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金融文件的数字化是银行等金融机构以及个人银行客户和企业的一项重要任务。 银行必须将实物客户记录转换为可操作的数字形式,客户和商业银行客户必须从银行对账单和其他此类文件中提取数据以进行其他财务处理操作。 光学字符识别 (OCR) 工具可用于从银行对账单和其他银行文件中提取数据。
让我们看看 OCR 是什么以及它如何在银行业中使用,特别关注它如何帮助客户和组织从银行对账单中提取数据。 还讨论了银行对账单 OCR 的各个应用领域。
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什么是OCR
光学字符识别或 OCR,以其简单的形式,是一种从扫描文档、相机图像和纯图像 pdf 中提取数据以进行后续处理的软件。 图像中的字母由软件优先挑选出来,并转换为可以进一步操作的数字数据。
在 OCR 的基本版本中,父文档中存在的所有文本都被提取,没有根据相关性或重要性进行区分。 随后从集成中提取所需信息需要人力。
下一代 OCR – 区域 OCR – 根据预设规则提取文档特定区域或区域中存在的特定数据。
最近,OCR 工具如 纳米网 具备人工智能和机器学习能力,可以智能地将文本转换为分类数据,并检查转换过程中可能出现的错误。
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OCR 用于银行业的哪些领域?
银行部门对 OCR 的使用分为两类——银行的使用以及客户和其他业务实体的使用。 银行使用 OCR 将客户信息转换为数字记录、签名比较、客户入职等。
在本文的其余部分,我们将了解客户和其他非银行企业如何使用 OCR,尤其是从银行对账单中提取数据。
所有银行账户持有人,无论是个人还是组织,都要处理银行对账单。 银行或账户对账单是银行向客户发出的文件,描述特定时期内存款人银行账户中的活动。 OCR 驱动的银行对账单数据提取有助于账户持有人帮助客户监控账户余额、跟踪费用和利息并检测身份欺诈。 银行对账单提取对于税务计算和归档也很重要。
对于企业而言,从银行对账单中提取数据有助于监控业务进展,并作为报税业务的财务记录。 企业可以使用从银行对账单中提取的数据来评估公司的财务状况、总资产、身份负债,并列出扣除额。
从银行对账单中提取的数据被非银行组织用于地址验证、身份验证和个人信用评分评估等活动。 银行对账单 OCR 在以下领域很有用。
- 医疗保健:医疗保健系统向患者索取银行对账单,以处理医疗账单、保险索赔和发放信贷。 将这些语句中的数据手动输入到中央数据库既耗时又容易出错。 区域和人工智能支持的 OCR 可以加快流程并消除错误的发生。
- 房地产:购买土地和财产通常需要潜在买家的银行对账单以获得销售批准。 银行对账单还用作购买、出售、出租或租赁财产的地址和身份证明。 银行对账单 OCR 可以帮助房地产经纪人和房地产经纪人将潜在客户的银行对账单数字化,以便更快地处理购买/租赁/租赁流程。
- 贷款:银行和其他金融机构处理和批准贷款申请需要申请人的银行对账单。 这些机构通常使用银行对账单 OCR 来加快贷款审批流程。
要了解如何使用银行对账单 OCR,了解银行对账单的内容很重要。
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银行对账单的结构和内容
银行对账单是在特定时间段内在特定帐户中进行的所有交易的概览。 它必然包含以下信息
- 账户持有人的账号和详细信息
- 声明期间
- 账户的期初余额和期末余额
- 以收入、现金存款等形式的存款。
- 帐户赚取的利息
- 对账户收取的服务费和罚款
- 资金以现金、支票等形式从账户中提取。
它还可能包含其他信息,例如帐户类型,以及其他银行详细信息,例如银行地址、分行名称等。
上述数据在对账单中的放置位置和方式因银行而异,但一般来说,账户对账单在物理上可以分为三个部分:
- 包含账户持有人详细信息的部分,例如姓名、地址、电话号码等。
- 该部分包含帐户详细信息,例如 A/C 编号、帐户类型(例如储蓄与支票)、分行详细信息等。
- 交易部分包括与贷方、借方、赚取的利息和征收的罚款相关的日期、描述和金额。
