●  一文讀懂OCR識別：核心原理、歷史發展及OCR識別場景

●  如何利用智能文檔處理（IDP）優化保險業理賠與運營流程？

●  告別人工錄入,OCR文字識別在銀行業務中的應用

●  告別手動錄單：OCR如何解決物流單據處理慢、錯、雜三大痛點？

銀行每天堆積如山的紙質文件，是怎么處理的？

在過去，這需要大量的人力，逐字逐句地錄入電腦。不僅慢，還容易出錯。現在，情況完全不同了。使用OCR文字識別 (Optical Character Recognition)。它能快速讀取圖片、掃描件上的文字，并將其轉換成可編輯的電子數據。無論是簡單的圖片轉文字，還是復雜的報表識別，它都能勝任。

今天，我們就來看看OCR在銀行業務中的應用。

銀行文檔處理痛點解析

1. 效率太低，等不起

在柜臺辦業務，工作人員要把用戶的身份證、申請表、各種證明材料一個個手動錄入系統。這個過程非常緩慢。如果遇到業務高峰期，排隊的隊伍能長得讓人絕望。后臺的錄單中心更是如此，成千上萬的會計憑證需要人工處理，一個環節卡住，整個流程就得停擺。

2. 容易出錯，風險高

是人，就會犯錯。長時間重復錄入海量數據，眼花繚亂、手指疲勞是常有的事。一個數字敲錯，一個名字錄偏，都可能導致嚴重的業務差錯，甚至引發合規風險。

為了減少錯誤，銀行不得不采用“雙人錄入、雙人復核”的模式，但這又進一步增加了人力成本。

3. 合規審查，壓力大

紙質文件不僅容易出錯，還難以監管。

一張發票是否重復報銷？一份簽名是否偽造？這些都需要依賴人工審核，很容易出現疏漏。

同時，大量的紙質資料在傳遞和保管過程中，還存在信息泄露的風險，這讓銀行在反洗錢、實名制管理等方面承受著巨大的合規壓力。

4. 數據沉睡，難利用

更關鍵的是，海量的紙質文件和影像資料，就像一座座“數據孤島”。這些數據沒有被結構化，很難被系統檢索和分析。銀行坐擁金山，卻無法挖掘其價值，無法用于精準營銷、風險評估和智能決策。

這些痛點，嚴重制約了銀行的服務效率和發展空間，數字化轉型勢在必行。而OCR，正是解決這些問題的關鍵鑰匙。

OCR識別在銀行業務中如何應用

 場景一：遠程開戶？用OCR識別搞定

過去開個銀行賬戶，必須本人帶著身份證跑到網點辦理。

現在，很多銀行都推出了線上開戶服務，你只需要一部手機，下載銀行的App，對著身份證拍張照上傳，它能瞬間讀取身份證上的姓名、號碼、地址等全部信息，并自動填入申請表。

整個過程不到一分鐘，省去了跑腿的麻煩和排隊的煎熬。OCR技術還常常與人臉識別結合，確保是“人證合一”，既便捷又安全。

 場景二：票據憑證處理，毫秒級識別

銀行每天都要處理海量的支票、匯票、回單等。傳統人工錄入一張憑證的關鍵信息，平均需要15秒。而OCR系統完成同樣的工作，只需要不到1秒。速度是人工的數十倍！機器不僅快，還不知疲倦，能7x24小時工作。這極大地釋放了柜面人力。

 場景三：貸款審核提速

申請貸款，需要提交一大堆材料：收入證明、銀行流水、房產證……這些材料往往是圖片或PDF掃描件。信貸員過去需要手動把這些PDF掃描件轉Word或錄入系統，一個字一個字地核對，流程非常漫長。現在，OCR可以自動批量處理這些文件。過去需要幾天的審核流程，現在可能幾個小時就能完成，大大縮短了放款周期。

場景四：合同錄入與管理

銀行的合同又長又復雜，信貸合同、抵押合同、客戶協議……

人工錄入這些合同，不僅效率低下，還容易遺漏關鍵條款，埋下風險隱患。

OCR技術能直接掃描整個合同文本，自動提取借款人、利率、還款計劃等核心要素，并存入系統。

更厲害的是，它還能進行智能比對，快速發現多份合同之間的條款差異，或者找出不符合規范的內容，成為合規審核的“火眼金睛”。

易道博識如何用“大小模型協同”破局文檔處理？

通用OCR技術解決了基礎問題，但金融業的需求遠不止于此。

一方面，身份證、銀行卡這類標準化文檔，要求極致的速度和精度。另一方面，版式各異的合同、理賠資料，又需要極強的泛化處理能力。如何兼顧？在眾多服務商中，易道博識提出的“大小模型協同”新范式，給出了新的答案。

專用小模型：追求極致的速度與精度

針對身份證、發票等高頻、標準化的文檔，易道博識采用深度優化的“專用小模型”。

它的優勢是什么？快！準！識別速度低于300毫秒，快到肉眼無法感知。同時，準確率超過99.5%，為業務的穩定運行提供了堅實保障。

為了滿足不同銀行的需求，它還支持私有化部署、提供移動端SDK和云服務API等多種靈活的合作方式。

通用大模型：用“提示詞”搞定復雜文檔

那遇到版式不固定的非標文檔怎么辦？

比如一份全新的合同，傳統OCR技術可能就“懵了”，需要重新標注數據、訓練模型，耗時耗力。易道博識自研的GIE（通用信息抽取）大模型，它不再依賴固定的模板，而是能真正“理解”文檔的版式和語義。業務人員甚至不需要懂技術，只需要輸入“提示詞”（Prompt），告訴模型要抽取哪些字段，就能快速配置好任務。

過去需要幾周甚至幾個月的開發周期，現在最快幾小時就能上線。這極大地提升了業務的敏捷性，降低了創新成本。

1+1>2：優化成本，適配信創

“大小模型協同”的優勢，在于實現了資源的最優配置。

用“小模型”處理高頻的標準化文檔，保證效率和低消耗。用“大模型”處理復雜的非標文檔，提供強大的擴展性。這樣的組合拳，既高效又經濟，顯著降低了銀行實現全面文檔智能化的技術門檻和成本。

更關鍵的是，易道博識的整套方案已全面適配國產信創體系，能與主流國產芯片、服務器、操作系統無縫融合，確保了金融數據處理方案的高安全性和高可靠性。

OCR的未來：不止于識別，更是“理解”

未來的OCR將從“文字識別”進化到“文檔理解”。它不僅認識字，還能讀懂合同條款的深層含義，理解財務報表背后的經營狀況。總而言之，OCR文字識別，完美解決了銀行在處理海量文檔時的效率、成本和風控難題。從簡單的圖片轉文字，到以易道博識為代表的“大小模型協同”精細化方案，OCR正在為銀行業的數字化轉型注入源源不斷的動力。