R-Style Softlab представил ПО для организации мобильного офиса и другие решения с применением искусственного интеллекта

R-Style Softlab, компания-разработчик ПО для финансовой сферы из группы Россельхозбанка, продемонстрировала возможности решения для управления мобильным обслуживанием клиентов. ПО для управления выездной сессией используется во всех отраслях, где есть мобильный персонал, например в банковском обслуживании, в страховании, в здравоохранении.

В представленном мобильном приложении собраны все опции, необходимые для комфортной работы выездных сотрудников: от списка задач на день до модуля распознавания документов и логистического модуля. 

Дарья Колотова

Владелец продукта R-Style SoftLab

 «Внедрение ПО для удаленного обслуживания помогает компаниям сократить цепочку обслуживания, организовать «безбумажное обслуживание», повысить скорость разрешения инцидентов и принятия решений».

Система обеспечения выездной сессии от R-Style Softlab реализована на микросервисной архитектуре и позволяет обеспечить бесшовную интеграцию с системами заказчика, например с SAP и CRM банка.

Возможности ПО были продемонстрированы на примере приложения для работы курьеров банка, занимающихся доставкой личных карт физическим лицам. У заказчика в исходном ПО для курьеров банка отсутствовала интеграция с внутренними сервисами банка, что делало невозможным двусторонний обмен данными в процессе оказания услуг. Также у заказчика не было инструментария по распределению задач и построению оптимальных маршрутов передвижения. Большой процент ошибок в оформлении документов на выезде вынуждал назначать новый выезд клиенту.

Решение от R-Style Softlab позволило провести оптимизацию доставки банковских продуктов:

• реализована интеграция с Яндекс.Картами для отслеживания и построения маршрутов

• выполнена интеграция с пятью внутренними банковскими системами, что позволило ускорить процесс активации карт с 24 часов до 10-30 мин

• разработан личный кабинет администратора для отслеживания необходимых рабочих показателей в режиме реального времени.

Применение модуля распознавания данных с бумажных документов позволило минимизировать на 90% количество ошибок при заполнении документов на выезде.

Применение AI в модуле распознавания бумажных документов, в том числе рукописных дало возможность за 2-3 секунды проводить распознавание паспорта гражданина, а также проверять качество документа и отслеживать признаки цифрового вмешательства.