Банк «Открытие» запустил идентификацию клиентов с использованием системы по анализу биометрии лица. Цель проекта - оптимизация обслуживания и времени ожидания клиентов в очереди в отделениях банка. Также в ходе проекта планируется протестировать точность идентификации средствами компьютерного зрения.
Проект был запущен в трех отделениях банка в Москве на базе специально развернутой самообучающейся нейронной сети. Анализ качества распознавания производится практически в режиме реального времени и используется для оценки эффективности системы для её перспективного использования в различных бизнес-процессах банка.
В качестве технологических партнеров по данному проекту выступили: компания VisionLabs - отечественный разработчик программного комплекса СРЛ LUNA и компания Q-Systems - разработчик и поставщик программно-аппаратного комплекса для управления очередью Qmatic.
«Мы нацелены создать сервис, который можно будет использовать в различных продуктах, направлениях бизнеса и каналах обслуживания, в том числе дистанционных. Он поможет сократить время ожидания и упростит идентификацию клиента, а также облегчит доступ к огромному количеству банковских услуг. В ближайшем будущем мы планируем предоставлять возможность людям, заинтересованным в получении банковских услуг, делать это удаленно и практически из любой точки земного шара», - говорит директор по инновациям Банка «Открытие» Алексей Благирев.
Исходными данными для обучения системы и пилотного проекта стали фотографии клиентов, накопленные банком за последние несколько лет. В момент получения клиентом талона электронной очереди происходит его предварительная идентификация, что позволяет операционисту еще быстрее получить все необходимые для работы с клиентом данные и повысить скорость и качество обслуживания.
Банк «Открытие» запустил идентификацию клиентов с использованием системы по анализу биометрии лица. Цель проекта - оптимизация обслуживания и времени ожидания клиентов в очереди в отделениях банка. Также в ходе проекта планируется протестировать точность идентификации средствами компьютерного зрения. Проект был запущен в трех отделениях банка в Москве на базе специально развернутой самообучающейся нейронной сети. Анализ качества распознавания производится практически в режиме реального времени и используется для оценки эффективности системы для её перспективного использования в различных бизнес-процессах банка. В качестве технологических партнеров по данному проекту выступили: компания VisionLabs - отечественный разработчик программного комплекса СРЛ LUNA и компания Q-Systems - разработчик и поставщик программно-аппаратного комплекса для управления очередью Qmatic. «Мы нацелены создать сервис, который можно будет использовать в различных продуктах, направлениях бизнеса и каналах обслуживания, в том числе дистанционных. Он поможет сократить время ожидания и упростит идентификацию клиента, а также облегчит доступ к огромному количеству банковских услуг. В ближайшем будущем мы планируем предоставлять возможность людям, заинтересованным в получении банковских услуг, делать это удаленно и практически из любой точки земного шара», - говорит директор по инновациям Банка «Открытие» Алексей Благирев. Исходными данными для обучения системы и пилотного проекта стали фотографии клиентов, накопленные банком за последние несколько лет. В момент получения клиентом талона электронной очереди происходит его предварительная идентификация, что позволяет операционисту еще быстрее получить все необходимые для работы с клиентом данные и повысить скорость и качество обслуживания.
