●  一文读懂OCR识别：核心原理、历史发展及OCR识别场景

●  如何利用智能文档处理（IDP）优化保险业理赔与运营流程？

●  告别人工录入,OCR文字识别在银行业务中的应用

●  告别手动录单：OCR如何解决物流单据处理慢、错、杂三大痛点？

银行每天堆积如山的纸质文件，是怎么处理的？

在过去，这需要大量的人力，逐字逐句地录入电脑。不仅慢，还容易出错。现在，情况完全不同了。使用OCR文字识别 (Optical Character Recognition)。它能快速读取图片、扫描件上的文字，并将其转换成可编辑的电子数据。无论是简单的图片转文字，还是复杂的报表识别，它都能胜任。

今天，我们就来看看OCR在银行业务中的应用。

银行文档处理痛点解析

1. 效率太低，等不起

在柜台办业务，工作人员要把用户的身份证、申请表、各种证明材料一个个手动录入系统。这个过程非常缓慢。如果遇到业务高峰期，排队的队伍能长得让人绝望。后台的录单中心更是如此，成千上万的会计凭证需要人工处理，一个环节卡住，整个流程就得停摆。

2. 容易出错，风险高

是人，就会犯错。长时间重复录入海量数据，眼花缭乱、手指疲劳是常有的事。一个数字敲错，一个名字录偏，都可能导致严重的业务差错，甚至引发合规风险。

为了减少错误，银行不得不采用“双人录入、双人复核”的模式，但这又进一步增加了人力成本。

3. 合规审查，压力大

纸质文件不仅容易出错，还难以监管。

一张发票是否重复报销？一份签名是否伪造？这些都需要依赖人工审核，很容易出现疏漏。

同时，大量的纸质资料在传递和保管过程中，还存在信息泄露的风险，这让银行在反洗钱、实名制管理等方面承受着巨大的合规压力。

4. 数据沉睡，难利用

更关键的是，海量的纸质文件和影像资料，就像一座座“数据孤岛”。这些数据没有被结构化，很难被系统检索和分析。银行坐拥金山，却无法挖掘其价值，无法用于精准营销、风险评估和智能决策。

这些痛点，严重制约了银行的服务效率和发展空间，数字化转型势在必行。而OCR，正是解决这些问题的关键钥匙。

OCR识别在银行业务中如何应用

 场景一：远程开户？用OCR识别搞定

过去开个银行账户，必须本人带着身份证跑到网点办理。

现在，很多银行都推出了线上开户服务，你只需要一部手机，下载银行的App，对着身份证拍张照上传，它能瞬间读取身份证上的姓名、号码、地址等全部信息，并自动填入申请表。

整个过程不到一分钟，省去了跑腿的麻烦和排队的煎熬。OCR技术还常常与人脸识别结合，确保是“人证合一”，既便捷又安全。

 场景二：票据凭证处理，毫秒级识别

银行每天都要处理海量的支票、汇票、回单等。传统人工录入一张凭证的关键信息，平均需要15秒。而OCR系统完成同样的工作，只需要不到1秒。速度是人工的数十倍！机器不仅快，还不知疲倦，能7x24小时工作。这极大地释放了柜面人力。

 场景三：贷款审核提速

申请贷款，需要提交一大堆材料：收入证明、银行流水、房产证……这些材料往往是图片或PDF扫描件。信贷员过去需要手动把这些PDF扫描件转Word或录入系统，一个字一个字地核对，流程非常漫长。现在，OCR可以自动批量处理这些文件。过去需要几天的审核流程，现在可能几个小时就能完成，大大缩短了放款周期。

场景四：合同录入与管理

银行的合同又长又复杂，信贷合同、抵押合同、客户协议……

人工录入这些合同，不仅效率低下，还容易遗漏关键条款，埋下风险隐患。

OCR技术能直接扫描整个合同文本，自动提取借款人、利率、还款计划等核心要素，并存入系统。

更厉害的是，它还能进行智能比对，快速发现多份合同之间的条款差异，或者找出不符合规范的内容，成为合规审核的“火眼金睛”。

易道博识如何用“大小模型协同”破局文档处理？

通用OCR技术解决了基础问题，但金融业的需求远不止于此。

一方面，身份证、银行卡这类标准化文档，要求极致的速度和精度。另一方面，版式各异的合同、理赔资料，又需要极强的泛化处理能力。如何兼顾？在众多服务商中，易道博识提出的“大小模型协同”新范式，给出了新的答案。

专用小模型：追求极致的速度与精度

针对身份证、发票等高频、标准化的文档，易道博识采用深度优化的“专用小模型”。

它的优势是什么？快！准！识别速度低于300毫秒，快到肉眼无法感知。同时，准确率超过99.5%，为业务的稳定运行提供了坚实保障。

为了满足不同银行的需求，它还支持私有化部署、提供移动端SDK和云服务API等多种灵活的合作方式。

通用大模型：用“提示词”搞定复杂文档

那遇到版式不固定的非标文档怎么办？

比如一份全新的合同，传统OCR技术可能就“懵了”，需要重新标注数据、训练模型，耗时耗力。易道博识自研的GIE（通用信息抽取）大模型，它不再依赖固定的模板，而是能真正“理解”文档的版式和语义。业务人员甚至不需要懂技术，只需要输入“提示词”（Prompt），告诉模型要抽取哪些字段，就能快速配置好任务。

过去需要几周甚至几个月的开发周期，现在最快几小时就能上线。这极大地提升了业务的敏捷性，降低了创新成本。

1+1>2：优化成本，适配信创

“大小模型协同”的优势，在于实现了资源的最优配置。

用“小模型”处理高频的标准化文档，保证效率和低消耗。用“大模型”处理复杂的非标文档，提供强大的扩展性。这样的组合拳，既高效又经济，显著降低了银行实现全面文档智能化的技术门槛和成本。

更关键的是，易道博识的整套方案已全面适配国产信创体系，能与主流国产芯片、服务器、操作系统无缝融合，确保了金融数据处理方案的高安全性和高可靠性。

OCR的未来：不止于识别，更是“理解”

未来的OCR将从“文字识别”进化到“文档理解”。它不仅认识字，还能读懂合同条款的深层含义，理解财务报表背后的经营状况。总而言之，OCR文字识别，完美解决了银行在处理海量文档时的效率、成本和风控难题。从简单的图片转文字，到以易道博识为代表的“大小模型协同”精细化方案，OCR正在为银行业的数字化转型注入源源不断的动力。