惯性聚合 高效追踪和阅读你感兴趣的博客、新闻、科技资讯
阅读原文 在惯性聚合中打开

推荐订阅源

大猫的无限游戏
大猫的无限游戏
博客园 - 【当耐特】
Cloudbric
Cloudbric
H
Hackread – Cybersecurity News, Data Breaches, AI and More
Attack and Defense Labs
Attack and Defense Labs
爱范儿
爱范儿
The Cloudflare Blog
腾讯CDC
Security Archives - TechRepublic
Security Archives - TechRepublic
TaoSecurity Blog
TaoSecurity Blog
云风的 BLOG
云风的 BLOG
Recent Announcements
Recent Announcements
C
Check Point Blog
Schneier on Security
Schneier on Security
S
Schneier on Security
J
Java Code Geeks
B
Blog RSS Feed
Cisco Talos Blog
Cisco Talos Blog
Vercel News
Vercel News
Stack Overflow Blog
Stack Overflow Blog
博客园_首页
cs.AI updates on arXiv.org
cs.AI updates on arXiv.org
A
About on SuperTechFans
Threat Intelligence Blog | Flashpoint
Threat Intelligence Blog | Flashpoint
Google DeepMind News
Google DeepMind News
阮一峰的网络日志
阮一峰的网络日志
罗磊的独立博客
A
Arctic Wolf
S
Secure Thoughts
P
Palo Alto Networks Blog
The Last Watchdog
The Last Watchdog
SecWiki News
SecWiki News
cs.CV updates on arXiv.org
cs.CV updates on arXiv.org
博客园 - 三生石上(FineUI控件)
D
Darknet – Hacking Tools, Hacker News & Cyber Security
量子位
U
Unit 42
I
InfoQ
D
DataBreaches.Net
P
Privacy International News Feed
T
Troy Hunt's Blog
博客园 - 叶小钗
T
Threatpost
博客园 - Franky
K
Kaspersky official blog
Hugging Face - Blog
Hugging Face - Blog
IT之家
IT之家
www.infosecurity-magazine.com
www.infosecurity-magazine.com
CTFtime.org: upcoming CTF events
CTFtime.org: upcoming CTF events
C
Cisco Blogs

