AI+OCR 智能审核实战手册 跨行业应用案例精选解析

AI+OCR智能审核实战手册 跨行业应用案例精选解析 合合信息-科创板上市企业-股票代码6886152025年7月 执笔方 合合信息市场/解决方案/产品团队 申请入编方式 欢迎各行业企业扫描下方二维码提交AI+OCR智能审核方案/案例/趋势洞察，分享成功经验与独到见解。 05 1.1审核业务的智能化转型1.2智能审核的技术驱动1.3智能审核的核心能力1.4智能审核全景架构图1.5智能审核全景应用图 金融智能审核 12 2.1头部城商行：供应链金融业务智能审单2.2头部城商行：国际结算业务智能审核2.3寿险集团：线上理赔自动化审核 财务智能审核 24 3.1财务单据智能处理全景图3.2世界500强能源集团：财务共享中心建设3.3跨国能源集团：财务智能对账3.4知名物流企业：供应商应付审核 供应链智能审核 33 4.1供应链物流单据智能处理全景图4.2国企物流仓储公司：智能录单4.3新能源公司：检测报告智能处理4.4知名物流企业：飞机维修档案管理 智能审核产品与技术解决方案40 5.1 TextIn DocFlow文档自动化处理解决方案 第一章智能审核技术发展与应用 在数字化转型浪潮下，传统人工审核模式正面临效率瓶颈、高成本、高错误率、数据孤岛等系统性痛点，驱动企业向智能化加速变革。本章深入解析AI+OCR融合形成的智能审核核心技术能力，基于此技术底座，智能审核已渗透至全景应用图景，其中尤其以金融审核、财务审核、供应链审核为典型场景方向。 1.1审核业务的智能化转型 在数字化经济高速发展的背景下，传统人工审核模式在效率、成本、风控等方面暴露出的结构性缺陷日益凸显，已成为制约企业运营与行业升级的关键瓶颈。与此同时，人工智能技术的成熟与政策环境的推动，正加速审核流程从“人力密集型”向“智能驱动型”的范式跃迁。 传统审核的痛点 准确率难保障 效率瓶颈突出 人力成本高企 数据孤岛 人工误差率高复杂场景处理能力弱 重复劳动占比高人才忙于事务性工作 跨部门流程冗长海量数据处理难 数据分散无法交叉验证 审核智能化的推动因素 需求侧 •企业降本增效刚需，在贸易单证审核、理赔自动化、财务对账等场景中已有成功案例，显著节约成本。 技术侧 •多模态融合突破，如OCR+RPA+LLM组合技术，多模态大模型等。•小样本学习与可解释性进步。 政策导向 •“人工智能+”写入2024年政府工作报告，明确要求AI与产业深度融合。 1.2智能审核的技术驱动 自然语言、大模型技术发展 •算法优化：多学科的交叉发展促进算法的优化。•多语言模型：从多语言上升到多文化的理解，实现地道对话交互。•多模态融合：5G和边缘计算的发展，融合视频、图文、语音等。•KG&定制方案：通用模型结合场景数据自适应训练，构建行业知识图谱挖掘潜在隐性关系。 算力规模增长 •2016-2021年中国算力规模年均增长46%，助推算力产业升级，计算创新成果持续涌现，拉动数字经济增长15%，GDP增长9%。•预计2030年全球算力规模达56 ZFlops，年均增速65%。 ——信通院《中国算力发展指数白皮书（2022年）》 算法模型的技术突破 •支持实时计算的大规模图数据库•通用文本大规模预训练语言模型•复杂全页面元素处理技术•无锚点文字提取技术 一份文档历经多个复杂工序，如版面自动分析、精准拆解页面要素、语义特征建模、字词/句法/篇章等层级分析，结合行业专家经验知识图谱，运用人工智能和神经网络模型，最终模拟人类完成文字和数据处理的全过程。 1.3智能审核的核心能力 文档解析 文档解析是指利用计算机算法和人工智能技术，对文档（包括电子文档和纸质文档的图片形式）中的文字、图像、表格等内容进行自动识别、提取、理解和结构化的过程。 该技术能够解析文档的布局、内容以及上下文关系，将非结构化的或半结构化的文档数据转换为结构化的、计算机可处理的信息格式，如XML、JSON、Markdown等。 