票据/表格/公文识别引擎，票据识别技术

  在金融电子化的趋势下，信息技术手段已成为金融行业新的业务增长点，快捷、准确、高效地实现日常业务的信息化已成为银行等金融单位日益迫切的业务需要。OCR票据识别系统属于专业性OCR系统，是一种票据格式的表格自动录入系统，适用于银行、税务等行业大量票据表格的自动扫描、识别及电子存储，也可应用于证券、保险、海关等众多领域，为信息的记录、保存、分析、交流提供可靠的途径。

      银行票据（包括支票、汇票、本票等）是一种广泛使用的结算和流通媒介，这之中以支票的内容最为丰富，处理可靠性更高，目前我国的票据数字化管理程度还比较低，大部分还是票据档案管理的方法，基本状况如下：
      1.票据手工建档、人工查询，劳动强度大、容易出错，效率和服务质量低；
      2.票据缺乏备份，如遇水灾、火灾或虫鼠叮咬造成难以挽回的损失；
      3.票据不能进行现代化的网络电子传输，满足不了日益快节奏的金融需求；
      4.人工进行支票的真伪判断，存在人为的误判和干预等；
       国外银行和金融部门及早的认识了这些问题，使得票据图像ocr处理技术很快成为文字识别和文档分析领域的一个研究热点。美国、加拿大、意大利、法国等在上世纪八十年代末就开始进行这方面的研究，有些公司从事票据图像的处理，如美国AcuForm、法国A2iA支票自动处理系统等，主要应用于银行及企业的各种票据处理业务流程，包括储蓄业务、会计业务、印鉴识别等；国内票据研究始于1988年，最先研究的是支票的印鉴真伪自动验证系统。

在经济活动中产生大量的纸质表格票据档案，为了实现将这些数量巨大、种类繁多的纸质档案电子化存储，需要进行单据扫描、数据录入、人工校对等工作。传统的人工录入方式，用户需要投入大量的人力成本和时间成本，不仅抬高了运营成本，而且录入速度难以提升，错误率难以降低，对提高业务处理时效、提升企业服务品质带来很多负面影响。

相对于传统的手工录入方式来说，OCR（OpticalCharacterRecognition，光学字符识别）智能录入具有强大的优势，OCR识别的速度远快于手工录入，节省了大量人力资源，优化资源配置，使人员分配于更加有意义的工作。OCR技术可以为用户提供高效率、低成本的数据采集方案，从而为业务快速发展提供有力的支撑。

应用场景：

银行票据、表格、国税发票、地税发票、流水明细、阅卷测评


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