在我们在学习工作和生活中，肯定多多少少遇到过这样的场景。在某本书或者某张报纸上看到一大段有用的文字，想要快速摘录出来。查找到的重要信息存储格式为图像或者文字不可复制的PDF，需要手动输入成文本格式。经常需要输入身份证号码或者银行卡号码之类的长串数字，需要仔细录入反复核对。有大批量的表格、单据、合同等纸质材料需要转化为电子文档保存。报销发票时候需要一张张录入票据手动计算金额......

光学字符识别，即Optical Character Recognition，简称 OCR，是专门解决文字识别问题的人工智能技术；采用光学的方式将纸质文档中的文字转换成为黑白点阵的图像文件，并通过识别软件将图像中的文字转换成文本格式，它让计算机像人一样看图识字，不管是扫面件、图片还是纸质文件都可以轻松搞定。

谋国内知名保险公司在使用达观渊识平台后，工作效率提升了60%~80%

人工作业难免出现纰漏，信息录入有误影响理算准确性，容易造成理赔渗漏。项目繁多，目繁杂，大量人力从事高度重复的事务性工作，耗时费力，效率低下。

医疗票据在全国范围内没有相对统一的制版格式，各地版式各异，这给算法模型增加了识别难度。医疗票据多采用针式打印，图像分辨率较低，外加受印章、底纹、串行、畸变等干扰因素的影响，增加了识别、提取难度。

多类型识别，单据智能分类，全字段\自定义关键字段提取，结构化输出，纠错预警提示，机器+人工辅助纠正识别文字，覆盖全国不同地区医疗发票。

跟进计算机视觉、图像处理、自然语言处理、深度学习、迁移学习、强化学习等领域最前沿的算法，并致力于将其工程化应用到OCR系统上。独有的计算机视觉和自然语言处理深度融合技术，独有的多算法融合技术。

采用视觉注意力模型技术对图像进行特征提取，然后进行序列特征提取，最后使用注意力模型作为解码器输出最终的文字序列

基于深度学习和全卷积网络的关键点定位技术，采用倾斜矫正算法、最大轮廓提取算法、表格线去干扰算法和文字框定位算法等多种技术手段相互融台，进一步提高文字识别的精度。