在信創(chuàng)背景下，金融機(jī)構(gòu)系統(tǒng)遷移面臨一個(gè)現(xiàn)實(shí)，底層硬件體系多樣化，例如C86+DCU、ARM+昇騰等。如果上層應(yīng)用軟件（如核心業(yè)務(wù)系統(tǒng)中的OCR識(shí)別引擎）每次適配一種新硬件，就需要開(kāi)發(fā)和維護(hù)一個(gè)獨(dú)立的軟件版本。

這會(huì)直接導(dǎo)致以下問(wèn)題：

●開(kāi)發(fā)成本激增： 每適配一種硬件組合，都意味著一次獨(dú)立的開(kāi)發(fā)、測(cè)試和部署流程。

●運(yùn)維成本失控： 運(yùn)維團(tuán)隊(duì)需要同時(shí)維護(hù)多個(gè)軟件版本，版本管理混亂，排查問(wèn)題異常困難，人力成本和系統(tǒng)風(fēng)險(xiǎn)上升。

●投資無(wú)法延續(xù)： 當(dāng)?shù)讓佑布俅紊?jí)換代時(shí)，之前的軟件投資很可能作廢，需要推倒重來(lái)，造成資源浪費(fèi)。

統(tǒng)一架構(gòu)的智能文檔平臺(tái)如何從根本上降本增效？

一個(gè)原生適配、統(tǒng)一架構(gòu)的平臺(tái)是解決上述問(wèn)題的關(guān)鍵。例如易道博識(shí)的智能文檔處理平臺(tái)（簡(jiǎn)稱DeepIDP）,它的核心價(jià)值在于，從軟件底層就完成了對(duì)所有主流國(guó)產(chǎn)化硬件的適配。

1. 如何降低維護(hù)成本？

僅需一套軟件版本： 運(yùn)維團(tuán)隊(duì)只需要面對(duì)一個(gè)統(tǒng)一的軟件架構(gòu)。無(wú)論底層是哪種國(guó)產(chǎn)芯片或服務(wù)器，上層的AI能力和應(yīng)用都是一致的，告別版本混亂。例如， 某銀行的核心系統(tǒng)同時(shí)在ARM和C86兩種架構(gòu)的服務(wù)器上運(yùn)行。通過(guò)統(tǒng)一平臺(tái)，他們部署的是同一套DeepIDP軟件，開(kāi)發(fā)和運(yùn)維團(tuán)隊(duì)無(wú)需再為不同架構(gòu)維護(hù)兩套代碼，人力成本降低了至少50%。

2. 如何保障投資的連續(xù)性？

平滑遷移： 統(tǒng)一架構(gòu)確保了AI能力的投資是可延續(xù)、可擴(kuò)展的。未來(lái)即使信創(chuàng)硬件再次迭代，上層的智能應(yīng)用也無(wú)需重構(gòu)，可以平滑遷移，保護(hù)了前期的IT投資。

智能文檔處理平臺(tái)，實(shí)現(xiàn)任意版式文檔識(shí)別

金融業(yè)務(wù)涉及的文檔類(lèi)型極其復(fù)雜，從版式固定的身份證、發(fā)票，到版式千變?nèi)f化的業(yè)務(wù)申請(qǐng)單、對(duì)賬單。單一模型難以勝任所有場(chǎng)景。

一個(gè)常見(jiàn)的誤區(qū)是認(rèn)為一個(gè)強(qiáng)大的大模型就能解決所有問(wèn)題。 實(shí)際上，最高效的策略是“大小模型協(xié)同”。

●專用小模型：處理高頻、標(biāo)準(zhǔn)文檔

任務(wù)： 識(shí)別身份證、銀行卡、發(fā)票、車(chē)票等版式固定的文檔。

優(yōu)勢(shì)： 速度極快、精度極高、資源占用小，最適合處理業(yè)務(wù)流程中出現(xiàn)頻率最高的標(biāo)準(zhǔn)化單據(jù)。

