招银兵器谱 第一弹

招银兵器谱

视觉平台之文字识别

研究背景

科技进步正在改变银行业的发展方向，OCR的研究可以大力减少一些人工的工作，银行中很多工作都和材料审核相关，不限于审核身份证信息，卡号，人的生物信息（指纹、人脸等）以及手写签名。OCR的技术出现可以很好的处理这个问题，它相对人工的有着天然的优势：速度和准确率。它不仅能够给银行内部争取到时间效率，而且为客户提供更好的服务，支持更多线上的业务，人们不用出门晒太阳，不用排队，不用请假去营业厅，就可以得到银行的服务，从而为银行赢得更多客户，提升银行的服务体验。

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兵器档案

器名：深度学习·文字识别（Optical Character Recognition，OCR）

锻造人：杭州中心Best Brain极客俱乐部·视觉平台小组

特点：顾名思义，能够将图片上的文字内容，智能识别成可编辑文本。

使用场景：支持身份证、名片等卡证类和票据类的印刷体识别，支持各种复杂场景，可以有效替代人工录入信息。

补充：视觉平台是为视觉类算法提供训练、管理、数据算法能力的综合平台，而文字识别则是其中一期项目。

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兵器构造

平台系统架构：

文字识别使用深度学习技术来完成，基本流程如下：

第一步进行文字区域检测，第二步进行文字识别。文字识别部分主要网络结构如下：

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使用场景

（名片文字识别）

（表格文字识别）

（复杂场景文字识别）

（名片文字识别）

（名片文字识别）

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锻造者说

2018年上半年，我们开始场景落地，使“研究”服务于“实践”，创造实体价值。

截至7月，除了通用接口之外，我们针对具体行内场景，还提供了具体优化的接口。包括：行内看板管理、可视柜台管理、以及Fintech项目（审计）。

接下来针对看板业务进行详细说明：

看板是我行软件中心在研发过程中所使用的重要管理工具。目前软件中心有数百块看板，绝大多数为物理看板，随着看板应用成熟度的提升，看板的度量显得越来越重要，而物理看板的度量始终是一个短板，需要耗费较多的人力，而且不可避免地会出现度量偏差，很难及时客观的反映出看板的状态。

（我行软件中心物理看板）

引入文字识别看板管理工具之后，看板检查具体操作流程变成如下几步：

第一步

识别出图片中的所有卡片

第二步

检测卡片中的文字区域

第三步

识别检测出来的文字

我们通过每次站会上传的图片自动提取故事卡片的信息，自动更新到系统，平时就可以规范大家看板使用。更好、更快推进IT开发的规范。

小小硬广

本算法在看板之外，也已经在可视柜台、个贷、资管风险等业务方向推广应用，也欢迎其他实际业务场景联系我们。