精准的表格识别 智能文档抽取 文档抽取是一种将非结构化文本转化为结构化信息的技术。它能够从各类文档中自动提取出实体、关系和其他重要信息，并将这些信息转化为方便计算机进一步处理和分析的格式。 这一技术通常包括文本预处理、实体识别、关系抽取、信息归一化、文档结构分析、上下文理解与长文本处理以及错误处理与容错机制等多个环节。 文档解析 首先对文档进行结构解析，识别文档中的文本、表格、图像等元素，并提取它们的布局信息。 章节定位 通过检索相关文档片段或章节，为后续抽取模型提供精准的上下文，从而提升信息抽取的准确性和效率。 文档抽取 通过提示词设计或指令微调，引导模型抽取关键信息（如摘要、表格数据、关键字段等）。 结果处理 通过定位抽取结果在原文中的具体位置进行高亮显示，并结合上下文或外部知识校验结果的可靠性。 泛化能力强，兼容不同版式 智能审核系统应用 AI基础能力 第二章金融智能审核 AI+OCR技术的深度融合，为国际结算、供应链金融、保险理赔、券商柜面业务、银行函证业务等金融业务审核场景带来智能化跃升。AI+OCR能高效精准地识别并结构化提取各类复杂金融单据中的多语言、多格式信息，并自动化执行严格规则校验，大幅缩短处理时间，在强化合规性、降低操作风险的同时，有效优化客户体验、释放人力成本，推动金融审核向高效、精准、智能的数智化转型。 2.1头部城商行：供应链金融业务智能审单 案例背景 某头部城商行大力发展供应链金融，打造全链条生态，提供一站式服务，助力强链、延链、补链。围绕企业产、供、销全生命周期，为供应链客户提供融资支持、账户管理、支付结算等全方位服务，通过打造供应链全场景一体化、线上线下全渠道、本外币一体化、境内外全覆盖的综合产品体系，赋能全产业链各环节全场景发展。 该行供应链金融审核系统建于2011年，系统功能较为简单，缺少数智化工具赋能，无法满足当前高速增长的业务需求，且基于信创国产化的背景与需求，该行与合合信息合作重建系统。 跨文档交叉审核 中登网查重 在供应链金融业务贷中审核环节，业务流、信息流、物流、现金流的数据整合及交叉验证 通过动产融资统一登记公示系统对拟登记资产进行查重以确认其有效性 供应链金融业务流程 审单业务流程改造 效果演示：仓单信息抽取 效果演示：银行承兑汇票信息抽取 AI智能审核系统 建设成果 2.2头部城商行：国际结算业务智能审核 案例背景 某头部城商行交易银行部的国际结算业务中，涉及大量海外发票、提单、中文合同、英文合同、报关单、PO订单、开立国际信用证申请书、交单委托书、信用证、汇票等多种单据的信息抽取与一致性审核需求。 由于这些单据大多为非标复杂文档，涉及多语言，文档质量参差，单据版面复杂，常内含多个复杂表格，信息抽取的内容包含Key-Value对抽取、无Key的Value抽取、表格内容还原及抽取、关系型抽取等，抽取难度很大。 传统的OCR识别结合自然语言处理NLP技术，存在语义能力生硬、依赖规则实现上下文对话、泛化能力差等痛点，并且二次训练依赖大量的数据标注，无法快速进行针对性调优。该行首先尝试了定制OCR模型，但识别准确率仅为60-70%。由此，该行基于合合信息智能文档抽取技术，搭建针对国际结算业务单据的具备高可用性的信息抽取模型，赋能业务场景。 国际结算业务流程 国际结算业务主要包括国际信用证、汇款、托收等国际结算产品以及跨境人民币结算等多种业务形式。 以进口信用证开立业务为例：开证行（银行）根据进口商的请求，给出口商开具信用证，作为一种承担支付货款责任的书面凭证，出口商按照信用证的要求准备货物，并根据信用证的规定开具汇票。 在整个业务过程中包括大量的物流、资金流、信息流相关纸质单据录入及单证、单单一致性审核。 *这是一种银行信用介入的结算方式。进口商向银行申请开立信用证，银行（开证行）审核进口商的资质后开出信用证，通知出口商所在地银行（通知行）。