金融機構在日常運營中處理海量文檔。這些文檔類型多樣，格式復雜，是業務運營的基礎。如何高效、準確地處理這些文檔，直接影響機構的運營效率與風險控制水平。新一代的OCR大模型技術為此提供了有效的解決方案。它提升了文檔處理的自動化程度與數據提取的準確性。

本文將闡述傳統OCR技術的局限性，介紹OCR大模型的核心技術優勢，并通過以“易道博識GIE”為例，展示該技術在金融核心業務中的具體應用。

一、什么是OCR大模型？

傳統OCR技術主要依賴預設模板或規則進行文字識別。OCR大模型則基于海量數據的預訓練，使其能夠直接理解文檔的版式布局與邏輯結構。它不依賴模板，即可從任意格式的文檔中提取結構化信息。

二、傳統OCR技術在金融應用中的局限性

傳統OCR技術在應對現代金融業務時，暴露了明顯的技術局限。

●文檔類型多樣化：金融業務涉及標準證件、半結構化報表和非結構化合同。文檔種類繁多，形態各異。

●版面布局復雜化：文檔普遍存在多欄排版、跨頁表格、印章遮擋和手寫文字。這些因素增加了機器自動提取信息的難度。

●業務要求高度化：在信貸審批、保險理賠等核心業務中，處理延遲或信息錯誤可能引發業務風險。人工處理效率低、成本高，難以滿足業務高峰期的需求。

傳統OCR技術的短板主要體合現在以下三點：

1.泛化能力弱：技術對新版式或版式微調十分敏感。每當出現新格式，就需要重新投入人力進行數據標注與模型訓練，適配周期長，成本高。

2.識別精度不足：面對圖像質量不佳、布局復雜或印章干擾的情況，識別準確率會顯著下降，導致信息提取不完整或錯誤。

3.缺乏深層理解：傳統OCR停留在“識別文字”的層面。它無法解析字段間的邏輯關系，例如，無法關聯財務報表中某個項目與其對應的多年期數據。這阻礙了信息的深度利用。

這些局限性制約了金融業務的自動化與智能化進程。

三、OCR大模型的技術原理：從文本識別到內容理解

為解決上述問題，易道博識推出了GIE（通用信息抽取）大模型，實現了從“文本識別”到“內容理解”的轉變。它能深度解析文檔的版面布局、邏輯結構和元素關聯，實現對任意版式文檔的信息抽取。

其核心技術優勢包括：

1.卓越的版式泛化與解析能力

OCR大模型無需依賴固定模板，展現出強大的版式識別能力。

●復雜表格解析：可準確識別跨頁、無線框、嵌套等復雜表格的結構，恢復單元格的行列對應關系。

●多場景版面適配：能自動識別多欄、圖文混排等復雜布局，準確定位并提取指定信息。

●強大的抗干擾性能：在印章遮擋、復雜水印或手寫批注等干擾下，模型依然能保持較高的識別與提取準確率。

2.“Prompt即應用”的敏捷配置模式

用戶通過輸入簡單的自然語言指令，即可快速定義新的信息提取任務，無需進行代碼開發或模型重訓。該模式極大降低了技術使用門檻，也顯著縮短了新業務的適配上線周期。

3.全面的國產化生態支持

在金融信創領域，技術自主可控是基礎要求。先進的OCR大模型在研發之初就將國產化適配作為核心策略。例如，易道博識GIE模型深度適配了鯤鵬、飛騰等國產CPU與統信UOS、麒麟等國產操作系統，確保了技術在金融信創環境下的性能與穩定性。

三、OCR大模型在金融核心業務中的應用價值

OCR大模型將海量的非結構化數據處理成高質量的結構化信息，為上層業務應用和決策分析提供了支持。

●信貸審批業務：

○傳統方式：人工審核企業財報、銀行流水、購銷合同等全套資料，流程耗時數日。

○應用后：系統抽取關鍵財務指標，輔助生成結構化評估報告。審核周期可從數天縮短至小時級。

●保險理賠業務：

○傳統方式：人工錄入理賠申請書、醫療發票、診斷證明等單據信息，處理流程長。

○應用后：系統自動從各類單據中提取出險人信息、診療項目、費用明細等關鍵字段，完成自動化的初步定損和案件分級，加速理賠流程。

●財報分析業務：

○傳統方式：分析師手動從PDF格式的年報、季報中摘錄數據，工作重復且耗時。

○應用后：系統深度解析上市公司的財務報告，精準提取資產負債表、利潤表、現金流量表中的所有數據，形成可直接用于分析的結構化數據庫。

四、結語

以通用信息抽取為核心的OCR大模型，通過其強大的版式理解能力、以及對信創環境的良好支持，為金融文檔自動化提供了更優的技術路徑，有效提升了金融機構處理非結構化數據的能力。