征信報(bào)告OCR：結(jié)構(gòu)化提取信息 加速信貸業(yè)務(wù)審批

征信報(bào)告是個(gè)人和企業(yè)征信歷史的客觀記錄，也是信貸機(jī)構(gòu)評(píng)估用戶(hù)信用風(fēng)險(xiǎn)的核心依據(jù)，對(duì)信貸風(fēng)控具有重要參考價(jià)值。在處理借貸業(yè)務(wù)時(shí)，信貸機(jī)構(gòu)會(huì)通過(guò)用戶(hù)既往信用記錄分析、判斷用戶(hù)還款意愿，以便預(yù)見(jiàn)性地規(guī)避風(fēng)險(xiǎn)、減小壞賬率。

然而，由于征信信息涉及個(gè)人隱私，央行征信中心不面向第三方機(jī)構(gòu)開(kāi)放征信數(shù)據(jù)，同時(shí)，在復(fù)雜的競(jìng)合關(guān)系下，各信貸平臺(tái)也常常對(duì)打通信息孤島共享數(shù)據(jù)持觀望態(tài)度，導(dǎo)致信貸機(jī)構(gòu)獲取用戶(hù)信用信息的門(mén)檻相對(duì)較高。

目前，辦理貸款業(yè)務(wù)時(shí)，信貸機(jī)構(gòu)只能在獲得用戶(hù)授權(quán)的情況下從央行征信中心調(diào)用征信報(bào)告，以便獲得用戶(hù)信用信息。拿到報(bào)告后，需要通過(guò)人工方式把核心信息一一錄入風(fēng)控模型，用于分析、評(píng)估潛在風(fēng)險(xiǎn)，進(jìn)而作出相應(yīng)決策。

下圖是從央行征信中心下載的《個(gè)人信用報(bào)告（個(gè)人版）樣本》。如圖所示，報(bào)告涵蓋了公安部身份信息核查結(jié)果、個(gè)人基本信息、銀行信貸交易信息、非銀行信用信息等，信息量龐大。

（個(gè)人信用報(bào)告（個(gè)人版）樣本）

問(wèn)題在于，人工錄入作業(yè)量大、相對(duì)耗時(shí)，難免影響貸款審批效率，造成意向客戶(hù)的流失；抑或?yàn)閷?shí)現(xiàn)快速放款，業(yè)務(wù)部門(mén)處理征信數(shù)據(jù)時(shí)刪繁就簡(jiǎn)，因疏漏或主觀判斷造成風(fēng)險(xiǎn)評(píng)估不夠精準(zhǔn)。

基于這一現(xiàn)狀，深源恒際推出征信報(bào)告信息結(jié)構(gòu)化提取解決方案，幫助借貸平臺(tái)提升服務(wù)效率、降低人力成本。

基于OCR識(shí)別技術(shù)，結(jié)合專(zhuān)項(xiàng)訓(xùn)練和自適應(yīng)提取方法，深源恒際開(kāi)發(fā)了征信報(bào)告專(zhuān)用識(shí)別模型，可自動(dòng)識(shí)別、提取征信報(bào)告上的文字信息，并輸出結(jié)構(gòu)化文本，實(shí)現(xiàn)信息采錄自動(dòng)化。

在實(shí)際應(yīng)用場(chǎng)景下，會(huì)出現(xiàn)諸多干擾識(shí)別效果的因素，如文本不清晰、旋轉(zhuǎn)畸變等。為優(yōu)化識(shí)別準(zhǔn)確率、達(dá)到商用落地效果，深源恒際通過(guò)技術(shù)手段建立抗干擾機(jī)制，利用直線(xiàn)/表格線(xiàn)識(shí)別規(guī)則糾正文本畸變，通過(guò)分離印刷文本和打印文本提升字段提取準(zhǔn)確率，結(jié)合啟發(fā)式規(guī)則實(shí)現(xiàn)翻頁(yè)文本合并，大幅提升模型的識(shí)別準(zhǔn)確率。

測(cè)試數(shù)據(jù)顯示，基于OCR完成整份征信報(bào)告的識(shí)別錄入，用時(shí)約為20s-30s；而人工錄入整份報(bào)告耗時(shí)約1-2小時(shí)，作業(yè)效率大幅提升。另外，在識(shí)別精度上，算法模型的字段準(zhǔn)確率已達(dá)99%。

OCR技術(shù)在信貸業(yè)務(wù)中的應(yīng)用，實(shí)現(xiàn)了征信報(bào)告識(shí)別錄入自動(dòng)化，優(yōu)化業(yè)務(wù)流程的同時(shí)，也提升了業(yè)務(wù)處理效率，讓信貸服務(wù)能夠更加高效、便捷地觸達(dá)用戶(hù)。目前，深源恒際已在華為云市場(chǎng)平臺(tái)上線(xiàn)了征信報(bào)告識(shí)別API，用戶(hù)可點(diǎn)擊訪問(wèn)體驗(yàn)產(chǎn)品功能。

人工智能 OCR技術(shù) AI

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