文档人工智能人工智能光学字符识别多模态人工智能自动化

基于图像的文档人工智能与传统文档人工智能系统

图像文档人工智能能够同时处理视觉和文本内容，而传统文档人工智能则主要侧重于从结构化布局中提取文本。这种新型的多模态方法可以处理扫描表单、手写笔记和嵌入式图形，而传统系统则更擅长解析干净的、文本量大的文档，例如发票和合同。

亮点

文档人工智能结合图像处理技术，将视觉和文本内容一起处理，而传统系统则将它们视为单独的步骤。
多模态模型无需特殊配置即可处理手写、印章和嵌入式图形。
传统文档人工智能擅长大批量、标准化的文本提取，且计算需求较低。
图像感知系统通过对各种文档布局进行概括，减少了模板维护工作。

文档人工智能与图像是什么？

能够同时理解单个文档中的文本、图像、表格和布局的多模态人工智能。

使用视觉语言模型同时处理像素和文本，而不是将它们视为单独的流。
能够解读文件中嵌入的手写笔记、草图、印章和签名。
基于Transformer架构，结合了计算机视觉和自然语言理解。
能够处理复杂的布局，包括图表、照片和并排翻译等混合内容。
与仅提取文本的流程相比，在视觉内容丰富的文档上可实现更高的准确率。

传统文档人工智能系统是什么？

以文本为中心的 AI 流水线，使用 OCR 和基于规则的解析从文档中提取结构化数据。

主要依靠光学字符识别（OCR）将扫描图像转换为机器可读文本。
使用模板匹配和基于规则的引擎来识别结构化表单中的字段。
分阶段处理文档：图像预处理、文本提取，然后进行字段分类。
最适用于简洁、一致的布局，例如标准化的发票、收据和合同。
自 2010 年代初以来，已部署在企业工作流程中用于自动化任务。

比较表

功能	文档人工智能与图像	传统文档人工智能系统
输入类型	文本、图像、表格、手写体和布局	主要通过OCR提取文本。
核心技术	视觉语言转换器（多模态）	OCR引擎加上基于规则或机器学习的分类器
布局处理	能够通过视觉理解空间关系	取决于模板或坐标规则
手写识别	内置手写识别功能	功能有限或需要专门的 OCR 插件
复杂文档的准确性	视觉效果丰富或非结构化内容较多	当布局不同或图像具有特殊含义时，请降低此值。
设置复杂度	仅需最小模板配置	通常需要为每种文档类型创建模板
可扩展性	适用于各种新的文档类型	可扩展性良好，但需要针对新格式进行重新培训。
处理速度	由于多模态计算，速度略慢。	通常情况下，简单文本提取速度更快
最佳应用案例	带有图片的表格、医疗记录、手写笔记	标准化发票、合同、收据

详细对比

他们如何处理文件

传统的文档人工智能遵循顺序流程：首先运行光学字符识别（OCR）技术从图像中提取文本，然后应用规则或分类器来识别日期、总数或姓名等字段。而基于图像的文档人工智能则采用了一种截然不同的方法，它将整个文档（包括其视觉结构）输入到单个模型中。这意味着系统可以“看到”签名相对于表单字段的位置，或者识别出图表中包含值得提取的数据。

真实世界文件的准确性

现实世界中的文档很少像标准的模板那样简洁。它们通常包含徽标、印章、手写旁注和嵌入式照片。传统系统难以处理这些元素，因为它们的规则引擎期望的是可预测的布局。多模态文档人工智能能够更优雅地处理这些变化，因为它在训练过程中学习了数百万个不同的示例，从而获得了旧系统所缺乏的视觉直觉。

安装和维护

部署传统的文档人工智能通常意味着为企业处理的每种文档类型构建模板，每种格式可能需要数周时间。当供应商更改发票布局时，模板就会失效。图像感知文档人工智能显著减轻了这种负担，因为该模型无需显式编程即可跨布局进行泛化，尽管它仍然可以通过针对特定领域的示例进行微调来提升性能。

成本和基础设施

传统系统由于仅在OCR识别后处理文本，因此计算资源占用较低。多模态模型由于需要同时分析像素和语言，因此需要更多的GPU内存和处理能力。然而，总体拥有成本通常较低，因为新方法在模板维护和异常处理方面的投入更少。

何时各自合理

如果您的组织处理的是数千份格式统一的标准化表格，那么传统的文档人工智能仍然是一个可靠且经济高效的选择。但如果您的文档包含图像、手写内容或格式不规则的内容，那么多模态文档人工智能可以提供更好的结果，并且所需的人工配置更少。许多企业现在都采用混合架构，使用传统系统提取清晰的文本，并使用图像感知模型处理复杂情况。

优点与缺点

文档人工智能与图像

优点

+ 能够处理复杂的布局
+ 能够识别笔迹
+ 最小模板设置
+ 理解视觉环境

继续

− 更高的计算成本
− 处理速度较慢
− 更新、但未经充分验证的版本
− 需要GPU资源

传统文档人工智能系统

优点

+ 降低基础设施需求
+ 快速文本提取
+ 成熟的技术
+ 可预测的表现

继续

− 布局变更中断
− 图像处理能力差
− 模板维护负担
− 有限的手写支持

常见误解

神话

传统文档人工智能和现代多模态系统本质上是同一回事，只是品牌不同而已。

现实

它们的工作方式截然不同。传统系统依赖于OCR加上规则，而多模态文档AI则在一个统一的模型中同时处理像素和文本。这种架构上的差异导致了它们在处理视觉内容丰富的文档时，功能上的显著差异。

