合合信息以智能化系统解决银行业务两难困境

随着银行业务数字化转型提速，票证录入智能化的需求也随之高涨，银行对OCR模型的开发周期、识别准确率、识别速度等要求也越来越高。银行需要构建面向各类涉及内容识别的场景的开发平台，针对特定单据快速开发定制化模型并进行模型迭代，同时解决样本初始化不足、缺少人工标注、凭证版式复杂、模型训练门槛高等问题。

银行票证的录入是简单重复却十分耗费人力成本的基础性工作。OCR技术能够将图像文件上的字符快速转换成数字化文本，具有高速、准确、低成本等优势，在业务系统中应用广泛。

但业内人士分析说，传统的OCR技术普遍存在文档图像质量退化、文字检测及版面分析困难、非限定条件文字识别率低、结构化智能理解力差等缺陷。在AI技术的加持下，智能文字识别技术可有效解决上述问题，准确提取和识别背景复杂、清晰度不高、角度倾斜的票证图片中的文字，简化下游文档处理任务，提升银行票据的文字识别效率与准确性。

基于这一现存需求，在元脑生态框架下，合合信息将智能文字识别技术与浪潮信息AI服务器、浪潮信息AIStation智能业务生产创新平台优势相融合，联合推出一站式智能OCR(光学字符识别)解决方案，帮助银行等金融机构提升票证录入效率，节省人力资源成本。

据悉，该方案具备零门槛构建OCR模型和一键部署模型两大核心功能，集成了合合信息智能文字识别训练平台，浪潮信息AI服务器NF5280M6、浪潮信息AIStation智能业务生产创新平台，内置超过100种常用OCR模型，可迅速应用于银行大部分业务场景，能够基于少量样本快速开发、迭代和部署OCR模型，满足银行智能OCR应用需求，实现票证录入智能化。

目前，方案已在柳州银行等金融机构落地。具体实施中，柳州银行借助智能OCR解决方案实现了OCR开发“零门槛”，开发者基于几十张票证小样本，即可完成OCR模型开发;方案也大幅缩短了模型开发和迭代周期，使得模型训练时间从2天缩短为4小时，部署时间从2天缩短为5分钟。