KI-Bildanalyse – wie Technologie Kosten senkt

Verbraucher verlassen sich auf eine Vielzahl von Zahlungsoptionen – Bargeld, digital, Überweisungen und Schecks. Während die Schecknutzung in den letzten Jahren weiter zurückgegangen ist, ist sie immer noch eine wichtige Zahlungsoption weltweit. Das macht digitale (Fern-)Scheckeinzahlung wichtiger denn je. Verbraucher und Unternehmen wünschen einfachere Wege, ihre Konten aufzustocken, insbesondere da Finanzinstitute (FIs) weiterhin Filialen schließen.

Check-Imaging- und Remote-Deposit-Capture-Technologie (RDC), die Fernscheckeinzahlungen ermöglicht, gibt es seit Jahrzehnten. Aber ihre Anwendung ist zunehmend veraltet und nicht für eine digital-first-Welt geeignet. Veraltete Technologie liefert ein schlechtes Kundenerlebnis.

Die Nutzung digitaler Kanäle durch Kunden ist während der Pandemie exponentiell gestiegen, und sie sind nun daran gewöhnt, jederzeit und überall zu banken. Sie erwarten, dass der Service schnell und einfach zu nutzen ist. Niemand möchte mehrere Versuche unternehmen, den FI-Support anrufen oder im schlimmsten Fall die Filiale aufsuchen müssen. Die Möglichkeit, Schecks remote über ihre Banking-App einzureichen, ist daher ein echter Game-Changer für Kunden.

Das gilt auch für das FI. FIs möchten keine Scheckeinzahlungen in der Filiale. Es ist eine Niedrigwerttransaktion, die in Bezug auf den Filialaufwand kostspielig ist – bis zu 100-mal teurer als die digitale Verarbeitung.

Was FIs heute suchen, ist eine Imaging-Lösung, die so modern, intuitiv und schnell ist wie die führenden Banking-Apps von heute. Dies ist mit Fortschritten in der künstlichen Intelligenz (KI) in Verbindung mit Verbesserungen bei Maschinen- und Deep-Learning-Algorithmen möglich. FIs können RDC einfacher in ihr digitales Angebot integrieren und die Genauigkeit verbessern – die führende Imaging-Software kann heute eine 99%-Erkennungsrate für Scheckeinzahlungen erreichen.

Das bedeutet, dass FIs ihre Systeme drastisch vereinfachen können. Viele FIs schichten mehrere Imaging-Systeme übereinander, um gemeinsam maximale Erkennungsraten zu erzielen. Noch für einige Engines können Scheckerkennungsraten jedoch so niedrig wie 60 % sein.

Die Realität ist, dass die meisten bestehenden Erkennungssysteme neuronale Netze (NN) nutzen. Neuere Technologie verwendet jedoch Deep-Learning-Neuronale-Netze (DLNN), die viel mehr Details sehen und mit viel mehr Varianz und Vielfalt von Daten umgehen können als traditionelle NNs. Das bedeutet, dass sie noch mehr wie ein Mensch lesen können. Der Einsatz von DLNNs erweitert die Erkennungsfähigkeiten erheblich.

Die Unterstützung nicht nur von Schwarz-Weiß-Bildern, sondern auch von Graustufen- und Farbbildern ist eine weitere Möglichkeit, die Erkennungsleistung zu steigern.

Selbst mit einer 99%-Genauigkeitsrate aus einer KI-gesteuerten Bilderfassungslösung müssen FIs immer noch die wenigen nicht identifizierten Schecks manuell verarbeiten. Verbesserte Erkennung reduziert diese Bürde und die Servicekosten des FI. Und das Beste: FIs können mehr Fähigkeiten über digitale Kanäle anbieten, die den Kundenerwartungen nach mehr Komfort und modernen, digitalen Erfahrungen entsprechen.

Mit digitaler Transformation als eine der Top-Prioritäten für FIs weltweit ermöglicht der Einsatz neuester Imaging-Technologien FIs, die angebotenen Services für ihre Kunden zu verbessern und gleichzeitig ihr anderes strategisches Ziel der Betriebskostensenkung zu erreichen.