Информационная выписка из егрюл: Выписка из ЕГРЮЛ — виды, содержание, порядок выдачи

Выписка ЕГРЮЛ

Согласно действующей в настоящее время редакции Правил ведения Единого государственного реестра юридических лиц и предоставления содержащихся в нем сведений, утвержденных постановлением Правительства России от 19.06.2002 №438,(пункт 20) содержащиеся в государственном реестре сведения о конкретном юридическом лице предоставляются в виде:

• выписки из государственного реестра;
• копии документа (документов), содержащегося в регистрационном деле юридического лица;
• справки об отсутствии запрашиваемой информации.

При этом юридическому лицу выписка из государственного реестра о нем самом  предоставляется бесплатно (пункт 22 указанных правил).

В соответствии в приказом ФНС от 13 ноября 2012 г. N ММВ-7-6/843@ «Об утверждении формы и содержания документа, подтверждающего факт внесения записи в ЕГРЮЛ или ЕГРИП» Лист записи Единого государственного реестра юридических лиц (далее – Лист записи) является документом, составляемым при внесении конкретной записи о юридическом лице в Единый государственный реестр юридических лиц для подтверждения данного факта, за исключением внесения записи о создании юридического лица, когда такой лист выдается одновременно со свидетельством о государственной регистрации.

Письмо ФНС России от 21 июня 2013 г. N ПА-4-6/11289@ содержит разъяснение именно о таком значении Листа записи, а не об использовании его в качестве документа, заменяющего Выписку из единого государственного реестра юридических лиц.  

Таким образом, действующее в настоящее время законодательство предусматривает одновременное использование Листа записи и Выписки из Единого государственного реестра юридических лиц, наделяя каждый документ своим юридическим значением: Лист записи подтверждает факт внесения конкретной записи в Единый государственный реестр юридических лиц, а Выписка из Единого реестра юридических лиц — актуальную информацию о юридическом лице.

В связи с этим и с учетом отсутствия в Листе записи всех сведений, содержащихся в Выписке из ЕГРЮЛ, мы не принимаем Лист записи вместо выписки ЕГРЮЛ при выпуске ЭП. 

Доступ к федеральной базе ЕГРЮЛ и ЕГРИП

Партнёры — неотъемлемая часть любого бизнеса. Значение этого внешнего фактора сложно переоценить.

Партнёр надежен, и вы успешно ведёте с ним дела, получаете хорошую прибыль.

Проблемный партнёр — это не только «проваленные» сделки и упущенная выгода. Это ещё и высокий риск оказаться в поле зрения налоговой инспекции в качестве недобросовестных налогоплательщиков. Поэтому партнёра надо выбирать. А как это сделать?

Совсем недавно выбирать партнёров приходилось на свой страх и риск исходя из опыта коллег по бизнесу или собственного опыта, не всегда успешного. Со «СБиС++ Электронная отчётность» вы сможете принять решение о будущем сотрудничестве не в результате гаданий на кофейной гуще, а вполне обоснованно.

В системе СБиС реализована возможность получения выписок из ЕГРЮЛ и ЕГРИП

Что это такое ЕГРЮЛ и ЕГРИП ?

• ЕГРЮЛ — Единый государственный реестр юридических лиц;

• ЕГРИП — Единый государственный реестр индивидуальных предпринимателей.

Это федеральная информационная база, содержащая сведения об организациях и предпринимателях, зарегистрированных на территории России. Данные заносит в базу ФНС.

Не тратя время на поиск внешних источников информации, вы всегда сможете получить непосредственно в «СБиС++ Электронная отчётность» необходимые вам данные из этой базы:

1. проверить реквизиты компании;

2. выявить, действует компания или нет;

3. определить круг влиятельных лиц — собственников компании;

4. проверить право подписи ответственного лица партнёра;

5. получить сведения о наличии лицензий.

 

Для получения информации вам необходимо всего лишь отправить запрос, заполнив поля: одно или несколько, и нажав кнопку «Запросить». 

Дальше система сама позаботится, чтобы ваш запрос попал в обработку в федеральной базе данных. А вы можете в это время заниматься отчётами, подготовкой других документов. Если ответ на ваш запрос не будет получен сразу, «СБиС++ Электронная отчётность» напомнит вам о нём и предложит повторить получение через некоторое время. Нужная вам информация будет получена в виде информационной выписки.

Теперь ни один партнёр не останется для вас темной лошадкой! Но СБиС++ не остановился и на этом!

С помощью нашей системы вы можете не только оценивать перспективы сотрудничества с теми или иными компаниями, но и строить новые партнёрские отношения. Например, вы когда-то успешно сотрудничали с неким бизнесменом Н., либо, напротив, он недавно вошёл в круг ваших знакомых. Этот человек вам интересен как партнёр, осталось только выяснить, каким бизнесом он занимается. СБиС++ предоставит вам эту уникальную возможность!

Просто введите в поле запроса ФИО своего потенциального партнёра, и вскоре у вас уже будет информация, совладельцем каких фирм он является.

Важно, что благодаря «СБиС++ Электронная отчётность», вы получаете доступ к федеральной базе данных, минуя каких-либо посредников. А это значит, что вы, во-первых, экономите свои средства и время, а во-вторых, уверены в том, что полученная вами информация верна. СБиС помогает вам сделать бизнес более предсказуемым.

Выписка из егрюл на определенную дату онлайн

Выписка из егрюл на определенную дату онлайн

Чтобы узнать ОГРН организации или ОГРН индивидуального предпринимателя (ОГРНИП), воспользуйтесь сервисом ФНС «Сведения о государственной регистрации ЮЛ и ИП», который поможет Вам определить ОГРН организации по ИНН или по наименованию юр. лица и региону его места нахождения, а также определить ОГРН ИП по личному ИНН или по ФИО и региону места жительства ИП.

