Организации при подаче заявки на кредит или банковскую гарантию, предоставляют сканы актуальной бухгалтерской отчетности. В онлайне актуальной отчетности для банка нет, с этого момента начинаются сложности при обработке заявок.
После подачи заявки, процесс проверки сканов отчетности на валидность не всегда идеальный. При ручной проверке сканов сотрудник банка может допустить ошибку в вводе данных, что может повлиять на правильность анализа финансовой ситуации организации.
Кроме того, сканы бухгалтерской отчетности обычно присылаются организациями в разных форматах и обернуты в архивы. Это создает дополнительные сложности при разборе сканов вручную. Время, затрачиваемое на поиск и вытаскивание нужного документа из архива, может быть значительным. Это приводит к задержкам в принятии решения по заявке на кредит, так как сначала необходимо перевести все сканы бухгалтерской отчетности в структурированный вид.
Таким образом, ручной процесс разбора сканов отчетности отнимает много времени у сотрудников банка и усложняет процесс принятия решения по кредитной заявке. Возникает необходимость в эффективном решении данной проблемы, которое позволит автоматизировать процесс проверки и анализа сканов бухгалтерской отчетности. Такое решение поможет значительно ускорить обработку заявок и улучшить качество принимаемых решений.
Распознавание сканов бухгалтерской отчетности является неотъемлемой частью работы банков при обработке заявок на кредиты и банковские гарантии. Для эффективной работы, банкам необходимо использовать сервисы распознавания отчетности с возможностью интеграции через программные интерфейсы API. Это позволяет встраивать процесс распознавания в бизнес-процессы банка и повышает эффективность обработки заявок.
На рынке существует множество решений для распознавания сканов бухгалтерской отчетности. Однако, большинство предлагаемых услуг основаны на облачных технологиях подключения. Банки же не склонны идти на такой вид подключения, так как это противоречит принципу сохранения банковской тайны и требует передачи информации третьим лицам. В связи с этим, оказание услуг по распознаванию отчетности на локальных серверах банка является редким и востребованным решением.
При выборе решения для банка необходимо учесть, что процесс распознавания должен быть точным и быстрым. Банки не могут позволить себе использовать сервисы, которые распознают отчетность с ошибками или с задержкой более 10-15 секунд. Жизнь в интернете научила нас ожидать мгновенных реакций, поэтому скорость работы сервиса является важным критерием.
Для выбора оптимального решения банкам необходимо провести сравнительный анализ доступных на рынке сервисов по распознаванию бухгалтерской отчетности форм 1,2.
Для этого можно воспользоваться поисковым запросом в поисковике Яндекс на фразу «распознавание бухгалтерской отчетности по сканам». В результате поиска будет получена информация о различных решениях.
Поиск ЯНДЕКС, выдал топ 3 решений:
Для дальнейшего анализа необходимо составить матрицу сравнения по функциональности и способам подключения. Это позволит выбрать наилучшее решение, учитывая требования и возможности.
Итак, анализ статей позволяет сделать вывод, что хотя решения от Контур и Correct обладают высокой скоростью распознавания и большим списком распознаваемых документов, они не умеют распознавать бухгалтерскую отчетность 1, 2 форму и не могут быть установлены на сервера Заказчика, что делает их непригодными для использования в банках и других участниках рынка, регулирующихся законом о банковской тайне.
Однако, анализ таблицы показывает, что решения от Импелтех способны распознавать бухгалтерскую отчетность и могут быть установлены на сервера Заказчика. Это означает, что такое решение может быть использовано банками в их системах подачи заявок на кредиты или банковские гарантии, и тем самым избежать ошибок, указанных в статье.
Таким образом, решения с установкой на сервера Заказчика представляют собой более привлекательный вариант для банков и других участников рынка, подчиняющихся закону о банковской тайне, благодаря своей способности распознавать бухгалтерскую отчетность и возможности установки на серверы заказчика, вероятно из за ограничения по установке сервисов распознавания в контур Заказчика, делает эту столь востребованную услугу редкой в личных кабинетах банков.