Все публикации подряд на Хабре

Ловим музу за клавиатуру: как айтишнику стать автором Что умеет Midjourney в 2026? Мой немного грустный разбор этого шикарного инструмента Никто не любит писать тесты, но ИИ может исправить это IPv8 выглядит как мечта. Поэтому почти наверняка не взлетит Производители вернули в продажу материнки с DDR3. Что происходит? Управление агентом с телефона через Telegram теперь в KodaCode От координации к лидерству: как меняется роль руководителя разработки Я сделала родителям бизнес вместо пенсии: зарабатываем 70 тысяч, мама не даёт продать В три раза быстрее приемка товара и оптимизация трудозатрат на 73%: как «РСТ-Инвент» помог Gulliver Group ИИ-шечный мир победил? О влиянии искусственного интеллекта на игропром Кремль снижает давление на Телеграмм пока Европа строит интернет по паспорту Как CEO, CTO и CIO за 8 часов собрали ИИ-директора, который умеет держать позицию под давлением Как (не) потерять домен за выходные Вместо 8 разных VPS: как я организовал практику студентам на одном сервере Почему твой Open Source проект не замечают? R&D: искусство управления неопределенностью в разработке AI-дефляция: вакансий для разработчиков больше, а рост зарплат — худший за 15 лет Мы отдали управление роботами OpenClaw. Что из этого вышло Галактический ID: система идентификации для всех форм разумной жизни Шесть основ бизнес-анализа: начинаем с вопроса «Кто в игре?» Код-ревью, в котором дело не в коде Данные переехали. Команда — нет Системной подход к сдаче OSWE в 2025 Почему комната управления реактором покрашена в цвет морской пены 4 YAML-файла вместо PySpark: как аналитикам строить пайплайны без разработчиков LLM-агент для поиска свободных доменов: автоматизируем подбор Когда, зачем и как правильно начинать новую сессию в Claude Code? Как я заставил нейросеть писать макросы для FreeCAD Анатомия ИИ‑агента для подбора персонала. От тысячи резюме к топ‑10 за минуты Опыт разработчика как экономика внимания Автономность как точка невозврата: кто будет субъектом в цифровом будущем Обучение ИИ в «диких» условиях: как рутинные действия превращаются в датасеты Как измерить LLM для задач кибербеза: обзор открытых бенчмарков Где хранить код? Сравнение GitHub, GitLab и Bitbucket Математика объясняет, почему нормальное распределение встречается повсюду Почему ваш FinOps не работает: 12 тезисов от практиков Как подписать проектную документацию УКЭП с использованием бесплатных лицензий Pilot Адаптивное администрирование Sigla Vision Я грузил уран в бочки, а потом 20 лет строил ИТ в атомной отрасли Чем позвонить с Эвереста? История и обзор спутниковой связи. Часть 2 Как языковая модель помогает контролировать качество инструктажей по охране труда в металлургии Как не передать на desktop свой IP в РКН Анатомия SAP Privileges: как устроено управление правами в macOS MoneyDev: Сказка про три главных слова Обновлённый токенизатор видео K-VAE 2.0 от Сбера Как сделать диспетчеризацию дома на 1284 квартиры почти бесплатно Как мы разогнали железную дорогу Мы дали агентам рутину. Теперь надо решить — что делать с освободившимся временем Токсичный контент, промпт-хакинг и защита ИИ — всё о Guardrails для LLM Умный город начинается с точного взгляда: как «Фалькон Тех» меняет пространство к лучшему Навайбкодил приложение для анализа графов Почему Дюну так интересно читать? Упрощаем работу с рутиной или как стать Гендальфом Белым Деконструкция Go: CPU, RAM и что там происходит. Go Assembler база. Часть 1.1 Какие профессии исчезнут из-за ИИ, а какие появятся? И что с этим делать Как мы построили IT-отдел, где хочется расти: архитектурные встречи, прозрачные метрики и книжные подарки Rufler: Делаем из Claude Code автономный рой через один YAML-конфиг Sing-box и белый список приложений Как построить надёжный обмен сообщениями в микросервисах: лучшие практики для enterprise OpenAI строит MLM-пирамиду, а McKinsey и Accenture помогают ей в этом Дом, который не построил Фишер (Часть 2) «Сверхзвуковой математик» против «Вдумчивого логиста»: битва алгоритмов 3D-упаковки Мультимодальные модели – грубый и дорогой инструмент Разговоры ничего не стоят. Код тоже Проверки физических лиц: с кого начнет ФНС Топ-10 бесплатных нейросетей для создания видео в 2026 году Первые слои кода: как наши решения сегодня определяют архитектуру ИИ на десятилетия Разработка нового статического анализатора: PVS-Studio JavaScript Поиск уязвимостей ПО: базовый минимум или роскошный максимум Почему оценка персонала не работает как инструмент управления Как мы разработали ИИ-ассистента и сократили рутину продуктовой команды на 50% Как я ушел из найма, нажарил косточек и продал на маркетплейсах на 168 млн в год Когда 1С:ERP уже внедрена, а нормального производственного плана всё ещё нет Как я сделал Claude мультимодальным, подключив к нему Qwen Omni Как приглашение на вакансию мечты превращается в атаку Infrastructure as Code: философия и лучшие практики IaC Тестируем Yandex Code Assistant на задаче, в которой нужно хранить секреты nxs-universal-chart v3.0: новое поколение универсального Helm-чарта Callback Injection: Техника, которая отправила Microsoft Defender в глухой нокаут «Все идеи на стол»: митап как способ вывести проект из тупика Сегодня я узнал нечто новое о GPU благодаря багу в своей игре Как заставить LLM ̶ ̶г̶а̶л̶л̶ю̶ ̶ эволюционировать Карта событий как фундамент аналитики: практический кейс для E-commerce Что выбрать для AI: x86, ARM или RISC-V? Дайджест железа за март Роль соматических мутаций в развитии аутоиммунных заболеваний: путь к избирательной терапии Mythos от Anthropic — тревожный сигнал для всех, а не только для банков Guardrails для LLM на Java: как приручить промпт‑инъекции и токсичные ответы Green-VLA: как мы собрали VLA-модель для реального антропоморфного робота и не потеряли обобщение Финансовая гонка вооружений: почему умные люди добровольно в ней участвуют Эра ИИ-агентов наступила: выбираем лучшего цифрового сотрудника # Практический опыт внедрения WinCC Redundancy на производственном предприятии Сделал MVP за 3 дня, а потом неделю прикручивал оплату. Оно того стоило? Физика против Маска: почему Starship V3 может оказаться ещё одной катастрофой Нефть Венесуэлы: крупнейшие запасы в мире, но не крупнейшая нефтяная держава JPA 4. Переосмысление Hibernate Почему зеркальная фотокамера Nikon D5 десятилетней давности идеально подошла для миссии «Артемида-2» Проект «Уровень-Спутник» или как мы сделали платформу для гидрологов «Замедлиться, чтобы ускориться»: почему ИИ повышает цену ошибок в требованиях и архитектуре Как с нуля поднять трафик IT-компании на 1657% при бюджете 55 тыс. и выжить Pixel-perfect Downsampling — идеальная отрисовка 50 миллионов точек без потерь
«Клиенты приходят не только из-за курса»: как РНКО «Металлург» 10 лет живет без ручного ввода паспорта
SmartEngines · 2026-06-22 · via Все публикации подряд на Хабре