Электронная выписка из ЕГРЮЛ и ЕГРИП формируется на основе данных официальной базы ФНС о государственной регистрации юридических лиц и индивидуальных предпринимателей и полностью соответствует выписке, выдаваемой налоговым органом на руки. Однако стоит учитывать, что полученные данные не являются юридически значимыми и носят лишь информационный характер, т.к. электронная выписка из ЕГРЮЛ не подкреплена печатью налоговой инспекции. Юридически значимую выписку из ЕГРЮЛ / ЕГРИП с печатью можно получить только в налоговой инспекции. Как получить выписку из ЕГРЮЛ с печатью налоговой самостоятельно — читайте в статье «Получение выписки из ЕГРЮЛ или ЕГРИП».

Выписка из ЕГРЮЛ

Выписка из ЕГРЮЛ представляет собой выдержку основных сведений о данном юридическом лице (за исключением некоторых персональных данных о физических лицах, которые предоставляются только уполномоченным органам) из ЕГРЮЛ ФНС РФ.

Единый государственный реестр юридических лиц (ЕГРЮЛ) — федеральный информационный ресурс, содержащий общие систематизированные сведения о всех юридических лицах, осуществляющих предпринимательскую деятельность на территории Российской Федерации, а также, в ряде случаев, о ликвидированных и находящихся в процессе ликвидации организациях. Ведение реестра осуществляется Федеральной налоговой службой России (ФНС РФ) через территориальные органы. В соответствии с законодательством РФ данные ЕГРЮЛ являются открытыми и общедоступными.

Сведения, содержащиеся в выписке из ЕГРЮЛ, являются ключевыми при проверке контрагента и, наряду с прочими документами, могут подтверждать право собственности, права учредителей или руководства организации на заключение договоров и совершение других юридически значимых действий от лица юридического лица (ЮЛ), а также дают ценную информацию о состоянии ЮЛ и общей надежности контрагента.

Выделяют несколько основных видов выписок:

Обычная (электронная, информационная) выписка из ЕГРЮЛ – содержит основную открытую и общедоступную информацию из ЕГРЮЛ. Она не содержит паспортные данные учредителей и руководителей юридического лица, а также сведения о банковских счета организации.

Получить выписку из ЕГРЮЛ онлайн и совершенно бесплатно можно на rusprofile.ru, данные ежедневно обновляются из официального источника (ФНС РФ), документ будет полностью идентичен той выписке, что вы можете скачать на официальном сайте налоговой (egrul.nalog.ru). Информация всегда актуальна на текущую дату.

Расширенная выписка – содержит полную информацию, в том числе паспортные данные участников юридического лица и его руководителя. Она предоставляется только органам власти, судам, государственным внебюджетным фондам. Такой документ также предоставляется налоговым органом юридическому лицу или его представителю о нем самом.

Официальная выписка из ЕГРЮЛ – заверенный печатью ФНС и полученный в налоговом органе документ. Представляет собой пронумерованную и прошитую распечатку на нескольких листах с печатью налогового органа.

Что такое выписка из банка — определение банковских выписок и ее важность

Банки, NBFC и финансовые учреждения получают огромный приток клиентских приложений, поэтому они используют программное обеспечение для автоматизированного банковского извлечения, чтобы извлечь из них ключевую информацию. Обработка банковских выписок Программное обеспечение используется крупными организациями для проверки профилей клиентов и оптимизации процессов адаптации клиентов. В этом посте мы обсудим, что такое банковские выписки, чем они отличаются от банковских выписок и в каких отраслях они требуются.

Определение банковской выписки

Банковская выписка — это данные, извлеченные из банковских выписок и обрабатываемые с целью утверждения банковских заявлений. Значение извлечения состоит в том, чтобы извлекать данные из документов, структурировать и систематизировать информацию таким образом, чтобы упростить проведение финансового аудита или анализа.

Что такое выписка по счету?

Выписка по счету — это финансовый документ, содержащий сводку операций, произошедших в течение данного месяца, которая отправляется держателю счета.Банковские выписки имеют страницы, на которых перечислены имена владельцев счетов, номера, идентификаторы транзакций, а также списки депозитов и снятия средств. Анализируя выписку из банка, кредитор может оценить финансовое положение человека, проверить источники дохода и выполнить анализ денежных потоков для оценки кредитоспособности. Программное обеспечение для извлечения данных из банковских выписок используется финансовыми учреждениями для обработки этих выписок и их записи в системы в электронных форматах.

Как используется банковская выписка

Банковские выписки обрабатываются организациями для проверки адреса, личности и кредитоспособность физических лиц.Эти отрывки отображают денежные потоки на счета и со счетов, что делает их ценными для определения финансового положения человека. Организации используют банковские выписки для оценки своих общих активов, идентифицирующих обязательств и составления списков вычетов.

Выписки из банка используются в следующих отраслях:

1.

Здравоохранение

Пациенты, которые выбирают ссуды или занимают деньги для финансирования своего лечения или оплаты счетов в аптеке, должны предоставить свои банковские отчеты для получения финансовой помощи.Это также относится к тем, кто подает заявление на получение страховых полисов, таких как медицинское страхование и страхование инвалидности / несчастного случая / жизни.

