在数字化转型的浪潮中，文档审核作为保障业务合规性的核心环节，正经历着前所未有的变革。传统人工审核模式面临效率低、易疲劳、专业门槛高等痛点，而AI技术的突破性进展——OCR文字识别与大语言模型——正在构建"感知-理解-决策"的智能审核体系。本文将分享两大技术如何协同共同做，推动文档审核进入自动化、精准化、智能化的新时代。

技术1：OCR（光学字符识别）——文档数字化的"视觉神经"

核心能力：OCR技术如同赋予机器"视觉认知"能力，可将纸质文档、图片中的文字转化为可编辑的文本数据。

工作原理：OCR借助深度神经网络算法（CNN），通过图像预处理、文字区域检测、文字内容识别等步骤，实现图片中文字内容的识别。

图像预处理：采用多阶段图像处理算法，依次完成图像清晰度增强、噪点去除、扭曲畸变矫正、方向倾斜矫正等功能，最终输出标准化图像，为下游识别模型提供高质量输入。

文字区域检测：基于深度神经网络模型（如DBNet）的端到端架构，通过多尺度特征融合自动捕捉图像中文字区域的复杂纹理与形状特征，生成高精度概率预测图以像素级精度界定文字块边界，最终结合非极大值抑制等后处理技术输出结构化文本区域坐标。

文字内容识别：文字内容识别阶段采用SVTR深度神经网络模型架构，该模型基于视觉Transformer框架，通过动态上下文建模与字符级注意力机制，实现并行序列解码与语言模型融合，结合混合精度训练策略，在保持高效推理速度的同时输出高精度识别结果。

应用场景：

财务报销：扫描发票后自动提取金额、税号、日期

医疗建档：将手写病历转化为结构化电子数据

政务办理：识别身份证、营业执照中的关键信息

效能提升：某企业引入OCR后，发票处理效率从每人每天200张提升至2000张，错误率从5%降至0.2%。 

技术2：大模型——语义理解的"认知引擎"

核心能力：大语言模型（如deepseek、通义千问）通过海量数据学习语言规律，可理解复杂语句、识别逻辑矛盾、完成合规性判断。

工作原理：

预训练：基于Transformer架构，在海量文本数据上学习语言模式（如语法、语义关系），构建通用语言理解能力。

领域微调：基于企业专属数据（如合同文本、审计报告）对模型进行针对性训练，提升其在合规审查、风险识别等专业任务中的表现。

智能推理：通过结构化提示词设计、工作流编排引导大模型执行复杂逻辑判断，实现条款比对、风险点提取等专业分析。

场景应用：

合同审核：自动检测条款矛盾（如"交货后付款"与"先付款后交货"）

合规检查：比对最新法规，标记潜在法律风险

多语言处理：支持中英文合同混排审核，自动翻译专业术语

智能突破：某大型国企使用后后，合同审核时间从3天缩短至2小时，条款遗漏率从15%降至0.5%。

AI技术不是替代人类，而是创造新的价值维度。当OCR成为"数字眼睛"、大模型化身"认知大脑"，文档审核正在从成本中心转变为价值创造中心。拥抱这场技术革命，让AI成为守护合规的"智能哨兵"，释放人类创造力，共同开启高效、精准、可信的文档审核新纪元！