Простой

6 мин

22

Привет, Хабр! На связи Smart Engines. Недавно мы провели открытый диалог с Егором Карасевым, первым заместителем Председателя Правления РНКО «Металлург», и обсудили наше сотрудничество длиной в 10 лет. Все это время компания использует технологии Smart Engines для распознавания паспортов клиентов в отделениях. Получился разговор не столько об OCR, сколько о том, как автоматизация меняет потоковое обслуживание, снижает нагрузку на сотрудников и помогает бизнесу не терять клиентов из-за ручного ввода данных.

Под катом – история о том, как паспортный сканер, взятый с выставки «на попробовать», стал частью банковского процесса, который работает уже одиннадцатый год.

Как все началось: розница, валютно-обменные операции и первые очереди

Десять лет назад «Металлург» начал активно развивать розничное направление. Тогда банк запустил валютно-обменные операции, и они сразу же начали пользоваться большим спросом. Однако стремительный успех обернулся классической проблемой масштабирования: поток рос быстрее, чем его могла «переварить» ручная операционная часть.

«Исторически сложилось, что у банка была хорошая материально-техническая база: несколько касс и сотрудники, которые на тот момент фактически простаивали. При этом банк никогда не был розничным, и новое направление стало для нас интересным. Было ощущение, что услуга будет востребована.

Мы начали публиковать курсы на площадках, увеличили наличность в кассах – и число клиентов стало расти. Тогда же появилось ощущение потери потенциального дохода из-за медлительности. Технически касса могла обслуживать значительно больше клиентов, но ручной ввод паспортных данных был проблемой: мы либо не успевали обслужить всех до конца дня и люди разворачивались, либо клиенты уходили сами, видя очередь и понимая, что придется ждать. Это и стало стимулом для автоматизации», – вспоминает Егор Карасев, первый заместитель Председателя Правления РНКО «Металлург». 

Почти сразу стало понятно: узкое место не в кассе как таковой. Паспортные данные клиентов нужно было внести в банковскую систему, проверить, оформить документы и не ошибиться ни в одной цифре. 

«Работать руками быстро можно, но недолго. Первые два часа еще можно держать темп, может быть, полдня. Но когда человек безостановочно вводит данные, когда добавляются эмоциональные и психологические нагрузки, люди сильно устают, а количество ошибок, особенно к концу каждого дня, растет.

При этом в банковской деятельности ошибки чреваты очень серьезными последствиями. Если хотя бы одна опечатка попадет в документы, которые представляются в рамках обязательной идентификации, это штрафные санкции. Получается, что клиенту, на самом деле, важно получить услугу. А для банка самое главное, обслуживая клиентов, – не нарушить закон: корректно выполнить требования 115-ФЗ, отчитаться перед Банком России и Росфинмониторингом», – добавляет Егор Карасев

Так появилась задача: не заставить операциониста печатать быстрее и внимательнее, а убрать ручной ввод из процесса там, где его можно автоматизировать.

От выставочного образца до нового процесса 

«Металлург» впервые увидел сканеры для автоматического распознавания паспорта в 2016 году. Банку настолько понравилось решение, что представители забрали выставочный образец и приступили к внедрению. 

Главное изменение было не только в том, что паспорт теперь распознавался автоматически. «Металлург» изменил саму логику обслуживания в отделениях. До внедрения сканера с ПО Smart Engines сотрудники последовательно выполняли все этапы обработки документов вручную. После – часть операций удалось распараллелить, а объем рутинной работы у операционистов сократился как минимум в четыре раза.

Как это стало выглядеть: 

  • Идентификация клиента выполнялась отдельно, паспортные данные автоматически считывались и попадали в банковскую систему;

  • Операционист занимался проверкой и оформлением;

  • Кассир занимался кассовой работой, а не документами.

«Меньше чем за полгода на базе этого решения мы выстроили у себя совершенно новый альтернативный бизнес-процесс проведения валютно-обменных операций и, можно сказать, одними из первых в стране внедрили раздельную процедуру проведения кассовых операций. По аналогии с обслуживанием юридических лиц идентификация клиента проходила отдельно, у отдельного сотрудника, а кассовая работа – в кассе. Мы распределили задачи, четко их разграничили и максимально автоматизировали», – рассказал Егор Карасев.

А что под капотом? Технология распознавания Smart Engines

Еще 10 лет назад, на старте проекта, система Smart Engines показывала впечатляющие результаты: основной разворот паспорта РФ распознавался практически мгновенно – менее, чем за 1 секунду. Этого было уже достаточно, чтобы обойти ручной ввод, но мы не остановились на этом и продолжили развивать технологию.

