报账 统一展现 PC 端展现 / 移动端展现 主数据管理 统一权限管理 功能配置管理 规则引擎 工作流引擎 统一平台 影像管理 发票要素库 供应商黑名单库 敏感词库 合同要素库 OCR 识别 数据模型 引擎 模型 主数 据管 理 银行 账号 外币 汇率 组织 架构 供应 商 员工 信息 项目 编码 会计 科目 成本 要素 物料 （服 务） 付款 条款 … 自动化提高流程效率 整体一体化设计集成：  预算管理  动支管理  商旅对接  自动制证 场景说明 技术加成提升效率：  风险网关自动分流  规则引擎智能审核  OCR 智能采集  会计引擎自动制证  流程引擎灵活配置 共享中心持续优化：  运营看板  风控平台  智能抽检 商旅预订 审批 提交报销 （导入 / 录入） 人工审核 运营监控 自动化监控和抽检， 提高作业质量 差旅费用报销核心流程 支付 OCR 采集 自动制证 出行 自动审核 通过 问题定位 核算系统 自动化处理环节 普通环节 28 构建自动创建报销单并提交审批，无需手工填写 APP 中直接报销差旅 费 一键勾选，无需录入 集成费控，全程可视 商旅预订 支付 审批 提交报销 OCR 采集 自动制证 运营监控 影像扫描 智能抽检 出行 自动审核

影像等医疗文件的人工解读就需要 2-3 小 时/案；其次，风险识别依赖经验判断，车险骗保案件漏检率高达 18%；第三，客户服务响应滞后，85%的保险公司尚未实现 7×24 小时智能问答。某头部寿险公司内部测试显示，传统 OCR+规则引 擎的医疗票据识别系统，在特病门诊单据上的关键字段提取错误率 达 21%。 现行流程中标注的痛点环节平均消耗 72%的处理时长。更严峻 的是，欺诈风险持续升级，互助型骗保团伙导致的财产险异常赔付 60%（规则引擎） 92%（模型+规则） +32% 日均处理能力 500 件/人天 3000 件/系统 6 倍 客户投诉率 12.5% 4.8% -7.7% 实施该方案将重构理赔价值链：前端通过 OCR+语音识别实现 7×24 小时无间断受理，中台依托知识图谱构建涵盖 3000+医疗条 款、5000+事故场景的决策树，后台通过联邦学习在数据隔离前提 下实现跨机构风控模型协同进化。预计全面部署后，保险公司综合 核保依赖经验判断导致的理赔标准不统一问题，不同分支机构间的 理赔差异率高达 28%；其次，欺诈识别主要依靠规则引擎，新型欺 诈手段的识别准确率不足 40%；再者，纸质材料数字化处理环节消 耗了 30%的运营人力，OCR 识别错误引发的重复作业占比达 15%。 关键技术需求可归纳为： 1. 多模态数据处理能力：需同时解 析医疗报告、事故照片、维修清单等 12 类以上材料 2. 动态风控模 型：要

多渠道智能网络客服 楼宇解决方案 - 考勤门禁 智慧医院 智慧景区 未来机场 呼叫中心解决方案 楼宇解决方案 - 会议厅 智能居住 商业人流分析 公共场所人群检测 卡 / 证 / 车牌 / 文档 OCR 多维身份认证 智慧营业厅 智慧案场 刷脸支付 网络版客服精灵 语音搜索 窄带语音转写 航旅数据 航旅数据 航旅数据 航旅数据 数 据 层 功 能 层 历史数据分析 实时数据分析 支持行写，叠写，支持多字符集选择和多字典 选择 准确手写 支持多种语言的行写和叠写 通用打印字体识别 功能介绍： 文字识别（ Optical Character Recognition 简 称 OCR ）将图片中的文字转化成电子文本。 功能优势： 多语种 支持 12 种语言文档识别 混合识别 支持中英、日英、韩英混合识别 多类型图片识别 支持票据识别，文档识别，名片识别，证照识 别 技术，实现高性能精准识别。 可自动捕捉身份证的边缘、校 正透视变形图像，支持任意方 向、正反图像自动识别，支持 全部少数民族身份证识别，刷 新用户体验。。 功能优势： 全球领先的 OCR 识别算法 动态图像追踪 功能介绍： 在视频监控、辅助驾驶等场景 中，准确、迅速地找出场景中 所有的行人车辆位置。在车辆 追踪等场景中，实时监测车辆 位置，精准识别车牌并准确分 析车辆属性。

