光学字符识别 (OCR) 主要侧重于识别字符并将文本图像/图片转换为可编辑文本，而智能文档处理 (IDP) 则更进一步，它集成了 OCR 技术以及其他智能处理技术，以实现整个文档管理和工作流流程的自动化。

在 OCR 出现之前，您需要手动键入文本才能将数据输入计算机系统。OCR 软件分析图像中的字符，提取它们，并将其转换为机器可读的可编辑文本。IDP 融合了 OCR 来识别字符，并利用人工智能 (AI) 和机器学习来读取和解释文本、提取有价值的信息，并像人一样处理这些信息以完成业务流程，例如审核发票并将其转交付款。IDP 可以处理包括结构化和非结构化信息在内的更多样化的内容，以自动化一系列基于文档的工作流，从而帮助公司实现数字化转型。

什么是 OCR？

OCR 是光学字符识别 (Optical Character Recognition) 的缩写。OCR 技术用于分析、读取和提取扫描文档或图像中的文本，并将其转换为机器可读的文本。它它既常用于书籍报刊的数字化处理，也广泛应用于商业场景中的实体文档（如发票收据）处理，使文本内容支持电子化编辑、检索与存储。在智能自动化流程中，OCR技术通常与IDP等应用系统集成，作为整体处理的大流程中的一环节

工作原理

OCR 从您想要提取信息的文件开始，这个文件可以是扫描的文档、PDF 或纸质文件的照片。现代 OCR 平台可以自动增强质量、增加对比度并锐化分辨率以提高准确性。接下来，OCR 算法将使用预先训练好的提取模型来识别图像中的文字和行，并提取其识别出的每个字符。

然后，提取出的数据会与一组代表已知字符和符号的预定义模式或模板进行匹配。这一过程可能融合机器学习及神经网络技术，以提升对不同字体、语言以及表格、列表或条形码等复杂版式的识别精度。如果遇到问题，它可能会标记出来以供人工评估。字符识别过程完成后，您可能需要通过拼写检查、语境分析或语言模型等技术进行纠错与精度优化。最终，OCR软件将生成可集成至企业计算机系统的机器可读文本。

OCR 的优势

OCR技术是所有重度依赖文档处理的行业不可或缺的核心技术，无论是员工处理日常现有文档、将档案数字化，还是通过处理海量文档（例如，成批的医疗记录或物流单据）来创建可访问的数字文档库，都离不开这项技术的支撑。

企业可以通过多种方式从 OCR 工具中受益。

• 提高生产力和工作效率。 减轻数据录入和手动打字的人工负担。一份包含约 300 到 500 个单词的典型文档，人工手动复制大约需要 10 分钟，而 OCR 可以在大约 10 秒钟内完成此任务，将处理实体文书工作的时间减少 75%。
• 准确率高达 99.8%。 这远胜于人工处理，后者往往容易出现更多错误。
• 增强安全性并改善合规性。 实体文档更容易丢失、被盗或损坏，而将文档数字化可提供更安全的存储。此外，基于图像的数字文档（扫描件、纯图像 PDF）在没有 OCR 的情况下是不可检索的，因此这些格式不符合可访问性要求。
• 实现成本节约。 OCR解决方案通过精准的数据采集与高效数字化处理，有效降低因人为失误导致流程中断及财务处罚的高昂风险，从而减少不必要的成本支出。

OCR 解决方案的常见用例包括：组织机构通过将大量纸质和数字文档转换为可访问和可搜索的格式来促进对政府和企业法规的遵守；律师事务所将纸质合同转换为可编辑的数字格式以进行搜索、电子取证和数据分析；医疗保健公司将患者记录传输到其计算机系统，同时保持 HIPAA 合规性；图书馆和档案馆以数字形式保存历史文献，使整个组织的员工能够有效地执行其各种日常文档相关任务；软件开发人员创建内容服务、数字归档、文档管理系统 (DMS)、企业内容管理 (ECM) 解决方案等等。

