Распространение PR в Индии
Нью-Дели [Индия], 2 июля: В Индии насчитывается более 6,3 миллиона ММСП, а неудовлетворенная потребность в кредитах составляет около 120 миллиардов долларов США. Доступ к мелким кредитам для ММСП часто является длительным и неопределенным процессом. Кредитование ММСП сталкивается с проблемами кредитного андеррайтинга, необходимого для утверждения и выдачи кредитов. Для андеррайтинга кредита требуются финансовые данные заявителя из множества документов, таких как балансовые отчеты, отчеты о движении денежных средств и отчеты о прибылях и убытках, чтобы оценить риск и финансовое состояние заявителя. ММСП часто не имеют документации и имеют ограниченную кредитную историю, что затрудняет обработку кредитных заявок кредиторами.
Многие финтех-компании работают с кредиторами над улучшением процессов кредитования посредством цифрового кредитования, систем выдачи кредитов и автоматизации за счет использования машинного обучения и интеллектуальных систем. Однако кредиторам ММСП трудно внедрить такие системы, которые работают со стандартной исчерпывающей документацией по андеррайтингу кредитов. Кредиторам ММСП приходится полагаться на банковские выписки за год для анализа финансового состояния своих заявителей. Эти банковские выписки занимают сотни страниц из-за транзакций на небольшие суммы и часто по разным банковским счетам. Группам кредитных операций таких кредиторов требуется в среднем 1-2 дня для анализа этих банковских выписок. Таким образом, кредиторам ММСП необходимы более быстрые системы обработки для решения проблем недостаточно обслуживаемого сегмента ММСП.Finuit, финтех-подразделение Quantrium, в прошлом году работал с растущим региональным кредитором ММСП в Тамилнаде, чтобы изучить их процесс андеррайтинга. Они разработали набор интеллектуальных инструментов обработки документов, отвечающих конкретным потребностям кредиторов ММСП, на основе имеющихся документов, таких как балансовые отчеты, банковские выписки, отчеты о прибылях и убытках и т. д. Арун С. Айер, руководитель бизнеса Finuit, сказал: Потребности ММСП в кредитовании сложны. Мы создали решение, достаточно универсальное для обработки неструктурированных финансовых данных из нескольких источников данных. Общая цель заключалась в том, чтобы сделать процесс получения важной информации из банковских отчетов более быстрым и простым. Мы достигли этого за счет интеграции ИИ. , инструменты НЛП и аналитические возможности».
Анализатор банковских выписок компании Finuit обрабатывает банковские выписки, ускоряя процессы принятия решений по кредиту и андеррайтинга. Анализатор использует технологии искусственного интеллекта и машинного обучения для извлечения данных из банковских выписок по банковским счетам заявителя для анализа ключевых кредитных показателей, таких как структура доходов и расходов, необычные или нерегулярные переводы, идентификация поставщиков и дистрибьюторов и т. д. Удобный интерфейс анализатора банковских выписок. обрабатывает изображения банковских выписок и сберкнижек по нескольким банковским счетам, чтобы получить историю движения денежных средств заявителя в течение 5 минут.
Решение для составления банковских выписок предлагает авторитетные показатели кредитоспособности, такие как структура доходов и расходов, необычные или нерегулярные переводы, а также платежи поставщикам и дистрибьюторам. Анализатор банковских выписок использует специально обученный LLM для идентификации ключевых фрагментов информации из сведений о транзакциях, таких как контрагент, тип перевода, тип контрагента, идентификаторы UPI и т. д. Структура доходов и расходов определяется на основе сведений и информации. извлеченные с помощью модели машинного обучения.М. В. Рамарао, менеджер по продукту компании Finuit, уточняет: «Чтобы гарантировать, что решение дает точные и надежные результаты, мы установили сотни правил. Эти правила тщательно разработаны, чтобы направлять решение, повышая его способность предоставлять точную классификацию транзакций и анализ».
Finuit использует меры шифрования данных для обеспечения целостности и конфиденциальности данных. Существует строгий контроль доступа для защиты данных от потенциальных утечек. Будучи развивающейся финтех-компанией, они постоянно изучают новые меры безопасности и механизмы для обновления своих протоколов безопасности.
«Мы стремились к значительному сокращению времени обработки без необходимости использования дополнительных ресурсов. И наши клиенты довольны результатами. Они выполняют в течение двух дней то, что раньше занимало неделю», — сказал Рамарао.Заключение:
Finuit — это финтех-подразделение Quantrium, компании, занимающейся ИТ-услугами и продуктами AI-ML, со штаб-квартирой в Ченнаи, Индия. Finuit специализируется на создании инновационных приложений на базе искусственного интеллекта для глобальных организаций. Компанию возглавляют опытные профессионалы с многолетним опытом работы. Пакет Document Intelligence от Finuit включает в себя анализатор финансовой отчетности, анализатор расчетных ведомостей, анализатор сберкнижек, инструмент глубокой криминалистики Company и валидатор KYC, решения, критически важные для бизнеса потребности индустрии финансовых услуг.