‍ 2. Недвижимость

Владельцы недвижимости и физические лица, которые планируют покупать землю для коммерческого проживания или ведения сельского хозяйства, должны предоставить банковские выписки, чтобы их заявки были одобрены. Выписки из банка используются в качестве подтверждения адреса / личности, когда речь идет о покупке, продаже, аренде и аренде недвижимого имущества. ‍

3. Ипотека и ссуды

Лица, которые обращаются к банкам и НБФК за ссудами, такими как жилищные ссуды и ипотека, должны предоставить банковские выписки для проверки своей кредитоспособности. Банки часто извлекают эти выдержки из данных клиентов и баз данных CIBIL, чтобы получить информацию, необходимую для оценки кредитных профилей и платежеспособности клиентов. ‍

‍

Заключение

Программное обеспечение для автоматического извлечения данных позволяет банкам записывать и оценивать транзакции, происходящие на счетах клиентов за определенный период времени.Выписки из банка содержат элементы, которые необходимы организациям для проведения анализа кредитного профиля потребителей. Обработка огромных объемов данных о клиентах — сложная задача, которая при ручном вводе данных подвержена высокому пределу ошибок, и именно здесь технология автоматического извлечения данных из банковских выписок действительно проявляет себя. Используя решения по автоматизации, компании могут отмечать поддельные выписки и удалять повторяющиеся транзакции при ведении бухгалтерского учета.

Обработка документов становится препятствием для роста вашего бизнеса?

Присоединяйтесь к Docsumo, чтобы узнать о последних тенденциях IDP и советах по автоматизации.Docsumo — это Document AI является партнером ведущих кредиторов и страховщиков США.

‍

Извлечение информации в банковской сфере — соответствие, контракты и др.

Крупные банки ежедневно обрабатывают миллионы документов в своих корпоративных офисах и многочисленных филиалах. Хотя можно предположить, что эти документы являются цифровыми, во многих случаях даже самые крупные банки хранят старые физические документы в картотеках и ящиках за пределами помещений банка, и даже те, которые хранятся на месте, могут быть отнесены к хранилищам среди сотен тысячи других документов.

Организационное положение в цифровом пространстве ненамного лучше. Несколько отделов одного банка могут хранить свои цифровые документы по-разному. Каждый из них может использовать другую систему или сохранять документы в одной системе совершенно по-разному. Кроме того, макеты документов часто меняются со временем. Трудовые договоры банка могут выглядеть совершенно иначе, чем, например, те, которые его сотрудники подписывали двадцать лет назад; и эти контракты могут отличаться как по формату, так и по содержанию.

Банки платят сотрудникам и нанятым юридическим группам, чтобы они тратили большую часть своего времени на поиск и чтение этих документов, чтобы найти информацию, актуальную для них в данный момент. В зависимости от того, где хранятся документы, это может занять недели или месяцы, и им может потребоваться повторить один и тот же процесс снова, чтобы позже найти другую информацию.

В результате, если бы клиент попросил банк удалить всю имеющуюся у него информацию об этом клиенте, банку было бы очень трудно выполнить этот запрос.Это подвергает их риску несоблюдения таких правил, как GDPR и Закон Калифорнии о конфиденциальности потребителей. В первом случае несоблюдение требований может привести к штрафу в размере 10 миллионов евро (11,2 миллиона долларов) или 2% от годового дохода компании, в зависимости от того, какая сумма больше.

Кроме того, банки тратят средства на поиск и обнаружение, а не на анализ. Очевидно, они предпочли бы, чтобы их сотрудники и юристы тратили как можно больше времени на принятие решений на основе информации, которую они находят во время своих поисков.

Искусственный интеллект, а именно обработка естественного языка (NLP) и машинное зрение, могут быть одним из способов исправить эту ситуацию.

Мы поговорили с Анке Конзельманн, директором по управлению продуктами в Iron Mountain, о том, где ИИ можно использовать в банковском деле для поиска документов и извлечения информации. В этой статье мы обсудим несколько вариантов использования оцифровки документов на основе ИИ и извлечения информации в банковской сфере, включая контракты и соблюдение нормативных требований, а также цитаты из Конзельмана.

Для получения дополнительной информации об извлечении информации и поиске данных в банковской сфере мы рекомендуем официальный документ Iron Mountain по этой теме.

Начнем с того, что для многих банков является одной из самых сложных проблем в их компаниях: что делать с накопившимися бумажными документами.

Оцифровка бумажных документов и микрофиш

Распространенным в финансовом секторе, включая инвестиционный банкинг, является хранение документов на микрофишах. Микрофиши — это небольшие пленки размером с карточку, которые содержат микроскопические изображения документов.Устройство для чтения микрофиш увеличивает эти изображения, позволяя сотрудникам банка читать документы.

Микрофиши часто содержат прошлые выписки со счетов и информацию о клиентах. Сотрудникам, которым необходимо собрать эту информацию, необходимо поднести микрофиши под ридер, чтобы понять, что содержится в каждом документе на микрофишах. Они могут просмотреть несколько микрофиш, чтобы найти нужную информацию или получить всю информацию, необходимую для ответа на запрос. Оцифровка этих микрофишей может сэкономить время сотрудников, позволяя им сосредоточиться на более ценных видах деятельности и повышать качество обслуживания клиентов.

Программное обеспечение машинного зрения, в частности оптическое распознавание символов (OCR), может помочь в оцифровке документов, обнаруженных на микрофишах. OCR — это тип искусственного интеллекта, который работает специально для преобразования печатного и рукописного текста в цифровой текст. Оцифровка документов может быть полезным прецедентом использования ИИ в банковском деле прямо сейчас, на нынешнем этапе AI Zeitgeist (который мы называем «Возникновение»), в основном по причинам, описанным в верхней части этой статьи.

Микрофиши содержат документы еще до того, как цифровые данные стали основным методом хранения в банковской сфере, но эти документы часто по-прежнему актуальны для авторитетных банков, которые работают на протяжении десятилетий.

