DarwinML實現全自動數據特徵提取,AutoML技術助力票據識別領域技術...

2020-12-15 硬派科技

DarwinML實現全自動數據特徵提取，AutoML技術助力票據識別領域技術突破

來源：財訊網 • 2020-05-15 16:14:33

       AutoML 被認為是降低機器學習工作門檻，讓 AI 真正推動行業變革的重要一環。在2017年穀歌剛剛推出AutoML工具的時候，「AutoML」還僅有機器學習模型自動化的意思。而現在，人們已經普遍認為 AutoML 需要貫穿機器學習的整個流程：從數據清洗開始、特徵工程、到模型的生成，甚至包括模型評估，所有階段都包括在了 AutoML 的範疇之內。這一領域內新興企業探智立方所推出的DarwinML TRNET票據識別系統，正是利用了AutoML技術實現了票據識別領域技術突破。

AutoML助力票據識別全自動特徵提取

在財務領域，種類繁多的財務票據樣式，極大增加了機器識別的難度，而DarwinML TRNET票據識別系統最大的優勢，就在於核心引擎採用DarwinML AutoML自動建模技術，既可以根據不同票種的特點採用多模型串並聯的方式，又可以根據票種的不同而定製模型，大幅減少對於新票種、新識別格式的開發時間，滿足不同用戶對各種票據的個性化識別需求，從而提高業務處理速度及準確性。

「探智立方的 DarwinML 可以把開發者構建模型的時間從若干周減少到一天，甚至僅僅幾個小時，」探智立方產品總監宋煜說道。「而現在，數據整理的工作也可以自動化了，甚至數據特徵工程也可以嵌入到整個模型設計過程中去。對於開發者來說，這些事可以在不被感知到的情況下完成，人們無需關心它們是如何被處理的。」

在企業實際經營中，票據錄入圖片的來源，往往存在字體模糊、列印歪斜、票據褶皺等情況;在紙質票據轉成圖片影像進行識別時，也會存在模糊、過曝過暗、背景複雜等情況，這些都會影響票據的識別準確率性。與傳統的OCR系統不同，DarwinML TRNET可以通過算法對圖片存在的變形進行校正，對圖片中的票據和文檔進行精準的剪切、提取、和校正，綜合票據識別的準確率達到95%以上。大多數企業現有的經過掃描或手機等設備拍攝的票據與文檔都能通過DarwinML TRNET輕鬆識別。

現代企業的運作與票據和文檔處理是分不開的，合同管理、報銷管理、各類發票、機票、火車票、銀行票據與證明材料等的人工錄入，佔據了財務審核人員大部分的精力;於此同時，大多數企業針對票據的電子化僅僅做到了掃描或圖片記錄，而對於票據中內容的不能加以識別和處理，這就造成了數據利用不充分，人工成本高昂的運營現狀。

DarwinML TRNET智能票據與文檔識別平臺將徹底改變票據與文檔識別依賴於人工的現狀，通過人工智慧計算機視覺技術與NLP技術相結合，並充分發揮AutoML技術快速自動建模的優勢，為企業用戶打造適應自身需求的智能票據識別平臺。

免責聲明：市場有風險，選擇需謹慎！此文僅供參考，不作買賣依據。

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