首頁動態(tài)資訊行業(yè)資訊

如何識別發(fā)票特殊版式？OCR大模型如何顛覆傳統(tǒng)并保證準(zhǔn)確率？

來源：易道博識發(fā)布時間：2025-07-25

在特殊發(fā)票版式識別方面，越來越多的公司開始使用OCR大模型，通過輸入提示詞，利用大模型強大的泛化能力，無需預(yù)設(shè)模板即可精準(zhǔn)抽取任意發(fā)票版式信息，從根本上解決了傳統(tǒng)OCR面對新版式時識別率低、維護成本高的問題。

傳統(tǒng)OCR如何識別特殊版式？

傳統(tǒng)的OCR識別解決了從“手動”到“自動”的問題，但其固有的局限性在今天愈發(fā)明顯。

1、OCR原理解釋

傳統(tǒng)系統(tǒng)通過學(xué)習(xí)海量樣本，為每一種發(fā)票（如增值稅發(fā)票、火車票、定額發(fā)票）預(yù)先訓(xùn)練一個專用識別模型。當(dāng)接收到圖像時，系統(tǒng)會先進行版式匹配，然后調(diào)用對應(yīng)的模板進行字段切割和識別。

2、OCR識別新版式有什么局限性？

● 新增版式識別困難：每當(dāng)出現(xiàn)一種新的或不常見的發(fā)票版式，就需要重新收集樣本、人工標(biāo)注、訓(xùn)練新模型。整個過程耗時數(shù)天甚至數(shù)周，無法敏捷響應(yīng)業(yè)務(wù)變化。

● 維護極其復(fù)雜：企業(yè)需要管理和維護數(shù)十個不同的模型和API接口，不僅導(dǎo)致硬件資源利用率低，也讓技術(shù)維護成本居高不下。

OCR大模型如何識別新版式文檔？

OCR大模型的出現(xiàn)，標(biāo)志著文檔識別技術(shù)從“專用模型”向“通用智能”的根本性轉(zhuǎn)變。比如易道博識的OCR大模型，可以幫助企業(yè)實現(xiàn)任意版式文檔字段的識別抽取。

1. 什么是GIE大模型？

GIE（General Information Extraction）是基于海量多樣化文檔數(shù)據(jù)訓(xùn)練的通用信息抽取大模型。它不再依賴僵化的版式模板，而是深度融合了版式布局理解和強大的語義理解能力，能夠像人一樣“讀懂”文檔。

2.它如何解決傳統(tǒng)OCR的痛點？ GIE大模型的核心優(yōu)勢在于其無與倫比的通用性和泛化能力。

● 從“多模型”到“一模型”：過去需要為每種文檔訓(xùn)練專用模型，現(xiàn)在一個GIE大模型，通過一個統(tǒng)一的API接口，就能應(yīng)對所有已知和未知的版式文檔識別需求。

● 從“模型訓(xùn)練”到“Prompt配置”：一個常見的誤區(qū)是，認為增加新字段或識別新版式必須進行復(fù)雜的AI模型訓(xùn)練。現(xiàn)在使用GIE大模型，業(yè)務(wù)人員只需通過“提示詞”（Prompt），即可完成新需求配置，上線時間從數(shù)周縮短至幾小時。

● 從“高成本”到“低成本”：統(tǒng)一的大模型架構(gòu)大幅簡化了系統(tǒng)操作，顯著降低了服務(wù)器和人力維護成本。

3. OCR大模型如何保證更高的準(zhǔn)確率？

● 零樣本泛化能力 (Zero-shot)：GIE學(xué)習(xí)了足夠多的場景，即使面對從未見過的發(fā)票版式，也能實現(xiàn)高精度識別和結(jié)構(gòu)化提取。

● 強大的語義理解：它能精準(zhǔn)理解復(fù)雜表格（如無線表格、跨頁表格）、多欄版式（如合同、報告）甚至圖文混合的文檔，準(zhǔn)確抽取所需信息。

● 大小模型交叉驗證：舉個例子，在銀行等對數(shù)據(jù)質(zhì)量要求極高的場景，可以創(chuàng)新性地采用“大小模型雙錄”方案。即由傳統(tǒng)小模型和GIE大模型分別識別，系統(tǒng)自動比對結(jié)果。只有在兩者結(jié)果不一致時才推送給人工審核，從而構(gòu)建起數(shù)據(jù)質(zhì)量的雙重保險，極大降低了人力復(fù)核成本。