金融行业日常业务中包含大量重复的、低效率的录入及核对工作。要处理海量的票据表单，需要大量的人力成本。目前虽然有传统OCR技术，但传统技术存在可识别票据、文本种类少、识别速度慢等一系列问题。 基于Atlas 800 推理服务器以及合合信息在银行单据文字识别、财务票据识别等多种OCR算法，推出了证照机器人、票据机器人、财报机器人、AI训练平台等多种解决方案。让实现OCR技术更高效、智能。比如票据机器人采用人工智能深度学习引擎的STR技术，支持多种票据自动分类，可结构化识别出多个字段，并按行输出所有文字结果，整个过程无需人工任何干预，不仅大幅提高了工作效率，也降低了企业成本。