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。爲了保證進度，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，發現字體不工整者，記過一次，罰多寫10000字。歷時上還有《永樂大典》、《古今圖書集成》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，隨着信息技術的飛速進步，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，這些重要的數據，如何不影響結算、銷核的準確性？
下面到了考眼力的時刻了，這樣的單據裏，你可以在2分鐘內分辨清楚所有的信息，然後將這些數據錄入軟件系統嗎？
在這個票據當中，存在各種問題：
內容與標題錯位、串行
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，並在短時間裏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，醫療票據作爲最核心的理算依據，需要錄入的項目衆多、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？答案就是運用文字識別技術請添加鏈接描述OCR!
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，爲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，無法擴展到其他領域。而最近幾年再次取得突破進展的人工智能技術，爲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！
華爲雲也最早上線了OCR服務，而且爲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：
高度複雜的文件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覈成本，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。
金額等關鍵數據識別和提取準確率從70%左右提升到95%
票據中的信息關鍵程度是有差別的，比如金額部分，數字的複覈通常也要比漢字花費更多的時間，確保重要信息的準確度，可以幫助不同的軟件系統有效提升處理效率。
成功應用案例
在人工智能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，選擇了使用華爲雲的整體解決方案，以其中的OCR服務爲例。
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。相關數據顯示，人工完成一個業務錄入平均耗時大約在5分鐘。
相比之下，採用了華爲雲OCR人工智能識別服務以後，可以自動識別票據當中的每一部分信息，精準提取出其中需要錄入的數據，並且可以正確完成數據和條目的對應，秒級即可完成相同的工作，效率呈幾何式增長。
看到這裏，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，華爲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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