ФИНТЕХ · БРОКЕРИДЖ
Банковский брокер
Помощь в получении кредитов и ипотеки. Анализ заёмщика за 2 минуты вместо 3 часов через ИИ-андеррайтер с OCR-технологией.
2025·Проект под NDA·43 банка, 280+ продуктов
Имя клиента не разглашается под соглашением о неразглашении. Все технические детали и метрики опубликованы с согласия компании.
+800%
Пропускная способность
120 ч
Экономия времени в месяц
Проблема
Бумажная волокита убивала скорость.
- 3 часа на анализ одного клиента.
- Ручное изучение отчётов из 3 бюро.
- 3–4 клиента в день на эксперта.
- 40% заявок терялись · клиенты не ждали.
Решение
ИИ-андеррайтер с OCR-технологией.
Сбор данных
Интервью по скрипту банков (2–3 минуты).
Анализ документов
OCR распознаёт PDF, находит просрочки за 30–60 секунд.
Матчинг
Подбор из 43 банков и 280+ продуктов с обоснованием.
Готовый отчёт
Менеджер звонит уже с решением, а не «давайте разбираться».
Технологии
OCR (Tesseract + custom)ML-матчингPython-стекИнтеграции с БКИ
Результаты
До и после
| Показатель | До | После | Изменение |
|---|
| Время анализа | 3 часа | 2 минуты | 90× быстрее |
| Заявок в день | 3–4 | 35–40 | +900% |
| Точность подбора | 67% | 91% | +36% |
Что я понял на этом проекте
OCR · не «фишка», а половина продукта. Большинство клиентов в этой нише не присылают данные в форме · они присылают сканы и PDF. Кто умеет это парсить, тот и считает быстро.
Период и формат работы
2025 год, около семи месяцев работы. Я отвечал за архитектуру и матчинг-движок; параллельно работал инженер по OCR и backend-разработчик на стороне команды.
Заказчик · крупный игрок в нише потребительского и ипотечного брокериджа, имя клиента раскрывается только в личном разговоре.
