東陽光動向                                
                            
              
                            
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                    AI大模型賦能，東陽光IT研發(fā)效率提升700%                
              
                
              
                    
              
                        
              
                            
                            
                            
                        
              
                        
                        
                        

                        


                    
              
                
              
            
              
            
              2025-03-21
              
            
              
                
                      
                      為響應集團全員擁抱AI，落實場景應用要求，集團信息部以AI大模型技術為核心驅(qū)動力，率先實現(xiàn)業(yè)務流程智能化升級。近日，該部門在銀行回單自動化處理領域取得突破性進展——通過OCR圖像識別與大模型技術的融合應用，將原本需要80個工作日的開發(fā)周期壓縮至10個工作日，效率提升700%。
               （圖1：IT研發(fā)效率提升700%）

              過去，銀行回單的下載與解析單純依賴傳統(tǒng)的OCR技術。由于全國各分支機構(gòu)回單格式差異大、版式復雜，每套模板都需要IT團隊投入大量時間進行定制化開發(fā)，單模板平均耗時0.8個工作日，采用傳統(tǒng)串行開發(fā)模式需累計80個工作日。        
              在集團全員擁抱AI，落實場景應用的號召下，信息部決定以此為突破口，加快AI應用落地：一是深度業(yè)務場景解析：對60余家銀行、180余種回單模板進行全量拆解，逐行標注字段規(guī)則，覆蓋字體、排版、語義等維度，為 AI 訓練提供精準數(shù)據(jù)基礎；二是技術融合創(chuàng)新：結(jié)合圖像分割、OCR與大模型技術，開發(fā)“三級識別引擎”（圖像預處理器→自適應 OCR 引擎→大模型語義校驗層）。
              針對內(nèi)容識別錯誤率高等難題，信息部創(chuàng)新性使用動態(tài)區(qū)域分割算法與多模態(tài)語義校驗，通過圖像結(jié)構(gòu)特征（如表格線密度、文字塊間距）自動劃分邏輯單元，替代傳統(tǒng)固定坐標截取，覆蓋率從65%提升至98%，同時利用大模型對OCR結(jié)果進行上下文糾偏（例如將「1,2b4」修正為「1,234」），錯誤率從12%驟降至0.5%。

              （圖2：銀行回單解析AI流程）


              該項創(chuàng)新不僅提高了開發(fā)效率，釋放了70%IT資源，還將年度模板維護費用降低了65%，同時回單處理時效從T+1提升至分鐘級，支撐實時對賬風控，并可快速遷移至保函、信用證等15類票據(jù)處理場景。
              （圖3：回單處理時效達到分鐘級）

              展望未來，公司在大模型技術方面的應用前景廣闊。信息部計劃打造“金融文檔認知中臺”，逐步將技術能力擴展至合同審查、財報分析、監(jiān)管報送等場景。通過持續(xù)優(yōu)化和擴展大模型的能力，公司將進一步推動業(yè)務流程的自動化和智能化，提升整體運營效率。同時，公司還將積極探索AI在更多領域的創(chuàng)新應用，持續(xù)釋放AI大模型的產(chǎn)業(yè)價值。


                          
              
                        
        
              
        
              
            
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