Конзельманн демонстрирует их соответствие с владельцем поместья, который утверждает, что банк держит миллионы для определенного поместья. Сотруднику банка может потребоваться подтвердить или опровергнуть это, выполнив на микрофиши отчеты за несколько месяцев или даже лет. Конзельманн подробно описывает трудоемкий процесс поиска этих утверждений на микрофишах:

[Сотрудник должен] найти нужную микрофишу в нужной коробке, положить ее на [свой] считыватель микрофиш, найти нужный квадрат на микрофише, Оцифровать это, и это был первый месяц.Будем надеяться, что в [аккаунте] есть только одностраничные отчеты, потому что, если [у него] две страницы, [они] делают это дважды за этот конкретный месяц. [Поиск по] 24 месяца занимает действительно много времени. [Сотрудник] не добавляет никакой ценности через это; все, что [они] делают, — это отвечают на запрос клиента.

Что банк хочет сделать, так это иметь возможность искать номер счета в диапазоне дат и находить все выписки, относящиеся к конкретному объекту недвижимости, но это сложно для крупных банков, которые хранят свои документы в разных источниках, в том числе микрофиша.

Программное обеспечение OCR теоретически могло бы расшифровать текст в документах, которые были оцифрованы с микрофиши, чтобы сотрудники могли искать документы и находить в них нужную информацию быстрее, а также чтобы другому сотруднику не приходилось искать тот же документ на микрофишах в будущем.

С учетом всего сказанного, OCR как часть оцифровки документов кажется относительно новым вариантом использования ИИ в банковской сфере по сравнению с другими возможностями машинного зрения: распознаванием лиц и изображений.В ходе нашего собственного исследования мы обнаружили всего пять поставщиков ИИ, предлагающих программное обеспечение для машинного зрения, по сравнению со следующим подходом ИИ, который мы обсуждаем в этой статье: обработка естественного языка.

Извлечение информации для ипотеки и контрактов

Существует множество сценариев использования обработки естественного языка в банковской сфере, причем наиболее распространенными являются поиск документов и связанные с ним функции. Фактически, согласно нашему исследованию, примерно 23% поставщиков ИИ, продающих банковские услуги, предлагают программное обеспечение НЛП для поиска информации: другими словами, поиска.Семь крупнейших банков также утверждают, что они используют НЛП для поиска информации, в том числе JP Morgan Chase.

Банки могут оцифровать все свои бумажные документы и по-прежнему испытывать трудности с поиском соответствующей информации в них. Цифровые документы, безусловно, лучше физических для целей стандартных функций поиска, но поиск AI обещает извлекать информацию из тысяч документов, когда эта информация не идентична в каждом существующем документе. Такая функциональность сейчас возможна только с искусственным интеллектом.

Предположим, банк оцифровывает ипотечные соглашения с бумаги. Это, вероятно, позволяет сотрудникам быстрее их читать, но им все равно может потребоваться прочитать большую часть контракта, чтобы найти информацию, имеющую отношение к ним. Приложение для поиска документов или извлечения информации на основе искусственного интеллекта, которое Iron Mountain называет «пониманием документов», может позволить сотруднику найти такую ​​информацию, как:

• Ипотека на определенную сумму, выданная в течение определенного диапазона дат
• Ипотека, выданная в определенная геолокация в пределах определенного диапазона дат
• Ипотечные соглашения, содержащие определенные пункты или итерации этих пунктов

Приложения для поиска документов и извлечения информации могут предоставлять эти ипотечные кредиты сотруднику банка, даже если информация в них не в том же формате или не является Сказано так же.

Это также относится к процессу обеспечения качества ипотеки: банк должен обеспечить полноту информации в кредитном файле клиента (присутствуют все формы) и полное заполнение всех их форм. Программное обеспечение для извлечения информации может извлекать имя клиента, номер социального страхования, годовой доход и другую соответствующую информацию, которая появляется в разных местах во всех документах клиента, даже если эта информация написана по-разному в разных местах документа. документы по разным кредитам.

Клиент по имени Роберт мог бы подписать свое имя, например, «Боб», или он мог пропустить цифру в своем номере социального страхования. Теоретически программа НЛП по-прежнему будет извлекать эту информацию в виде имени клиента и номера социального страхования, но пометит несоответствие как исключение. Это позволит сотруднику банка проверить и исправить информацию или попросить клиента обновить свою информацию по мере необходимости.

Извлечение информации для управления персоналом и соблюдения нормативных требований

В областях, где действуют или скоро вступят в силу законы о конфиденциальности данных, такие как GDPR, банкам, вероятно, потребуется выяснить, как найти всю имеющуюся у них информацию о клиенте или сотрудника, иметь возможность предоставить эту информацию по запросу и быть в состоянии доказать, что они удалили ее, если клиент или сотрудник когда-либо попросит их об этом.Это может быть проблемой само по себе, но становится еще более сложной для клиентов и сотрудников, информация которых частично хранится в физических документах. Конзельманн рассказывает личный анекдот:

Я был в Iron Mountain долгое время. Когда я впервые пришел, были бумажные документы, которые были заполнены как часть дела моего сотрудника. Те еще где-то сидят. Но была и цифровая информация, собранная мной в прошлом месяце во время моего обзора. Итак, как [банк] просматривает эти различные хранилища информации… и может отвечать на такие вопросы, как… »Предоставьте мне всю личную информацию этого сотрудника по всем этим каналам.’

Определение того, где находится эта информация, имеет первостепенное значение для банков, которые хотят оставаться в рамках соответствия, и, хотя время интеграции будет отличаться в зависимости от того, как банк уже организует свои цифровые документы, банку может быть выгодно внедрение AI- основанная на системе поиска документов для целей соответствия.

