AI智能识别

AI Intelligent Recognition
1.1方案介绍
深度学习OCR版本通过深度神经网络技术,不依赖于模板方式定位文字,而是直接整行识别文字,并返回文字的位置信息。它仅用三个工序即可完成整个识别过程:文字区域定位、整行识别、结构化输出。定位与识别均采用卷积神经网络CNN、循环神经网络RNN、长短期记忆网络LSTM技术实现,可在灰度图像上实现文字区域的自动定位和正行文字的OCR识别。尤其是后者,彻底弥补了传统OCR技术中单字识别技术无法借助上下文来判断形似字的问题。这些因素在低质量图片的抗干扰能力与识别准确率两方面得到了显著的提升。
1.2产品介绍

OCR技术在金融业务中涉及到的证照和纸质性支付文件进行精准、可靠、高效的大规模自动录入,帮助金融机构消除劳动密集型的人工操作,建立可自动扫描、识别、录入、分类,便于管理和检索的电子资料档案库,打造更为智能的金融自动化办公系统。

为了充分满足金融业务各个环节的证照、纸质支付文件的识别需求,经过多年市场应用和技术积累,OCR已全面支持扫描仪、高拍仪等专业识别设备,照相机、手机等移动拍照设备,完美兼容目前市场上的各类业务系统,能在确保原业务系统稳定和安全的同时,快速、便捷地将OCR技术应用到银行的各个业务节点之中。

证照、票据、文档全识别 建立便于管理和检索的金融电子资料档案库。

在金融业务的实际应用中,证照识别方面,OCR能快速识别身份证、银行卡、新版营业执照等各种证件,提高柜台信息录入效率;纸质支付文件方面,OCR能根据金融机构的支付文件模板,为企业提供个性化定制的高适用性识别方案,精准识别金融活动中的银行汇票、银行本票、普通支票、银行承兑汇票、银行进帐单、申请单、财务报表等各种纸质文件,识别准确率高达95%以上。

1.3应用框架
1.4凭证范围
1.4凭证范围