OCR信息識別哪個好？司普這款工具挺實用

　　在整理、審核各種材料的過程中，我們可能經常遇到類似的問題：

　　紙質材料內容多，整理難，逐字錄入不僅費時費力，稍有疏忽，還可能帶來不可預估的影響。

　　即便已經是圖像格式，文本信息的提取，依然容易受到拍攝角度、清晰度、光照、版面形態等因素的影響。

　　遇上表格類信息的識別，因為很多OCR軟件工具沒法很好地識別和區分版面內容，信息抽取的完整性和準確率還會大打折扣。

　　更大的問題可能還在于信息識別的同時，很難在保持原有數據結構和邏輯的基礎上，實現內容的深度理解和運用。

　　當做不好這些，各類信息要素很難升級為“數據資產”，更別說輔助信息檢索、內容輸出、知識庫建設、分析統計等業務場景。

　　面對這種情況，怎么做，能更好地擺脫以往難點，高效完成信息識別呢？

　　選對工具很關鍵！

　　在這其中，司普科技推出的智能OCR數采產品，已經為金融、醫療、教培等多行業的從業者帶來了行之有效的解決方案。

　　和同類型產品相比，司普推出的智能OCR識別工具有幾大特點：

　　1.信息抽取準確率高

　　傳統的信息抽取需要分多個環節進行或者需要人工干預，從OCR識別到信息抽取、名詞歸一化，各環節的準確率往往會遞減，最終準確率不到90%。

　　而司普科技推出的智能OCR數采產品，支持端對端抽取，整個環節的準確率可做到95%以上無遞減。

　　依托智慧醫療模型和醫療保險知識庫，在實際進行醫療、核保等信息抽取和采集時，司普產品的識別和匹配準確率還能更高（約99%）。以上極大保障了信息抽取的效度和質量。

　　2.OCR識別范圍廣

　　當信息抽取的準確性問題得以解決，支持識別的格式類型，就顯得更為重要。

　　因為大多數情況下，信息抽取的性能（比如速度、精度、質量、并發、適用性）與產品自身實力、算力、算法等密切相關，這導致很多的OCR識別工具可能僅限于通用文檔的抽取，多源異構型數據尤其是多格式、樣式、布局的表格類信息識別和抽取，涉足不多也不深。

　　作為少數不多能較好實現通用圖片、文檔、表格、票據等信息識別和抽取OCR工具之一，司普科技推出的智能OCR數采平臺強化了版面區分和內容提取能力，目前支持有邊框、無邊框等多類型、任意格式、樣式和布局的表格信息提取。

　　以醫療行業為例，目前，司普已能輕松實現門診病歷、體檢報告、入/出院小結、化驗單、MRI、CT、醫保結算單、事故證明、傷殘鑒定等近20類醫療表格的信息識別和內容抽取。

　　而且完成抽取后的信息，還能自動實現結構化管理，不會影響原有的邏輯，更不會顯得雜亂無章，信息混雜。僅僅這一點，就能省去不少二次加工和整理的麻煩。

　　3.實現識別、質檢、自學習全覆蓋

　　其實，司普智能OCR之所以能在保障高精準度信息識別的同時，把原有的邏輯關系也同步過來，很大程度上源于它的另外兩大模塊——質檢+模型自學習。

　　舉例來說，常規的圖片信息識別，經常會受到拍攝技巧、角度、清晰度、光照等方面的影響，這很可能導致信息識別和抽取失敗，或者識別錯誤率攀升。

　　為了避免這一點，司普智能OCR數采工具在一開始就支持自動實現傾斜矯正、旋轉識別、去下劃線、過濾紅章、過濾噪點、抖動模糊識別等操作，并能依托行業知識庫和大模型，進行名詞歸一化和標準化管理，從而進一步提升準確性。

　　此外，完成信息抽取并不是司普智能OCR數采工具的終極目標，通過數據的結構化管理和深度學習，盤活數據資產，輔助關聯的業務場景，提升作用價值才是。這也是司普科技區別于傳統信息識別廠商的一大特點。

　　目前，司普智能OCR數采解決方案正廣泛應用于智能核保、智能理賠、檔案管理、知識庫建設、科研調研等場景。

　　它為人們免去了填單登記、材料整理、信息錄入等多方面的煩惱，也重塑著原有的商業模式和管理形態，推動數據管理和服務，實現質與量的提升。