Согласно этим законам о конфиденциальности данных, банки должны иметь возможность предоставлять им личную информацию клиента или сотрудника, когда они ее запрашивают. Приложение для поиска, которое позволяет отделу кадров или обслуживанию клиентов банка быстро находить всю информацию о сотрудниках или клиентах, может понадобиться в будущем, поскольку законы о конфиденциальности данных станут более распространенными во многих частях мира.

Наше исследование подтверждает, что для соответствия нормативным требованиям необходимы решения на основе искусственного интеллекта. Мы обнаружили, что 12 поставщиков ИИ предлагают банкам решения для соответствия нормативным требованиям, что составляет около 15% от числа поставщиков ИИ, продающих банковские услуги. Мы также обнаружили, что в среднем поставщики ИИ, предлагающие решения для соблюдения нормативных требований, были относительно надежными, получив оценку 3,1 из 4,0 по нашей шкале экспертных знаний и финансирования, которая оценивает поставщика на основе опыта своей команды в области ИИ и объема привлеченного финансирования.

Это указывает на то, что банки, желающие внедрить ИИ в своих компаниях, скорее всего, будут работать с поставщиками ИИ, у которых есть технический персонал для подтверждения заявлений, которые они делают в отношении своего программного обеспечения.

Другими словами, поставщики комплаенс-контроля, вероятно, знают, о чем они говорят, когда речь идет об искусственном интеллекте и машинном обучении. Многие поставщики ИИ на самом деле этого не делают, как мы отмечаем в одном из наших самых популярных руководств для руководителей: 7 способов узнать, лжет ли компания, занимающаяся ИИ, об использовании ИИ .

Итог — что нужно знать банкам

Когда дело доходит до решений обработки естественного языка для извлечения информации из цифровых документов, у банков есть возможности.У них гораздо меньше возможностей для оцифровки своих бумажных документов, хотя мы подозреваем, что пул решений для этого варианта использования со временем будет расширяться.

Суть в том, что банки, возможно, больше, чем любые другие финансовые учреждения, имеют дело с чрезмерным количеством документов в различных форматах, как физических, так и цифровых, и им трудно найти в этих документах, чтобы генерировать аналитику клиентов, решать запросы службы поддержки клиентов. и, что, возможно, наиболее важно, соблюдать местные и региональные законы.

Это, вероятно, станет более трудным с продолжением введения законов о конфиденциальности данных, и банки могут потерять сотни миллионов долларов в виде штрафов, если они не будут достаточно эффективными и организованными, чтобы предоставлять клиентам свою личную информацию и очищать ее по запросу.

Банки, у которых есть ресурсы для создания собственных продуктов для извлечения информации на основе ИИ или работающих с надежными поставщиками ИИ, могут опередить даже самые крупные банки, которым трудно оцифровать свои миллионы унаследованных документов, не говоря уже о внедрении функция поиска AI для них.

Конзельманн кратко оценивает потенциальную ценность поисковых приложений на основе ИИ:

Сила машинного обучения и ИИ заключается в том, что вы можете делать это в масштабе для миллионов документов, даже когда вы имеете дело с разрозненным, различающимся по виду контентом. .

Банки могут сэкономить миллионы на трудоемких процессах, связанных с ручным поиском в бумажных документах, микрофишах, сканированных PDF-файлах и цифровых формах в различных типах файлов. Хотя абсолютно ни один банк не должен внедрять ИИ без глубокого понимания требуемых данных, талантов, времени и ресурсов, банки, которые действительно готовы к ИИ, могут захотеть рассмотреть возможность оцифровки документов или поиска.Мы подозреваем, что подобные приложения, вероятно, станут универсальными в ближайшее десятилетие, особенно в ответ на GDPR и аналогичные правила.

Эта статья спонсировалась Iron Mountain и была написана, отредактирована и опубликована в соответствии с нашими прозрачными правилами Emerj по спонсируемому контенту . Узнайте больше о привлечении нашей исполнительной аудитории, ориентированной на ИИ, на нашей рекламной странице Emerj .

Изображение заголовка Кредит: Аспартам

Извлечение информации из текстовых и визуально насыщенных банковских документов

https: // doi.org / 10.1016 / j.ipm.2020.102361Получить права и контент

Основные моменты

•

Первое исследование с использованием визуальной и текстовой информации для извлечения информации на основе глубокого обучения из отсканированных документов с большим количеством текста и визуально насыщенных изображений

•

Первое исследование по изучению алгоритмов глубокого обучения в понимании банковских документов

•

Автоматизация документов банковских заказов клиентов значительно сократила время цикла

•

Изучены традиционные подходы и подходы глубокого обучения в зашумленном тексте NER

•

Новый алгоритм извлечения сложных отношений на основе графов превосходит предыдущие методы

•

N-арные, вложенные, на уровне документа и ранее неопределенное количество сложных отношений, извлеченных успешно

•

Включение документа информация о макете улучшается производительность существенно

Аннотация

Типы документов, в которых визуальная и текстовая информация играет важную роль в их анализе и понимании, представляют собой новую и привлекательную область для исследований по извлечению информации.Хотя чеки, счета-фактуры и квитанции изучались в некоторых предыдущих мультимодальных исследованиях, банковские документы представляют собой неизведанную область из-за естественности текста, которым они обладают, в дополнение к их визуальному богатству. В этой статье представлено первое исследование, в котором визуальная и текстовая информация используется для извлечения информации на основе глубокого обучения из текстовых и визуально насыщенных отсканированных документов, которые в данном случае являются неструктурированными банковскими документами или, точнее, распоряжениями о денежных переводах.Исследуется влияние использования различных нейронных представлений слов (например, FastText, ELMo и BERT) на подзадачи IE (а именно, этапы распознавания именованных сущностей и извлечения отношений), позиционные особенности слов на изображениях документов и вспомогательное обучение с некоторыми другими задачами. В статье предлагается новый алгоритм извлечения отношений, основанный на факторизации графа, для решения сложной задачи извлечения отношений, когда отношения внутри документов являются n-мерными, вложенными, на уровне документа и ранее неопределенными по количеству.Наши эксперименты показали, что использование алгоритмов глубокого обучения позволило улучшить выполнение подзадач IE примерно на 10 процентных пунктов. Включение позиционных характеристик слов дало улучшение примерно на 3 процентных пункта в некоторых конкретных информационных полях. Точно так же наши эксперименты с дополнительным обучением дали улучшение примерно на 2 процентных пункта в некоторых информационных полях, связанных с конкретным типом транзакции, обнаруженным нашей вспомогательной задачей. Интеграция системы извлечения информации в реальную банковскую среду существенно сократила время цикла.По сравнению с ручным рабочим процессом конвейер обработки документов сократил денежные переводы из книги в книгу до 10 минут (с 29 минут) и электронные переводы средств (EFT) до 17 минут (с 41 минуты) соответственно.

