Model karty kredytowej analizy dokumentów

Ta zawartość dotyczy: v4.0

Model karty kredytowej/debetowej analizy dokumentów wykorzystuje zaawansowane funkcje optycznego rozpoznawania znaków (OCR) do analizowania i wyodrębniania kluczowych pól z kart kredytowych i debetowych. Karty kredytowe i karty debetowe mogą mieć różne formaty i jakość, w tym obrazy przechwycone przez telefon, zeskanowane dokumenty i cyfrowe pliki PDF. Interfejs API analizuje tekst dokumentu; wyodrębnia kluczowe informacje, takie jak numer karty, bank wystawiający i data wygaśnięcia; funkcja zwraca ustrukturyzowaną reprezentację danych JSON. Model obsługuje obecnie formaty dokumentów w języku angielskim.

Automatyczne przetwarzanie kart

Zautomatyzowane przetwarzanie kart kredytowych/debetowych to proces wyodrębniania pól kluczy z kart bankowych. W przeszłości proces analizy kart bankowych jest uzyskiwany ręcznie i dlatego bardzo czasochłonny. Dokładne wyodrębnianie kluczowych danych z kart bankowych jest zazwyczaj pierwszym i jednym z najważniejszych kroków w procesie automatyzacji kontraktu.

Opcje programowania

Analiza dokumentów w wersji 4.0: 2024-11-30 (GA) obsługuje następujące narzędzia, aplikacje i biblioteki:

Funkcja	Zasoby	Model ID
Model kontraktu	• Document Intelligence Studio • REST API • C# SDK • Python SDK• Java SDK • JavaScript SDK	wstępnie utworzona karta kredytowa

Wymagania dotyczące danych wejściowych

Obsługiwane formaty plików:

Model	PDF	Obraz: JPEG/JPG, , BMPPNG, , TIFFHEIF	Microsoft Office: Word (), Excel (XLSXDOCX), PowerPoint (PPTX), HTML
Przeczytaj	✔	✔	✔
Układ	✔	✔	✔
Dokument ogólny	✔	✔
Wstępnie utworzona	✔	✔
Niestandardowe wyodrębnianie	✔	✔
Klasyfikacja niestandardowa	✔	✔	✔

• Aby uzyskać najlepsze wyniki, podaj jedno jasne zdjęcie lub wysokiej jakości skanowanie na dokument.

• W przypadku plików PDF i TIFF można przetworzyć maksymalnie 2000 stron (w przypadku subskrypcji warstwy Bezpłatna przetwarzane są tylko pierwsze dwie strony).

• Rozmiar pliku do analizowania dokumentów wynosi 500 MB dla warstwy płatnej (S0) i 4 MB za bezpłatną (F0).

• Wymiary obrazu muszą mieć od 50 pikseli x 50 pikseli do 10 000 pikseli x 10 000 pikseli.

• Jeśli pliki PDF są zablokowane hasłem, przed ich przesłaniem usuń blokadę.

• Minimalna wysokość tekstu do wyodrębnienia to 12 pikseli dla obrazu o rozmiarze 1024 x 768 pikseli. Ten wymiar odpowiada tekstowi 8 punktowemu na 150 kropek na cal (DPI).

• W przypadku trenowania modelu niestandardowego maksymalna liczba stron dla danych szkoleniowych wynosi 500 dla niestandardowego modelu szablonu i 50 000 dla niestandardowego modelu neuronowego.

  • W przypadku trenowania niestandardowego modelu wyodrębniania łączny rozmiar danych treningowych wynosi 50 MB dla modelu szablonu i 1 GB dla modelu neuronowego.

  • W przypadku trenowania niestandardowego modelu klasyfikacji całkowity rozmiar danych treningowych wynosi 1 GB z maksymalnie 10 000 stron. W przypadku wersji 2024-11-30 (GA) całkowity rozmiar danych treningowych wynosi 2 GB z maksymalnie 10 000 stron.

Wypróbuj wyodrębnianie danych karty kredytowej

Aby zobaczyć, jak działa wyodrębnianie danych dla usługi kart kredytowych/debetowych, potrzebne są następujące zasoby:

• Subskrypcja platformy Azure — możesz utworzyć jedną bezpłatnie.

• Wystąpienie analizy dokumentów w witrynie Azure Portal. Aby wypróbować usługę, możesz użyć bezpłatnej warstwy cenowej (F0). Po wdrożeniu zasobu wybierz pozycję Przejdź do zasobu , aby uzyskać klucz i punkt końcowy.

Document Intelligence Studio

1. Na stronie głównej Usługi Document Intelligence Studio wybierz pozycję Karta kredytowa/debetowa.

2. Możesz przeanalizować przykładowe dokumenty kredytowe/debetowe lub przekazać własne pliki.

3. Wybierz przycisk Run analysis (Uruchom analizę), a w razie potrzeby skonfiguruj opcje Analizuj:

   

Wypróbuj narzędzie Document Intelligence Studio

Obsługiwane języki i ustawienia regionalne

Aby uzyskać pełną listę obsługiwanych języków, zobacz naszą wstępnie utworzoną stronę obsługi języka modelu.

Wyodrębnianie pól

• Aby uzyskać informacje o obsługiwanych polach wyodrębniania dokumentów, zobaczstronę schematu modelu karty kredytowej w naszym przykładowym repozytorium GitHub.

• Pary klucz-wartość kart bankowych i wyodrębnione elementy wiersza znajdują się w documentResults sekcji danych wyjściowych JSON.

Następne kroki

• Spróbuj przetwarzać własne formularze i dokumenty za pomocą programu Document Intelligence Studio.

• Ukończ przewodnik Szybki start dotyczący analizy dokumentów i rozpocznij tworzenie aplikacji do przetwarzania dokumentów w wybranym języku programowania.