Теперь система Smart Engines распознает не только основной разворот, но и вообще все страницы паспорта РФ, включая те, что содержат штампы о регистрации, отметки о семейном положении, воинской обязанности, ранее выданных документах и другие данные. Кроме того, повысилось качество распознавания, а уж скорость работы системы и вовсе стала космической. Сегодня она составляет 0,15 сек на обычном смартфоне среднего ценового сегмента и 125 разворотов в секунду на сервере – и это без GPU.

Одним из важнейших нововведений стала поддержка распознавания рукописного текста – что позволило сделать систему одинаково удобной для работы как с новыми документами, так и со старыми паспортами, заполненными от руки. С точки зрения бизнеса, это позволяет обеспечить единый высокий стандарт быстрого и удобного обслуживания любых клиентов, вне зависимости от того, как заполнен их документ. При этом мы не отошли от главного принципа – безопасной локальной обработки. Все продукты Smart Engines работают полностью локально, а при распознавании ни изображения, ни данные из документов не передаются во внешние сервисы.

Все вместе, эти возможности дали реальный и ощутимый экономический эффект. Отказ от ручного ввода повысил скорость и удобство обслуживания, а в условиях пиковой нагрузки позволил кратно увеличить пропускную способность отделений.

Интеграция, которая пережила несколько ИС

Тема, которая наверняка близка многим нашим читателям: что происходит с интеграцией через годы эксплуатации.

За 10 лет у «Металлурга» поменялось несколько информационных систем. При этом интеграция Smart Engines не потребовала серьезной переработки: API оказался достаточно простым, а перенос между системами не превращался в отдельный проект с непредсказуемыми сроками и бюджетом.

Это важная часть промышленной эксплуатации. Пилот может красиво работать на стенде, но настоящая проверка начинается позже: когда меняется инфраструктура, появляются новые требования, обновляются процессы, открываются и закрываются отделения, меняется оборудование, возникают новые типы документов.

В контуре РНКО обновление решения при появлении новых сценариев занимало около 20 минут: достаточно было установить новую версию API на сервер и перезапустить процессы. 

Разумеется, в разных инфраструктурах цикл обновления может отличаться. Но принцип остается тем же: технология распознавания должна быть не хрупкой надстройкой, а полноценным компонентом ИТ-ландшафта.

«Решение хорошо себя показало. Оно само по себе надежное и унифицированное. Те сканеры, которые мы покупали, работали годами. Отделения появлялись и закрывались, оборудование переезжало. Максимум, что с ним случалось, – со временем выгорала светодиодная подсветка. Сканер разбирался, подсветка менялась, и он продолжал работать», – говорит Егор Карасев.

Что получил бизнес 

«Внедрение было максимально простым, эксплуатация – тоже. А удовольствие, которое мы как бизнес получили, если смотреть назад, очень большое. Соотношение того, сколько мы потратили и сколько заработали за счет этого решения, фантастическое. Оно исчисляется не десятками, а, наверное, тысячами раз», – отмечает Егор Карасев.

В цифрах эффект выглядит так: 

  • 10 лет успешной эксплуатации; 

  • 70 тысяч идентифицированных клиентов прошли через систему за время эксплуатации;

  • 120-130 тысяч операций было проведено с использованием внедренной технологии;

  • 8 минут – столько составляет время обслуживания от входа клиента в отделение до завершения операции даже при высокой нагрузке;

  • 20 минут – столько занимает обновление технологии при появлении новых сценариев: запрос новой версии API, установка на сервер и перезапуск процессов.

Что в итоге

Технология стала частью бизнес-процесса и выдержала десятилетие реальной эксплуатации. За это время менялись информационные системы, нагрузка, рынок и требования. Базовая логика осталась рабочей: паспорт не вводится руками, данные попадают в систему автоматически, сотрудники меньше устают, клиент получает услугу быстрее.

«Про продолжение развития в офлайн-режиме мне сложно говорить: это решение самих банков и бизнеса. Но если бы я управлял такими процессами шире, я бы внедрил это везде. Не для красного словца: мне кажется, такие инструменты должны стать стандартом – как терминалы в аэропортах ил на таможне. Без них уже сложно представить жизнь», – заключил Егор Карасев.

Распознавание паспорта стоит внедрять не «потому что ИИ», а потому что ручной ввод становится точкой накопления потерь: времени, денег, качества данных и человеческого внимания.

Экспертный диалог с Егором Карасевым, первым заместителем Председателя Правления РНКО «Металлург», можно посмотреть по ссылке.

Кстати, в «Металлурге» отличные курсы валют :)