材料审核 办结 审批结果 申请 出证 人工 • • 降低办事成本 秒批秒办 智能审批 ② 对公务员：智能审批 即时 减少审批工作量 智能申请 表单 / 材料辅助录入 • • OCR 对申报材料进行识别，代替人工自动校 出件 复核 & 监管 验申办信息，系统根据规则自动审核 提升即时办结率 18 “ ” 秒批秒办 政务服务系统业务流程 证照领取 申报 受理审批 发证 材料签章 提交申报 系统秒批 表单填写 & 材料上传 APP ROMA 智能审批 API 接口 事项查询 API 接口 证照获 取接口 材料获 取接口 网站 支付接口 签章接口 物流接口 OCR 识别 对比 材料 形式 核验 审批 要素 抽取 材料 实质 核验 多渠道办理 电子 证照 材料中 心库 统一 支付 电子 印章 统一 物流 事项管理 ( 主题、表单、 审核要点 业务审批 系统 支撑 现网 系统 辅助 审批 链接 / 运营枢纽 枢纽 统一身份认证 智能审批服务 AI 审批引擎 统一电子证照 统一电子印章 统一物流 现网 标准单事项 库 OCR 生物特性对比 数字 行业服 务 平台 审批规则管理 （审核要点、审批规则） 事项 / 办件 / 用户 现网数据 交换平台 现网办件库 数据交换 统一支付 流程引擎 个人库、法 … 人库

表格抽取 图片 OCR 「文本信息知识图谱化」 实体抽取 关系抽取 「微调数据生成」 Self-Instruct 通用 能力 增强 基础 模型 知识 库建 设 场景 应用 赋能 基础 设施 Self-QA Self-KG A 业 务痛 点 ： 客 户建 档 和面 访 基本 依 靠 手动 输 入和 部 分 OCR 识 别， 且 建 金数湾科技“小湾企服”项目 基于大模型的数据处理 + 2. 文本识别 基于 OCR 技术的文本识别 对上传的文件进行去噪声、 对比度增强、二值化等预处 理。 利用 OCR 技术从图片或文 档 中提取文字信息。 利用自然语 言处理（ NLP ） 技术对 OCR 提取的文本进行 自动理解分析挖掘信息，辅 助填写项目材料。 基于 NLP 的文本理解与

年财政部新修 订的收入确认准则（财会〔2022〕25 号）的具体变化条款。 在审计工作流中的技术适配性主要体现在三个维度：首先，非 结构化数据处理能力可解析 PDF 版银行对账单、扫描件合同等传 统 OCR 难以处理的文件，实测显示对模糊文档的字段提取准确率 达到 92%，较传统技术提升 40%；其次，风险预测模块通过分析 历史审计案例库，可自动生成高风险科目预警清单，在试点项目中 成功识别出 集。清洗阶段通过规则引擎处理缺失值与异常值，例如对金额字段 的空值填充采用同行科目均值法，对离群值采用箱线图结合审计经 验阈值过滤。转换阶段的关键任务包括： 1. 非结构化数据解析： 使用 OCR 技术提取扫描件中的表格文本，通过 NLP 模型识别关键 字段（如发票代码、金额、日期），解析准确率需达 98% 以上。 2. 数据标准化：将不同系统的科目编码映射到统一审计标准，例如 通 据库直连、文件解析等方式对接 ERP 系统（如 SAP、Oracle）、财 务软件（如用友、金蝶）、OA 系统以及税务平台，实现审计相关 数据的自动化抽取。针对非结构化数据（如合同扫描件、邮件记 录），采用 OCR 识别与 NLP 文本解析技术提取关键字段，并标注 数据来源与时间戳以确保可追溯性。 典型审计数据源及处理方式如下表所示： 数据类型 数据来源示例 标准化方法 输出格式 结构化数据 财务总账、明细账

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