银行的日常运转高度依赖于海量信息的处理与流转，从客户身份认、信贷申请中的财务报表与流水，到内部运营凭证、合规审计报告——构成了信息传递的主要载体。然而，以上文档往往多是非结构化或半结构化文档，传统OCR这面对这些版式多变、内容复杂度高文档时，有着明显的局限性。

易道博识通用信息抽取（General Information Extraction, GIE）大模型，基于预训练大模型强大的泛化与理解能力，有效识别任意版式文档，释放金融数据要素。

金融复杂文档识别场景

1. 客户准入与身份验证（KYC）：无论是线下柜面还是线上渠道，处理身份证、护照、营业执照、银行卡等多类证照，提取关键信息并完成核验，是业务起点。人工录入不仅效率低下、易出错，且难以满足高峰时段业务需求。传统OCR虽能识别部分标准化证照，但对图像质量、光照、角度变化敏感，且对新版式或非常见证件的适应性差，后台审核压力依然巨大。

2. 信贷审批与风险评估：此环节涉及对银行流水、多格式（甚至跨页、合并单元格）财务报表（资产负债表、利润表、现金流量表）、审计报告、抵押合同等复杂文档的深度解析。信贷员和审批人员需从中精准提取交易对手、收支明细、财务指标、合同条款、担保信息等关键数据，用于评估客户还款能力与信用风险。传统技术难以有效处理复杂表格、非标格式及语义关联，导致数据提取不全、不准，大量依赖人工复核，审批周期冗长，影响业务拓展与客户满意度。

3. 后台集中运营与结算：运营中心每日需处理海量支票、汇款单、存单、各类业务申请书等凭证。传统的“两录一校”模式人力成本高企，效率瓶颈突出，且难以根除操作风险。自动化勾挑核对因凭证版式多样、要素复杂而进展缓慢。

4. 合规审查与内部控制：监管要求日趋严格，金融机构需从大量合同、交易记录、内部报告中高效提取特定信息，以满足风险排查、合规性检查、反洗钱（AML）及审计追踪的需求。

上述场景的共性难题在于，如何高效、准确地从海量非结构化文档中提取结构化信息。基于模板或规则的传统OCR方案，面对金融领域文档版式灵活（尤其是客户提供的外部文档和不断涌现的新业务表单）、内容语义复杂的特点，显得“刚性”有余而“柔性”不足。每适配一种新模板，都需要经历繁琐的数据标注、模型训练与部署流程，维护成本高昂，难以敏捷响应业务变化。

GIE大模型：从“识别”到“理解”,实现任意版式文档识别

GIE大模型通过海量金融数据训练，复杂文档识别效果显著。

1. “Prompt即应用”的敏捷配置：GIE模型通过在海量多样化文档数据上进行预训练，已内化了对各类文档结构、版式、语言逻辑的深层理解能力，用户无需为每种新文档类型进行漫长的数据标注和模型训练，仅需通过类似自然语言的“提示词”（Prompt）或少量样本进行配置，即可精确定义所需提取的字段（如“提取发票中的‘开票日期’和‘合计金额’”，“识别银行流水中所有‘工资’相关的收款记录”）。这种模式极大降低了AI应用的门槛，部署速度从数周、数月缩短至数天甚至数小时，运维成本显著降低。

2. 卓越的版式泛化：GIE大模型在处理复杂表格（如跨页表格、无线表格、合并单元格、嵌套表格）、多栏排版（如研究报告、合同附件）、图文混排（如年报、宣传材料），乃至包含印章遮挡、水印干扰、手写签名、背景纹理等噪声的文档时，识别准确率高，更能“理解”版面布局元素间的空间关系与逻辑关联。

3. 适配国产信创，低成本部署。GIE大模型已全面适配主流国产化软硬件环境，为金融机构提供安全、合规、自主可控的智能文档处理能力。能无缝、稳定地运行在基于鲲鹏、飞腾、海光、龙芯等国产CPU，以及统信UOS、麒麟软件等国产操作系统的服务器平台上。而且可提供经过适配优化的软硬一体化解决方案。

金融机构沉淀的海量文档，实则是一座蕴藏巨大价值的数据金矿。GIE大模型正是解锁这座金矿的关键钥匙。它不仅是提升效率、降低成本的战术工具，更是推动金融机构从传统的、劳动密集型的“文档处理”模式，向现代的、数据驱动的“业务智能”模式转型的战略引擎。

常见问题解答

问题1： 财务报表、银行流水等文档格式非常多样，甚至有跨页、合并单元格、印章遮挡等复杂情况，GIE大模型能有效处理这些复杂金融文档吗？准确率和泛化能力如何？

回答：能。易道博识GIE大模型基于海量金融数据预训练，具备强大的版式泛化能力。它能有效处理跨页、无线框、合并单元格、嵌套表格等复杂表格，以及多栏、图文混排、印章遮挡、手写签名等情况。相比传统OCR，GIE不仅是“识别”，更能“理解”版面布局和语义关联，对未见过的新版式也有很好的适应性。

问题2： 金融业务变化快，经常需要处理新的表单或凭证版式。传统OCR方案每次适配新模板都需要漫长的数据标注和模型训练，成本高、响应慢。GIE大模型在应对新文档类型时，配置效率和成本如何？

回答：易道博识GIE大模型采用**“Prompt即应用”的敏捷配置模式。用户无需为每种新文档进行繁琐的标注和训练。仅需通过自然语言提示（Prompt），即可快速定义所需提取的字段（如“提取合同中的甲方和签约日期”）。新业务或新版式的适配周期从过去的数周/数月缩短至数天甚至数小时。

问题3： 易道博识GIE大模型在国产化适配和部署方面支持情况如何？能否满足金融机构的合规要求？

回答：易道博识GIE大模型已全面适配主流国产化软硬件环境。它能够稳定运行在鲲鹏、飞腾、海光、龙芯等国产CPU，以及统信UOS、麒麟软件等国产操作系统平台上。