Автоматизация подготовки ответов на требования налоговых органов с использованием обучения со слабым контролем

В данной статье рассматривается применение методов обучения со слабым контролем для автоматизации обработки налоговых требований в банковском секторе. В последние годы наблюдается значительный рост интереса к автоматизации процессов с использованием методов машинного обучения и искусственного интеллекта в финансовом секторе, что обусловлено стремлением повысить эффективность, точность и качество обслуживания клиентов. Предыдущие исследования в области автоматизации финансовых процессов часто ограничивались применением классических подходов машинного обучения, требующих больших объёмов качественно размеченных данных. Однако в условиях банковского дела, особенно в таких специфических задачах, как обработка требований налоговых органов, разметка данных сталкивается с заметными трудностями из-за необходимости привлечения высококвалифицированных специалистов и соблюдения конфиденциальности. В этом контексте наша работа направлена на заполнение пробела в исследованиях путём применения обучения со слабым контролем — подхода, позволяющего использовать неточные, противоречивые или неполные данные для обучения моделей. Это особенно актуально для банковской сферы, где данные быстро устаревают и часто имеют ограниченный доступ из-за нормативных ограничений. Методологически для реализации идеи обучения со слабым контролем мы использовали фреймворк Snorkel для создания обучающего набора данных с использованием разметочных функций, разработанных в сотрудничестве с экспертами банка Точка. Это позволило существенно снизить зависимость от трудоёмкого процесса ручной разметки данных и использовать большие объёмы неразмеченных документов. Результаты исследования показали, что подходы, основанные на слабом контроле, могут значительно повысить эффективность обработки налоговых требований, предоставляя модели, способные с высокой точностью классифицировать и интерпретировать различные типы налоговых документов. Особенно важно, что применение слабого контроля позволяет учесть необходимость постоянного обновления данных и законодательства, что делает его предпочтительным для динамически изменяющихся условий финансового сектора. Использование обучения со слабым контролем в автоматизации ответов на налоговые требования не только улучшает качество обработки данных, но и способствует уменьшению нагрузки на специалистов, повышая общую эффективность финансовых операций. Эти выводы могут оказать влияние на дальнейшее применение машинного обучения в финансовом секторе, с учетом важности инновационных подходов в условиях ограниченных данных.