Нью-Дели [Индия], 2 июля: В Индии насчитывается более 6,3 миллиона ММСП, а неудовлетворенная потребность в кредитах составляет около 120 миллиардов долларов США. Доступ к мелким кредитам для ММСП часто является длительным и неопределенным процессом. Кредитование ММСП сталкивается с проблемами кредитного андеррайтинга, необходимого для утверждения и выдачи кредитов. Для андеррайтинга кредита требуются финансовые данные заявителя из множества документов, таких как балансовые отчеты, отчеты о движении денежных средств и отчеты о прибылях и убытках, чтобы оценить риск и финансовое состояние заявителя. ММСП часто не имеют документации и имеют ограниченную кредитную историю, что затрудняет обработку кредитных заявок кредиторами.
Многие финтех-компании работают с кредиторами над улучшением процессов кредитования посредством цифрового кредитования, систем выдачи кредитов и автоматизации за счет использования машинного обучения и интеллектуальных систем. Однако кредиторам ММСП трудно внедрить такие системы, которые работают со стандартной исчерпывающей документацией по андеррайтингу кредитов. Кредиторам ММСП приходится полагаться на банковские выписки за год для анализа финансового состояния своих заявителей. Эти банковские выписки занимают сотни страниц из-за транзакций на небольшие суммы и часто по разным банковским счетам. Группам кредитных операций таких кредиторов требуется в среднем 1-2 дня для анализа этих банковских выписок. Таким образом, кредиторам ММСП необходимы более быстрые системы обработки для решения проблем недостаточно обслуживаемого сегмента ММСП.Finuit, финтех-подразделение Quantrium, в прошлом году работал с растущим региональным кредитором ММСП в Тамилнаде, чтобы изучить их процесс андеррайтинга. Они разработали набор интеллектуальных инструментов обработки документов, отвечающих конкретным потребностям кредиторов ММСП, на основе имеющихся документов, таких как балансовые отчеты, банковские выписки, отчеты о прибылях и убытках и т. д. Арун С. Айер, руководитель бизнеса Finuit, сказал: Потребности ММСП в кредитовании сложны. Мы создали решение, достаточно универсальное для обработки неструктурированных финансовых данных из нескольких источников данных. Общая цель заключалась в том, чтобы сделать процесс получения важной информации из банковских отчетов более быстрым и простым. Мы достигли этого за счет интеграции ИИ. , инструменты НЛП и аналитические возможности».
Анализатор банковских выписок компании Finuit обрабатывает банковские выписки, ускоряя процессы принятия решений по кредиту и андеррайтинга. Анализатор использует технологии искусственного интеллекта и машинного обучения для извлечения данных из банковских выписок по банковским счетам заявителя для анализа ключевых кредитных показателей, таких как структура доходов и расходов, необычные или нерегулярные переводы, идентификация поставщиков и дистрибьюторов и т. д. Удобный интерфейс анализатора банковских выписок. обрабатывает изображения банковских выписок и сберкнижек по нескольким банковским счетам, чтобы получить историю движения денежных средств заявителя в течение 5 минут.
Решение для составления банковских выписок предлагает авторитетные показатели кредитоспособности, такие как структура доходов и расходов, необычные или нерегулярные переводы, а также платежи поставщикам и дистрибьюторам. Анализатор банковских выписок использует специально обученный LLM для идентификации ключевых фрагментов информации из сведений о транзакциях, таких как контрагент, тип перевода, тип контрагента, идентификаторы UPI и т. д. Структура доходов и расходов определяется на основе сведений и информации. извлеченные с помощью модели машинного обучения.М. В. Рамарао, менеджер по продукту компании Finuit, уточняет: «Чтобы гарантировать, что решение дает точные и надежные результаты, мы установили сотни правил. Эти правила тщательно разработаны, чтобы направлять решение, повышая его способность предоставлять точную классификацию транзакций и анализ».
Finuit использует меры шифрования данных для обеспечения целостности и конфиденциальности данных. Существует строгий контроль доступа для защиты данных от потенциальных утечек. Будучи развивающейся финтех-компанией, они постоянно изучают новые меры безопасности и механизмы для обновления своих протоколов безопасности.
«Мы стремились к значительному сокращению времени обработки без необходимости использования дополнительных ресурсов. И наши клиенты довольны результатами. Они выполняют в течение двух дней то, что раньше занимало неделю», — сказал Рамарао.Заключение:
Finuit — это финтех-подразделение Quantrium, компании, занимающейся ИТ-услугами и продуктами AI-ML, со штаб-квартирой в Ченнаи, Индия. Finuit специализируется на создании инновационных приложений на базе искусственного интеллекта для глобальных организаций. Компанию возглавляют опытные профессионалы с многолетним опытом работы. Пакет Document Intelligence от Finuit включает в себя анализатор финансовой отчетности, анализатор расчетных ведомостей, анализатор сберкнижек, инструмент глубокой криминалистики Company и валидатор KYC, решения, критически важные для бизнеса потребности индустрии финансовых услуг.