什么是 IDP？

智能文档处理 (IDP) 通过自动捕获、提取和处理嵌入在业务文档中的数据，实现几乎所有行业流程中实现文档的直通式处理。

工作原理

IDP 融合了光学字符识别 (OCR)，将印刷或手写文本转换为键入的文本/机器可读格式。IDP 还应用人工智能 (AI) 和机器学习 (ML) 技术，像人一样读取、理解和处理文档中的结构化、半结构化和非结构化数据。

IDP 使用机器学习模型，根据文档的内容、布局或其他特征将其分为不同类别。例如，发票可能被归类为“发票”，合同归类为“合同”等等。分类后的文档随后被传递给预先训练好的提取模型，这些模型以类似人类的方式分析和理解文档中的数据，并能够提取业务关键信息。这些数据可以根据指定的规则或例如公司的客户数据库进行验证，如果遇到问题，可以标记出来以供人工评估。这种所谓的“人在环路”(HITL) 反馈可以增强提取模型，这些模型会根据人工更正不断学习和改进。

通过融合自然语言处理 (NLP)，该技术还能够解释其正在读取的信息的上下文。例如，“jaguar”这个词是指大型猫科动物还是汽车？或者，“Sue”这个词是指一个人还是一项法律诉讼？通过应用 NLP，可以实现对非结构化数据前所未有的识别和提取，并且能够像人脑一样运作，快速适应变化的输入，并生成最佳结果。这种先进水平的技术被称为智能自动化或超自动化。

IDP 平台可以轻松集成到各种不同的业务系统中，如 ERP 或 CRM。借助新兴的低代码/无代码平台，公民开发者可以在几天内部署 IDP 技术，而无需在客户端进行大规模的 IT 基础设施支持和维护。

IDP 的优势

在所有行业中，企业都面临着以更少的专业资源完成更多、更快工作的压力。各组织正专注于改善客户和员工的体验，以此作为提高收入、利润率和留存率的关键。智能文档处理 (IDP) 可以在这两个方面带来显著的效益助力公司能够成功实现数字化转型。

IDP 技术高度模拟了人类理解和管理文档的方式，节省了时间和金钱，同时也降低了代价高昂的错误风险。

IDP 的显著优势包括：

• 节省时间并提高效率。 特别是对于处理大量文书工作的行业，如金融服务、医疗保健、物流和法律行业。借助 IDP，发票处理时间可减少高达 90%，相当于员工生产力提高 400%。麦德龙集团 (Metro AG) 就是一个例子，它使用 ABBYY 的智能文档处理技术，将发票的周转时间从平均一到两天减少到仅一小时。
• 提高准确性。 机器不会像人一样分心或疲劳，从而犯下代价高昂的错误。通过 IDP，可以实现更少差错与更快运营。
• 更好的客户服务。 更快的处理时间、更准确的数据处理以及对客户查询的更快响应，共同促进了整体客户体验的改善，从而可以带来更高的客户满意度和忠诚度。
• 更快的决策制定。 通过快速处理和从文档中提取洞见，IDP 能够显著提升决策速度。这对于时效性决策影响重大的行业（如金融和客户服务领域）尤为有益。
• 更好的安全性和合规性。 IDP 可以通过确保文档按照既定规则和法规进行处理来帮助强制执行合规性。
• 可扩展性。 随着业务运营的增长，需要处理的文档量也会增加。IDP 解决方案可以轻松扩展以处理更大的文档量，而不会导致劳动力成本成比例增加。
• 轻松集成到公司工作流中。 IDP 可以与其他数字系统和工作流集成，从而在公司各部门和整个组织内实现业务流程的无缝且高效数字化。

OCR 和 IDP 之间有什么区别？

OCR 已经存在很长时间，被认为是一种与文档捕获相关的技术。OCR 主要用于从纸质文档、扫描图像或照片中提取文本，并将其转换为可以在计算机上进行数字编辑的键入文本。

