全国经营车险的保险公司数量约为88家每家保司、不同省份的保单版式差异特别大很多用户都会问“保单OCR识别是否能自动适配所有保司保单样式不用手动配置模板”对于这个问题快瞳科技的答案很直接能而且可以根据用户需求对字段归一化处理支持交强险、商业险、驾意险、承租人责任险、道路客运承运险、货车超赔险、货物运输箱货险等机动车保险涉及的保单类型。快瞳科技车险OCR识别在线测试一、车险保单样式多适用性被用户重点关注国内各家保险公司的交强险加商业险每家都有自己的版式有的保单字段横着排有的竖着排有的带复杂表格有的表格没有线框同样的字段这家叫“保险期间”那家叫“保障期限”。若一家保司更新了保单样式传统OCR识别的模式就得再次匹配新的模板这样不仅影响效率还给用户造成不便。因此车险OCR识别是否对全国车险保单具有广泛的适用性成为用户选择该服务时重点关注的核心问题之一。对此快瞳科技一是通过海量真实样本训练模型让模型对各类版式具有强大的适用能力一是建立专业保险知识库对识别结果进行自动校正及标准化输出。快瞳的保单OCR识别模型基于深度学习算法预训练了市面上常见的80多家保险公司车险保单模板涵盖交强险和商业险的各种版式有表格的、没表格的、有合并单元格的、字段名称不一样的进而基于语义理解识别不同保单的不同描述标准化输出相应的字段。在实际应用中识别流程的这样的用户上传图片或PDF先做图像预处理倾斜的扶正、模糊的增强、印章干扰的自动擦除然后前置分类模型判断具备保司及险种类型接着检测模型定位文字区域识别模型提取文字最后NLP解析模型结合保险行业知识库把识别出来的文字统一成标准字段。比如A保司的保单上写的是“保险起期”B保司写的是“生效日期”快瞳的NLP模型知道这两个是同一个意思输出的时候统一成“保险起期”再比如“车上人员责任险司机”模型会标准化输出为“司机座位责任险”用户得到的结构化数据是统一的不需要再去做字段映射。二、快瞳保险OCR识别的具体字段在实现全国保司车险保单适配识别的基础上快瞳科技车险保单OCR支持交强险和商业险的全量字段结构化输出包括但不限于1. 保单基础信息保单号或者合同号、保险公司名称、机构名称、投保确认时间、车型保单类型、保单名称、总保费、保险期间、保险起期、保险止期、商业险折扣、交强险折扣、车船税、业务类型、投保单号、车船税往年应缴、车船税滞纳金、车船税当年应缴、车主信息、投保人信息、被保人对象、车辆信息、险种对象、签单日期、浮动比率、含税保费、不含税保费、特别约定、印章标识检测2. 投保人信息姓名、年龄、性别、出生日期、证件类型、证件号码、电话号码、座机号码、联系地址、邮箱地址3. 被保人信息姓名、年龄、性别、出生日期、证件类型、证件号码、电话号码、座机号码、联系地址、邮箱地址、客户号快瞳科技人身险保单OCR识别4. 投保车辆信息车牌、车辆种类、车辆使用性质、车架号、发动机号、车型名称、初登日期、座位数、排量、功率、核定载重、过户日期、能源种类5. 投保险种明细险种名称、基本保额、保费、保险费小计、、是否投保不计免赔、乘客险投保份数、乘客险单位保额、玻璃类型、不计免赔率、不计免赔额6. 其他关键信息缴费方式、投/被保人关系等这些字段全部结构化输出字段名称已经做了标准化归一化处理可以直接写入业务系统。三、快瞳保单OCR识别实际应用案例快瞳的车险保单OCR已经跑通了多个行业的实际场景包括出行平台哈啰出行用于网约车司机保单审核从5-10分钟/单缩短到秒级汽车租赁场景中携程、悟空租车、一嗨租车用于车辆保险合规核验汽车4S店例如北京现代、华宏汽车集团用于客户保单管理汽车制造企业用于新车销售环节的保单信息采集融资租赁企业用于车辆资产的风险审核。快瞳科技车险保单OCR识别这些客户来自不同的行业保单来源几乎覆盖了全国车险保司版式千差万别快瞳的保单OCR用一个接口、零配置全部跑通了。在速度方面单张保单OCR识别1到3秒而使用人工录入北京现代4S店录入一张保单要15分钟哈啰出行的网约车保单审核平均5到10分钟一份。在准确率方面PDF文件的字段准确率99%以上哈啰出行上线后字段识别准确率达到98%以上单字准确率超过99%北京现代4S店同样实现了98%以上的字段识别准确率。在人力成本方面按每天处理100张保单算原本需要2名全职录单员加1名审核员用上快瞳保单OCR之后1个人兼顾录入和审核都绰绰有余某机构上线快瞳OCR识别后相关的人力工作量削减了90%。回到最初的问题快瞳科技在保单OCR识别层面的实践证明自身的车险保单OCR识别不仅支持全国保司的车险保单适配识别还正在帮助相关企业降低人力成本、提升运营效率、实现业务增长。