Автоматизация обработки банковской информации и возможности ее использования в финансово-кредитной системе

Рис.5 Резервы под обесценивание кредитов, млн. руб.

2010 год стал годом восстановления  и продолжения посткризисного  развития розничного бизнеса  ЮниКредит Банка. Банку удалось сохранить устойчивые позиции на рынке розничных банковских услуг, восстановив при этом их в тех сегментах, на которые негативно повлиял кризис 2008–2009 года.

Динамика банка по количеству клиентов представлена  на следующем рисунке.

Рис.6 Число клиентов банка.

 

 

2.2 Анализ особенностей автоматизации  документооборота в банках

 

К сожалению, комплексного и одновременно во всех отношениях хорошего решения проблемы автоматизации документооборота в банках практически нет. И связано это, в первую очередь, со спецификой данной области. Например, в АБС (автоматизированной банковской системе) может быть достаточно функциональной одна часть и весьма слабой другая. Например «сильный», гибкий, логичный модуль обработки межбанковских платежей и весьма запутанный и слабофункциональный кредитный. Или же может полностью отсутствовать в рамках единой АБС автоматизация внутреннего административного документооборота, не связанного с прохождением финансовых документов.

Часто ИТ-подразделения прибегают к автоматизации различных потоков документооборота с помощью разных продуктов. Но и в этом случае возникает необходимость выработки единых корпоративных стандартов и требований к различным частям единой системы автоматизации документооборота. Необходимо добиться, чтобы система, состоящая из ПО разных фирм-разработчиков, имела целостную структуру, поддерживающую единый системный документооборот.

Надо отметить, что существуют АБС, в рамках которых возможны доработки, в том числе и силами ИТ-подразделений банков. Соответственно, для этого необходимо иметь в штате подходящих специалистов.

Системный подход и унификация, масштабируемость и квалифицированная служба поддержки фирмы разработчика – вот, пожалуй, основные критерии в выборе АБС (если абстрагироваться от стоимостной составляющей). Кроме того, выбор АБС помимо всего прочего должен основываться на реальной оценке профессионального уровня и квалификации сотрудников ИТ-подразделения.

Остановимся на некоторых, свойственных банковской сфере специфических моментах. Банк, являясь финансовым агентом, по сути своей - обслуживающая организация. Исходя из этого, в дальнейшем будем опираться на отношения двух основных субъектов - банка и клиента.

Обработка информации в банке осуществляется в рамках автоматизированной банковской системы обработки информации - в дальнейшем АБС. Документооборот в банке можно условно разделить на два основных потока: административный и операционный.

Административный документооборот не пересекается с обслуживанием клиентов, а направлен на обслуживание деятельности самого банка, его внутренней отчетности. Это внутренние приказы, распоряжения, служебные записки, технические задания и прочее. Сюда же включается документооборот, связанный с обслуживанием финансовых операций самого банка (внутренняя бухгалтерия). Операционный поток завязан на обслуживании клиентуры. Здесь обрабатываются финансовые документы клиентов, их заявки, договора и прочее. Остановимся подробнее на втором потоке документооборота, связанного с основной деятельностью банка. (Надо отметить, что многие методы обработки документов приемлемы как для административного, так и для операционного потоков документооборота).

Обслуживание клиента в банке осуществляется в отведенный отрезок времени, называемый операционным временем (обычно рабочие дни с 9 до 15). В этот период банк осуществляет основные операции по обслуживанию клиента. Операционное обслуживание происходит в рамках рабочего дня (например, с 8 до 18), который часто в системах автоматизации называется операционным днем. Операционный день является основным объектом АБС, в котором осуществляется фиксация определенных финансовых транзакций и за который делается основной отчет банка – баланс. Кроме операций, проводимых в операционное время, в рамках рабочего дня осуществляются различные операции по подготовке и ведению отчетности, анализу данных, а также операции, связанные с административным документооборотом.