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如何使用 Nanonets 等智能 OCR 从银行对账单中提取数据
客户可能会收到纸质打印件或数字文件形式的银行对账单。 小型报表也可以从 ATM 打印。 如果是硬拷贝报表,则必须首先扫描打印的报表。 许多扫描仪都带有简单的 OCR 软件,可以将文档图像转换为可编辑的文本文档。 当报表作为数字文档(通常是受密码保护的 pdf 文件或 Excel 表)接收时,通过区域 OCR 运行它可以提取相关和所需信息并将其存储在电子表格或数据库中以供后续处理。
Nanonets 等高级 OCR 工具可以帮助您将银行对账单中的数据提取到电子表格数据或 CSV 文件中。 纳米网使用人工智能来识别文档中的文本、数据、表格、图表和其他元素,并仅提取相关数据并以选择的格式存储。 Nanonets 的 PDF scraper OCR 对于将银行对账单转换为机器可读的结构化数据格式(例如 excel 文件(CVS、XML、JSON 等))特别有用。 此类结构化数据可以方便地包含在自动化工作流程中并进行处理。 银行对账单的自动处理和管理可以简化公司的财务运营并避免延误或错误。
银行对账单可以通过以下简单步骤使用 Nanonets 转换为 Excel、CSV、JSON 或 XML 输出数据:
- 登录 Nanonets 并选择“创建您自己的”来构建自定义 OCR 模型
- 上传 PDF 银行对账单样本作为 Nanonets 算法的训练集
- 对 PDF 银行对账单进行注释,以训练 Nanonets 的算法来识别示例银行对账单中的重要/相关数据或交易
- 建立自定义的OCR模型-Nanonets利用深度学习来构建各种OCR模型,并进行相互测试以选择最准确的模型
- 测试和验证–添加一些真实的银行对帐单,以检查自定义OCR模型是否运作良好
- 导出——如果交易/数据已被正确识别、提取和呈现,则导出文件——将从 PDF 语句中提取的数据下载为 Excel、CVS、JSON 或 XML 输出
Nanonets 在将银行对帐单转换为数字格式时具有以下优势:
- 灵活性:Nanonets的深度学习算法可以轻松处理手写文本,多种语言,低分辨率图像,具有新字体或草书字体且尺寸可变的图像,具有阴影文本的图像,倾斜文本,随机的非结构化文本,图像噪声,模糊图像以及许多其他内容更常见的数据约束。
- 可定制性:使用专有/定制数据来训练 Nanonets 的 OCR 模型有助于满足特定的业务需求。 银行对帐单格式因银行和帐户类型而异。
- 训练OCR模型以识别各种格式的能力非常适合在多家银行拥有不同类型帐户的组织。
- 适应变化:通过新数据轻松地重新训练现有模型的可能性使Nanonets的OCR模型能够适应不可预见的变化。
- 因此,可以轻松处理不断变化的银行单据格式或新的数据捕获要求。
- 表格检测:自动检测包含结构化行列信息的表格对于银行对账单数字化特别有用。
- Nanonets 提供了将表格导出为多种格式的工具,如 CSV、Excel 和 JSON。
- 无需后处理:提取相关数据并将其自动分类到智能结构化字段中,最大限度地减少手动后处理。
- 使用非英语或多种语言。 此功能对于跨国界运营的跨国运营商很重要。
- 易于使用,多个文档的批处理以及与多个会计软件的无缝2向集成。
如果您使用发票和收据或担心身份验证,请查看 Nanonets 在线 OCR or PDF文本提取器 从 PDF 文档中提取文本 免费。 点击下面了解更多信息 Nanonets 企业自动化解决方案.
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总结
银行对账单 OCR 可以从银行对账单中提取相关元素,并以逻辑方式存储它们以供将来处理。 支持 AI 的 OCR 工具(如 Nanonets)可以通过提高服务交付质量、提供对无差错关键财务数据的访问以及允许对进度和财务状况进行定期评估来帮助银行、个人和所有处理银行对账单的组织。
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