金融機(jī)構(gòu)在日常運(yùn)營中處理海量文檔。這些文檔類型多樣，格式復(fù)雜，是業(yè)務(wù)運(yùn)營的基礎(chǔ)。如何高效、準(zhǔn)確地處理這些文檔，直接影響機(jī)構(gòu)的運(yùn)營效率與風(fēng)險(xiǎn)控制水平。新一代的OCR大模型技術(shù)為此提供了有效的解決方案。它提升了文檔處理的自動(dòng)化程度與數(shù)據(jù)提取的準(zhǔn)確性。

本文將闡述傳統(tǒng)OCR技術(shù)的局限性，介紹OCR大模型的核心技術(shù)優(yōu)勢(shì)，并通過以“易道博識(shí)GIE”為例，展示該技術(shù)在金融核心業(yè)務(wù)中的具體應(yīng)用。

一、什么是OCR大模型？

傳統(tǒng)OCR技術(shù)主要依賴預(yù)設(shè)模板或規(guī)則進(jìn)行文字識(shí)別。OCR大模型則基于海量數(shù)據(jù)的預(yù)訓(xùn)練，使其能夠直接理解文檔的版式布局與邏輯結(jié)構(gòu)。它不依賴模板，即可從任意格式的文檔中提取結(jié)構(gòu)化信息。

二、傳統(tǒng)OCR技術(shù)在金融應(yīng)用中的局限性

傳統(tǒng)OCR技術(shù)在應(yīng)對(duì)現(xiàn)代金融業(yè)務(wù)時(shí)，暴露了明顯的技術(shù)局限。

●文檔類型多樣化：金融業(yè)務(wù)涉及標(biāo)準(zhǔn)證件、半結(jié)構(gòu)化報(bào)表和非結(jié)構(gòu)化合同。文檔種類繁多，形態(tài)各異。

●版面布局復(fù)雜化：文檔普遍存在多欄排版、跨頁表格、印章遮擋和手寫文字。這些因素增加了機(jī)器自動(dòng)提取信息的難度。

●業(yè)務(wù)要求高度化：在信貸審批、保險(xiǎn)理賠等核心業(yè)務(wù)中，處理延遲或信息錯(cuò)誤可能引發(fā)業(yè)務(wù)風(fēng)險(xiǎn)。人工處理效率低、成本高，難以滿足業(yè)務(wù)高峰期的需求。

傳統(tǒng)OCR技術(shù)的短板主要體合現(xiàn)在以下三點(diǎn)：

1.泛化能力弱：技術(shù)對(duì)新版式或版式微調(diào)十分敏感。每當(dāng)出現(xiàn)新格式，就需要重新投入人力進(jìn)行數(shù)據(jù)標(biāo)注與模型訓(xùn)練，適配周期長，成本高。

2.識(shí)別精度不足：面對(duì)圖像質(zhì)量不佳、布局復(fù)雜或印章干擾的情況，識(shí)別準(zhǔn)確率會(huì)顯著下降，導(dǎo)致信息提取不完整或錯(cuò)誤。

3.缺乏深層理解：傳統(tǒng)OCR停留在“識(shí)別文字”的層面。它無法解析字段間的邏輯關(guān)系，例如，無法關(guān)聯(lián)財(cái)務(wù)報(bào)表中某個(gè)項(xiàng)目與其對(duì)應(yīng)的多年期數(shù)據(jù)。這阻礙了信息的深度利用。

這些局限性制約了金融業(yè)務(wù)的自動(dòng)化與智能化進(jìn)程。

三、OCR大模型的技術(shù)原理：從文本識(shí)別到內(nèi)容理解

為解決上述問題，易道博識(shí)推出了GIE（通用信息抽取）大模型，實(shí)現(xiàn)了從“文本識(shí)別”到“內(nèi)容理解”的轉(zhuǎn)變。它能深度解析文檔的版面布局、邏輯結(jié)構(gòu)和元素關(guān)聯(lián)，實(shí)現(xiàn)對(duì)任意版式文檔的信息抽取。