Сегодня перспективные разработки построения систем управления информацией в электронном виде связаны с распознаванием образов. В начале 90-х гг. появились технологические разработки, связанные с индексацией и поиском документов, в которых используются результаты, полученные в области искусственного интеллекта и нейронных сетей. [11]

С помощью возможностей распознавания компьютер сможет «прочесть» отсканированный текст. А затем воссоздать первоначальный вид страницы со всеми имеющимися графическими элементами в электронном виде. Использование распознавания текста после сканирования печатного издания позволяет не только обеспечить доступ к нему широкого круга лиц, но и сохранить редкий экземпляр документа. Современные технологии позволяют решить проблему разрушения бумаги при частом использовании. Это подразумевает, что теперь материалы, хранящиеся в архивах, фондах, библиотеках и редких коллекциях, могут быть активно использованы за счет электронных дубликатов.

В чистом виде такая возможность может быть полезна для:

- сохранения уже имеющейся на бумажном носителе информации в электронном виде;

- быстрого поиска необходимой информации;

- удобства пользования информацией, представленной в электронном виде для большого количества одновременно работающих пользователей.

Распознавание текста позволяет увеличить удобство работы с информацией за счет преобразования данных на отсканированном изображении в удобные форматы текстовых редакторов (doc, pdf и т.п.). Таким образом, появляется возможность модифицировать полученный текст, использовать его в своих документах, печатать, а также осуществлять контекстный поиск.

Работы по распознаванию отсканированного текста можно подразделить на несколько этапов:

Распознавание структуры документа. С помощью специального программного обеспечения производится распознавание структуры документа. Стоит отметить, что современное ПО имеет режим автоматического определения типа, размера и структуры фрагментов изображения (текст, таблица, рисунок), но опыт свидетельствует, что необходимо обязательно проверять правильность определения фрагментов и проводить их корректировку.

Распознавание текста. На этом этапе особенно важно правильно установить параметры программы, чтобы минимизировать ошибки распознавания. Количество ошибок распознавания зависит от таких параметров, как полиграфическое качество документа, размер и контрастность текста, сложность взаимного размещения элементов документа.

Проверка правильности распознавания. С помощью встроенных средств производится визуальная проверка соответствия неуверенно распознанных символов.

Проверка орфографических ошибок. С помощью 2 этапа, как правило, не удается от всех ошибок, поэтому необходимо также проводить проверку орфографии, например, встроенными средствами Microsoft Word.

Форматирование и оформление результирующего документа. На этом этапе формируется результирующий документ (как правило, в Microsoft Word). Устанавливаются единообразные значения параметром шрифта и абзацев. Производится размещение и формирование таблиц. Осуществляется ручной дополнительный ввод текста, формул, таблиц, автоматизированное распознавание которых не удалось произвести. Фактически, можно добиться практически полной схожести результата с исходником, включая параметры шрифтов и верстку документа.

Общее название программ для распознавания текста – Optical Character Recognition (OCR). Сейчас на рынке представлено несколько десятков подобных специализированных программных продуктов и среди них российские версии занимают одни из ведущих позиций.

Программы OCR «низкого уровня» переводят текст на бумаге в набор символов и далее предлагают самостоятельно разобраться с тем, что получилось. Для простых текстовых документов это вполне приемлемый уровень. Но если документ, который находится на сканере, имеет сложную структуру (с графическими вставками или таблицами и пр.), то такая программа сделает столько ошибок, что неизвестно, что проще – набирать текст вручную или редактировать то, что выдал сканер. [10]

Профессиональная программа OC, с помощью которой сканер сможет распознать не только символы, но и структуру документа, «понимает», где находится графика, где простой текст, где таблица. И, соответственно, делит документы на фрагменты, а каждый фрагмент согласно его свойствам вставляет в конечный файл. Разумеется, график или чертеж программа не трогает вовсе – «понимает», что здесь нечего распознавать. Она пытается восстановить таблицы именно той структуры, какой они были в оригинальном документе (с таким же распределением ячеек по столбцам и строкам).

Основное назначение OCR-систем состоит в анализе отсканированного знака и присвоении фрагменту изображения соответствующего символа. Большинство программ оптического распознавания текста работают с изображением, которое получено через факс-модем, сканер или другое внешнее устройство, например, фотоаппарат. Сначала OCR должен разбить страницу на блоки текста, основываясь на особенностях правого и левого выравнивая и наличия нескольких колонок. Затем распознанный блок разбивается на строки, которые делятся на непрерывные области изображения, соответствующего отдельным буквам.

