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文档智能信用卡模型

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文档智能信用卡/借记卡模型使用强大的光学字符识别 (OCR) 功能来分析和提取信用卡和借记卡中的关键字段。 信用卡和借记卡可以采用各种格式和质量,包括手机拍摄的图像、扫描文档和数字 PDF。 API 分析文档文本;提取卡号、发卡行、到期日期等关键信息;并返回结构化 JSON 数据表示形式。 该模型当前支持英语文档格式。

自动化银行卡处理

自动化信用卡/借记卡处理是从银行卡中提取关键字段的过程。 过去,银行卡分析过程一直是手动完成的,因此非常耗时。 从银行卡中准确提取关键数据通常是合同自动化过程中的第一步,也是最关键的一步。

开发选项

文档智能 C 支持以下工具、应用程序和库:

功能 资源 模型 ID
合同模型 文档智能工作室
REST API
C# SDK
Python SDK
Java SDK
JavaScript SDK
prebuilt-creditCard

输入要求

  • 支持的文件格式:

    型号 PDF 图像:
    JPEG/JPGPNGBMPTIFFHEIF
    Microsoft Office:
    Word (DOCX)、Excel (XLSX)、PowerPoint (PPTX)、HTML
    读取
    布局 ✔(2024-07-31-preview、2024-02-29-preview、2023-10-31-preview)
    常规文档
    预生成
    自定义提取
    自定义分类 ✔(2024-07-31-preview、2024-02-29-preview)
  • 为获得最佳结果,请针对每个文档提供一张清晰的照片或高质量的扫描件。

  • 对于 PDF 和 TIFF,最多可处理 2,000 页(对于免费层订阅,仅处理前两页)。

  • 用于分析文档的文件大小对于付费 (S0) 层为 500 MB,对于免费 (F0) 层为 4 MB。

  • 图像尺寸必须介于 50 像素 x 50 像素与 10,000 像素 x 10,000 像素之间。

  • 如果 PDF 是密码锁定的文件,则必须先删除锁,然后才能提交它们。

  • 对于 1024 x 768 像素的图像,要提取的文本的最小高度为 12 像素。 此尺寸对应于 150 点/英寸 (DPI) 的大约 8 号字文本。

  • 对于自定义模型训练,自定义模板模型的训练数据最大页数为 500,自定义神经模型的训练数据最大页数为 50,000。

    • 对于自定义提取模型训练,模板模型的训练数据总大小为 50 MB,神经网络模型的训练数据总大小为 1 GB。

    • 对于自定义分类模型训练,训练数据总大小为 1 GB,上限为 10,000 页。 对于 2024-07-31-preview 及更高版本,训练数据总大小为 2 GB,上限为 10,000 页。

尝试提取信用卡数据

若要了解信用卡/借记卡服务的数据提取是如何工作的,需要以下资源:

  • Azure 订阅 - 可以创建试用订阅

  • Azure 门户中的文档智能实例。 可以使用免费定价层 (F0) 来试用该服务。 在部署资源后,选择“转到资源”以获取密钥和终结点。

该屏幕截图显示了 Azure 门户中密钥和终结点的位置。

文档智能工作室

  1. 文档智能工作室主页上,选择“信用卡/借记卡”。

  2. 可以分析示例税务文档或上传自己的文件。

  3. 选择“运行分析”按钮,并根据需要配置“分析选项”:

    文档智能工作室中“运行分析”和“分析选项”按钮的屏幕截图。

试用 Document Intelligence Studio

支持的语言和区域设置

有关受支持语言的完整列表,请参阅我们的“语言支持 - 预生成模型”页。

字段提取

下面是从 JSON 输出响应中的合同中提取的字段。

名称 Type 描述 示例输出
CardNumber 字符串 银行卡的唯一标识符 4275 0000 0000 0000
IssuingBank 字符串 发卡行的名称 Woodgrove Bank
PaymentNetwork 字符串 处理银行卡交易的付款网络 VISA
CardHolderName 字符串 持卡人的姓名 JOHN SMITH
CardHolderCompanyName 字符串 与银行卡关联的公司的名称 Contoso, Ltd.
ValidDate 日期 有效起始日期 01/16
ExpirationDate 日期 到期日期 01/19
CardVerificationValue 字符串 银行卡验证值 (CVV) 764
CustomerServicePhoneNumbers 数组 支持电话号码列表 +1 (555) 123-4567

银行卡键值对和行项位于 JSON 输出的 documentResults 部分。

后续步骤