个人征信报告,OCR识别,OCR识别技术方案

一、产品背景

1、业务需求

个人征信报告是反应个人信用最真实、直观的材料,通过评估个人的信用情况,从而给予信用贷款是国内金融信贷机构通行的做法。

目前个人征信报告都是从人民银行征信中心获取打印的,个人征信数据属于个人隐私信息,不能对金融信贷机构开放,因此,信贷机构从人民银行征信中心获取个人信用数据是比较困难的,必须通过央行的牌照申请。

基于以上情况,现行个人信用贷款的业务模式是:个人从人民银行征信官网查询打印本人的征信报告,提交纸质材料或者扫描影像件给信贷机构,信贷机构将信用数据录入到各自的风控模型中,进而对申请人给予评级和相应额的的贷款。

信贷机构在实际业务中遇到如下的问题:

1)贷款审批流程时间长,容易错过意向客户:由于个人征信报告数量大,而目前的风控系统都需要手工录入个人信用的数据,因此在数据录入环节,手工方式效率低下,阻碍了信用的快速评估。因此,数据从纸质信用报告转化到风控系统中的电子数据,是效率关键所在。

2)信用数据评估不精确,不全面,隐含风险:由于信用报告数据量大,信贷业务部门又希望能快速放款,所以对风控数据评估势必存在疏漏和主观判断。出现这种情况还是因为,信用数据的获取和录入耗费时间。信用数据评估的不精确,对信贷业务会留下潜在的风险,影响贷款决策。

以上是从影响信贷审批效率的一个方面分析的,不难看出,如果提高个人征信报告数据采集的效率将提升整个信贷活动的效率,提升信贷部门的作业效率,提升客户的体验度,从而获取更多的信贷客户。

2、数据获取方案

从实际情况出发,目前获取个人征信报告的途径有三种,简要说明如下:

1)直接对接人民银行的征信系统:目前央行只授权了8家征信企业可以获得个人征信牌照,意味着更多的信贷机构无法直接从官方拿到信用数据,如果从已授权的8家征信企业购买信用数据,即使有非公开渠道,在法律上应该也是禁止的,风险较大;

2)从人民银行查询征信的网页结果中解析征信数据:此方法属于技术手段,存在数据被篡改、数据不可信的问题;

3)通过征信中心,查询并打印个人的征信报告:此方法由于是官方提供了查询打印平台,所以对消费者来说,最便捷,数据也最可信。缺点是贷款人提交的征信报告是纸质版,需要将数据录入到风控系统中,数据采集工作量较大。

对比以上三种方式,信贷机构都选择了第三种,即由贷款人提交个人征信报告,提交方式为征信报告扫描件,大额贷款还需要本人带上征信报告面签。在第三种方式中,录入信用数据到风控系统中是必须的,如何提高数据采集的效率是提升信贷业务效率的关键所在。在经过多个项目的考察和探索、实践,我们研发出一套依托于OCR(光学字符识别)技术快速采集个人征信报告数据的解决方案,从而为信贷机构提供高可靠性的信用数据。

二、解决方案

1、方案工作流程说明如下

OCR(光学字符识别)技术,是通过图像处理技术手段,将图像(影像)上的文字、表格、图像转化为电子版的数据,通过计算机程序,快速实现数据信息的采集。个人征信报告中,存在大量的数据需要手工录入,使用OCR技术将极大提高数据采集的效率和准确度。

解决方案流程如下图所示:

①客户面签时,业务人员将客户的征信报告扫描为图像资料,扫描要求为300DPI(分辨率);

②业务人员将扫描的图像按顺序导入OCR自动识别软件中,软件开始自动分析图像特征和数据;

③表格分析识别/文字分析识别:通过版面分析、表格分析、文字分析,识别出征信报告的表格部分、文字部分。表格分析,检测所有的表格线,并组织成单元格结构,为之后的还原提供数据支撑;文字分析,对非表格部分,进行分析并识别。

④识别结果校验和汇总:表格中,存在多种文字类型和数据格式,通过识别后分析判断,进行二次识别,以提高识别精度。

⑤导出Excel/csv格式:对表格分析识别、文字分析识别的结果进行组织和导出,按照原表格样式进行原版书还原。

A.风控系统:在风控系统和OCR识别系统之间,通过Excel/csv方式进行数据交互。风控系统不需要改造即可使用OCR自动识别出来的数据。

2、方案技术特点

1)速度快:OCR的特点为速度快,识别一张征信报告平均耗时5秒,以一份征信报告6页计算,识别一份征信报告需要30秒的时间,风控系统可以导入Excel数据,那么在30秒内,风控系统就可以获得个人征信报告的数据,对比人工录入,完全录入一份报告的数据,可能需要30分钟。

2)数据详细:采用OCR识别方式,将获得申请人所有详细的信用数据;

3)数据精度高:有数据表明,OCR技术识别率比人工录入的精度要高,计算机作业不受环境、作业疲劳的影响,保证高精度;

4)表格原版式还原:传统的OCR文字识别软件只能处理全幅文字的识别,处理简单表格结构的识别,且有些OCR软件还需要制作识别模板才能识别,不能满足征信报告如此复杂的表格的识别。在本方案中,实现了表格自动检测自动识别的功能,且经过实际测试应用,表格检测的准确率高达99%。因为表格线检测精度高,才可以实现表格原版式还原,还原出一个逻辑结构和征信报告一样的表格。

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