銀行的日常運(yùn)轉(zhuǎn)高度依賴于海量信息的處理與流轉(zhuǎn)，從客戶身份認(rèn)、信貸申請中的財(cái)務(wù)報(bào)表與流水，到內(nèi)部運(yùn)營憑證、合規(guī)審計(jì)報(bào)告——構(gòu)成了信息傳遞的主要載體。然而，以上文檔往往多是非結(jié)構(gòu)化或半結(jié)構(gòu)化文檔，傳統(tǒng)OCR這面對這些版式多變、內(nèi)容復(fù)雜度高文檔時(shí)，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(yù)訓(xùn)練大模型強(qiáng)大的泛化與理解能力，有效識別任意版式文檔，釋放金融數(shù)據(jù)要素。

金融復(fù)雜文檔識別場景

1. 客戶準(zhǔn)入與身份驗(yàn)證（KYC）：無論是線下柜面還是線上渠道，處理身份證、護(hù)照、營業(yè)執(zhí)照、銀行卡等多類證照，提取關(guān)鍵信息并完成核驗(yàn)，是業(yè)務(wù)起點(diǎn)。人工錄入不僅效率低下、易出錯(cuò)，且難以滿足高峰時(shí)段業(yè)務(wù)需求。傳統(tǒng)OCR雖能識別部分標(biāo)準(zhǔn)化證照，但對圖像質(zhì)量、光照、角度變化敏感，且對新版式或非常見證件的適應(yīng)性差，后臺審核壓力依然巨大。

2. 信貸審批與風(fēng)險(xiǎn)評估：此環(huán)節(jié)涉及對銀行流水、多格式（甚至跨頁、合并單元格）財(cái)務(wù)報(bào)表（資產(chǎn)負(fù)債表、利潤表、現(xiàn)金流量表）、審計(jì)報(bào)告、抵押合同等復(fù)雜文檔的深度解析。信貸員和審批人員需從中精準(zhǔn)提取交易對手、收支明細(xì)、財(cái)務(wù)指標(biāo)、合同條款、擔(dān)保信息等關(guān)鍵數(shù)據(jù)，用于評估客戶還款能力與信用風(fēng)險(xiǎn)。傳統(tǒng)技術(shù)難以有效處理復(fù)雜表格、非標(biāo)格式及語義關(guān)聯(lián)，導(dǎo)致數(shù)據(jù)提取不全、不準(zhǔn)，大量依賴人工復(fù)核，審批周期冗長，影響業(yè)務(wù)拓展與客戶滿意度。

3. 后臺集中運(yùn)營與結(jié)算：運(yùn)營中心每日需處理海量支票、匯款單、存單、各類業(yè)務(wù)申請書等憑證。傳統(tǒng)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(fēng)險(xiǎn)。自動(dòng)化勾挑核對因憑證版式多樣、要素復(fù)雜而進(jìn)展緩慢。

4. 合規(guī)審查與內(nèi)部控制：監(jiān)管要求日趨嚴(yán)格，金融機(jī)構(gòu)需從大量合同、交易記錄、內(nèi)部報(bào)告中高效提取特定信息，以滿足風(fēng)險(xiǎn)排查、合規(guī)性檢查、反洗錢（AML）及審計(jì)追蹤的需求。

上述場景的共性難題在于，如何高效、準(zhǔn)確地從海量非結(jié)構(gòu)化文檔中提取結(jié)構(gòu)化信息。基于模板或規(guī)則的傳統(tǒng)OCR方案，面對金融領(lǐng)域文檔版式靈活（尤其是客戶提供的外部文檔和不斷涌現(xiàn)的新業(yè)務(wù)表單）、內(nèi)容語義復(fù)雜的特點(diǎn)，顯得“剛性”有余而“柔性”不足。每適配一種新模板，都需要經(jīng)歷繁瑣的數(shù)據(jù)標(biāo)注、模型訓(xùn)練與部署流程，維護(hù)成本高昂，難以敏捷響應(yīng)業(yè)務(wù)變化。

