在整理、审核各种材料的过程中，我们可能经常遇到类似的问题：
纸质材料内容多，整理难，逐字录入不仅费时费力，稍有疏忽，还可能带来不可预估的影响。
即便已经是图像格式，文本信息的提取，依然容易受到拍摄角度、清晰度、光照、版面形态等因素的影响。
遇上表格类信息的识别，因为很多OCR软件工具没法很好地识别和区分版面内容，信息抽取的完整性和准确率还会大打折扣。
更大的问题可能还在于信息识别的同时，很难在保持原有数据结构和逻辑的基础上，实现内容的深度理解和运用。
当做不好这些，各类信息要素很难升级为“数据资产”，更别说辅助信息检索、内容输出、知识库建设、分析统计等业务场景。
面对这种情况，怎么做，能更好地摆脱以往难点，高效完成信息识别呢？
选对工具很关键！在这其中，司普科技推出的智能OCR数采产品，已经为金融、医疗、教培等多行业的从业者带来了行之有效的解决方案。
和同类型产品相比，司普推出的智能OCR识别工具为实现高效信息识别，做好了这3点：：
1.保障高准确率，全程无递减
传统的信息抽取需要分多个环节进行或者需要人工干预，从OCR识别到信息抽取、名词归一化，各环节的准确率往往会递减，最终准确率不到90%。
而司普科技推出的智能OCR数采产品，支持端对端抽取，整个环节的准确率可做到95%以上无递减。
依托智慧医疗模型和医疗保险知识库，在实际进行医疗、核保等信息抽取和采集时，司普产品的识别和匹配准确率还能更高（约99%）。以上极大保障了信息抽取的效度和质量。
2.扩大OCR识别范围，提高适用性
当信息抽取的准确性问题得以解决，支持识别的格式类型，就显得更为重要。
因为大多数情况下，信息抽取的性能（比如速度、精度、质量、并发、适用性）与产品自身实力、算力、算法等密切相关，这导致很多的OCR识别工具可能仅限于通用文档的抽取，多源异构型数据尤其是多格式、样式、布局的表格类信息识别和抽取，涉足不多也不深。
作为少数不多能较好实现通用图片、文档、表格、票据等信息识别和抽取OCR工具之一，司普科技推出的智能OCR数采平台强化了版面区分和内容提取能力，目前支持有边框、无边框等多类型、任意格式、样式和布局的表格信息提取。
以医疗行业为例，目前，司普已能轻松实现门诊病历、体检报告、入/出院小结、化验单、MRI、CT、医保结算单、事故证明、伤残鉴定等近20类医疗表格的信息识别和内容抽取。
而且完成抽取后的信息，还能自动实现结构化管理，不会影响原有的逻辑，更不会显得杂乱无章，信息混杂。仅仅这一点，就能省去不少二次加工和整理的麻烦。
3.实现识别、质检、自学习全覆盖
其实，司普智能OCR之所以能在保障高精准度信息识别的同时，把原有的逻辑关系也同步过来，很大程度上源于它的另外两大模块——质检+模型自学习。
举例来说，常规的图片信息识别，经常会受到拍摄技巧、角度、清晰度、光照等方面的影响，这很可能导致信息识别和抽取失败，或者识别错误率攀升。
为了避免这一点，司普智能OCR数采工具在一开始就支持自动实现倾斜矫正、旋转识别、去下划线、过滤红章、过滤噪点、抖动模糊识别等操作，并能依托行业知识库和大模型，进行名词归一化和标准化管理，从而进一步提升准确性。
此外，完成信息抽取并不是司普智能OCR数采工具的终极目标，通过数据的结构化管理和深度学习，盘活数据资产，辅助关联的业务场景，提升作用价值才是。这也是司普科技区别于传统信息识别厂商的一大特点。
据悉，目前，司普智能OCR数采解决方案正广泛应用于智能核保、智能理赔、档案管理、知识库建设、科研调研等场景。它为人们免去了填单登记、材料整理、信息录入等多方面的烦恼，也重塑着原有的商业模式和管理形态，推动数据管理和服务，实现质与量的提升。
而做好信息抽取准确率、提高文档+表格的适应性、实现信息抽取的同时做好数据结构化管理，对于其他OCR识别同样适用。