Алгоритм распознавания делает предположения относительно совпадения этих областей с символами, а затем происходит выбор каждого символа, в результате чего страница восстанавливается в символах текста, причем, как правило, в соответствующем формате. OCR-системы могут достигать наилучшей точности распознавания свыше 99,9% для чистых изображений, составленных из обычных шрифтов. На первый взгляд такая точность распознавания кажется идеальной, но уровень ошибок все же удручает, потому если имеется приблизительно 1500 символов на странице, то даже при коэффициенте успешного распознавания 99,9% получается одна или две ошибки на страницу. В таких случаях на помощь приходит метод проверки по словарю. То есть, если какого-то слова нет в словаре системы, то она по специальным правилам пытается найти похожее. Но это все равно не позволяет исправлять 100% ошибок, что требует человеческого контроля результатов.

Ускорить проверку результата и сделать ее более надежной пользователю поможет встроенная программа проверки орфографии.

После завершения процесса распознавания OCR-системы сохраняют формат исходных документов, присваивают в нужном месте атрибуты абзаца, сохраняют таблицы, графику и т.д. Современные программы распознавания поддерживают все известные текстовые и графические форматы и форматы электронных таблиц, а некоторые поддерживают такие форматы, как HTML и PDF. [10]

Современную OCR-систему отличают:

- отличное качество распознавания и точное сохранение оформления;

- документ анализируется и обрабатывается целиком, что позволяет понять такие элементы его внутренней структуры, как верхние и нижние колонтитулы, сноски, подписи к картинкам и диаграммам, стили, шрифты и т.д.;

- распознавание многоязычных документов (система может работать с документами на 184 языках);

- распознавание цифровых фотографий документов (сейчас для распознавания необязательно оснащать компьютер сканером). Система распознавания позволяет распознавать фотографии документов, сделанные цифровой камерой. Рекомендуется использовать цифровой фотоаппарат с разрешением матрицы 4 Мпикс и выше;

- распознавание гиперссылок (OCR-система находит в тексте ссылки на веб-сайты, адреса электронной почты, файлы и воспроизводит их в выходных документах;

- сохранение результатов (программа легко и быстро экспортирует результаты распознавания в популярные офисные приложения. Среди них Microsoft Word, Microsoft Excel, Microsoft PowerPoint, Lotus Word Pro, Corel WordPerfect, OpenOffice);

- большой выбор форматов сохранения (распознанный текст можно сохранить в различных форматах: PDF, PDF/A, DOCX, XLSX, RTF, DOC. XLS, CSV, TXT, HTML, DBF и др.);

Исследования, проведенные среди пользователей, показали, что при работе с OCR-системой важными являются следующие параметры:

точность распознавания - 95%;

точность сохранения оформления в документах для текстовых процессоров (в форматах MS Word, MS Excel, Word Pro, Word Perfect) - 89%;

точность сохранения оформления для последующей электронной публикации (в форматах PDF, HTML) - 87%;

работа с таблицами и многоколоночными текстами - 87%;

простота использования - 85%;

надёжность работы - 82%;

удобный поиск ошибок и сверка с оригиналом - 80%;

работа с цветом (сохранение цветных картинок и цвета шрифта, фона) - 63%;

прямой экспорт в другие приложения - 61%;

скорость - 55%;

многоязычное распознавание - 25%.

Работа с современными OCR-системами, как правило, не вызывает особых затруднений. Большинство таких систем имеют простейший автоматический режим «Сканируй и распознавай» (Scan&Read). Весь процесс переноса текста с бумаги на компьютер (от сканирования до сохранения результата) займет меньше одной минуты (время зависит от документа, возможностей используемого компьютера и сканера). И «электронный» документ будет выглядеть точно так же, как бумажный оригинал. [10]

Но перевод документов в электронный вид в графическом формате – это только часть процесса. Данные из электронной копии еще нужно ввести в информационную систему, а саму копию документа в электронный архив. [17]