Ключевые слова

Извлечение информации

Банковские документы

Глубокое обучение

Визуально насыщенные документы

Текстовые документы

Распознавание именованных сущностей

Извлечение связей

Статьи по НЛП в реферате

© 2020 Elsevier Ltd.Все права защищены.

Рекомендуемые статьи

Ссылки на статьи

Важность извлечения финансовых данных

Ваш продукт помогает финансовым учреждениям с множеством различных процессов, но остается одна проблема. Кредитные учреждения изо всех сил пытаются идти в ногу со временем в мире, где клиенты ожидают мгновенного вознаграждения. Когда потребители запрашивают что-либо у банка или кредитной организации, они ожидают, что процесс подачи заявки будет быстрым и легким.

Кредиторы ищут способы более своевременного утверждения заявителей. Однако каждый новый запрос имеет множество различных форм для сортировки. При таком большом количестве данных, которые необходимо систематизировать и анализировать, этот процесс представляет собой борьбу для финансовых учреждений. Им необходимо одобрить запрос, прежде чем потребитель начнет смотреть на их конкурентов. Как ваш продукт может помочь вашим клиентам оставаться в курсе последних событий?

---

Создание новых решений

Финансовым учреждениям необходим продукт, который включает инструменты сбора и обработки данных, позволяющие им более эффективно утверждать заявки на получение кредитов.Ваш продукт может помочь им начать этот процесс. Сбор данных и обработка форм упрощают автоматизацию кредитования, будь то кредитная линия или предоставление ссуды.

После того, как собраны различные документы заемщика, их можно отсканировать и очистить для подготовки к обработке. Затем вы можете приступить к извлечению данных. Для этого вам понадобится способ идентифицировать поля формы и распознавать данные в них.

---

Определение полей формы

Кредиторы обычно имеют стандартную процедуру для просмотра историй заемщиков и совместной работы над ними.Исторически сложилось так, что при просмотре файлов, таких как формы W-2 и другие формы IRS, они должны быть в состоянии найти и выделить конкретную информацию из тех форм, которые необходимы кредитору для обработки ссуды.

Что, если бы вы могли дать им способ выполнить эту задачу быстро и эффективно, не прибегая к написанию кода самостоятельно? Когда вы интегрируете пакет разработки программного обеспечения (SDK) Accusoft FormSuite для структурированных форм в свое приложение, вы предоставляете кредиторам более быстрый способ получения данных.FormSuite автоматически определяет тип формы на основе примеров в своей основной библиотеке. Вы даже можете настроить основную библиотеку FormSuite, включив в нее наиболее распространенные или самые сложные формы, чтобы данные легко классифицировались с самого начала. Кроме того, FormSuite упрощает процесс просмотра форм с помощью таких функций, как поиск, аннотации, преобразование файлов и т. Д.

Как это работает? Этот SDK использует специальные алгоритмы распознавания символов, такие как оптическое распознавание символов (OCR) и интеллектуальное распознавание символов (ICR), которые позволяют FormSuite захватывать данные из отсканированного бумажного документа.

---

Расширенный поиск

OCR в FormSuite позволяет вашему приложению избегать ошибок распознавания, идентифицируя ожидаемые шаблоны символов в полях, и позволяет назначать определенные типы полей в соответствии с шаблонами, такими как электронная почта, дата, телефон и т. Д.

Кроме того, FormSuite позволяет настроить систему проверки для проверки точности результатов распознавания текста. Когда вы проверяете значение достоверности, возвращенное из FormSuite, и число падает ниже указанного порогового значения, вы знаете, что вам нужен оператор для проверки.FormSuite будет разумно предлагать символы для замены, чтобы ваш оператор мог ускорить этот процесс.

ICR обеспечивает точность и аккуратность, необходимую для извлечения напечатанных вручную символов и данных, которые можно сопоставить с полями базы данных. Функции надежного распознавания включают наборы символов, такие как верхний регистр, нижний регистр, алфавит в смешанном регистре, цифры, валюта и знаки препинания. ICR в FormSuite также может идентифицировать номер телефона, дату, адрес электронной почты, номер социального страхования, валюту, URL-адрес и многое другое.

Независимо от размера файла, наш SDK быстро классифицирует формы, определяет поля форм и позволяет вашим пользователям искать уникальную информацию, которая мгновенно определяет местонахождение формы у человека, которого они хотят просмотреть.

---

Кодирование передачи данных

Plus, когда вы интегрируете SDK, который кодирует способ передачи данных в конкретную базу данных, вы полностью устраняете трудности. Сэкономьте свое драгоценное время и деньги, создав решение для идентификации формы и обнаружения полей формы, и позвольте нам сделать за вас тяжелую работу.Сосредоточьтесь на предоставлении лучшего продукта своим клиентам и меньше на создании кода для этого.

