銀行的日常運轉高度依賴于海量信息的處理與流轉，從客戶身份認、信貸申請中的財務報表與流水，到內部運營憑證、合規審計報告——構成了信息傳遞的主要載體。然而，以上文檔往往多是非結構化或半結構化文檔，傳統OCR這面對這些版式多變、內容復雜度高文檔時，有著明顯的局限性。

易道博識通用信息抽取（General Information Extraction, GIE）大模型，基于預訓練大模型強大的泛化與理解能力，有效識別任意版式文檔，釋放金融數據要素。

金融復雜文檔識別場景

1、信貸審批與風險評估：此環節涉及對銀行流水、多格式（甚至跨頁、合并單元格）財務報表（資產負債表、利潤表、現金流量表）、審計報告、抵押合同等復雜文檔的深度解析。信貸員和審批人員需從中精準提取交易對手、收支明細、財務指標、合同條款、擔保信息等關鍵數據，用于評估客戶還款能力與信用風險。傳統技術難以有效處理復雜表格、非標格式及語義關聯，導致數據提取不全、不準，大量依賴人工復核，審批周期冗長，影響業務拓展與客戶滿意度。

2、后臺集中運營與結算：運營中心每日需處理海量支票、匯款單、存單、各類業務申請書等憑證。傳統的“兩錄一校”模式人力成本高企，效率瓶頸突出，且難以根除操作風險。自動化勾挑核對因憑證版式多樣、要素復雜而進展緩慢。

3、合規審查與內部控制：監管要求日趨嚴格，金融機構需從大量合同、交易記錄、內部報告中高效提取特定信息，以滿足風險排查、合規性檢查、反洗錢（AML）及審計追蹤的需求。

上述場景的共性難題在于，如何高效、準確地從海量非結構化文檔中提取結構化信息。基于模板或規則的傳統OCR方案，面對金融領域文檔版式靈活（尤其是客戶提供的外部文檔和不斷涌現的新業務表單）、內容語義復雜的特點，顯得“剛性”有余而“柔性”不足。每適配一種新模板，都需要經歷繁瑣的數據標注、模型訓練與部署流程，維護成本高昂，難以敏捷響應業務變化。

從“識別”到“理解”,實現任意版式文檔字段抽取

GIE大模型通過海量金融數據訓練，復雜文檔識別效果顯著。

1、僅需配置prompt即可抽取字段

GIE模型通過在海量多樣化文檔數據上進行預訓練，已內化了對各類文檔結構、版式、語言邏輯的深層理解能力，用戶無需為每種新文檔類型進行漫長的數據標注和模型訓練，僅需通過類似自然語言的“提示詞”（Prompt），即可精確定義所需提取的字段，這種模式極大降低了AI應用的門檻，部署速度從數周、數月縮短至數天甚至數小時，運維成本顯著降低。

2、強大的版式泛化

GIE大模型在處理復雜表格（如跨頁表格、無線表格、合并單元格、嵌套表格）、多欄排版（如研究報告、合同附件）、圖文混排（如年報、宣傳材料），乃至包含印章遮擋、水印干擾、手寫簽名、背景紋理等噪聲的文檔時，識別準確率高，更能“理解”版面布局元素間的空間關系與邏輯關聯。

3、適配國產信創，低成本部署

GIE大模型已全面適配主流國產化軟硬件環境，為金融機構提供安全、合規、自主可控的智能文檔處理能力。能無縫、穩定地運行在基于鯤鵬、飛騰、海光、龍芯等國產CPU，以及統信UOS、麒麟軟件等國產操作系統的服務器平臺上，而且可提供經過適配優化的軟硬一體化解決方案。

從“文檔處理”到“數據驅動”，賦能數據價值

金融機構沉淀的海量文檔，實則是一座蘊藏巨大價值的數據金礦。GIE大模型正是解鎖這座金礦的關鍵鑰匙。它不僅是提升效率、降低成本的戰術工具，更是推動金融機構從傳統的、勞動密集型的“文檔處理”模式，向現代的、數據驅動的“業務智能”模式轉型的戰略引擎。

常見問題解答

問題1： 財務報表、銀行流水等文檔格式非常多樣，甚至有跨頁、合并單元格、印章遮擋等復雜情況，OCR大模型能有效處理這些復雜金融文檔嗎？準確率和泛化能力如何？

回答：

能。易道博識OCR大模型基于海量金融數據預訓練，具備強大的版式泛化能力。它能有效處理跨頁、無線框、合并單元格、嵌套表格等復雜表格，以及多欄、圖文混排、印章遮擋、手寫簽名等情況。相比傳統OCR，GIE不僅是“識別”，更能“理解”版面布局和語義關聯，對未見過的新版式也有很好的適應性。

問題2： 金融業務變化快，經常需要處理新的表單或憑證版式。傳統OCR方案每次適配新模板都需要漫長的數據標注和模型訓練，成本高、響應慢。OCR大模型在應對新文檔類型時，配置效率和成本如何？

回答：

用戶無需為每種新文檔進行繁瑣的標注和訓練。僅需通過自然語言提示（Prompt），即可快速定義所需提取的字段。新業務或新版式的適配周期從過去的數周/數月縮短至數天甚至數小時。

問題3： 易道博識GIE大模型在國產化適配和部署方面支持情況如何？能否滿足金融機構的合規要求？

回答：

易道博識GIE大模型已全面適配主流國產化軟硬件環境。它能夠穩定運行在鯤鵬、飛騰、海光、龍芯等國產CPU，以及統信UOS、麒麟軟件等國產操作系統平臺上。