文档智能信用卡模型
此内容适用于:v4.0(预览版)
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/JPG
、PNG
、BMP
、TIFF
、HEIF
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:
文档智能工作室
在文档智能工作室主页上,选择“信用卡/借记卡”。
可以分析示例税务文档或上传自己的文件。
选择“运行分析”按钮,并根据需要配置“分析选项”:
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
尝试使用 Document Intelligence Studio 来处理你自己的表单和文档。
完成文档智能快速入门,并使用你选择的开发语言开始创建文档处理应用。