●大模型：處理非標(biāo)、長(zhǎng)尾文檔

任務(wù)： 識(shí)別各類(lèi)申請(qǐng)單、合同、對(duì)賬單、醫(yī)療單據(jù)等版式不固定、字段靈活的復(fù)雜文檔。

優(yōu)勢(shì)：

■靈活抽取： 僅需通過(guò)提示詞（Prompt）告知模型需要抽取的字段（如“抽取合同中的甲方和簽約日期”），即可從任意版式中提取信息。

■金融領(lǐng)域優(yōu)化： 經(jīng)過(guò)金融行業(yè)數(shù)據(jù)二次訓(xùn)練的大模型，能更精準(zhǔn)地理解復(fù)雜表格和上下文，抽取精度更高。

■數(shù)據(jù)可溯源： 這是保障業(yè)務(wù)可信度的關(guān)鍵。平臺(tái)能將抽取的每一個(gè)字段（如JSON結(jié)果中的一個(gè)數(shù)值）精確關(guān)聯(lián)回原始影像的具體坐標(biāo)位置，方便人工核驗(yàn)和審計(jì)。

如何將文檔處理能力無(wú)縫對(duì)接到業(yè)務(wù)流程中？

僅僅提取出數(shù)據(jù)是不夠的，核心是要讓AI能力融入業(yè)務(wù)，實(shí)現(xiàn)端到端的自動(dòng)化。

1. 如何讓AI智能體（Agent）按需調(diào)用？ 易道博識(shí)智能文檔處理平臺(tái)提供一系列“AI原子能力”（如文檔分割、分類(lèi)、各類(lèi)識(shí)別模型等），讓智能體可以像調(diào)用工具一樣靈活使用。

例如：財(cái)務(wù)報(bào)銷(xiāo)審核Agent

○分割與分類(lèi)： Agent首先調(diào)用“圖像分割”與“文檔分類(lèi)”能力，將一疊報(bào)銷(xiāo)單據(jù)自動(dòng)拆分，并識(shí)別出哪些是發(fā)票，哪些是報(bào)銷(xiāo)申請(qǐng)單。

○分發(fā)與抽取： 接著，Agent將發(fā)票分發(fā)給“小模型”快速提取金額、日期；將報(bào)銷(xiāo)申請(qǐng)單分發(fā)給“大模型”抽取報(bào)銷(xiāo)事由、部門(mén)等信息。

○推理與決策： 最后，Agent利用大模型的推理能力，結(jié)合企業(yè)財(cái)務(wù)規(guī)則（如報(bào)銷(xiāo)金額是否超標(biāo)），自動(dòng)輸出“審核通過(guò)”或“駁回”的結(jié)論。

常見(jiàn)問(wèn)題 (FAQ)

問(wèn)題1：這套OCR識(shí)別系統(tǒng)支持哪些具體的國(guó)產(chǎn)硬件和操作系統(tǒng)？

回答： 易道博識(shí)智能文檔處理平臺(tái)從底層架構(gòu)原生適配主流國(guó)產(chǎn)化硬件，全面兼容C86+DCU、ARM+昇騰等多種信創(chuàng)體系，并支持麒麟、統(tǒng)信等國(guó)產(chǎn)操作系統(tǒng)。其核心優(yōu)勢(shì)在于，無(wú)論底層硬件如何組合，提供給上層應(yīng)用的都是統(tǒng)一、穩(wěn)定的服務(wù)接口。

問(wèn)題2：大模型處理金融行業(yè)復(fù)雜表格的精度如何？

回答： 精度主要通過(guò)兩方面保證：首先，智能文檔處理平臺(tái)選用的大模型是經(jīng)過(guò)海量金融行業(yè)特有文檔（如復(fù)雜對(duì)賬單、年報(bào)、招股書(shū)等）進(jìn)行二次訓(xùn)練和微調(diào)的，使其能更深刻地理解金融領(lǐng)域的上下文和版式。其次，其強(qiáng)大的溯源能力可以將每個(gè)抽取結(jié)果精準(zhǔn)定位回原文，極大地方便了人工核驗(yàn)，形成了一個(gè)“AI處理+人工校驗(yàn)”的質(zhì)量閉環(huán)。