该技术通常用于将印刷文档数字化，使其能够以电子方式访问，例如，可以上传一封扫描的信件来更改收件人的姓名和地址。然而，OCR 并不理解文本的含义，它只专注于字符的识别。

另一方面，IDP 融合了更广泛的功能和技术，使其更加智能。IDP 不仅使用 OCR 进行字符识别，它还融合了人工智能 (AI) 和机器学习来读取和理解文本的含义，从而能够利用它来判断其价值并知道如何处理它。

另一方面，IDP 融合了更广泛的功能和技术，使其更加智能。IDP 不仅使用 OCR 进行字符识别，它还融合了人工智能 (AI) 和机器学习来读取和理解文本的含义，从而能够利用它来判断其价值并知道如何处理它。

 

	OCR	IDP
功能说明	“读取”文档的扫描件和图片，将其转换为机器可读、可搜索的文档和/或文本。	从结构化（表单）、半结构化和非结构化文档中提取有意义的数据，为智能自动化提供支持。
工作原理	应用人工智能算法，将纸质文档转换为数字文本，包括文档结构与分段（涵盖文字、图像、表格、条形码、勾选框、签名、线条、字符、字体、字号、语言等元素）。	以 OCR 提供的全文为基础输入，结合人工智能、自然语言处理（NLP）、机器学习（ML）、正则表达式和规则，理解文档中的信息，并提取可标记的、有意义的数据，传递至下游业务应用以支持智能决策。
所用技术	图像增强 对象检测 OCR / ICR 分类	深度机器学习 快速机器学习 提取规则 文档分割 命名实体识别（NER） 自然语言处理（NLP）
典型应用场景	为以下应用提供机器可读文本基础：PDF 转换、数字归档/搜索、电子取证、高级搜索/数字取证、数据分析、智能文档处理（IDP）	实现任何以文档为中心的业务流程自动化：应付账款自动化、客户引导/KYC、贷款处理、运输及物流单证自动化、保险理赔处理

 

OCR 和 IDP 在业务流程中的应用示例

发票处理

与手动发票处理相比，自动化发票处理的速度大幅提升——高达 81%。这意味着更少的逾期付款和更多利用提前付款折扣的机会。它还加快了审计程序。例如，国际批发公司麦德龙集团 (Metro AG) 成功地将其发票处理周期缩短了 90%。

表单处理

每个行业都有大量需要处理的表单。在保险业，可能是索赔表；在物流业，可能是行车日志或交货收据；在银行业，则可能是信用卡申请或抵押贷款表格。自动化表单处理意味着您可以减少读取、处理信息并将其传输到工作流程中所耗费的时间。

它消除了成本高昂、耗时且容易出错的手动数据录入，提高了性能和效率。

客户建档流程

研究表明，90% 的组织发现潜在客户会放弃数字注册流程——申请人的主要抱怨是耗时过长和需要输入太多数据。

通过智能文档处理，您可以消除导致客户流失的瓶颈。企业可以利用 IDP 技术进行身份验证和身份确认，这既方便了客户，也为企业提供了更高的安全性。IDP 可以捕获和分类身份证件，如驾照或护照，或作为地址证明所需的支持文件，如银行对账单或水电费账单。例如，机动车管理局 (DMV) 可以用它来更新驾照，银行可以用它来处理抵押贷款申请。

OCR 与 IDP：哪一个最适合您的业务？

OCR 有时会被误认为是一个 IDP 平台，而实际上，IDP 的功能要广泛得多。OCR 主要专注于从图像和文档中提取全文，以便在计算机屏幕上进行传输和编辑。它能识别不同的字体样式、图像和手写笔记，并将其转换为可编辑和可搜索的数字文本。对于寻求数字归档解决方案或希望创建需要出色文本识别、PDF 转换和数据捕获功能的辅助技术的企业而言，OCR 解决方案是最佳选择。通过 ABBYY 的 OCR 软件开发工具包 (SDK)，您可以获得卓越的文档捕获功能。

