客户痛点:标准模型难以覆盖大量非标准化需求 市面上除了规范的版式识别,还有大量非标图片需要识别。使用全文识别内容按浏览次序堆砌,与业务无关联,数据可用性差。
智能结构化基于业界领先的深度学习技术和图像检测技术,对于没有制作对应模板的票据卡证,模型自动关联键值寻找文本结果,有效提升文本数据的可用性,提高客户录入效率。
智能结构化基于业界领先的深度学习技术和图像检测技术,对于没有制作对应模板的票据卡证,模型自动关联键值寻找文本结果,有效提升文本数据的可用性,提高客户录入效率。
智能结构化可由客户自定义建立键值,自定义结构化数据结构。模型底层识别算法精度高,针对各类版式综合识别准确率超过90%,识别对于1300+种常见版式,通过自定义设置后综合准确率可达98%。
为客户的非标准产品需求形成轻量级OCR解决方案。平台整合资源最大程度的优化,避免重复发明轮子,提高效率,降低成本。
腾讯问卷、腾讯技术公益、微搭集成腾讯云智能结构化,推出疫情健康申报服务,一个接口智能识别不同地区的用户核酸截图,抽取信息对检测结果日期校验,助力复工复产。
传统模式下,保理机构自身发展也面临数字化水平、展业效率等问题的约束。腾讯云保理业务通过集成智能结构化,节省评估流程与定制费用,降低了保理机构的风控难度,简化了操作流程,快速搭建保理业务系统。
物流运输行业客户,在司机注册环节需录入道路运输证等信息。通过智能结构化,用户通过拍照上传不同地区的道路运输证,抽取共有字段,快速实现司机证件的识别录入和管理。
友商采用传统的模板类字段检测,采用将目标字段转化为图像目标检测的方式,检测后再进行文字识别或利用正则规则进行简单纠错。正则规则需为不同场景编写匹配规则,难以覆盖所有场景情况。智能结构化可结合语义与海量数据特征预学习,线上自动优化识别效果。