光学字符识别（Optical character Recognition，简称 OCR）是一项将印刷的、手写的文本从纸质文档或图片中自动提取并转换为机器可读文本的技术。OCR 技术的核心在于通过计算机视觉和图像处理技术，识别并解析图像中的字符。它能够大幅提升文档处理效率，减少人工输入错误，被广泛应用于各种文档管理、数据录入以及自动化流程中。

OCR 在金融中的应用

在金融领域，OCR 技术的应用场景非常广泛。它可以用于处理银行票据、信用卡申请表、财务报表、支票等各种文档，提高数据处理的速度和准确性。一个典型的应用场景是增值税发票的识别和处理。

识别增值税发票

增值税发票是企业日常运营中非常重要的一类文档，涉及到税务合规、财务报销、供应链管理等多个方面。传统的发票处理方式依赖于人工录入，不仅效率低下，还容易出现人为错误。通过 OCR 技术，可以实现自动化的发票信息提取，大大提升处理效率并减少错误。

OCR 技术可以自动识别发票中的关键字段，如发票代码、发票号码、开票日期、税率、金额等，并将这些信息结构化存储到数据库中，方便后续的查询和处理。此外，OCR 技术还可以结合自然语言处理（NLP）技术，对发票内容进行语义理解，进一步提升信息提取的准确性。

用 DaoAI World 训练 OCR 模型

DaoAI World 是一个先进的机器学习平台，提供了全面的工具和资源，帮助用户快速构建、训练和部署各种 AI 模型。在本项目中，我们利用 DaoAI World 平台训练了一个专门用于识别增值税发票的 OCR 模型。以下是具体的训练过程：

数据准备

首先，我们 上传增值税发票的图像数据，同时，我们手动标注了发票中的关键字段，生成了用于训练的标签数据集。

模型训练

当数据检查无误后就可以进行模型版本生成，DaoAI World拥有直方图均衡化等预处理手段，同时拥有多种数据增强手段，同时可以选择多种模型以适应要求检测速度快或者要求检测精度高等场景。

在完成模型训练版本生成后就可以进行训练，DaoAI World可将模型的训练速度增大十倍到数十倍，DaoAI World在训练过程中会将一些重要参数如AP，LOSS，召回率参数实时展示出来，一般一个模型的训练时间从几十分钟到数小时不等。

部署测试

经过多轮训练和优化后，我们最终得到了一个高精度的 OCR 模型。同时可搭配 InsPectRA 快速部署到云端，实现增值税发票的自动化识别和处理。用户只需上传发票图片，即可快速获取发票中的关键信息，极大提升工作效率。

来源：微链机器人视觉研究

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