先回顾一些窘迫的时刻：
- 心心念念找到的优质PDF文献内容复制粘贴后乱码；
- 讲座卡卡卡拍了一大堆PPT，却难以整理编辑；
- 网页上筛选的文字只能查看，内容无法复制；
- 发送的图片上大段文字只能手动打字录入；
- 海量纸质文件、票据需要手工录入系统。
曾几何时，这些场景和过程让人倍感枯燥，甚至崩溃！
俗话说，工具用得好，再也没烦恼。
文字识别（OCR）这类智能AI产品的出现，让工作、学习中的文本处理变得更加便捷、轻松，同时也在产业实践中助力企业数字化，实现降本增效。
如上述列举的一些常见场景，在实际落地的能力场景中，文字识别主要偏向于模板类（固定证件和票据等）或者定制类的识别。
但个人和企业的证照、票据、表单种类数不胜数，一直以来业界对中长尾版式的信息识别 字段抽取的方案不足。
且基于小样本情况下图文识别容易存在泛化能力不好的问题，无法覆盖兼容字段关系、字体变形、字号不一、过亮过暗等问题。当业务出现新样式时，重新训练任务样本要求、成本过高。
从通用类识别到中长尾版式，甚至无标准版式，有没有更好的解决办法呢？
01
智能结构化识别
在行业和业务层面，文字识别的技术和应用已经相当成熟，作为基础能力或者集成应用产品，市场红利和潜力巨大。
受限于核心技术突破，OCR领域众多产品一直存在重复造轮子的现象，竞争白热化、产品同质化。
当需求方提供不了较大规模和较高质量的样本，而固定模板往往需要进行针对性训练，小样本数据量无法支撑深度网络模型训练时，智能结构化识别就凸显出了巨大的价值。
依托腾讯优图实验室自研核心技术，腾讯云AI文字识别本次重点推出了智能结构化识别能力，可以不做任何的标注定制，即可识别各样式的证照、票据、表单、合同等内容，智能提取关联需要的字段信息，过滤其他冗余字段。
这种结合了文本位置、自然语言处理（NLP）对关键信息抽取的能力，是OCR从识别到理解的一次进化，具有极强的应用泛化性，能进一步为企业数字化提供强有力的工具。
值得一提的是，通过文本纠错、文本分类等NLP能力的加持，智能结构化识别具备认知和理解能力，大大提升了文字识别识别准确率，实现更复杂、小众样本的业务提效，进一步释放文字识别的潜力与价值。
据相关产品经理介绍，腾讯云AI智能结构化识别支持2000 版式，30000 字段提取，无需配置结构化对应关系，自动提取图片中的Key-value对应关系，有效降低定制化模型成本，对于无Key值字段的可自动分配Key值识别提取，可以满足个人信息录入、企业资质认证、票据单据报销等场景。
02
典型场景
不同于制式文档扫描件，自然或者小众场景中的文字具有更多表现形式。
其没有标准的版式，固定的字体，固定的对应关系，另外图片质量也无法得到保证。图片的背景还会对文字产生干扰，因此检测和识别诸如自然、小众场景下的文字具有广泛的应用场景。
对于智能结构化识别能力的落地应用，有一些典型场景可供参考，具体来说：
@个人证件信息识别：
如物流运输、金融、政务行业，对中长尾、不常见、版式不固定的业务证件进行审核或信息录入，这类识别的证件有如下特点：
- 地区差异：在不同地区有不同的版式，不适合做垂直接口，如道路运输证。
- 不常使用：核查的业务场景少频率低，没有对应垂直识别接口，如残疾人证、结婚证。
@企业经营的证照:
典型场景为金融行业，对其客户的资质需要进行审核或信息录入。这类客户输入识别的证照有如下特点：
- 特殊业务，在不同地区有不同的版式，如油品售卖许可证、烟草售卖许可证等。
@各类手机截图识别：
如教育、政务行业，识别截图中的内容，进行材料信息收集录入。这些截图有如下特点：
- 同一类报告，不同终端有不同版面，如学籍报告、成绩单。
- 同一种证明，不同地区有不同版面，例如各地区行程码、健康码。
@物流单据识别：
如何在有限的时间内高效完成包裹的分拣和信息录入，是困扰快递行业的一大难题。这类客户有符合自身业务的一套单据样式，在数字化采集的过程中，需要抽取识别与检测单据中的内容，做货物数据信息的录入和处理，需要KV匹配和准确能力。这些单据有如下特点：
- 企业自制的单据，如磅单、出库单、装货卸货单等。
腾讯云AI智能结构化识别专注于中长尾等版式研究及提供易用、高性价比的文字识别智能产品。除了可直接调用的全面的API接口，还提供了丰富多样的SDK供开发者使用，服务使用简单便捷，兼容性强。
通过丰富的文字识别能力矩阵，不断拓展应用场景，助力金融、物流运输、政务、法律等多领域提升运营管理效率， 实现跨越式智能升级。
官网测试Demo（可点击阅读原文进入）：
https://cloud.tencent.com/act/event/ocrdemo
产品文档介绍：
https://cloud.tencent.com/document/product/866/60877
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