OCR 用例

发票处理和应付账款自动化

自动从收到的发票（PDF、扫描纸质发票或电子邮件附件）中提取数据。

OCR可以识别和提取关键发票字段，例如发票号码、日期、行项目、总金额和供应商名称。结合智能数据捕获和验证规则，这使得能够自动过账到ERP系统（例如，SAP、Oracle）。它可以减少手动数据录入错误，加快付款周期，并支持无接触处理。它还可以提高现金流可见性并符合审计要求。

纸质文档数字化和索引

将大量遗留纸质记录转换为可搜索的数字档案。

许多行业（例如，法律、政府、医疗保健）维护着大量的纸质记录。OCR能够扫描这些文档并将其转换为完全可搜索的文本，这些文本可以被索引并存储在文档管理系统（DMS）中。这有助于快速检索，确保符合法规（例如，GDPR、HIPAA），并通过数字备份支持灾难恢复。

身份证明文件验证（身份证、护照、驾驶执照）

自动从身份证明文件中捕获数据，用于入职、KYC或访问控制。

OCR可以从各种ID格式中提取结构化数据，包括护照上的MRZ（机器可读区域）、姓名、出生日期和证件号码。结合AI模型或后端验证服务，此用例支持金融、旅游和医疗保健领域的客户入职。它加快了身份验证速度，同时减少了欺诈和人为错误。

邮件室自动化

自动对收到的物理或扫描信件进行分类和路由。

在集中式数字邮件室中，使用OCR扫描和处理收到的邮件，以识别文档类型（例如，发票、索赔、申请）并提取关键元数据（发件人姓名、主题、参考编号）。此信息用于自动将文档路由到正确的部门或工作流程，从而最大限度地减少延迟和手动分拣工作。

表单数据提取（调查、申请、医疗表格）

读取和数字化表单中的结构化或半结构化数据。

OCR——特别是与智能字符识别（ICR）和机器学习相结合时——可以从印刷或手写表单中提取信息，例如客户申请、保险索赔或患者入院表格。它将响应映射到数据库字段，从而实现自动表单验证、更快的处理和实时分析。

文档编辑和合规性

自动检测和编辑文档中的敏感信息（例如，姓名、社会安全号码、信用卡详细信息）。

OCR将扫描的文档转换为文本，然后可以使用模式识别或NLP对其进行解析，以检测个人身份信息（PII）或敏感术语。然后，自动编辑工具会遮盖或屏蔽这些元素，以确保在共享或存档之前符合数据隐私法律，例如GDPR、HIPAA或PCI-DSS。

物流和运输标签扫描

从印刷的运输标签中提取跟踪号码、地址和条形码。

在仓储或物流运营中，OCR系统读取包裹或托盘上的运输标签，并将该数据与库存和运输管理系统集成。这加快了分拣速度，减少了误送，并提供实时的包裹跟踪，无需人工干预。

法律发现和合同分析

数字化并从印刷的法律合同中提取条款、条件和义务。

OCR将扫描的合同转换为文本，然后可以通过NLP或合同分析平台对其进行分析。法律团队可以识别数千份文档中的关键条款（例如，续订日期、责任、赔偿），从而帮助进行尽职调查、监管审计和风险评估。这节省了时间并提高了法律准确性。

医疗记录和实验室报告数字化

从扫描的医疗记录或测试报告中提取患者信息和实验室结果。

OCR允许医院和诊所数字化遗留的患者文件，提取重要信息（例如，测试结果、诊断、医生笔记），并将它们集成到电子健康记录（EHR）系统中。这确保了护理的连续性、更好的可搜索性以及在紧急情况下的更快响应。

银行对账单和水电费账单数字化（用于贷款和验证）

将扫描的银行对账单或水电费账单转换为机器可读数据。

贷款人和金融机构使用OCR在贷款或账户申请过程中自动执行文档验证。它提取交易详情、账号、余额和客户地址，从而加快背景调查、负担能力分析和欺诈检测。