从 PDF 发票到手写账单，从纸质复印件到 iPhone 照片，如今企业收到的文件形式日益多样。事实上，一个完整的行业已经兴起，用于自动化地读取、分类和处理这些文件。

传统的光学字符识别（OCR）技术基于识别印刷文本和图像中的视觉模式，并将其转换为机器可读数据的能力。当时，这项技术彻底改变了企业处理文件的方式，消除了手动录入的需求，并实现了大规模数字化。 。

如今，这一概念已得到发展。现在常被称为“AI OCR”或“智能 OCR”的技术远不止文字识别。通过融合人工智能、机器学习和自然语言处理，它能够理解上下文，从各种文件格式中提取相关信息，并触发后续业务操作。实际上，AI OCR 已成为 智能文档处理（IDP）的代名词，是现代自动化工作流程中的核心能力。

接下来，让我们探讨当今智能 OCR 的工作原理，以及它在简化业务运营中的关键作用。

什么是 AI OCR？

AI OCR 比传统 OCR 更加先进，传统 OCR 只能读取并转换印刷文本为结构化、机器可读的格式。而 AI OCR 还结合了人工智能（AI）、机器学习（ML）和自然语言处理（NLP），能够理解文档结构和语义上下文。对于手写内容，AI OCR 使用基于人工智能的智能字符识别（ICR）技术，能够随着时间推移准确识别并学习手写文字。借助这些技术，所谓的“AI OCR”能够分类文档、提取并标准化数据，从而支持智能化决策。

AI OCR 的工作原理是什么？

智能 OCR 系统在文档密集型行业中表现尤为突出，它们能够自动化地读取、理解和处理文件。这些系统遵循一个由人工智能增强的结构化流程，从文档输入开始，到输出结构化数据结束。以下是其工作步骤。

1. 文档采集与图像增强

该过程从文档采集开始，文件可以是扫描表单、PDF 或智能手机拍摄的照片。文档可能通过移动设备、电子邮件、共享文件夹、网络扫描仪或通过 API 和预构建连接器直接从业务系统中导入。

由于光线不足、移动摄像头变形或带有图案背景等因素，文档图像的质量可能差异较大。通过对比度调整、边缘锐化和噪声去除等图像增强技术，可以显著提升文档质量。

2. 版面分析

系统会执行版面分析，检测结构元素，如表格、文本块、图像、条形码、复选标记和签名等。此步骤可在处理过程中保持文档的逻辑结构。

3. 文本识别

接下来，系统使用 OCR 和 ICR 技术将印刷文本和手写文本数字化，为进一步处理做准备。这些技术能够识别整份文档的逻辑结构，从而支持文档分类、数据提取以及高质量的数字格式导出。

4. 文档分类

AI 分类模型会分析文本和图像特征，以识别和整理文档，并按类型进行分类。这样，每份文档都能通过合适的处理流程进行流转。

5. 数据提取与验证

系统能够从结构化、半结构化和非结构化文档中准确提取数据。利用先进的人工智能和机器学习（模拟人类理解方式），可以提取文档中的关键信息，如姓名、日期和参考编号。提取的数据随后会与业务规则或企业系统进行比对，以确保准确一致。

6. 上下文理解

自然语言处理（NLP）用于解释提取信息的含义和上下文。例如，系统可以判断“Mercury”指的是化学元素、行星还是汽车品牌，以及“Bill”是人名还是账单。

7. 生成式 AI 集成

当文档数据被可靠提取后，相关数据片段可发送至大语言模型（LLM）执行特定任务，例如自动分类合同类型并以简明语言总结关键义务，从而加快审查流程。

8. 人机协作环节

如果出现异常或缺失，系统会将文档发送给人工审核，这一过程称为“人机协作验证”（HITL）。每当人工纠正后，AI 模型都会通过持续学习不断改进、提高准确度。该步骤在需要达到 100% 准确率或文档未满足特定验证规则时尤为重要。

9. 数据输出与系统集成

最终，这些清晰规整的的结构化数据可按业务需求导出为 JSON、CSV、XML 等格式，并通过 REST API 或预构建连接器发送至企业资源规划（ERP）系统、客户关系管理（CRM）软件、工作流自动化平台或其他业务应用。一旦数据到位，后续流程即可自动执行。

AI OCR 的优势

在许多行业中，企业正在采用 AI OCR 以更快、更少错误地完成工作，同时受益于其多项优势。以下是智能 OCR 带来的主要价值。

• 效率： AI OCR 大幅减少人工数据录入和处理时间。在某些情况下，该技术可将处理周期缩短高达 90%。
• 更高的准确率： 借助 AI 增强的 OCR 和 ICR，企业即使面对复杂版面或手写文档，也能实现更精确的数据提取，从而提高一致性并减少代价高昂的错误。
• 更佳的客户服务： 更快的文件处理和更准确的数据意味着能更迅速、更顺畅地响应客户需求。
• 更快的决策： 借助 OCR 和 ICR 技术提取关键信息，并由AI 驱动的智能文档处理系统进行解读，团队能够更快速地做出更明智的决策。
• 更强的安全性与合规性： 当 OCR 和 ICR 集成到 IDP 解决方案中时，其输出结果可根据内部规则和外部标准进行验证，以确保遵守 GDPR、HIPAA 等法规
• 可扩展性： 智能 OCR 解决方案（即 IDP 平台）能够在无需增加人力或资源的情况下处理更大量的文档。
• 易于集成： 先进的文档 AI 平台提供多种部署选项，并可轻松与现有 ERP、CRM 及工作流系统集成，几乎不影响业务连续性。

AI OCR/ICR 如何改变传统 OCR

AI OCR 正在重塑传统 OCR 的角色，使其从单纯的数字化工具演变为智能文档处理（IDP）解决方案中实现全面自动化的关键推动力。让我们来看看 AI OCR 与传统 OCR 的对比。