股份制商业银行：打造全行级智能文档处理中台，赋能50+业务场景

　　当前，银行业数字化转型正从“业务线上化”的初级阶段，迈向“运营智能化”与“能力平台化”的深水区。然而，传统分散的AI能力建设模式，导致了技术标准不一、资源重复投入、数据难以互通等顽疾。在此背景下，构建统一、高效、智能的AI中台，将孤立工具升级为全行共享的核心AI能力，已成为商业银行构建差异化竞争壁垒、实现降本增效与风险防控的战略选择。

　　某股份制商业银行，在海量文档单证结构化处理场景中，发现原有的技术支持模式已严重不适配：

　　模型构建效率“慢”：为特定文档定制一个OCR模型，需要人工准备和标注200个以上的高质量样本，从需求提出到模型迭代上线的完整周期长达1.5至2个月。

　　技术能力“旧”：行内仍在使用较为过时的OCR方案与模型架构，对于版式复杂、质量参差、要素多变的真实场景下的业务文档，识别准确率与业内主流产品效果存在不小的差距。

　　资源投入“散”：各部门或业务线往往各自为战，寻求点状解决方案，导致技术标准不统一、能力重复建设、采购与维护成本高。

　　为系统性解决上述痛点，该行与合合信息合作，为影像中台构建了一个涵盖“通用基础能力”、“高频标准产品”与“深度场景定制”三层结构的智能文档处理能力矩阵，所有能力均以标准化API接口封装在中台内，供全行各业务系统按需调用，实现了能力的共建共享与资源的弹性分配，目前已深度应用于汽车金融、消费金融、信用卡、运营管理、国际结算、财务、人力资源等部门。

　　10大标品，提供开箱即用的OCR能力

　　项目采用了大小模型融合的技术方案。首先，部署了合合信息10个OCR模型标品，作为服务全行各部门的通用能力基座。产品涵盖通用文字识别、通用表格识别、印章识别，作为基础引擎，处理各类印刷体、手写体文本及印章信息与复杂表格；卡证票据识别产品，包括营业执照、护照、驾驶证、车辆登记证、国内通用票据识别等，赋能对公开户、个人信贷、汽车金融等场景的实名认证与信息录入；文档类识别产品，如报关单、合同，为国际业务、对公信贷等业务提供结构化能力。

　　深度定制，攻克高价值复杂业务场景

　　针对版式相对固定、调用量高、并发需求强的单据，通过新一代训练平台来定制模型，平台具备样本需求少、自动标注、真值比对、准确率多维度统计等优势。

　　针对版式不固定，抽取需求复杂的文档，合合信息提供智能文档抽取技术，简单配置即可快速创建抽取模型，即配即用。系统正式投产不到3个月，即上线了40+模型，赋能超50个业务场景。

　　以3个典型场景为例：

　　场景一：国际结算业务

　　国际信用证的开立与交单涉及大量非标准、信息密集的海外单据，人工审核耗时费力，且专业要求高。

　　本项目中上线了开立信用证申请书识别模型，能自动从申请书中精准抽取合同号、申请人及受益人、通知行BIC代码、币种金额、货物描述、装运/卸货港、付款期限、交单期等关键字段，实现关键信息的自动录入，加速开证流程。

　　同时上线的信用证报文、Invoice、提单、汇票等识别模型，能抽取单证中的关键要素，如单证号码、进出口双方、装货港、卸货港、货物描述等，帮助实现单证及单单间的智能审核，大幅提升信用证交单的审核效率。

　　场景二：银行运管凭证处理

　　该行每日需处理海量的运管凭证，如业务委托书、进账单、汇款申请单、转账支票、现金支票等。本项目上线的各凭证识别模型可高精度提取如收款/付款账号与名称、交易金额、日期等核心要素，实现凭证信息的秒级识别，以AI替代“两录一校”其中的“一录”，大幅解放运营人力。

　　场景三：贷后管理与不良资产处置

　　在贷后管理、不良资产处置中，需人工阅读大量司法文书以提取关键当事人与案件信息，效率极低。本项目上线的裁判文书识别模型，可快速从长篇文书中结构化提取案号、原被告信息、法定代表人、案件类型、立案日期等关键要素，助力风险部门快速评估案件情况与资产状况，提升法诉管理效率。

　　运营效率大幅提升

　　项目实施后，业务文档关键字段的自动化提取率得到根本性改善，机打字段识别准确率从原先的80%提升至95%以上，手写字段识别准确率从原先的60%提升至85%以上，业务处理效率显著提升。

　　运营成本持续优化

　　项目实施后，影像中台的全年调用量近2000万次，是上一年调用量的近3倍，全年释放37人年的工作量，节约人力成本超千万。在司法查冻扣、询证函处理、支付票据结算、对公出账、国际结算等数十个深度应用场景中，实现显著的降本效果。

　　技术支撑能力全面升级

　　成功打造了全行级、标准化AI能力中台，为未来所有涉及图像、文档识别的创新应用提供了“即插即用”的公共基础服务。项目实施前，该行用时3年，共上线了80+模型；项目实施后，仅用时2个多月，即上线了40+模型，将模型开发与适配周期从数月缩短至数天。同时，项目搭建了生产度量平台，对业务中OCR返回结果定期进行人工度量，获取生产数据全貌，便于模型持续迭代优化。