信用报告OCR：结构化提取+智能解析 两步实现授信审核智能化

跟着种种经济行径的信用相干越来越杂乱，设立修设和完整征信体例成为信用经济平常运转的须要要求。正在我邦，央行征信核心行为特意的第三方征信效劳机构，为部分或企业设立修设（部分信用呈报/企业信用呈报），为贸易银行及其他专业化授信机构供给信用新闻共享，有用下降交往流程各列入方之间的新闻错误称，以及新闻错误称带来的交往危机。

信用呈报是信贷效劳中驾驭授信对象信用情形的紧急参考材料，涉及贷前贷后闭键。接到贷款申请后，放贷机构可能依据呈报中史书还款环境来剖断用户的还款志愿，依据已借笔数、对外担保环境等来决断是否供给贷款、供给众少额度；正在供给贷款后，同样通过查看信用呈报来决断是否扩张授信额度或提前收回贷款。

平淡环境下，授信机构紧要通过以下途径获守信用呈报：一是直联中邦黎民银行征信核心数据接口，正在得回用户授权的环境下直接移用、盘查其信用呈报；二是用户向平台提交信用呈报扫描件或影印件，再由平台指派人力把呈报新闻录入风控体例。

目前，仅少数持牌金融机构如大型贸易银行、保障公司等可基于移用数据接口的体例直接盘查用户信用呈报，其它大部门非银行金融机构如贸易银行下设的非持牌从属机构、小额信贷公司、专业助贷机构等只可通过人工录入的体例获取用户信用新闻。

然而，跟着智能风控的深刻起色，人工录入本钱高、反应慢，无法适合智能风控的起色趋向。一是信用呈报新闻量壮大，少则几页众则几十页，由上千个字段内容组成，人工录入耗时吃力，且堕落率高，存正在必然的隐性危机；二是由人工列入的功课闭键不免存正在必然的品德危机，容易被串联骗贷举止钻了空子。

由此，深源恒际面向无法直接盘查用户信用呈报的非银行金融机构供给征信新闻主动化识别与布局化提取处理计划。基于OCR识别技艺集合专项演练伎俩构修的信用呈报识别专用模子，主动识别、提守信用呈报上的文字新闻，并输出布局化文本，助助非银行金融机构或风控效劳企业高效采任用户信用新闻，加疾生意审核流程，优化晋升效劳体验。

个中，输入布局化文本的闭头正在于智能解析。智能解析紧要是对已识其余新闻举办布局化照料的流程，最终以可解析的数据花样（如JSON）返回布局化文本，便于将新闻同步给智能风控体例，进而完毕下一步的信用危机评估。

以部分信用呈报为例，部分信用呈报分为自己版与授信机构版。个中，自己版是指用户自己通过征信核心临柜申请或通过互联网正在线申请等途径盘查到部分信用呈报，供给给授信机构的文档格式众为纸质版扫描件或电子文档；针对自己版部分信用呈报的智能解析，紧要是基于OCR技艺对所识别、提取的文字新闻举办布局化输出的流程，最终返回JSON花样的布局化文本，向智能风控体例输入有用新闻，为危机把控供给紧急参考。

授信机构版则是已接入央行征信核心数据接口的金融机构经用户授权后自助盘查得回的部分信用呈报，平淡得回的文档为HTML花样文本，而HTML花样文本无法直接输入智能风控体例；针对授信机构版部分信用呈报的智能解析，紧要是将已得回的HTML文本解析为JSON花样的布局化文本，并同步到智能风控体例，为危机把控供给紧急参考。

基于OCR识别与智能解析，信用呈报OCR效劳助助授信机构高效得回数字化的征信新闻，从而加疾授信审核历程，晋升生意效劳效果。目前，就识别精度而言，OCR字段识别切确率抢先99%；就识别速率而言，单页识别提取用时均匀3秒，单份呈报识别用时均匀1分钟把握，相较人工功课耗时，新闻采录效果明显晋升。对授信机构而言，借力专业化、主动化的新闻提取效劳，信贷效劳的交往时候将大幅缩短，这有利于信贷效劳更遍及地触达用户，进而助推普惠金融起色历程。