保险单据秒级识别集成，节省80%人力

对于金融机构、股票市场、汽车等涉及到金融机构费销售业务相关的行业，如何解决繁琐低效的金融机构费除此以外、金融机构费负责管理和金融机构费解析等根本原因，增加大企业货运成本？

以下是某机构金融机构费负责管理销售业务强化前后的对比：

原有录单方式为为人工除此以外，须要相符合金融机构费，在电脑里面每项除此以外相应样本。现用作悦保OCR金融机构费定位结合RPA工序建模，实现金融机构费留念或显影除此以外。基于机器学习深度学习技术，由微电脑去比对和理解注释细节，并输出为在结构上化文本。

在速度和工期方面，面对时有上百项样本、在结构上复杂的金融机构人据，手工完整除此以外一单大致须要3-10分钟，而通过金融机构费定位除此以外整张金融机构费样本只须要不到3秒，且免于细节在结构上和人员主观因素影响。

在样本清晰度方面，由于金融机构费样本量大，纯手工除此以外难免会发生错漏（人为失误难以避免），筛选准确率在95%大概；而用作金融机构费定位除此以外，正常人能超过98%以上的准确性，更加有自动纠错功用，对于定位细节里面可能长期存在错误的大多透过提示，降低筛选难度。

再来比对成本和效用，按照每天检视100张金融机构费的工作量，从前须要仍要2名聘用录单员和1名筛选员，而如今通过金融机构费定位除此以外，只需1人兼顾除此以外和筛选工作，且精力有余，随着销售业务量放缓，优势显现会更加加明显。

基于金融机构费OCR的工序自动化解决方案，解决了金融机构费检视场景重人力物力、低劳动附加值的解决办法，对提升销售业务整体效用起到大力的推动作用。

悦保充分利用在金融机构机器学习各个领域的领先优势，全由建模样本资源、算法模型、算力大力支持等机器学习核心资产，前提研发发行了金融机构费定位OCR引擎，大力支持大概80家金融机构金融机构费和30余家车险金融机构费的在结构上化定位，为各类金融机构费销售业务场景（金融机构费负责管理、金融机构费解析、金融机构费验真）缺少RPA工序自动化解决方案，帮助大企业提升效率与网络化低水平。

产品通过大量的训练建模和产业有系统，已构建起核心技术壁垒，定位清晰度和紧贴效果超过业内标杆低水平。目前已合作的客户包括携程、用友、大童、i云保等。