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AI大模型赋能,东阳光IT研发效率提升700%

2025-03-21

        

        为响应集团全员拥抱AI,落实场景应用要求,集团信息部以AI大模型技术为核心驱动力,率先实现业务流程智能化升级。近日,该部门在银行回单自动化处理领域取得突破性进展——通过OCR图像识别与大模型技术的融合应用,将原本需要80个工作日的开发周期压缩至10个工作日,效率提升700%。

 (图1:IT研发效率提升700%)


过去,银行回单的下载与解析单纯依赖传统的OCR技术。由于全国各分支机构回单格式差异大、版式复杂,每套模板都需要IT团队投入大量时间进行定制化开发,单模板平均耗时0.8个工作日,采用传统串行开发模式需累计80个工作日。        

在集团全员拥抱AI,落实场景应用的号召下,信息部决定以此为突破口,加快AI应用落地:一是深度业务场景解析:对60余家银行、180余种回单模板进行全量拆解,逐行标注字段规则,覆盖字体、排版、语义等维度,为 AI 训练提供精准数据基础;二是技术融合创新:结合图像分割、OCR与大模型技术,开发“三级识别引擎”(图像预处理器→自适应 OCR 引擎→大模型语义校验层)。

针对内容识别错误率高等难题,信息部创新性使用动态区域分割算法与多模态语义校验,通过图像结构特征(如表格线密度、文字块间距)自动划分逻辑单元,替代传统固定坐标截取,覆盖率从65%提升至98%,同时利用大模型对OCR结果进行上下文纠偏(例如将「1,2b4」修正为「1,234」),错误率从12%骤降至0.5%。


(图2:银行回单解析AI流程



该项创新不仅提高了开发效率,释放了70%IT资源,还将年度模板维护费用降低了65%,同时回单处理时效从T+1提升至分钟级,支撑实时对账风控,并可快速迁移至保函、信用证等15类票据处理场景。

(图3:回单处理时效达到分钟级)


展望未来,公司在大模型技术方面的应用前景广阔。信息部计划打造“金融文档认知中台”,逐步将技术能力扩展至合同审查、财报分析、监管报送等场景。通过持续优化和扩展大模型的能力,公司将进一步推动业务流程的自动化和智能化,提升整体运营效率。同时,公司还将积极探索AI在更多领域的创新应用,持续释放AI大模型的产业价值。



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