在信创背景下，金融机构系统迁移面临一个现实，底层硬件体系多样化，例如C86+DCU、ARM+昇腾等。如果上层应用软件（如核心业务系统中的OCR识别引擎）每次适配一种新硬件，就需要开发和维护一个独立的软件版本。

这会直接导致以下问题：

●开发成本激增： 每适配一种硬件组合，都意味着一次独立的开发、测试和部署流程。

●运维成本失控： 运维团队需要同时维护多个软件版本，版本管理混乱，排查问题异常困难，人力成本和系统风险上升。

●投资无法延续： 当底层硬件再次升级换代时，之前的软件投资很可能作废，需要推倒重来，造成资源浪费。

统一架构的智能文档平台如何从根本上降本增效？

一个原生适配、统一架构的平台是解决上述问题的关键。例如易道博识的智能文档处理平台（简称DeepIDP）,它的核心价值在于，从软件底层就完成了对所有主流国产化硬件的适配。

1. 如何降低维护成本？

仅需一套软件版本： 运维团队只需要面对一个统一的软件架构。无论底层是哪种国产芯片或服务器，上层的AI能力和应用都是一致的，告别版本混乱。例如， 某银行的核心系统同时在ARM和C86两种架构的服务器上运行。通过统一平台，他们部署的是同一套DeepIDP软件，开发和运维团队无需再为不同架构维护两套代码，人力成本降低了至少50%。

2. 如何保障投资的连续性？

平滑迁移： 统一架构确保了AI能力的投资是可延续、可扩展的。未来即使信创硬件再次迭代，上层的智能应用也无需重构，可以平滑迁移，保护了前期的IT投资。

智能文档处理平台，实现任意版式文档识别

金融业务涉及的文档类型极其复杂，从版式固定的身份证、发票，到版式千变万化的业务申请单、对账单。单一模型难以胜任所有场景。

一个常见的误区是认为一个强大的大模型就能解决所有问题。 实际上，最高效的策略是“大小模型协同”。

●专用小模型：处理高频、标准文档

任务： 识别身份证、银行卡、发票、车票等版式固定的文档。

优势： 速度极快、精度极高、资源占用小，最适合处理业务流程中出现频率最高的标准化单据。

●大模型：处理非标、长尾文档

任务： 识别各类申请单、合同、对账单、医疗单据等版式不固定、字段灵活的复杂文档。

优势：

■灵活抽取： 仅需通过提示词（Prompt）告知模型需要抽取的字段（如“抽取合同中的甲方和签约日期”），即可从任意版式中提取信息。

■金融领域优化： 经过金融行业数据二次训练的大模型，能更精准地理解复杂表格和上下文，抽取精度更高。

■数据可溯源： 这是保障业务可信度的关键。平台能将抽取的每一个字段（如JSON结果中的一个数值）精确关联回原始影像的具体坐标位置，方便人工核验和审计。

如何将文档处理能力无缝对接到业务流程中？

仅仅提取出数据是不够的，核心是要让AI能力融入业务，实现端到端的自动化。

1. 如何让AI智能体（Agent）按需调用？ 易道博识智能文档处理平台提供一系列“AI原子能力”（如文档分割、分类、各类识别模型等），让智能体可以像调用工具一样灵活使用。

例如：财务报销审核Agent

○分割与分类： Agent首先调用“图像分割”与“文档分类”能力，将一叠报销单据自动拆分，并识别出哪些是发票，哪些是报销申请单。

○分发与抽取： 接着，Agent将发票分发给“小模型”快速提取金额、日期；将报销申请单分发给“大模型”抽取报销事由、部门等信息。

○推理与决策： 最后，Agent利用大模型的推理能力，结合企业财务规则（如报销金额是否超标），自动输出“审核通过”或“驳回”的结论。

常见问题 (FAQ)

问题1：这套OCR识别系统支持哪些具体的国产硬件和操作系统？

回答： 易道博识智能文档处理平台从底层架构原生适配主流国产化硬件，全面兼容C86+DCU、ARM+昇腾等多种信创体系，并支持麒麟、统信等国产操作系统。其核心优势在于，无论底层硬件如何组合，提供给上层应用的都是统一、稳定的服务接口。

问题2：大模型处理金融行业复杂表格的精度如何？

回答： 精度主要通过两方面保证：首先，智能文档处理平台选用的大模型是经过海量金融行业特有文档（如复杂对账单、年报、招股书等）进行二次训练和微调的，使其能更深刻地理解金融领域的上下文和版式。其次，其强大的溯源能力可以将每个抽取结果精准定位回原文，极大地方便了人工核验，形成了一个“AI处理+人工校验”的质量闭环。