高效提取图片信息：AI技术赋能企业数字化转型

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。

文章预览

一、引言 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 通过AI一键识别图片中的发票、合同等重要文档，自动提取金额、日期、发票号等关键信息。 提效点：将传统人工录入的耗时流程缩短至秒级，准确率高达99%，减少人为出错率。 2、电商商品信息管理 自动解析图片中的商品标签、价格、规格等信息，用于生成商品描述或库存管理。 提效点：帮助商家快速完成商品上架流程，提升运营效率。 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 ………………………………