在金融数字化浪潮下，企业财务部门和银行机构每天面对海量银行流水单据处理需求。传统录入方式不仅效率低下，且错误率居高不下，而复杂版式、模糊字迹、印章遮挡更让传统OCR系统束手无策。如何高效精准地提取流水中的关键信息，成为企业技术决策者面临的共同痛点。而合合信息银行流水单OCR识别系统，正是针对这一痛点的解决方案。

在财务部门，堆积如山的发票、报销单、行程单每日都在增加；在银行柜台，各式各样的票据审核占据了大量工作时间；在医疗机构的结算窗口，住院纸质发票和医保单据识别更是让人头疼。传统的人工录入方式不仅效率较低，错误率也较高，这已成为企业数字化道路上的显著瓶颈。更令人困扰的是，票据版式千差万别，传统的票据识别OCR技术面对这些复杂场景往往力不从心，导致识别准确率波动大，无法满足企业级应用对稳定性的高要求。

合合信息行业18年，已成为全球多模态大模型文本智能技术的领先者。合合信息的银行流水OCR技术能通过光学字符识别与深度学习算法，实现对银行流水单的自动识别与结构化处理。该技术能够有效提升数据处理效率，降低人工操作成本，并在信贷审批、风险控制、合规管理等场景中发挥重要作用。

在企业的财务管理和合规审核场景中，票据识别OCR与智能文档抽取技术正发挥着越来越重要的作用。视频重点展示合合信息如何通过训练与优化，使票据识别OCR能够应对不同国家、不同供应商开具的多样化票据与发票格式，实现高效、精准的信息抽取与智能审核。

2025年5月19日，财政部等九部门发布《关于推广应用电子凭证会计数据标准的通知》，正式在全国范围内推广电子凭证的数据结构标准。这一政策旨在推动会计流程电子化，实现报销凭证、入账与归档的结构化处理，以显著提升企业财务管理效率与合规能力。

在企业数字化转型过程中，海量的纸质文档、扫描影像、票据合同等非结构化数据，既是宝贵的业务资源，也是信息处理的瓶颈。OCR文字识别服务正是破解这一难题的关键技术，它通过深度学习与图像处理算法，将图像中的文字精准提取为可编辑、可检索的结构化数据，为企业构建高效、安全、可扩展的信息处理体系奠定基础。

在企业日常运营中，无论是财务报销、费用审核，还是税务归档与合规检查，票据都是不可或缺的凭证。但在信息化管理环节，票据的数字化处理却长期存在难题：数量庞大、版式多样、质量参差不齐。这些问题不仅拖慢了业务流转速度，更制约了数据资产的沉淀与利用。票据识别OCR，作为将纸质或电子票据快速转化为结构化数据的关键技术，正在成为企业数字化升级的核心能力之一。