[Recomendación de código abierto] LoanLens AI: un sistema multiagente para el procesamiento inteligente de préstamos y la detección de fraudes, basado en @LandingAI y AWS Bedrock, y el proyecto ganador del Landing AI Financial AI Hackathon. El proyecto aborda las dificultades de los procesos tradicionales de aprobación de préstamos: los asesores de crédito suelen dedicar horas a revisar manualmente extractos bancarios, recibos de sueldo, documentos de identidad, informes fiscales y expedientes crediticios, lo que resulta en procesos lentos, inconsistentes y propensos al fraude. LoanLens AI automatiza todo el proceso mediante un flujo de trabajo de IA multiagente, lo que permite tomar decisiones crediticias eficientes y transparentes. Funciones principales del proyecto y flujo de trabajo LoanLens AI ha desarrollado un sistema inteligente integral que abarca el procesamiento de documentos, la extracción de datos, la evaluación de riesgos y la detección de fraudes. El flujo de trabajo simplificado es el siguiente: • Ingesta de documentos: admite múltiples formatos (como PDF e imágenes escaneadas) e importa automáticamente los archivos del prestatario. • Extracción inteligente: al emplear tecnologías de extracción de documentos Agentic y detección de objetos Agentic, extrae campos estructurados (como monto y fecha), cuadros delimitadores (para seguimiento visual) y texto no estructurado (para verificación semántica) de los documentos y genera datos en formato JSON. Cálculo de métricas del prestatario: genera automáticamente indicadores clave de rendimiento, incluida la relación deuda-ingreso, liquidez, estabilidad de ingresos, consistencia de la dirección y puntaje de riesgo general. • Puntuación y decisiones: un motor de puntuación basado en reglas claras clasifica las solicitudes como “aprobadas”, “de advertencia” o “rechazadas”. • Detección de fraude: detecta anomalías como desajustes salariales, alteraciones de diseño, falsificación de texto e identidades inconsistentes. • Interfaz de revisión: proporciona a los revisores humanos resúmenes, superposiciones visuales y una interfaz de chat basada en RAG que admite consultas en lenguaje natural. Dirección de código abierto:
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