Когда ваши клиенты смогут быстрее обрабатывать данные, они выиграют больше бизнеса. Помогите своим клиентам добиться успеха и оставаться их надежным партнером в области цифровых финансовых технологий. Узнайте больше о том, как Accusoft FormSuite for Structured Forms SDK может повысить надежность вашего приложения и предложения решений на нашей обзорной странице. Если у вас есть какие-либо вопросы к команде Accusoft, не стесняйтесь обращаться к нам.

(PDF) Система извлечения банковской информации, основанная на распознавании именованных сущностей с CRF из зашумленных текстов заказов клиентов на турецком языке

2. Саттон, К., Маккаллум, А.: Введение в условные случайные поля. Машина

Обучение, 4 (4), 267-373 (2011).

3. Надо, Д., Секин, С .: Исследование признания и классификации именных организаций.

Lingvisticae Investigationes, 30 (1), 3-26 (2007).

4. Секер, Г. А., Эригит, Г.: Начальные исследования использования CRF для распознавания турецких имен

. КОЛИНГ, 2459-2474 (2012).

5. Yeniterzi, R .: Использование морфологии в турецкой системе распознавания названных сущностей.

Материалы студенческой сессии ACL 2011. Association for Computational Lin-

guistics, 105-110 (2011).

6. Ткаченко, М., Симановский, А .: Распознавание именных сущностей: Изучение особенностей.

КОНВЕНС, 118-127 (2012).

7. Татар, С., Чичекли, И .: Автоматическое обучение правил с использованием морфологических особенностей для

распознавания именованных сущностей на турецком языке. Журнал информатики, 37 (2), 137-151

(2011).

8. Кучук, Д., Штейнбергер, Р .: Эксперименты по улучшению распознавания именованных сущностей в

турецких твитах. Труды 5-го семинара по языковому анализу для социальных сетей

Media, 71-78 (2014).

9. Ямада, И., Такеда, Х., Такефудзи, Й .: Улучшение распознавания именованных сущностей в сообщениях Twit-

ter с использованием связывания сущностей.ACL-IJCNLP, 136 (2015).

10. Экен, Б., Тантуг, Ч .: Распознавание названных сущностей в турецких твитах. Труды

Четвертой Международной конференции по разработке программного обеспечения и приложениям,

Дубай (2015).

11. Тур, Г., Хаккани-Тур, Д., Олазер, К .: Система извлечения статистической информации

для турецкого языка. Инженерия естественного языка, 9 (02), 181-210 (2003).

12. Челиккая Г., Торуноглу Д., Эригит Г.: Распознавание именных лиц на реальных данных: предварительное расследование

для Турции.7-я Международная конференция по применению

информационных и коммуникационных технологий (AICT), 1-5 (2013).

13. Гатри, Д., Эллисон, Б., Лю, В., Гатри, Л., Уилкс, Ю.: Более пристальный взгляд на моделирование скип-грамм

. Труды 5-й международной конференции по языковым ресурсам

и оценке (LREC-2006), 1-4 (2006).

14. Сетлс, Б.: Распознавание названных биомедицинских объектов с использованием условных случайных полей

и богатых наборов функций.Труды международного совместного семинара по обработке естественного языка

в биомедицине и ее приложениях, 104-107 (2004).

15. Клингер, Р., Фридрих, К. М., Флюк, Дж., Хофманн-Апитиус, М .: Распознавание именованных сущностей с комбинациями условных случайных полей. Труды второго семинара по оценке биокреативного заражения

(2007).

16. Ша, Ф., Перейра, Ф .: Мелкий синтаксический анализ с условными случайными полями. Слушания

конференции 2003 г. Североамериканского отделения Ассоциации компьютерной лингвистики

предполагаемой лингвистики по технологии человеческого языка — том 1, 134-141 (2003).

Извлечение данных из финансовых PDF-файлов | Даулет Нурманбетов

Как быстро извлечь текст и данные из отчетов CAFR по муниципальным облигациям

Фото Маркуса Списке на Unsplash

Что распространяется

Большая часть финансовых ресурсов уходит на написание и чтение финансовой отчетности. В США, чтобы финансовый отчет считался официальным, он должен быть в формате PDF. Это создает проблемы позже, когда файлы PDF становятся машиночитаемыми.

Раньше банки и финансовые организации нанимали целые группы людей для чтения финансовых отчетов в формате PDF и ввода их в базы данных банка.Эти позиции были вводом данных, вводом формы. Однако другие команды сопоставляли введенные значения с теми, которые обычно используются банком. Эта серия задач называется финансовым распределением.

Например, большая семейная ферма, подающая заявку на ссуду, должна перечислить такие предметы, как грузовик Peterbilt, в своем инвентаре фермы. Но когда распространитель в банке читает финансовые отчеты, им нужно будет отнести грузовик (-ы) к категории долгосрочных (не валютных) активов в подкатегории — транспортное средство. Это позволяет банку снизить финансовую неопределенность, поскольку он может сопоставить этот конкретный грузовик с другими аналогичными транспортными средствами, с которыми банк имел дело в течение многих лет.Говоря языком финансов, это позволяет банку сопоставить это событие с более широким стандартизированным набором счетов.

В недалеком прошлом эти разбрасыватели располагались в недорогих районах и на море. Сегодня многие финансовые учреждения внедрили ИИ в той или иной форме, чтобы уменьшить человеческое бремя чтения каждого финансового PDF-файла вручную.

Давайте обсудим, как ИИ читает и обрабатывает эти PDF-файлы.

Извлечение PDF с помощью машины

Мы рассмотрим Комплексные годовые финансовые отчеты (CAFR), которые являются основным ежегодным документом, раскрывающим информацию по муниципальным облигациям.CAFR — это преимущественно отсканированные документы в формате PDF. Вот пример CAFR для города Нью-Йорк.

