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AI大模型赋能，3777金沙娱场城IT研发效率提升700%

2025-03-21

        

        为响应集团全员拥抱AI，落实场景应用要求，集团信息部以AI大模型技术为核心驱动力，率先实现业务流程智能化升级。近日，该部门在银行回单自动化处理领域取得突破性进展——通过OCR图像识别与大模型技术的融合应用，将原本需要80个工作日的开发周期压缩至10个工作日，效率提升700%。

 （图1：IT研发效率提升700%）


过去，银行回单的下载与解析单纯依赖传统的OCR技术。由于全国各分支机构回单格式差异大、版式复杂，每套模板都需要IT团队投入大量时间进行定制化开发，单模板平均耗时0.8个工作日，采用传统串行开发模式需累计80个工作日。        

在集团全员拥抱AI，落实场景应用的号召下，信息部决定以此为突破口，加快AI应用落地：一是深度业务场景解析：对60余家银行、180余种回单模板进行全量拆解，逐行标注字段规则，覆盖字体、排版、语义等维度，为 AI 训练提供精准数据基础；二是技术融合创新：结合图像分割、OCR与大模型技术，开发“三级识别引擎”（图像预处理器→自适应 OCR 引擎→大模型语义校验层）。

针对内容识别错误率高等难题，信息部创新性使用动态区域分割算法与多模态语义校验，通过图像结构特征（如表格线密度、文字块间距）自动划分逻辑单元，替代传统固定坐标截取，覆盖率从65%提升至98%，同时利用大模型对OCR结果进行上下文纠偏（例如将「1,2b4」修正为「1,234」），错误率从12%骤降至0.5%。


（图2：银行回单解析AI流程）



该项创新不仅提高了开发效率，释放了70%IT资源，还将年度模板维护费用降低了65%，同时回单处理时效从T+1提升至分钟级，支撑实时对账风控，并可快速迁移至保函、信用证等15类票据处理场景。

（图3：回单处理时效达到分钟级）


展望未来，公司在大模型技术方面的应用前景广阔。信息部计划打造“金融文档认知中台”，逐步将技术能力扩展至合同审查、财报分析、监管报送等场景。通过持续优化和扩展大模型的能力，公司将进一步推动业务流程的自动化和智能化，提升整体运营效率。同时，公司还将积极探索AI在更多领域的创新应用，持续释放AI大模型的产业价值。



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