出口商发货后，按信用证要求提交单据，只要单据符合规定，开证行就会付款。 国际结算业务单据信息智能抽取 依托合合信息智能文档抽取技术，实现国际结算业务所涉及的多类单据的信息自动化精准提取，涵盖：国内/国际开立信用证、INVOICE、交易合同、PO单、进出口报关单、境内汇款申请书、提款通知书、贷款变更通知书、涉内外收入申报单、购汇申请书、信用证修改申请书、承兑通知书、海运提单、空运提单、Packing list、原产地证明、保单等。 效果演示：报关单信息抽取 效果演示：Packing List信息抽取 AI智能审核系统 本项目中，通过下图所示系统架构，将合合信息智能文档抽取能力对接行内业务系统，在必要的节点，赋能业务审核界面，支持图文审核、规则审核与一致性审核，如信用证号是否唯一/是否在有效期内、信用证与境外汇款申请书的收款人与受益人名称是否一致等。 业务人员通过可视化的审核页面进行快速复核、确认，以“人机交互”的方式提升审核效率。 建设成果 2.3寿险集团：线上理赔自动化审核 案例背景 在数字化转型驱动下，保险理赔模式呈现出四大趋势：在线理赔比例显著提升、理赔处理时间大幅缩短、突发事件智能理赔响应能力增强、互联网保险理赔模式持续创新。保险公司借助自有APP、第三方平台等多元化数字渠道，使线上理赔服务变得更便捷高效，为构建“全流程无人工理赔”模式奠定了坚实基础。 某寿险集团提供线上理赔服务，用户可通过APP自主上传理赔材料，系统自动完成材料分拣、识别、审核。该业务流程中，涉及到50+种类的理赔材料的处理，需要借助AI能力实现全流程智能化升级，加速理赔效率，提升客户满意度。 线上理赔业务流程 2.模糊识别 1.上传材料 50+种理赔材料模糊识别，包含发票、清单、病历、身份证、银行卡、结算单、诊断证明等。 用户打开保司APP，可通过拍摄与本地上传两种方式上传理赔材料图片，配备手持拍摄防抖功能。 4.发票信息提取 3.发票分类 识别发票上的关键信息，如：姓名、发票号、金额、开票时间。 自动判断发票详细类型：电子/纸质发票、门诊/住院发票，完成发票分类。 6.完成 5.发票有效性审核 判断上传发票中是否存在重复发票、非本人发票。 理赔材料在线上传和初审完成。 效果演示：保单信息抽取 投保/核保/理赔单据全流程智能处理 •电子医疗住院收费票据•增值税发票•身份证•银行卡 •门诊病历•普通医疗账单•电子医疗门诊收费票据•电子医疗收费明细 开箱即用+自定义配置 集成图像处理能力 精准分类能力 可扩展性 提供开箱即用和用户自定义处理能力，支持自动定义配置，快速实现各类非标文档信息提取。 综合图像处理能力如图像增强、多图切分、去除水印、摩尔纹等多项技术解决采集图像质量，提升识别精度。 通过Embedding特征向量，少量样本实现精准快速的分类，快速精准地从文件中提取结构化数据。 便捷的插件扩展和开放的集成API。 第三章财务智能审核 AI+OCR技术能高效、准确地识别并结构化提取各类财务票据中的关键信息，并深度赋能审核流程，不仅可以自动化执行繁琐的规则校验，更能通过机器学习模型洞察潜在风险，智能识别异常模式和潜在的欺诈行为，显著增强财务风控能力，将财务人员从大量重复劳动中解放出来，聚焦于高价值分析，最终实现财务审核流程的智能化、高效化、合规化。 3.1财务单据智能处理全景图 总账税务解析审核 费用报销解析审核 3.2世界500强能源集团：财务共享中心建设 案例背景 某世界500强能源集团主营矿业、高端化工、电力、新能源材料、高端装备制造、现代物流贸易。集团财务共享中心负责集团下属二级集团及子公司的财务工作。由于子公司众多、凭证种类繁多，审核工作量极大，仅审核岗员工就超过了200名。 合合信息为该集团打造了基于智能文字识别技术的集团财务共享中心智能审核解决方案。通过对合同、发