
智能结构化:适应任意版式,提高数据可用性
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。


自定义结构化:根据客户传参,智能调整结构化文本内容
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%。

产品特性
智能结构化:一个产品满足附加需求,增加客户粘性

智能结构化:低成本、低门槛、短周期的方式快速接入
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。

算法优势:海量数据预训练,精度高、泛化性强
客户案例:集成智能结构化识别核酸记录,助力复工复产
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。

客户案例:云贷识别业务非标单据,快速搭建保理业务系统
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。

客户案例:运荔枝识别道路运输证,实现货运信息数字化管理
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。

与市面友商方案对比
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。



