DEFINITION
AI OCR 在文字辨識之外，還會判斷每段文字屬於哪個欄位、可信度多高，並整理成系統可以直接使用的資料。傳統 OCR 只輸出文字，欄位要由人另外整理。
AI OCR 智慧文件辨識是奧洛（Aurobase）以 AURO NEXUS 平台組成的解決方案。它用欄位定義描述要擷取的內容，免訓練就能處理表單、證明文件與理賠附件等不同格式；每個欄位附信心分數與原始影像座標；印刷字由 OCR 讀取，手寫與信心不足的欄位轉人工覆核；修正結果回寫，下一份文件即生效。財務報表另有內建的頁面分類、科目擷取與勾稽檢核。
HOW IT WORKS
信心度高的欄位直接交給後端流程，手寫與不確定的轉人工；人員改過的結果回到系統，下一份就用上。
檢查檔案格式、大小與解析度；直式、橫式自動轉正。
依文件類型套用欄位定義，免訓練、即時生效；財務報表使用內建的頁面分類與科目表。
有文字層的頁面直接讀取，掃描頁做 OCR；字碼對照不到的罕用字標為待確認。
每個欄位附信心分數；抽不到、型別不符、有歧義與手寫欄位轉人工，處理完成後通知後端系統。
欄位與原始影像並排核對；手寫欄位可由地端視覺模型先抄寫成提議，由人員確認。
保留原始辨識值與修正紀錄，學到的欄位別名在下一份文件生效。
THE PROBLEM
每家機構開出的證明文件格式都不同，一份一份寫範本來不及。
手寫字跡差異大，辨識錯了又看起來合理，自動帶入反而更危險。
人工修正的結果沒有回到系統，同樣的錯誤每一份都要再改一次。
CAPABILITIES
COMPARISON
| 傳統 OCR | 生成式模型直接讀文件 | AI OCR 智慧文件辨識 | |
|---|---|---|---|
| 輸出 | 純文字 | 自由格式的摘要或表格 | 欄位、數值與信心分數 |
| 新格式 | 要另外寫範本 | 不用範本，但數值可能與原件不符 | 用欄位定義描述，免訓練、即時生效 |
| 手寫 | 常讀錯 | 看似合理，但可能錯 | 只當提議，一律人工覆核 |
| 人工修正 | 下一份還要再改 | 無法累積 | 回寫並學習別名，下一份生效 |
WHAT'S DIFFERENT
數值一律取自原始文字或 OCR 結果；對不回原件的數字會被標記並轉人工。
手寫欄位的辨識結果只當提議，人員確認後才寫入。
人員修正回寫並學習欄位別名，同樣的錯誤不必每份重改。
DEPLOYMENT
以容器交付（可用 Podman 載入與執行），可部署於機房內或公有雲的台灣區域；文件類型、欄位定義、分流規則與既有系統介接依需求客製。
以容器部署於公有雲的台灣區域（例如 Google Cloud 台灣區域）的虛擬機或 Kubernetes，資料留在台灣。
於自有機房以 Podman 載入映像並以非 root 身分執行；儲存與備份都在本機，對外只連白名單內的完成通知；手寫抄寫也使用地端模型。
依貴機構的文件種類建立欄位定義與分流規則，並與理賠、審查或授信等既有系統介接。
SCOPE
以下是目前版本的範圍，導入前會用貴機構的實際樣本逐項驗證。
目前內建財務報表的頁面分類；其他文件類型（例如各國登機證、醫療收據）的自動分流，依貴機構的文件種類建置。
手寫辨識的結果只當提議，準確度依字跡與影像品質而異，需由人員確認後寫入。
日文、韓文、俄文等其他語言的辨識仍在調校中。
掃描品質、印章與各種表單差異很大，辨識效果需以貴機構的實際樣本驗證與調校。
FAQ
AI OCR 在文字辨識之外，還會判斷每段文字屬於哪個欄位與可信度。AI OCR 智慧文件辨識用欄位定義擷取各種文件，手寫與信心不足的欄位轉人工覆核。
可以抄寫，但不自動採用。手寫欄位由地端視覺模型照影像抄寫成提議，一律交人工覆核；不符欄位樣式的提議直接捨棄。
不需要。用欄位定義描述要擷取的內容，新增或修改後即時生效；抽不到的欄位回報「找不到」，不會猜測。
會。人工修正會回寫，並學習欄位別名，下一份文件即生效；這是規則與別名的累積，不是重新訓練模型。
可以。以容器交付，可用 Podman 在機房內執行，儲存與備份都在本機，手寫抄寫也使用地端模型；也可部署於公有雲的台灣區域。
可以。內建財務報表的頁面分類、科目擷取與勾稽檢核，每個數值附原始影像座標，不平衡的項目轉人工核對。