主要观点总结
本文介绍了通过AI技术高效提取图片中的结构化信息的方法和具体应用场景，包括票据与合同管理、电商商品信息管理、保险理赔和物流单据处理。文章还详细描述了如何利用阿里云提供的云资源和服务部署应用，以及如何进行信息提取操作。方案具有易于扩展、灵活高性价比的调用模式和云产品接入便捷安全的核心优势。
关键观点总结
关键观点1: 信息提取的重要性和应用场景
文章强调了从海量图片信息中提取关键结构化数据的重要性，并给出了在票据与合同管理、电商商品信息管理、保险理赔和物流单据处理等方面的具体应用场景。
关键观点2: AI技术在信息提取中的应用
文章指出利用AI技术可以实现图片中关键信息的自动提取，并给出了操作流程示例图和具体的应用效果。
关键观点3: 方案的核心优势
文章介绍了方案的核心优势，包括易于扩展、灵活高性价比的调用模式和云产品接入便捷安全等方面。
关键观点4: 应用的部署和使用方法
文章详细描述了如何部署应用，包括开通百炼模型服务、创建对象存储OSS、部署函数计算应用模板等步骤，以及如何使用官方示例进行信息提取。
正文
在当今信息爆炸的时代，企业每天都会面对海量的图片信息，从中提取关键的结构化数据已成为提高运营效率和优化用户体验的核心需求。以下是一些具体的使用场景和它们能够带来的效率提升：
1、票据与合同管理
2、电商商品信息管理
3、保险理赔
- 自动识别事故现场图片中的车牌号、损坏部位等关键信息，快速生成理赔报告。
提效点：缩短理赔处理时间，提升客户满意度。
4、物流单据处理
- 扫描物流运单，提取地址、运单号等信息，直接生成电子化记录。
提效点：提升物流系统的处理效率，节省人工成本。
本文将重点介绍如何通过AI技术高效提取图片中的结构化信息，操作流程示例图如下。
方案核心优势：
易于扩展：云资源可根据业务需求自动扩展，无需人工干预，大模型可以通过持续训练不断提升性能，以适应不断变化的业务需求。灵活高性价比的调用模式：支持 Batch 离线任务，通过文件方式提交批量任务，任务将异步执行，在 24 小时内返回结果，费用为实时调用的 50%。云产品接入便捷安全：客户无需数据搬运，通过阿里云 OSS、ADB、ODPS 授权，数据处理更高效、更安全。点击文末“阅读原文”，了解更多详情，参与活动更有精美礼品等您来拿！开通百炼模型服务并创建对象存储OSS后，请点击前往部署[1]打开我们提供的函数计算应用模板，参考下表进行参数配置，然后单击创建并部署默认环境。1、应用部署完成后，您可以在环境详情的环境信息中找到示例网站的访问域名。1、在信息提取时，使用默认填写的关键词，模型会根据给出的关键词提取出对应的信息。
2、在信息提取时，不使用关键词，模型会自动分析理解，可能会出现每次返回的差异性。
【说明：为了方便用户快速体验效果，当前应用为演示版本，体验完毕请及时释放资源。若想用于生产环境，建议下载源码：获取源码[2]，可以进行二次开发，同时打开登录鉴权功能。】点击阅读原文，体验通过OCR提取图片中结构化信息~https://developer.aliyun.com/topic/dec/ocr?utm_content=g_1000400544[1]https://fcnext.console.aliyun.com/applications/create?template=image-information-extraction&deployType=template-direct&from=solution[2]https://atomgit.com/aliyun_solution/image-information-extraction.git