神话

使用图像进行文档人工智能处理，始终比传统系统产生更准确的结果。

现实

准确率取决于文档类型。对于清晰、规范的发票或合同，传统的基于OCR的系统可以达到甚至超过多模态识别的准确率，而且运行速度更快、成本更低。图像感知型AI的优势在处理杂乱、结构不清晰或视觉上复杂的文档时最为明显。

神话

一旦拥有多模态文档人工智能，就不再需要OCR了。

现实

OCR在许多流程中仍然发挥着作用，甚至在多模态流程中也是如此。一些系统将OCR作为预处理步骤，在提供视觉特征的同时，也提供文本标记。不同之处在于，多模态模型并不像传统系统那样完全依赖OCR输出。

神话

传统文档人工智能技术已经过时，正在各地逐步被淘汰。

现实

传统系统在银行、保险和物流等文档格式稳定、处理量巨大的行业仍然广泛应用。许多机构将其作为可靠的骨干系统，同时辅以多模态人工智能来处理更复杂的情况。

神话

多模态文档人工智能无需训练即可完美读取任何文档。

现实

虽然这些模型比基于规则的系统具有更好的泛化能力，但它们仍然可以通过针对特定领域文档进行微调来提高准确性。医疗记录、法律合同和工程图纸都有各自的特点，可以通过有针对性的训练来提高准确率。

常见问题解答

基于图像的文档人工智能与传统文档人工智能的主要区别是什么？

核心区别在于它们处理信息的方式。基于图像的文档人工智能使用多模态模型，一次性解读文本、图像和布局。而传统的文档人工智能则依赖于光学字符识别（OCR）技术先提取文本，然后应用规则或分类器来构建文本结构。因此，这种新方法在处理包含视觉元素且具有意义的文档时表现更佳。

图像识别技术能否完全取代光学字符识别（OCR）？

不完全如此。虽然多模态模型内部可以执行类似 OCR 的功能，但许多生产系统仍然在其流程中使用专用的 OCR 引擎。区别在于，多模态 AI 不完全依赖 OCR 输出，因此它可以通过视觉上下文来纠正 OCR 错误。

哪种发票处理方法更好？

对于格式统一的标准化发票，传统的文档人工智能通常也能达到同样的效果，而且速度更快。但是，如果您的发票来自众多供应商，格式各异，或者包含徽标、印章或手写注释，那么使用图像功能的文档人工智能将显著节省模板维护和异常处理的时间。

这两个系统在手写识别方面有何区别？

传统的文档人工智能处理手写文本的效果不佳，除非与专门的手写识别模型结合使用。而基于图像的文档人工智能通常将手写识别作为内置功能，因为其多模态训练数据包含手写样本。这使得它在医疗表格、法律文书和现场服务报告等领域更具实用性。

使用图像进行文档人工智能的运行成本是否更高？

一般来说，是的，因为多模态模型需要更多的计算资源，尤其是GPU内存。但是，总体拥有成本可能会更低，因为模板创建、手动异常处理以及文档格式更改时的重新训练成本都会降低。成本效益取决于文档的种类和数量。

传统文档人工智能系统还会更新吗？

是的，供应商一直在不断提高OCR的准确率，添加机器学习分类器，并支持更多语言。传统系统并非一成不变，但其基本架构仍然是文本优先而非多模态。ABBYY、Kofax和Rossum等主要供应商仍在持续投资于传统产品和人工智能增强型产品。

哪些行业最能从图像文档人工智能中受益？

医疗保健、法律服务、保险和物流行业增幅最大。医疗记录包含手写笔记和图表。法律文件包括扫描的证据和签名。保险索赔通常包含损坏照片。物流单据包括格式各异的运输标签、条形码和海关申报单。

这两个系统能否在同一工作流程中同时使用？

没错，很多企业正是这么做的。一种常见的做法是，将清晰、标准化的文档通过传统系统进行处理，以提高速度和降低成本，而将复杂或特殊的文档发送到多模态系统。这种混合方法兼顾了性能、准确性和运营成本。

Document AI with Images 在处理低质量扫描件时准确率如何？

多模态模型通常比传统OCR模型更能处理噪声大、分辨率低或图像倾斜的扫描件，因为它们会利用周围的视觉环境来消除字符歧义。即便如此，极差的扫描件仍然是任何系统都面临的挑战，因此无论选择哪种人工智能方法，图像预处理仍然至关重要。

部署每种类型的系统需要哪些技能？

传统的文档人工智能通常需要了解文档结构的模板设计人员和规则工程师。而基于图像的文档人工智能则需要能够微调模型和评估输出的机器学习工程师和数据科学家。这种新方法将工作重心从手动配置转移到数据准备和模型评估上。

裁决

如果您的工作流程涉及视觉效果复杂的文档、手写文档或布局频繁变化，导致模板维护成为负担，那么请选择带图像的文档 AI。如果您处理的是大量标准化的、文本量大的文档，并且需要成熟可靠、轻量级且成本可预测的解决方案，那么请选择传统的文档 AI 系统。