GIE大模型：從“識別”到“理解”,實(shí)現(xiàn)任意版式文檔識別

GIE大模型通過海量金融數(shù)據(jù)訓(xùn)練，復(fù)雜文檔識別效果顯著。

1. “Prompt即應(yīng)用”的敏捷配置：GIE模型通過在海量多樣化文檔數(shù)據(jù)上進(jìn)行預(yù)訓(xùn)練，已內(nèi)化了對各類文檔結(jié)構(gòu)、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(jìn)行漫長的數(shù)據(jù)標(biāo)注和模型訓(xùn)練，僅需通過類似自然語言的“提示詞”（Prompt）或少量樣本進(jìn)行配置，即可精確定義所需提取的字段（如“提取發(fā)票中的‘開票日期’和‘合計(jì)金額’”，“識別銀行流水中所有‘工資’相關(guān)的收款記錄”）。這種模式極大降低了AI應(yīng)用的門檻，部署速度從數(shù)周、數(shù)月縮短至數(shù)天甚至數(shù)小時(shí)，運(yùn)維成本顯著降低。

2. 卓越的版式泛化：GIE大模型在處理復(fù)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(bào)告、合同附件）、圖文混排（如年報(bào)、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(shí)，識別準(zhǔn)確率高，更能“理解”版面布局元素間的空間關(guān)系與邏輯關(guān)聯(lián)。

3. 適配國產(chǎn)信創(chuàng)，低成本部署。GIE大模型已全面適配主流國產(chǎn)化軟硬件環(huán)境，為金融機(jī)構(gòu)提供安全、合規(guī)、自主可控的智能文檔處理能力。能無縫、穩(wěn)定地運(yùn)行在基于鯤鵬、飛騰、海光、龍芯等國產(chǎn)CPU，以及統(tǒng)信UOS、麒麟軟件等國產(chǎn)操作系統(tǒng)的服務(wù)器平臺上。而且可提供經(jīng)過適配優(yōu)化的軟硬一體化解決方案。

金融機(jī)構(gòu)沉淀的海量文檔，實(shí)則是一座蘊(yùn)藏巨大價(jià)值的數(shù)據(jù)金礦。GIE大模型正是解鎖這座金礦的關(guān)鍵鑰匙。它不僅是提升效率、降低成本的戰(zhàn)術(shù)工具，更是推動(dòng)金融機(jī)構(gòu)從傳統(tǒng)的、勞動(dòng)密集型的“文檔處理”模式，向現(xiàn)代的、數(shù)據(jù)驅(qū)動(dòng)的“業(yè)務(wù)智能”模式轉(zhuǎn)型的戰(zhàn)略引擎。

常見問題解答

問題1： 財(cái)務(wù)報(bào)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(fù)雜情況，GIE大模型能有效處理這些復(fù)雜金融文檔嗎？準(zhǔn)確率和泛化能力如何？

回答：能。易道博識GIE大模型基于海量金融數(shù)據(jù)預(yù)訓(xùn)練，具備強(qiáng)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(fù)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(tǒng)OCR，GIE不僅是“識別”，更能“理解”版面布局和語義關(guān)聯(lián)，對未見過的新版式也有很好的適應(yīng)性。

問題2： 金融業(yè)務(wù)變化快，經(jīng)常需要處理新的表單或憑證版式。傳統(tǒng)OCR方案每次適配新模板都需要漫長的數(shù)據(jù)標(biāo)注和模型訓(xùn)練，成本高、響應(yīng)慢。GIE大模型在應(yīng)對新文檔類型時(shí)，配置效率和成本如何？

回答：易道博識GIE大模型采用**“Prompt即應(yīng)用”的敏捷配置模式。用戶無需為每種新文檔進(jìn)行繁瑣的標(biāo)注和訓(xùn)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（如“提取合同中的甲方和簽約日期”）。新業(yè)務(wù)或新版式的適配周期從過去的數(shù)周/數(shù)月縮短至數(shù)天甚至數(shù)小時(shí)。

問題3： 易道博識GIE大模型在國產(chǎn)化適配和部署方面支持情況如何？能否滿足金融機(jī)構(gòu)的合規(guī)要求？

回答：易道博識GIE大模型已全面適配主流國產(chǎn)化軟硬件環(huán)境。它能夠穩(wěn)定運(yùn)行在鯤鵬、飛騰、海光、龍芯等國產(chǎn)CPU，以及統(tǒng)信UOS、麒麟軟件等國產(chǎn)操作系統(tǒng)平臺上。