現在還手動識別票據嗎?AI比你更懂發票!
1773年,在乾隆皇帝的主持下,由紀昀等360多位高官、學者編撰,耗時13年完成《四庫全書》定稿。為了保證進度,先後選拔了3800多人擔任抄寫工作,還規定了抄寫定額:每年抄寫33萬字,5年限抄180萬字。這其中,發現字型不工整者,記過一次,罰多寫10000字。歷時上還有《永樂大典》、《古今圖書整合》這樣的浩大工程,時間跨越幾百年仍然只有依靠古老的生產力,同樣也都耗費了巨大的人力物力和時間。
我們把目光拉回當下,隨著資訊科技的飛速進步,人們可以利用計算機來更快捷的完成類似的工作,但大規模計算機化的20多年中,仍然存在大量工作是重複和枯燥的,比如下面這個場景。
在醫院,每天會有大量的機打票據、化驗單等等,而人力物力有限的條件下,這些重要的資料,如何不影響結算、銷核的準確性?
下面到了考眼力的時刻了,這樣的單據裡,你可以在2分鐘內分辨清楚所有的資訊,然後將這些資料錄入軟體系統嗎?
在這個票據當中,存在各種問題:
內容與標題錯位、序列
文字行傾斜
內容超出邊界
公章覆蓋了有效內容
字跡不清晰
如何解決?
顯然,每天面對大量花式不規範的票據,並在短時間裡高效不犯錯地輸出單據內容,即使最強大腦上的選手們估計也得懷疑人生了。
同時,如果這些票據用於其他的業務,比如保險理賠,醫療票據作為最核心的理算依據,需要錄入的專案眾多、類別龐雜,僅一張票據就需要錄入上百項內容,算上覆核,這樣龐大的人力需求就成了重要的成本,掣肘了商業公司的基本的盈利訴求。
那麼有沒有解決方案呢?答案就是運用
標準的文字識別其實早已實現了大規模商用,比如廣泛應用的車牌識別,讓交通違法無所遁形,為車輛和行人的安全保駕護航,創造了巨大的社會價值。
但是這種技術的應用場景比較狹窄,對車牌的懸掛合規性要求比較高,無法擴充套件到其他領域。而最近幾年再次取得突破進展的人工智慧技術,為OCR的適應性插上了騰飛的翅膀。
是時候告別低效的生產力了!
華為雲也最早上線了OCR服務,而且為了滿足多樣化複雜的識別場景,做了深度的分析和研究,應用獨有的ITE專利技術,在處理上面的類似複雜度的票據識別時,相比業界的通用能力,具有全面綜合的領先優勢:
高度複雜的檔案識與提取錯誤率降低了50%
錯誤率的大幅降低,在現有技術條件下,可以極大地降低人工干預複核成本,減少客戶業務的等待時間。
識別能力提升到了可以商用化的階段
如果識別能力達不到一定的指標,那麼就很難應用開來,沒有數倍的效率提升的話,對於企業的成本也就沒有本質上的改善。
金額等關鍵資料識別和提取準確率從70%左右提升到95%
票據中的資訊關鍵程度是有差別的,比如金額部分,數字的複核通常也要比漢字花費更多的時間,確保重要資訊的準確度,可以幫助不同的軟體系統有效提升處理效率。
成功應用案例
在人工智慧在各個行業不斷落地應用的這波浪潮中,國內某三甲醫院也考慮把OCR引入到自身的業務中,在經過深入的技術驗證後,選擇了使用華為雲的整體解決方案,以其中的OCR服務為例。
在引入之前,醫院的票據、證照、發票在各個流程節點上都需要專人專職負責,不僅工作量大,而且如前面描述一樣,票據的不規範嚴重降低了業務效率,也影響了業務的對接處理進度。相關資料顯示,人工完成一個業務錄入平均耗時大約在5分鐘。
相比之下,採用了華為雲OCR人工智慧識別服務以後,可以自動識別票據當中的每一部分資訊,精準提取出其中需要錄入的資料,並且可以正確完成資料和條目的對應,秒級即可完成相同的工作,效率呈幾何式增長。
看到這裡,可能你會有疑慮,這樣的優秀的科技小鮮肉,出場費會不會讓人望而卻步呢?
不,華為雲在每年一度的血拼季來臨前,率先發起一波可以抄底的優惠活動。
免費試用
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