem wsparcia klientów finansowych banku. System analizuje wnioski i dowody tożsamości przesyłane faksem, wyciąga potrzebne dane i odciąża pracowników. Dotąd musieli oni ręcznie sprawdzać każdy dokument i wpisywać informacje do systemu, co opóźniało reakcję na zgłoszenia.

Więcej niż OCR

Rozwiązanie bazuje na agencie DEEP Agent for Finance, przeznaczonym dla sektora finansowego. Rozpoznaje typ dokumentu, wyodrębnia kluczowe dane, a na podstawie treści wnioskuje także o rodzaju przestępstwa. Tradycyjne OCR skupia się na odczycie znaków, natomiast VLM uwzględnia również układ wizualny i kontekst dokumentu.

Według wyników pilotażu dokładność rozpoznawania tekstu drukowanego wyniosła 100%, a pisma odręcznego ponad 97%. Klasyfikacja dokumentów i ocena typu przestępstwa osiągnęły 100% w kryteriach testu. W części pól dokładność była nawet o 20,4 punktu procentowego wyższa niż w dotychczasowym AI-OCR.

System porównuje wyniki AI-OCR i VLM. W zależności od poziomu pewności przetwarza sprawę automatycznie albo kieruje ją do weryfikacji przez człowieka; ostateczną decyzję zawsze podejmuje pracownik banku. Całość działa on-premise w sieci wewnętrznej, więc dane finansowe nie trafiają do zewnętrznej chmury.

Dalsze plany

Projekt otrzymał wyróżnienie w kategorii pilotaży usług AI w konkursie „2026 Public Institution AI Innovation Challenge”, organizowanym przez ministerstwa finansów i nauki oraz ICT. IBK odebrał za niego nagrodę ministerialną.

Bank chce wdrożyć technologię w rzeczywistej obsłudze ofiar w pierwszej połowie przyszłego roku. Korea Deep Learning zamierza rozszerzać automatyzację dokumentów wśród instytucji finansowych i publicznych.