Успешно завершены опытно-промышленные испытания системы видеоаналитики на объектах крупной нефтедобывающей компании ЯНАО.

Успешно завершены опытно-промышленные испытания системы видеоаналитики на объектах крупной нефтедобывающей компании в ЯНАО.

В рамках поискового исследования был показан высокий потенциал использования технологии компьютерного зрения — системы CYCLOPS/owl.Guard в процессе проведения погрузочно-разгрузочных работ.

Проведенное тестирование и демонстрация показали, что при условии необходимой технической доработки программного продукта до уровня индустриальной системы распознавания, программный продукт сможет быть тиражирован для установки на объектах ПРР для проведения анализа видеопотока, как в режиме реального времени, так и в ретроспективе на предмет отклонений от заданных условий, связанных с нахождением объектов (персонала) в опасных зонах, использования СИЗ и других сценариев в ходе производственного процесса при ПРР.

Данное технологическое решение было рекомендовано для дальнейшего применения на объектах заказчика.

Успешное проведение пилотного проекта по видеоаналитике в ХМАО

Успешное проведение пилотного проекта с использованием алгоритмов распознавания видеоаналитики на месторождениях ХМАО в одной из крупных нефтедобывающих компаний России.

По заключению комиссии заказчика технологическое решение по автоматизированному контролю в области ПЭБ, ОТ и ОС было рекомендовано для дальнейшего применения в компании.

Проведенное тестирование и демонстрация показали, что при условии необходимой технической доработки программного продукта до уровня индустриальной системы распознавания, программный продукт сможет быть тиражирован для установки на объектах ПРР для проведения анализа видеопотока, как в режиме реального времени, так и в ретроспективе на предмет отклонений от заданных условий, связанных с нахождением объектов (персонала) в опасных зонах, использования СИЗ и других сценариев в ходе производственного процесса при ПРР. Данное технологическое решение было рекомендовано для дальнейшего применения на объектах заказчика.

Данное технологическое решение было рекомендовано для дальнейшего применения на объектах заказчика.

Газпромбанк планирует обрабатывать заявки на кредит с помощью искусственного интеллекта

Газпромбанк планирует внедрить технологию на базе искусственного интеллекта, способную автоматизировать процесс обработки поступающих заявок на кредиты. Система сможет распознавать данные российского паспорта клиента и справки 2-НДФЛ.

Этап заполнения данных в заявке на кредит важен для нас как для выполнения процедур предкредитной обработки, так и для удобства обслуживания клиентов. Использование технологий искусственного интеллекта для распознавания документов позволяет существенно повысить качество данных, предоставляемых в заявке, а также скорость принятия решений и тем самым добиваться максимального эффекта от роботизации», - прокомментировала начальник Департамента рисков розничного бизнеса Газпромбанка Екатерина Котова.

Разработанное техническое решение за счет автоматического распознавания документов позволит повысить качество вводимой информации при подаче кредитных заявок, сократить затраты банка на опрос внешних систем, минимизировать кредитные риски, ускорить время принятия решения, а в перспективе сократить время на ввод заявки, как со стороны сотрудника Банка, так и со стороны клиентов при вводе заявки в digital-каналах обслуживания.

Поставку решения и услуги по его интеграции в ИТ-экосистему Банка выполнила компания NVI Solutions.

Газпромбанк внедрил решение на основе искусственного интеллекта для распознавания QR-кодов

В новой версии мобильного приложения Газпромбанка встроен модуль распознавания QR-кодов, разработанный российскими специалистами в области создания систем искусственного интеллекта из компании Smart Engines. Внедренная технология используется для приема платежей по QR-кодам в рамках системы быстрых платежей Банка России и оплаты квитанций в мобильном приложении Газпромбанка — «Телекард 2.0».

Начальник управления развития цифровых продуктов и проектов Елена Пиляр отметила: «Сегодня распознавание QR-кодов является одним из ключевых и базовых элементов современных банковских приложений. От качества работы этой технологии зависит удобство наших клиентов при оплате квитанций ЖКУ, бюджетных и налоговых платежей. Для нас важно, что решение Smart Engines предоставляет высокую точность и скорость распознавания QR-кодов даже на телефонах среднего и нижнего ценового сегмента».

Для того, чтобы распознать QR-код в мобильном приложении, пользователю достаточно показать его камере телефона или сфотографировать его. Распознавание осуществляется в режиме реального времени и занимает 1-2 секунды. Процесс безопасен точки зрения работы с данными, так как все вычисления выполняются на устройстве пользователя без передачи изображений на обработку во внешние сервисы.

Поставку решения и услуги по его интеграции в мобильную ИТ-экосистему ГПБ выполнила компания NVI Solutions. Новая функциональность по распознаванию QR-кодов доступна в актуальных версиях мобильного приложения Газпромбанка «Телекард 2.0» для iOS и Android.

NVI Solutions - Финалист корпоративного акселератора АО «Почта России» и Фонда «Сколково».

Компания представила проект по анализу данных с помощью искусственного интеллекта «Применение технологии автоматического дистанционного распознавания паспортных данных в процессе «Прием перевода» ЕИС АО «Почта России»».

Программа прошла тестирование на стенде АО «Почта России».

Решение о масштабировании проекта «Решение для работы с документами и видеопотоком на основе искусственного интеллекта для дистанционного обслуживания» будет принято в 2021г.