IDP 包含 OCR 技术，但更进一步，它能像人一样分析和解释文本。它使用自然语言处理、机器学习和人工智能等先进技术，以更全面的方式理解文档内容。因此，IDP 不仅提取文本，还提供上下文理解、数据验证以及基于所发现信息进行决策的功能。IDP 更适合那些需要复杂的文档处理、工作流自动化和基于内容的决策的组织。现在，借助如 ABBYY Vantage 等新兴的低代码/无代码解决方案，公司可以使用预先训练好、即用型的文档处理模型来直接部署 IDP，或者根据其业务需求的特定文档类型或要求，快速轻松地创建自己的提取模型。

常见问题

IDP 是否使用 OCR？

是的，OCR 是许多 IDP 系统的基础组成部分，尤其是在处理扫描或基于图像的文档时，因为它能读取文本图像（如扫描的文档或手写文本的照片）。

虽然 OCR 帮助从文档中提取文本和数据，但这些信息随后会由 IDP 中的 AI 算法进行处理和分析，以执行数据验证、数据录入自动化、文档分类、从反馈中持续学习等任务。

使用 IDP 而非 OCR 有什么优势？

IDP 超越了基本的字符识别。它将 OCR 与自然语言处理 (NLP) 和机器学习等先进的 AI 技术相结合，以理解文档的内容和上下文。这使得 IDP 不仅能提取文本，还能提取文档中不同元素之间的含义和关系。

以下是 IDP 相较于 OCR 的几点优势：

更高的提取准确性：OCR 侧重于将文本图像转换为机器可读的文本，而 IDP 通过将提取的数据与数据库、过往记录和上下文信息进行交叉引用来提高准确性。这减少了数据提取和解读过程中的错误。

结构化和非结构化数据：IDP 能够处理结构化和非结构化数据。它可以处理表单、表格、发票、合同和其他类型的文档，并以结构化格式提取数据。而 OCR 则更适合从图像中进行简单的全文。

自动化工作流：IDP 可以集成到自动化工作流和业务流程中。它可以执行文档分类、数据提取、验证和路由等任务，减少了人工干预的需要。这可以提高效率并缩短处理时间。

适应性和学习能力：IDP 系统通过用户交互和反馈（即“人在环路”或 HITL 输入）持续学习。随着时间的推移，它们可以提高对特定文档类型的准确性和理解力，从而适应不断变化的文档格式和内容结构。

复杂文档类型：IDP 具备处理复杂结构文档的能力，这些文档的数据提取需要理解各种信息片段之间的关系。这包括包含多种语言、格式和不同布局的文档。

法规遵从性：IDP 可以通过从法律文件、合同和合规相关表单中准确提取和管理关键信息，帮助组织确保符合监管标准。然后，这些信息可以与预定义的业务规则进行匹配。

OCR 和图像处理有什么区别？

图像处理是 OCR 的一个前置步骤，用于准备图像以实现最佳的文本提取，例如去除斑点或水印，或调整亮度和对比度以获得更清晰的图像。图像处理还可以涉及提取特征、检测某些对象以及执行各种变换，以使图像对特定应用更有用。

什么是认知 RPA，OCR 和 IDP 技术在其中扮演什么角色？

认知机器人流程自动化（Cognitive RPA）是指将机器人流程自动化（RPA）技术与认知能力相结合，例如人工智能（AI）、机器学习（ML）、自然语言处理（NLP）和光学字符识别（OCR）。这也被称为智能自动化。

OCR（光学字符识别）和 IDP（智能文档处理）技术在增强 RPA 系统的认知能力方面扮演着至关重要的角色。IDP 使 RPA 系统不仅能从文档中提取数据，还能理解信息的上下文和含义。这种先进的处理能力使得 RPA 机器人能够更智能地执行更复杂和类似人类的任务，例如处理非结构化或半结构化文档。例如，一个支持 IDP 的 RPA 机器人可以从发票中提取数据，根据预定义的业务规则验证信息，并根据提取的内容做出决策，或者它可以分析一份法律合同以识别关键条款、义务和截止日期。