Большинство городов США имеют непогашенные облигации и обязаны раскрывать годовую финансовую отчетность через CAFR. Вот хороший слайд об общем размере Muni и охвате CAFR. Давайте посмотрим на образец страницы из CAFR, мы будем использовать его для запуска извлечения данных оптического распознавания символов (OCR) —

CAFR из города Хобокен, штат Нью-Джерси, страница 150

Если вы посмотрите внимательно, вы заметите это отсканированная страница, которая была сохранена в формате PDF, поэтому пока не может быть прочитана машиной.

Документы CAFR содержат очень интересную информацию о планировании, составлении бюджета и деятельности муниципалитета, такого как город. В них содержится информация о государственных школах, полицейских участках, пожарных частях. Такие вещи, как количество больничных коек в финансируемой государством больнице, доход на больничную койку и другие операционные расходы.

Что происходит под капотом

Итак, как ИИ может сделать документ поверх машиночитаемого текста?

По сути, ИИ пытается изолировать области с черными пятнами от областей, на которых их нет.Затем другой ИИ, как школьник, смотрит на отдельные чернильные пятна, чтобы разобрать слова и символы. И еще один ИИ пытается понять, организован ли весь обнаруженный текст в виде таблицы, формы или текста произвольной формы.

В частности, PDF-файл считывается машиной как изображение. Затем алгоритм пытается нарисовать рамкой любой текст, который он видит. Каждое слово или группа символов получит свою коробку. Как только алгоритм покрывает каждый фрагмент текста в ограничивающей рамке, можно переходить к следующему набору алгоритмов.Вот как выглядят ограничивающие прямоугольники —

Алгоритм обнаружения ограничивающего прямоугольника в действии

Затем задействуется другой алгоритм — оптическое распознавание символов (OCR) для декодирования текста внутри каждого ограничивающего прямоугольника. Этот алгоритм принимает изображения текста и преобразует их в понятный для компьютера текст, содержащийся в этом изображении.

И, наконец, другой алгоритм просматривает все эти ограничивающие рамки и текст внутри них, чтобы понять, образует ли каждое слово строку или часть таблицы.

Например, в верхней строке написано «CITY OF HOBOKEN», алгоритм ограничивающей рамки обнаружил 3 области с текстом — «CITY», «OF», «HOBOKEN» и присвоил им оценки достоверности и уникальные идентификаторы —

Затем Консолидатор алгоритм берет выходные данные 3 отдельных слов и группирует их вместе в зависимости от расположения этого текста на странице —

Доверие к уведомлению: 95 текста: «ГОРОД ХОБОКЕН»

Этот последний алгоритм консолидации также классифицирует области страницы, которые являются таблица, произвольный текст или форма.Вот как это выглядит вместе —

Машинная интерпретация таблицы PDF справа

Сегодня каждый упомянутый выше алгоритм представляет собой глубокую нейронную сеть, которая была обучена с отдельными обучающими данными и аннотирована людьми. И мы видим оценки достоверности на каждом этапе пути, поэтому мы можем исправить алгоритм с помощью активного обучения.

Если вы хотите настроить сквозное распознавание текста как услугу на AWS, см. Здесь.

Заключение

Благодаря недавним достижениям в области искусственного интеллекта мы теперь можем читать PDF-документы в массовом порядке в наши озера данных и выполнять последующее машинное обучение и аналитику для обнаружения альфа-версии.

Новые стартапы появляются, чтобы почерпнуть идеи из массы документов в финансовом секторе, которые в прошлом были непомерно дорогими.

OCR — это лишь небольшая, но важная часть того, как финансовые документы вводятся, обрабатываются и отображаются для профессионалов в области инвестиций, чтобы получить денежное преимущество (альфа).

Извлечение данных деловых партнеров в средство хранения данных

Использовать

В целях соблюдения юридических требований к хранению данных и отчетности вы можете извлекать данные деловых партнеров как компонент данных приложения, например, данные контракта для SAP Казначейство и управление рисками (TRM) , в Инструмент сохранения данных (DART) .

Предварительные требования

Вы создали транзакции для деловых партнеров, которые будут извлечены в приложениях, подключенных к Инструмент сохранения данных. Вы можете извлечь только тех деловых партнеров, для которых существуют транзакции в соответствующих приложениях.

Объем функций

Для Немецкие принципы доступа к данным и проверяемости цифровой документации (GdpdU) , деловые партнеры выводятся на Инструмент сохранения данных в следующих ролях деловых партнеров TRM:

• Эмитент

• Контрагент

• Плательщик

• Поручитель

• Банк-депозитарий

• Получатель

Учитываются следующие атрибуты делового партнера:

Общие данные и данные, относящиеся к финансовым услугам

Независимо от категории делового партнера	Человек	Организация	Группа
Клиент	Фамилия делового партнера (лица)	Название 1 организации	Наименование 1 (группа)
Номер делового партнера	Имя делового партнера (лицо)	Название 2 организации	Наименование 2 (группа)
Категория делового партнера	Вторая фамилия лица	Название 3 организации
		Название 4 организации
		БП: Организационно-правовая форма
		ID компании-партнера
		Страна регистрации организации

Адресные данные

Во время извлечения данных для каждого действительного стандартного адреса выбираются следующие атрибуты:

Банковские реквизиты

При извлечении данных выбираются все банковские реквизиты для делового партнера:

• Клиент

• Номер делового партнера

• Банковские реквизиты ID

• Код страны банка

• Банковский ключ

• Номер банковского счета

В определенных случаях вы можете внедрить Business Add-In (BAdI) Извлечение дополнительных данных деловых партнеров в DART.