IDP 与 OCR：真正的区别以及它为何重要

Source: Dev.to

OCR 实际做了什么

OCR（光学字符识别）将印刷或手写的文本转换为机器可读的字符。
仅此而已。它专注于读取文本，而不是理解其含义。

OCR 的优势

• 将扫描的文档转换为可编辑的文本
• 在干净、结构化的格式下表现良好
• 减少手动数据录入

OCR 的局限性

• 不理解上下文
• 不对提取的数据进行验证
• 布局变化时容易失效
• 不能处理复杂或混合类型的文档

OCR 只给你原始文本。其余工作仍需手动或基于规则的脚本来完成。

智能文档处理（IDP）有什么不同

智能文档处理（Intelligent Document Processing，IDP）深入多个层次。它不仅提取文本，还解释信息。

IDP 的核心能力

• 使用 AI 进行文档分类
• 基于上下文的数据提取
• 自然语言理解
• 置信度评分与验证
• 人机交互审查（Human‑in‑the‑loop）
• 随时间持续学习

IDP 将文档转化为结构化、可用的数据，系统可以自动对其进行操作。

OCR 与 IDP：简明对比

OCR

• 读取字符
• 基于静态模板工作
• 需要大量人工干预
• 产生非结构化输出

IDP

• 理解意义和意图
• 处理结构化、半结构化和非结构化文档
• 从纠正中学习
• 直接集成到业务工作流中

OCR 回答： 文档说了什么？
IDP 回答： 文档的含义是什么，接下来应该怎么做？

为什么这种差异对业务重要

文档密集的流程无处不在：发票、理赔、合同、KYC 表格、医疗记录。仅使用 OCR 会产生一种虚假的自动化感——文档被数字化了，但流程仍然是手动的。IDP 改变了这一点。

IDP 对业务的影响

• 更快的处理时间
• 更高的数据准确性
• 降低运营成本
• 更好的合规性和可审计性
• 在各部门之间实现可扩展的自动化

这在金融、保险、医疗保健和供应链等文档多样性常态化的行业尤为重要。

OCR 足够的场景——以及不足的场景

OCR 适用的情况

• 文档高度标准化
• 布局很少变化
• 对准确度要求不高

必须使用 IDP 的情况

• 文档格式和语言多变
• 需要上下文理解
• 决策依赖于提取的数据
• 合规性和可追溯性至关重要

大多数真实的企业工作流都属于第二类。

结论

OCR 是构建块。
IDP 是系统。

如果你的目标是真正的自动化、弹性和可扩展性，仅靠 OCR 已不再足够。智能文档处理不仅是一次升级——它是组织对待文档方式的转变：把文档视为数据，而不是文件。

正是这种差异决定了一切。