北京
（原标题：中科金财中标兰州银行＂飞天＂工程OCR识别系统项目 以＂大模型+OCR＂助力业务高效智能）
近日，中科金财成功中标兰州银行新一代核心系统群“飞天”工程-OCR识别系统项目。为提高柜面办理、信贷审批、开户核验、财务凭证处理等业务场景中的智能识别准确率，减少人工重复审核工作，满足金融合规与数据安全管控要求，中科金财将搭建基于大模型的OCR平台，实现各类信息的精准识别与结构化输出，并与各业务系统无缝对接，助力兰州银行提升业务自动化与智能化水平。
基于大模型的OCR平台：五大能力，高效识别
中科金财推出的基于大模型的OCR平台，可以将包含文字内容的图像转换为可编辑的文本或提取结构化的信息，提供OCR通用卡证、图像处理、模型训练、通用文字与通用表格的高效识别及智能抽取能力等服务，为信贷、风控、运营等业务场景提供高效可信的结构化数据底座。
平台具备五大功能特色：
通用卡证功能。针对银行业务场景中海量、高频、标准化的卡证、票据，支持在复杂背景或低质量图像下的高效、准确识别。
财报识别。支持财报多格式识别与处理结果数据的定向回传，构建财报科目勾稽关系校验与试算平衡校验机制，具备财报数据完整性校验与错误提示，提供财报影像、识别结果、科目匹配结果的可视化展示功能，用户可进行结果核对与数据追溯。
流水分析。支持多格式流水文件的结构化解析与资金流向智能分类，可配置高亮标注预警与金额平衡校验功能，支持自定义配置过滤规则，过滤掉部分无效流水数据，如同名互转的流水数据。
合同比对。支持1:1双向比对与1:N多向比对两种合同比对模式，实现差异信息的精准定位与坐标高亮标注。支持预设关键字段提取、多语言比对，以及表格、印章等特殊元素的识别与比对。支持比对差异结果的结构化输出与差异统计报告的导出。
智能抽取。基于通用文档解析能力，解析提取各类文档中的各种信息，将非结构化数据转为结构化数据，支持自定义字段，无需训练即可实现文档、卡证、表单等任意文档字段的快速抽取。
此次中标，是该平台在金融行业的又一次实践落地。截至目前，平台已先后在多家股份制银行、城商行、农商行落地运行，以扎实的交付表现，充分证明了产品的成熟度与可靠性。
体系化组合：智能文档解析平台，覆盖文档解析全场景
除本次中标的基于大模型的OCR平台外，针对更复杂的文档处理场景，中科金财还打造了智能文档解析平台。该平台可精准提取“开户行、交易金额、票据类型、签章信息”等核心业务要素，实现文档深度理解与知识结构化。
智能文档解析平台能够覆盖全品类金融相关文档，且内置了财报识别、文档比对、精细化文档解析、流水核查、要素校验等核心功能，可满足金融机构前中后台全链路的文档处理需求，实现多类型文档的一站式自动化处理。解析结果无缝对接智能审单、信贷审批、风控助理、投顾助手等各类下游AI应用，实现从"文档解析"到"业务赋能"的全链路价值落地。
软硬协同：大小模型联合推理 × 全栈算力支撑
中科金财基于大模型的OCR平台与智能文档解析平台都采用大小模型协同推理架构，高频标准文档/图像由小模型高效处理，复杂非标内容则交由大模型深度处理，并通过异构硬件差异化调度，实现效率、成本与性能的最优平衡。
在底层算力层面，中科金财还可提供底层CPU、GPU异构算力资源和适配能力，为模型推理引擎直至业务场景应用提供稳定可控的算力底座，满足金融行业对系统稳定性、数据安全性与算力可控性的核心要求。
未来，中科金财将以应用为导向，不断优化产品性能，并推动现有产品向AI原生（AI-Native）智能体架构演进，从而实现跨系统协同，以及对复杂业务流程的自主编排与深度适配。在各金融智能业务场景中持续释放AI效能，加速推动人工智能技术在金融场景中的规模化落地，助力金融机构提升业务处理效率与智能化水平。