其核心技術(shù)優(yōu)勢(shì)包括：

1.卓越的版式泛化與解析能力

OCR大模型無需依賴固定模板，展現(xiàn)出強(qiáng)大的版式識(shí)別能力。

●復(fù)雜表格解析：可準(zhǔn)確識(shí)別跨頁、無線框、嵌套等復(fù)雜表格的結(jié)構(gòu)，恢復(fù)單元格的行列對(duì)應(yīng)關(guān)系。

●多場(chǎng)景版面適配：能自動(dòng)識(shí)別多欄、圖文混排等復(fù)雜布局，準(zhǔn)確定位并提取指定信息。

●強(qiáng)大的抗干擾性能：在印章遮擋、復(fù)雜水印或手寫批注等干擾下，模型依然能保持較高的識(shí)別與提取準(zhǔn)確率。

2.“Prompt即應(yīng)用”的敏捷配置模式

用戶通過輸入簡(jiǎn)單的自然語言指令，即可快速定義新的信息提取任務(wù)，無需進(jìn)行代碼開發(fā)或模型重訓(xùn)。該模式極大降低了技術(shù)使用門檻，也顯著縮短了新業(yè)務(wù)的適配上線周期。

3.全面的國產(chǎn)化生態(tài)支持

在金融信創(chuàng)領(lǐng)域，技術(shù)自主可控是基礎(chǔ)要求。先進(jìn)的OCR大模型在研發(fā)之初就將國產(chǎn)化適配作為核心策略。例如，易道博識(shí)GIE模型深度適配了鯤鵬、飛騰等國產(chǎn)CPU與統(tǒng)信UOS、麒麟等國產(chǎn)操作系統(tǒng)，確保了技術(shù)在金融信創(chuàng)環(huán)境下的性能與穩(wěn)定性。

四、OCR大模型在金融核心業(yè)務(wù)中的應(yīng)用價(jià)值

OCR大模型將海量的非結(jié)構(gòu)化數(shù)據(jù)處理成高質(zhì)量的結(jié)構(gòu)化信息，為上層業(yè)務(wù)應(yīng)用和決策分析提供了支持。

●信貸審批業(yè)務(wù)：

○傳統(tǒng)方式：人工審核企業(yè)財(cái)報(bào)、銀行流水、購銷合同等全套資料，流程耗時(shí)數(shù)日。

○應(yīng)用后：系統(tǒng)抽取關(guān)鍵財(cái)務(wù)指標(biāo)，輔助生成結(jié)構(gòu)化評(píng)估報(bào)告。審核周期可從數(shù)天縮短至小時(shí)級(jí)。

●保險(xiǎn)理賠業(yè)務(wù)：

○傳統(tǒng)方式：人工錄入理賠申請(qǐng)書、醫(yī)療發(fā)票、診斷證明等單據(jù)信息，處理流程長。

○應(yīng)用后：系統(tǒng)自動(dòng)從各類單據(jù)中提取出險(xiǎn)人信息、診療項(xiàng)目、費(fèi)用明細(xì)等關(guān)鍵字段，完成自動(dòng)化的初步定損和案件分級(jí)，加速理賠流程。

●財(cái)報(bào)分析業(yè)務(wù)：

○傳統(tǒng)方式：分析師手動(dòng)從PDF格式的年報(bào)、季報(bào)中摘錄數(shù)據(jù)，工作重復(fù)且耗時(shí)。

○應(yīng)用后：系統(tǒng)深度解析上市公司的財(cái)務(wù)報(bào)告，精準(zhǔn)提取資產(chǎn)負(fù)債表、利潤表、現(xiàn)金流量表中的所有數(shù)據(jù)，形成可直接用于分析的結(jié)構(gòu)化數(shù)據(jù)庫。

五、結(jié)語

以通用信息抽取為核心的OCR大模型，通過其強(qiáng)大的版式理解能力、以及對(duì)信創(chuàng)環(huán)境的良好支持，為金融文檔自動(dòng)化提供了更優(yōu)的技術(shù)路徑，有效提升了金融機(jī)構(gòu)處理非結(jié)構(gòu)化數(shù)據(jù)的能力。

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